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自动超参数调优
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自动调优是 NNI 的主要功能之一。它的工作模式是
反复运行 trial 代码，每次向其提供不同的超参组合，从而对 trial 的运行结果进行调优。
NNI 提供了很多流行的自动调优算法（称为 Tuner）和一些提前终止算法（称为 Assessor）。
NNI 支持在多种训练平台上运行 trial，包括本机、
远程服务器、Azure Machine Learning、基于 Kubernetes 的集群（如 OpenPAI、Kubeflow）等等。

其他的功能，例如模型压缩、特征工程，也可以
使用自动调优。这些我们在介绍相应功能的时候会具体介绍。

NNI 具有高扩展性，
用户可以根据需求实现自己的 Tuner 算法和训练平台。

..  toctree::
    :maxdepth: 2

    实现 Trial <./TrialExample/Trials>
    Tuners <builtin_tuner>
    Assessors <builtin_assessor>
    训练平台 <training_services>
    示例 <examples>
    Web 界面 <Tutorial/WebUI>
    如何调试 <Tutorial/HowToDebug>
    高级功能 <hpo_advanced>
    Tuner 基准测试 <hpo_benchmark>
