Weco AI

什么是 Weco AI？

Weco AI 是一个先进的机器学习优化平台，使用 AIDE ML 技术自动化 ML 实验。这个创新系统采用大型语言模型驱动的代理，通过评估驱动的实验系统化优化机器学习流水线。

Weco AI 如何工作？

该平台通过复杂的三步流程运作：

1. 本地评估系统

Weco AI 在您自己的基础设施上本地运行代码，确保数据隐私的同时保持对 ML 环境的完全控制。系统通过简单的命令行接口连接到您的评估脚本。

2. 自动化实验

使用 AIDE ML 代理，Weco 系统化测试数百种代码变体，包括：

• 架构修改（模型结构变更）
• 超参数优化（学习率、批量大小）
• 数据增强技术（CutMix、RandAugment）
• 性能优化（混合精度、CUDA 内核）
• 训练方法改进（调度器变更、正则化技术）

3. 指标驱动优化

系统持续根据您指定的指标（准确率、AUC、吞吐量等）评估性能，并根据实证结果演进解决方案，创建成功变体的树搜索。

核心功能与能力

🚀 自动化 ML 工程

• 特征工程自动化：系统化探索和实施特征转换
• 架构搜索：测试各种模型架构和配置
• 超参数优化：自动探索最优参数组合

⚡ GPU 内核优化

• CUDA/Triton 内核生成：将 PyTorch 函数转换为优化的 GPU 内核
• 硬件性能最大化：实现峰值硬件利用率
• 混合精度实施：自动实施 FP16/FP32 混合训练

🤖 提示工程自动化

• LLM 优化：自动实验提示变体
• 系统化测试：评估数百种提示组合
• 性能跟踪：测量和比较 LLM 输出质量

实际应用与用例

Weco AI 在多个 ML 场景中表现出色：

研究与开发

• 学术研究：通过自动化实验加速 ML 研究
• 工业研发：加快产品开发周期
• 基准优化：改进标准化基准性能

生产 ML 系统

• 模型性能改进：提高生产模型的准确性和效率
• 基础设施优化：通过更好的资源利用降低计算成本
• 部署就绪：确保模型为生产环境优化

专业优化任务

• 计算机视觉模型：优化 CNN、Transformer 和其他视觉架构
• NLP 系统：提高语言模型性能和效率
• 强化学习：优化 RL 算法和环境

技术实施

平台支持多种编程语言和框架：

• 主要语言：Python（PyTorch、TensorFlow、JAX）
• 额外支持：C++、Rust、JavaScript
• 框架兼容性：与主要 ML 框架和自定义实现配合使用
• 硬件灵活性：支持各种 GPU 架构（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）

性能与结果

Weco AI 在各种基准测试中展示了显著改进：

• CIFAR-10 验证：比基线准确率提高 +7%
• ResNet-18 优化：通过混合精度和 DALI 实现速度提升 2.3 倍
• OpenAI MLE-Bench：奖牌数比次佳自主代理多 4 倍
• METR RE-Bench：在 6 小时优化挑战中超越人类专家

Weco AI 适合谁？

目标用户

• ML 工程师：希望自动化和优化工作流程的专业人士
• AI 研究人员：希望加速实验的学者和研究人员
• 数据科学家：希望高效改进模型性能的实践者
• 科技公司：旨在扩展 ML 运营的组织

技能要求

• 中级 ML 知识：理解机器学习概念
• 编程熟练度：熟悉 Python 和 ML 框架
• 实验心态：愿意接受自动化实验

开始使用 Weco AI

平台提供简单的入门流程：

1. 安装：pip install weco
2. 配置：指向您的评估脚本
3. 执行：运行优化命令
4. 监控：通过仪表板实时查看进度

平均入门时间不到 10 分钟，适合各种规模的团队。

为什么选择 Weco AI？

竞争优势

• 隐私优先方法：您的数据永远不会离开您的基础设施
• 成本效益：用更少计算资源实现更多
• 系统化方法论：基于经过验证的 AIDE ML 研究
• 已验证结果：在多个基准测试中展示成功
• 开源基础：核心技术开放供检查和贡献

与替代方案比较

与一次性代码生成工具不同，Weco AI 采用系统化评估和迭代，确保可衡量的改进而非推测性变更。

定价与可访问性

Weco AI 使用基于积分的定价系统：

• 免费层级：20 积分（约 100 个优化步骤）
• 初始使用无需信用卡
• 透明定价：基于优化步骤的清晰成本结构

该平台为希望加速研发周期同时保持对数据和基础设施控制的 ML 团队提供了卓越价值。