Hyperparameteroptimierung skalieren
Einer der Vorteile der Verwendung von Apache Spark in Azure Databricks ist die Möglichkeit, Verarbeitungsaufgaben über mehrere Clusterknoten zu verteilen. Wenn Sie eine Spark-aware Machine Learning-Bibliothek wie MLlib verwenden, können maschinelle Lernschulungen skaliert werden, um die Gesamtzeit des Schulungsvorgangs zu reduzieren.
Optuna unterstützt die verteilte Hyperparameteroptimierung durch Integration in verschiedene Back-Ends, einschließlich Apache Spark. Sie können den Optimierungsprozess über mehrere Knoten in Ihrem Databricks-Cluster mithilfe der optuna.integration.SparkOptimizer Klasse parallelisieren.
Der folgende Beispielcode zeigt, wie Sie Optuna mit Spark für die verteilte Optimierung verwenden:
from optuna.integration import SparkOptimizer
import mlflow
def objective(trial):
# Define your hyperparameters
x = trial.suggest_float("x", -10, 10)
# ... your model training and evaluation ...
return (x - 2) ** 2 # Example objective
# Create a SparkOptimizer
spark_optimizer = SparkOptimizer(study_name="distributed_study",
storage="sqlite:///example.db",
n_trials=100)
# Run optimization with MLflow tracking
with mlflow.start_run():
study = spark_optimizer.run_study(objective, direction="minimize")
print("Best param values: ", study.best_params)
print("Best value: ", study.best_value)
Zu den wichtigsten Vorteilen der Verwendung von Optuna mit Spark in Azure Databricks gehören:
- Automatische Verteilung von Testversionen über Arbeitsknoten hinweg
- Integrierte Fehlertoleranz und Wiederherstellung
- Nahtlose Integration mit MLflow zur Experimentverfolgung
- Unterstützung für verteilte und nicht verteilte ML-Bibliotheken
Tipp
Weitere Informationen zur verteilten Optimierung mit Optuna finden Sie in der Optuna-Dokumentation zur verteilten Optimierung.