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自动化搜索作业简介

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更新时间: 2019/12/17 GMT+08:00

自动化搜索服务,基于ModelArts平台,融合了自动数据增强(Automatic Data Enhancement)、自动超参选择(Automatic Hyperparameter Search)和神经网络架构搜索(Neural Architecture Search)等众多AutoML技术,以期能帮助用户以最小的代价与最低的门槛获得AutoML能力,在实际业务上进行模型优化与加速。

当用户有一套自己的业务模型代码,包括了完整的训练、评估、模型导出流程,但对于模型的精度,推理速度甚至训练时间等不满意,则可以按照代码编写规范,以少量的代码改动为代价,使自动化搜索服务作为业务模型代码的上层,可以多次调用代码,改变训练的模型架构与训练参数,进行模型训练与评估,最后反馈给用户精度更高、更快的模型。

自动搜索作业类型介绍

目前用户的使用方式有两种:

  • 神经网络架构搜索(纯NAS搜索),NAS搜索仅进行网络结构的变换,其搜索代价是单次网络训练时间消耗的4到10倍。
  • 超参搜索结合神经网络架构搜索(多元搜索)。多元搜索则会针对变换后的网络结构,搜索出一套契合的训练超参出来,效果更好,但操作更复杂,代价更高,其搜索的代价可以通过配置超参的尝试次数与单次尝试的最多训练步数决定,一般为单次网络训练的20倍。

自动化搜索作业的功能简介

表1 功能导读

功能

子功能

说明

操作指引

作业管理

创建自动化搜索作业

创建一个自动化搜索作业。

创建自动化搜索作业

停止或删除作业

针对运行中的自动化搜索作业,停止作业。或者删除不必要的自动化搜索作业。

其操作步骤与训练作业类似,本文不再赘述,请参考训练作业的相关指导。

停止或删除作业

管理作业版本

为了方便用户在调整内容后快速高效的训练模型,提供了管理作业版本的能力。每训练一次,生成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。

其操作步骤与训练作业类似,本文不再赘述,请参考训练作业的相关指导。

管理训练作业版本

查看作业详情

训练作业运行结束后,除了管理训练作业版本之外,您可以通过查看作业详情、作业日志、搜索结果等,判断此作业是否满意。

其操作步骤与训练作业类似,本文不再赘述,请参考训练作业的相关指导。

查看作业详情

管理作业参数

创建作业时,您可以将作业的参数保存在ModelArts中,再次创建作业时,可一键使用已存储的作业参数,使得作业的创建高效便捷。

其操作步骤与训练作业类似,本文不再赘述,请参考训练作业的相关指导。

管理作业参数

编码规范

代码编写规范

用户需要按照自动化搜索服务所需要的代码规范,轻量的改写自己已有的模型训练代码,使得上层搜索服务可以成功调用用户的代码进行训练评估

代码编写规范

yaml配置文件说明

如果用户需要使用超参搜索能力以进行多元搜索,则需要提供一份yaml配置文件,配置超参搜索所需要的控制信息

yaml配置文件说明

使用示例

-

以使用resnet50在MNIST数据集上的分类任务为例。端到端介绍数据准备、下载代码、修改代码、创建作业以及查看搜索结果的操作过程。

使用示例

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