emukit
A Python-based toolbox of various methods in decision making, uncertainty quantification and statistical emulation: multi-fidelity, experimental design, Bayesian optimisation, Bayesian quadrature, etc.
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- emukit.benchmarking.loop_benchmarking.rst
- emukit.benchmarking.rst
- emukit.core.acquisition.rst
- emukit.core.initial_designs.rst
- emukit.core.interfaces.rst
- emukit.core.loop.rst
- emukit.core.optimization.rst
- emukit.core.rst
- emukit.experimental_design.acquisitions.rst
- emukit.experimental_design.interfaces.rst
- emukit.experimental_design.rst
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- emukit.multi_fidelity.rst
- emukit.quadrature.acquisitions.rst
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- emukit.sensitivity.rst
- emukit.test_functions.multi_fidelity.rst
- emukit.test_functions.quadrature.rst
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- emukit.test_functions.sensitivity.rst
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- index.rst
- installation.rst
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- vision.rst
- __init__.py
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- multi_fidelity_deep_gp.py
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- Emukit-task-spread-of-disease-with-seir-model.ipynb
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- test_vanilla_bq_loop.py
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- README.md
- Emukit-tutorial-basic-use-of-the-library.ipynb
- Emukit-tutorial-bayesian-optimization-benchmark.ipynb
- Emukit-tutorial-bayesian-optimization-context-variables.ipynb
- Emukit-tutorial-bayesian-optimization-external-objective-evaluation.ipynb
- Emukit-tutorial-bayesian-optimization-integrating-model-hyperparameters.ipynb
- Emukit-tutorial-Bayesian-optimization-introduction.ipynb
- Emukit-tutorial-Bayesian-quadrature-introduction.ipynb
- Emukit-tutorial-constrained-optimization.ipynb
- Emukit-tutorial-custom-model.ipynb
- Emukit-tutorial-experimental-design-introduction.ipynb
- Emukit-tutorial-how-to-write-a-notebook.ipynb
- Emukit-tutorial-intro.ipynb
- Emukit-tutorial-Max-Value-Entropy-Search-Example.ipynb
- Emukit-tutorial-multi-fidelity-bayesian-optimization.ipynb
- Emukit-tutorial-multi-fidelity-MUMBO-Example.ipynb
- Emukit-tutorial-multi-fidelity.ipynb
- Emukit-tutorial-parallel-eval-of-obj-fun.ipynb
- Emukit-tutorial-select-neural-net-hyperparameters.ipynb
- Emukit-tutorial-sensitivity-montecarlo.ipynb
- index.ipynb
- doc_requirements.txt
- integration_test_requirements.txt
- requirements.txt
- test_requirements.txt
- __init__.py
- test_bayesian_optimization_loop.py
- test_constrained_loop.py
- test_cost_sensitive_bayesian_optimization.py
- test_entropy_search.py
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- test_local_penalization.py
- test_local_penalization_calculator.py
- test_max_value_entropy_search.py
- test_mean_plugin_expected_improvement.py
- test_multipoint_expected_improvement.py
- test_benchmark_plot.py
- test_benchmark_result.py
- test_metrics.py
- test_random_search.py
- conftest.py
- test_anchor_points_generator.py
- test_context_manager.py
- test_gradient_acquisition_optimizer.py
- test_local_search_acquisition_optimizer.py
- test_multi_source_acquisition_optimizer.py
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- test_trust_region_constrained_optimizer.py
- test_acquisition.py
- test_categorical_parameter.py
- test_constraints.py
- test_encodings.py
- test_initial_designs.py
- test_loop_state.py
- test_loop_steps.py
- test_multi_source_optimizer.py
- test_outer_loop.py
- test_parameter_space.py
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- test_stopping_conditions.py
- test_user_function.py
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- test_batch_experimental_design.py
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- test_gpy_wrappers_quadrature.py
- test_convert_list_to_array.py
- test_kernels.py
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- ground_truth_integrals_qkernel.py
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- test_emukit_sensitivity.py
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- test_forrester.py
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- test_hennig2d.py
- test_ishigami_function.py
- test_multi_fidelity_functions.py
- test_nonlinear_sin.py
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- test_sombrero2d.py
- conftest.py
- test_acquisitions.py
- README.md
- .gitattributes
- .gitignore
- .readthedocs.yml
- AGENTS.md
- CHANGELOG.md
- CLAUDE.md
- CODE_OF_CONDUCT.md
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE
- MANIFEST.in
- NOTICE
- pyproject.toml
- README.md
- setup.cfg
- setup.py
🚀 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/EmuKit/emukit
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd emukit
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install emukit
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install emukit[gpy]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install emukit[bnn]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install emukit[sklearn]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install emukit
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install emukit[gpy]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install emukit[bnn]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install emukit[sklearn]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install emukit[docs]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
4. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
cd doc
이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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