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创建自动模型优化的训练作业

更新时间:2024-11-21 GMT+08:00
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背景信息

如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化的超参类型为float类型,ModelArts支持用户使用超参搜索功能。

在0代码修改的基础下,实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤:

  1. 准备工作
  2. 创建算法
  3. 创建训练作业
  4. 查看超参搜索作业详情

准备工作

  • 数据已完成准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
  • 请准备好训练脚本,并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码
  • 在训练代码中,用户需打印搜索指标参数。
  • 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。
  • 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。
  • 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。

创建算法

进入ModelArts控制台,参考创建算法操作指导,创建自定义算法。镜像应该满足pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64或tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64引擎。

对于用户希望优化的超参,需在“超参”设置中定义,可以给定名称、类型、默认值、约束等,具体设置方法可以参考表6

单击勾选“自动搜索”,为算法设置算法搜索功能。自动搜索作业运行过程中,ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数,朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。

图1 设置算法搜索功能
  • 搜索指标

    搜索指标为目标函数的值,通常可以设置为loss、accuracy等。通过优化搜索指标的目标值超优化方向收敛,找到最契合的超参,提高模型精度和收敛速度。

    表1 搜索指标参数

    参数

    说明

    名称

    搜索指标的名称。需要与您在代码中打印的搜索指标参数保持一致。

    优化方向

    可选“最大化”或者“最小化”

    指标正则

    填入正则表达式。您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。

  • 设置自动化搜索参数

    从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型,选中自动化搜索参数后,需设置取值范围。

  • 搜索算法配置

    ModelArts内置三种超参搜索算法,用户可以根据实际情况选择对应的算法,支持多选。对应的算法和参数解析请参考以下:

提交创建算法完成后即可执行下一步,创建训练作业。

创建训练作业

登录ModelArts控制台,参考创建生产训练作业操作指导,创建训练作业。用户需关注以下操作才能开启超参搜索。

当您选择支持超参搜索的算法,需单击超参的范围设置按钮才能开启超参搜索功能。

图2 开启超参搜索功能

开启超参搜索功能后,用户可以设置搜索指标、搜索算法和搜索算法参数。三个参数显示的支持值与算法管理模块的超参设置对应。

完成超参搜索作业的创建后,训练作业需要运行一段时间。

查看超参搜索作业详情

训练作业运行结束后,可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。

如果训练作业是超参搜索作业,进入训练作业详情页,选择“自动超参搜索结果”页签查看超参搜索结果。

图3 超参搜索结果
提示

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