自动化机器学习工具供应商Auger.AI正在为多个基于云的AutoML服务开发Python API和工具，允许数据科学家针对多个AutoML模型训练数据集，以产生可能的最佳预测模型。

该开源项目名为A2ML，即Automate AutoML，包括一个API和命令行工具，目前处于测试阶段。该计划要求为基于云的AutoML服务提供一个通用的API。开源API与 "第二代 "AutoML API协同工作，包括Auger.AI自己的API、Google Cloud AutoML和Azure AutoML。

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通过自动化机器学习，或称AutoML，框架和服务消除了数据科学家手动开发机器学习和深度学习模型的需要，甚至减少或消除了创建模型所需的技能。

Auger.AI表示，云AutoML供应商都有自己的API来管理数据集和创建预测模型。虽然云端AutoML的API很相似--包括导入数据、训练模型和审查性能等共同阶段，但它们并不完全相同。A2ML为各种云AutoML供应商提供了实现该管道的Python类，以及调用该管道各阶段的CLI。

该公司表示，A2ML CLI为启动一个新的A2ML项目提供了一种方便的方式。然而，在使用Python API或CLI进行管道步骤之前，必须对项目进行配置，这涉及到在YAML文件中存储一般和供应商特定的选项。在创建一个新的A2ML应用后，所有供应商的应用配置都存储在一个YAML文件中。

在哪里下载a2ML

你可以从GitHub下载a2ML。