近年、知識グラフ埋め込み（KGE）は注目を集め、KGEの学習および評価を目的とした複数のソフトウェアライブラリが開発されている。各ライブラリはそれぞれ特定のニーズに対応しているが、本研究では、最初期のKGEライブラリの一つであるPyKEENを、コミュニティによる協働作業のもとで再設計・再実装した。PyKEEN 1.0では、広範な相互作用モデル、学習手法、損失関数を用いた知識グラフ埋め込みモデル（KGEM）の構成が可能となり、逆関係の明示的なモデリングも実現している。さらに、利用可能なハードウェアを最適に活用するための自動メモリ最適化が実装されており、Optunaとの統合により、包括的なハイパーパラメータ最適化（HPO）機能が提供されている。