# hyperparameter-tuning

> O Lightning integra-se perfeitamente com bibliotecas populares de otimização de hiperparâmetros.

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__hyperparameter-tuning
- Tipo: Skills
- Categoria: Investigação em IA
- Downloads: 0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/hyperparameter-tuning && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__hyperparameter-tuning.md -o .claude/skills/hyperparameter-tuning/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

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# Hyperparameter Tuning with PyTorch Lightning

## Integration with Tuning Frameworks

Lightning integrates seamlessly with popular hyperparameter tuning libraries.

### 1. Ray Tune Integration

**Installation**:
```bash
pip install ray[tune]
pip install lightning
```

**Basic Ray Tune example**:

```python
import lightning as L
from ray import tune
from ray.tune.integration.pytorch_lightning import TuneReportCallback

class LitModel(L.LightningModule):
    def __init__(self, lr, batch_size):
        super().__init__()
        self.lr = lr
        self.batch_size = batch_size
        self.mode

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