使用 AlphaEvolve

確認 Gemini Enterprise 環境運作正常，且 API 存取權已設定完畢後，即可開始使用 AlphaEvolve API。

AlphaEvolve 存放區提供多項素材資源和構件，可協助您執行第一個 AlphaEvolve 實驗：

  • AlphaEvolve 技能：搭配程式開發輔助使用這些技能，可簡化 AlphaEvolve 實驗的端對端工作流程。

  • 用途實驗範例 (程式碼)：探索涵蓋各種最佳化難題和 AlphaEvolve 用途的程式碼範例，例如組合最佳化、多目標信號處理和 LLM 微調。

  • Cluster Toolkit 範例：簡化在 Google Cloud上部署高效能運算 (HPC)、人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 工作負載的程序。詳情請參閱「AlphaEvolve for HPC 用途」。

首先，請複製 AlphaEvolve 存放區，或下載提供的 TAR 檔案。

AlphaEvolve 代理式開發技能

AlphaEvolve 技能可讓您直接從 Antigravity 等代理式程式開發輔助執行 AlphaEvolve 實驗。程式開發輔助會運用這些技能，引導您完成整個 AlphaEvolve 工作流程，包括設定實驗、執行演化迴圈、監控進度，以及將最佳結果整合回程式碼。

存放區包含六項特定的 AlphaEvolve 技能，每項技能都提供 README.md 和 SKILLS.md 檔案：

  • alpha_evolve_consultant
  • alpha_evolve_experiment_design
  • alpha_evolve_monitor
  • alpha_evolve_orchestrator
  • alpha_evolve_post_experiment
  • alpha_evolve_runner

目前限制

  • 僅限 Python：技能僅支援 Python 程式碼。

  • 單一程式碼位置：系統經過測試，一次只會演進一個程式碼位置。雖然可以包含多個檔案的內容，但同時最佳化多個 evolve 區塊的效果尚未經過驗證。

用量

使用 Google Cloud CLI 驗證：

   gcloud auth application-default login

提示程式開發輔助使用 AlphaEvolve 最佳化程式碼。提示範例如下：

  • 「使用 AlphaEvolve 最佳化這個模型的程式碼，加快執行速度。」

  • 「設定 AlphaEvolve 實驗，找出更適合這個排程函式的演算法。」

  • 「改良這個損失函式，提高這個 XYZ 基準的收斂速度。」

助理會引導您完成設定、執行評估迴圈，並協助您將最佳結果整合回程式碼集。

除了工作流程技能外，alpha_evolve_consultant 技能還能做為 AlphaEvolve 的專家問答助理。這項工具可協助您判斷問題是否適合 AlphaEvolve、提供評估工具實作建議、說明執行階段設定選項，並根據官方 AlphaEvolve 參考指南排解問題。

AlphaEvolve 用途

AlphaEvolve 存放區包含用戶端 Python 程式庫，以及 use-cases 資料夾中的實驗範例。開始使用這些精選範例前，請先查看 README 檔案：

用途/等級 說明 核心學習重點
開始使用：組合最佳化 (基本) 使用本機 exec() 評估，開發純 Python 啟發式演算法，將圓形封裝成單位正方形，或找出最短的旅行推銷員問題 (TSP) 路徑，完全不需雲端基礎架構。 瞭解核心迴圈機制 (種子程式 → EVOLVE-BLOCK 標記 → 評估器 → 控制器)，並觀察基準的疊代改進。
多目標評估：信號處理 (中級) 根據 5 個非平穩測試信號，評估超過 14 個競爭指標 (平滑度、延遲、錯誤反轉、雜訊抑制等)，開發自適應時間序列濾波器。 瞭解如何設計加權複合目標、傳回結構化洞察資訊供 LLM 自我修正，以及設定明確的逾時時間來保護評估器。
大規模遠端評估：機器學習管道 (中級) 在 Cloud Run 上，透過容器化評估工具評分，逐步建立完整的 scikit-learn 管道 (特徵工程和模型選取)。 瞭解如何使用 Dockerfile、cloudbuild.yaml 和 Terraform 佈建的 Artifact Registry/IAM 資源，執行遠端評估模式。
正式環境 GPU 基礎架構：LLM 微調 (進階) 在 GKE 上使用永久 RayCluster，在自動調度資源的 L4 GPU 上訓練，針對函式呼叫資料集，演化 Gemma 的 LoRA 超參數。 瞭解如何將 AlphaEvolve 連結至正式訓練基礎架構，並控管成本及全面觀測能力。