WecoAI/aideml

これは何？

主な機能

• 01データセットのディレクトリ、目標、評価指標を指定し、タスクを自然言語で記述できます。
• 02生成したPythonスクリプトの木を探索し、指標のフィードバックに基づいて候補を拡張またはデバッグします。
• 03CLI、Python API、Dockerイメージを提供します。
• 04解の木を表示するHTMLビューアとStreamlitのWeb UIを備えています。
• 05OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter、およびOpenAI互換のローカルモデルに対応しています。

ユースケース

• 自然言語で目標を指定し、表形式データセット上でベースラインのMLモデルを試作する。
• 研究でAIDEの木探索実験を再現・拡張する。
• MLエージェント向けに、異なる探索ヒューリスティック、評価器、LLMバックエンドを検証する。
• Ollamaが提供するモデルを使って、すべてローカルでパイプラインを実行する。

クイックスタート

1. 1

   PyPIからパッケージをインストールする

   pip install -U aideml
2. 2

   LLM APIキーを設定する

   export OPENAI_API_KEY=<your-key>
3. 3

   サンプルタスクで最適化を実行する

   aide data_dir="example_tasks/house_prices" goal="Predict the sales price for each house" eval="RMSE between log-prices"

使う前に知っておきたいこと

• !デフォルト設定では外部のLLM APIを呼び出すため、APIキーが必要です。ローカルモデルを実行しない限り、モデルの利用料金が発生します。
• !完全にローカルで実行するには、OpenAI互換のローカルサーバーが必要です。また通常、ホスト型モデルと比べて性能が多少低下します。

収録されている特集

トピック

よくある質問

aideml とは？

ユーザー定義の指標が最適化されるまで、機械学習コードの作成・実行・デバッグ・反復を行うオープンソースのLLMエージェント。 AIDE MLは、AIDEアルゴリズムのオープンソースのリファレンス実装です。各Pythonスクリプトを解の木のノードとして扱う、木探索型のエージェントです。データセットのディレクトリ、自然言語で記述した目標、評価指標を与えると、コードを生成して実行し、指標のフィードバックをもとに、どの候補を拡張または修正するかを判断します。

aideml は無料で使えますか？ライセンスは？

aideml は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

aideml は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。aideml の最終コミットは 2026年10月16日 です。

aideml は何に使えますか？

自然言語で目標を指定し、表形式データセット上でベースラインのMLモデルを試作する。 研究でAIDEの木探索実験を再現・拡張する。 MLエージェント向けに、異なる探索ヒューリスティック、評価器、LLMバックエンドを検証する。 Ollamaが提供するモデルを使って、すべてローカルでパイプラインを実行する。

aideml のインストール方法は？

PyPIからパッケージをインストールする: pip install -U aideml LLM APIキーを設定する: export OPENAI_API_KEY=<your-key> サンプルタスクで最適化を実行する: aide data_dir="example_tasks/house_prices" goal="Predict the sales price for each house" eval="RMSE between log-prices"

aideml はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/WecoAI/aideml