HyperDriveRunConfig Classe

Configuration qui définit une exécution Hyperdrive.

La configuration comprend des informations sur l’échantillonnage des espaces de paramètres, la stratégie d’arrêt, la métrique principale, l’estimateur et la cible de calcul sur laquelle exécuter l’expérience.

Initialisez HyperDriveConfig.

Héritage

azureml.train.hyperdrive.runconfig.HyperDriveConfig

HyperDriveRunConfig

Constructeur

HyperDriveRunConfig(estimator, hyperparameter_sampling, primary_metric_name, primary_metric_goal, max_total_runs, max_concurrent_runs=None, max_duration_minutes=10080, policy=None)

Paramètres

Nom	Description
hyperparameter_sampling Obligatoire	HyperParameterSampling Espace d’échantillonnage des hyperparamètres.
primary_metric_name Obligatoire	str Nom de la métrique principale signalée par les exécutions d’expérience.
primary_metric_goal Obligatoire	PrimaryMetricGoal Agrandir ou réduire. Détermine si la métrique principale doit être réduite/agrandie dans l’évaluation des exécutions d’expérience.
max_total_runs Obligatoire	int Nombre maximal d’exécutions. Il s’agit de la limite supérieure. Il peut y avoir moins d’exécutions quand l’espace d’échantillonnage est plus petit que cette valeur.
max_concurrent_runs	int Nombre maximal d’exécutions à exécuter simultanément. Si la valeur est None, toutes les exécutions sont lancées en parallèle. Valeur par défaut: None
max_duration_minutes	int Durée maximale de l’exécution HyperDrive. Une fois cette durée écoulée, l’exécution est annulée. La durée maximale des exécutions enfants peut être définie avec l’argument « max_run_duration_seconds » de ScriptRunConfig. Valeur par défaut: 10080
policy	EarlyTerminationPolicy Stratégie d’arrêt anticipé à utiliser. Si la valeur est None (valeur par défaut), aucune stratégie d’arrêt anticipé n’est utilisée. MedianTerminationPolicy avec delay_evaluation égal à 5 est une bonne stratégie d’arrêt pour commencer. Ce sont des paramètres prudents, qui peuvent fournir 25 à 35 % d’économies sans perte sur la métrique principale (d’après nos données d’évaluation). Valeur par défaut: None
estimator Obligatoire	MMLBaseEstimator Estimateur à appeler avec les hyperparamètres échantillonnés.
run_config Obligatoire	ScriptRunConfig Objet pour définir la configuration des exécutions de script/notebook. Spécifiez un seul des paramètres suivants : estimator, run_config ou pipeline.
resume_from Obligatoire	HyperDriveRun ou list[HyperDriveRun] Exécution HyperDrive ou liste d’exécutions HyperDrive héritée sous forme de points de données pour démarrer à chaud la nouvelle exécution.
resume_child_runs Obligatoire	Run ou list[Run] Exécution HyperDrive enfant ou liste d’exécutions HyperDrive enfants à reprendre pour chaque exécution enfant de la nouvelle exécution HyperDrive.
pipeline Obligatoire	Pipeline Objet de pipeline pour définir la configuration des exécutions de pipeline. L’objet de pipeline est appelé avec les hyperparamètres de l’échantillon pour envoyer des exécutions de pipeline. Spécifiez un seul des paramètres suivants : estimator, run_config ou pipeline.
hyperparameter_sampling Obligatoire	HyperParameterSampling Définition de l’échantillonnage de l’espace hyperparamètre.
primary_metric_name Obligatoire	str Nom de la métrique principale signalée par les exécutions d’expérience.
primary_metric_goal Obligatoire	PrimaryMetricGoal PrimaryMetricGoal.MINIMIZE ou PrimaryMetricGoal.MAXIMIZE. Ce paramètre détermine si la métrique principale doit être réduite ou agrandie pendant l’évaluation des exécutions.
max_total_runs Obligatoire	int Nombre total maximal d’exécutions à créer. Il s’agit de la limite supérieure. Il peut y avoir moins d’exécutions quand l’espace d’échantillonnage est plus petit que cette valeur.
max_concurrent_runs Obligatoire	int Nombre maximal d’exécutions à exécuter simultanément. Si la valeur est None, toutes les exécutions sont lancées en parallèle.
max_duration_minutes Obligatoire	int Durée maximale de l’exécution HyperDrive. Une fois cette durée écoulée, les exécutions toujours en cours sont annulées.
policy Obligatoire	EarlyTerminationPolicy Stratégie d’arrêt anticipé à utiliser. Si la valeur est None (valeur par défaut), aucune stratégie d’arrêt anticipé n’est utilisée. <xref:azureml.train.hyperdrive.MedianTerminationPolicy> avec delay_evaluation égal à 5 est une bonne stratégie d’arrêt pour commencer. Ce sont des paramètres prudents, qui peuvent fournir 25 à 35 % d’économies sans perte sur la métrique principale (d’après nos données d’évaluation).
estimator Obligatoire	MMLBaseEstimator Estimateur à appeler avec les hyperparamètres échantillonnés. Spécifiez un seul des paramètres suivants : estimator, run_config ou pipeline.
run_config Obligatoire	ScriptRunConfig Objet pour définir la configuration des exécutions de script/notebook. Spécifiez un seul des paramètres suivants : estimator, run_config ou pipeline.
resume_from Obligatoire	HyperDriveRun | list[HyperDriveRun] Exécution HyperDrive ou liste d’exécutions HyperDrive héritée sous forme de points de données pour démarrer à chaud la nouvelle exécution.
resume_child_runs Obligatoire	Run | list[Run] Exécution HyperDrive enfant ou liste d’exécutions HyperDrive enfants à reprendre pour chaque exécution enfant de la nouvelle exécution HyperDrive.
pipeline Obligatoire	Pipeline Objet de pipeline pour définir la configuration des exécutions de pipeline. L’objet de pipeline est appelé avec les hyperparamètres de l’échantillon pour envoyer des exécutions de pipeline. Spécifiez un seul des paramètres suivants : estimator, run_config ou pipeline.
custom_run_id Obligatoire	str ID d’exécution personnalisé fourni par l’utilisateur