使用 AlphaEvolve

建立可正常運作的 Gemini Enterprise 環境並確認 API 存取權後，即可開始使用 AlphaEvolve API。

AlphaEvolve 存放區提供多項資產和構件，協助您執行首次 AlphaEvolve 實驗：

  • AlphaEvolve 技能：搭配程式碼助理使用這些技能，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挑戰和 AlphaEvolve 用途的程式碼範例，例如組合最佳化、多目標訊號處理和 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 技能，適用於代理式開發

您可以使用 AlphaEvolve 技能，直接從代理式程式設計助理 (例如 Antigravity) 執行 AlphaEvolve 實驗。運用這些技能，程式碼輔助工具可引導您完成整個 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。

這個存放區包含六項 AlphaEvolve 技能，每項技能都有 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：技能只支援不斷演進的 Python 程式碼。

  • 單一程式碼位置：系統會測試一次演變一個程式碼位置。雖然可以納入多個檔案的內容，但目前尚未驗證是否能同時最佳化多個演進區塊。

用量

使用 Google Cloud CLI 進行驗證：

   gcloud auth application-default login

提示程式碼編寫助理使用 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，讓模型運作得更快。」

  • 「設定 AlphaEvolve 實驗，找出這個排程函式的更佳演算法。」

  • 「請演進這個損失函式，以改善 XYZ 基準的收斂。」

這個助理會逐步引導您完成設定、執行評估迴圈，並協助您將最佳結果整合回程式碼基底。

除了工作流程技能，alpha_evolve_consultant 技能還可做為 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、提供評估人員實作建議、說明執行階段設定選項，以及根據 AlphaEvolve 官方參考指南排解問題。

AlphaEvolve 用途

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

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，以純 Python 啟發式方法將圓形封裝到單位正方形中，或找出最短的 TSP 路線，完全不需要雲端基礎架構。 瞭解核心迴圈機制 (種子程式 → EVOLVE-BLOCK 標記 → 評估者 → 控制器)，並觀察基準的疊代改善情況。
多目標評估：信號處理 (中級) 根據 14 個以上的競爭指標 (平滑度、延遲、錯誤反轉、雜訊抑制等)，針對 5 個非靜態測試訊號，演化出適應性時序篩選器。 瞭解如何設計加權複合目標、傳回結構化洞察資訊以供 LLM 自我修正，以及透過明確的逾時時間保護評估人員。
大規模遠端評估：機器學習管道 (中級) 在 Cloud Run 上，以容器化評估工具評估完整的 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，進行遠端評估。
生產環境 GPU 基礎架構：LLM 微調 (進階) 在函式呼叫資料集上，使用 GKE 中持續存在的 RayCluster，以自動調度資源的 L4 GPU 訓練 Gemma，並演進 LoRA 超參數。 瞭解如何將 AlphaEvolve 連線至實際執行環境的訓練基礎架構，並控管費用及全面觀察。