使用场景

机器学习工程师使用MLE-bench来测试和评估不同AI模型在特定任务上的性能。

数据科学家利用MLE-bench来比较不同AI代理在数据预处理和模型训练上的效果。

AI研究人员使用MLE-bench来研究和改进AI代理在机器学习工程任务中的资源利用效率。

产品特色

评估AI代理在机器学习工程任务上的性能

提供75个来自Kaggle的多样化机器学习工程竞赛任务

使用Kaggle排行榜数据建立人类基准

开源代理框架评估前沿语言模型

研究AI代理的资源扩展和预训练污染影响

开源基准代码，促进未来研究

使用教程

步骤1：访问MLE-bench的官方网站或GitHub页面。

步骤2：阅读关于MLE-bench的介绍和使用方法。

步骤3：下载并安装必要的软件和依赖，如开源代理框架。

步骤4：根据指南设置并运行基准测试，评估你的AI代理或模型。

步骤5：分析测试结果，了解你的AI代理在机器学习工程任务上的表现。

步骤6：根据需要调整AI代理的配置或优化模型，以提高其在基准测试中的表现。

步骤7：参与社区讨论，分享你的经验和发现，或寻求帮助。