Bagikan melalui

HyperDriveRunConfig Kelas

  • Referensi

Konfigurasi yang menentukan proses HyperDrive.

Konfigurasi mencakup informasi tentang pengambilan sampel ruang parameter, kebijakan penghentian, metrik utama, penghitung, serta target komputasi sebagai tempat untuk menjalankan eksekusi ekperimen.

Menginisialisasi HyperDriveConfig.

Warisan
azureml.train.hyperdrive.runconfig.HyperDriveConfig
HyperDriveRunConfig

Konstruktor

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

Parameter

Nama Deskripsi
hyperparameter_sampling
Diperlukan
HyperParameterSampling

Ruang pengambilan sampel hyperparameter.
primary_metric_name
Diperlukan
str

Nama metrik utama yang dilaporkan oleh eksekusi eksperimen.
primary_metric_goal
Diperlukan
PrimaryMetricGoal

Salah satu dari maksimalkan / minimalkan. Ini menentukan apakah metrik utama harus diminimalkan/dimaksimalkan dalam evaluasi eksekusi eksperimen.
max_total_runs
Diperlukan
int

Jumlah maksimum eksekusi. Ini adalah batas atas; mungkin ada lebih sedikit eksekusi ketika ruang sampel lebih kecil dari nilai ini.
max_concurrent_runs
int

Jumlah maksimum eksekusi untuk dijalankan secara bersamaan. Jika Tidak Ada, semua eksekusi diluncurkan secara paralel.

nilai default: None
max_duration_minutes
int

Durasi maksimum eksekusi hyperdrive. Setelah waktu ini terlampaui, eksekusi dibatalkan. Durasi maksimum elemen turunan berjalan dapat diatur dengan argumen "max_run_duration_seconds" ScriptRunConfig.

nilai default: 10080
policy
EarlyTerminationPolicy

Kebijakan penghentian awal yang digunakan. Jika None - defaultnya, tidak ada kebijakan penghentian dini yang akan digunakan. MedianTerminationPolicy dengan delay_evaluation 5 adalah kebijakan penghentian yang baik untuk memulai. Ini adalah pengaturan konservatif, yang dapat memberikan penghematan 25%-35% tanpa kehilangan metrik utama (berdasarkan data evaluasi kami).

nilai default: None
estimator
Diperlukan
MMLBaseEstimator

Sebuah penghitung yang akan dipanggil dengan parameter hyper sampel.
run_config
Diperlukan
ScriptRunConfig

Objek untuk menyiapkan konfigurasi untuk eksekusi skrip/notebook. Tentukan hanya satu dari parameter berikut: estimator, run_config, atau pipeline.
resume_from
Diperlukan
HyperDriveRun atau list[HyperDriveRun]

Eksekusi hyperdrive atau daftar eksekusi hyperdrive yang akan diwariskan sebagai poin data untuk memulai eksekusi baru.
resume_child_runs
Diperlukan
Run atau list[Run]

Eksekusi turunan hyperdrive atau daftar eksekusi turunan hyperdrive yang akan dilanjutkan sebagai eksekusi turunan baru dari eksekusi hyperdrive yang baru.
pipeline
Diperlukan
Pipeline

Objek alur untuk menyiapkan konfigurasi eksekusi alur. Objek alur akan dipanggil dengan hyperparameter sampel untuk mengirimkan eksekusi alur. Tentukan hanya satu dari parameter berikut: estimator, run_config, atau pipeline.
hyperparameter_sampling
Diperlukan
HyperParameterSampling

Definisi pengambilan sampel ruang hyperparameter.
primary_metric_name
Diperlukan
str

Nama metrik utama yang dilaporkan oleh eksperimen yang berjalan.
primary_metric_goal
Diperlukan
PrimaryMetricGoal

Baik PrimaryMetricGoal.MINIMIZE atau PrimaryMetricGoal.MAXIMIZE. Parameter ini menentukan apakah metrik utama harus diminimalkan atau dimaksimalkan saat mengevaluasi proses.
max_total_runs
Diperlukan
int

Jumlah total maksimum proses yang harus dibuat. Ini adalah batas atas; mungkin ada lebih sedikit yang berjalan ketika ruang sampel lebih kecil dari nilai ini.
max_concurrent_runs
Diperlukan
int

Jumlah maksimum eksekusi untuk dieksekusi secara bersamaan. Jika Tidak Ada, semua proses akan diluncurkan secara paralel.
max_duration_minutes
Diperlukan
int

Durasi maksimum menjalankan HyperDrive. Setelah waktu ini terlampaui, semua proses yang masih dijalankan akan dibatalkan.
policy
Diperlukan
EarlyTerminationPolicy

Kebijakan penghentian awal yang digunakan. Jika None - defaultnya, tidak ada kebijakan penghentian dini yang akan digunakan.

<xref:azureml.train.hyperdrive.MedianTerminationPolicy> dengan delay_evaluation dari 5 adalah kebijakan penghentian yang baik untuk memulai. Ini adalah pengaturan konservatif, yang dapat memberikan penghematan 25%-35% tanpa kehilangan metrik utama (berdasarkan data evaluasi kami).
estimator
Diperlukan
MMLBaseEstimator

Sebuah penghitung yang akan dipanggil dengan parameter hyper sampel. Tentukan hanya satu dari parameter berikut: estimator, run_config, atau pipeline.
run_config
Diperlukan
ScriptRunConfig

Objek untuk menyiapkan konfigurasi guna menjalankan skrip/notebook. Tentukan hanya satu dari parameter berikut: estimator, run_config, atau pipeline.
resume_from
Diperlukan
HyperDriveRun | list[HyperDriveRun]

Eksekusi hyperdrive atau daftar eksekusi hyperdrive yang akan diwariskan sebagai poin data untuk memulai eksekusi baru.
resume_child_runs
Diperlukan
Run | list[Run]

Eksekusi turunan hyperdrive atau daftar eksekusi turunan hyperdrive yang akan dilanjutkan sebagai eksekusi turunan baru dari eksekusi hyperdrive yang baru.
pipeline
Diperlukan
Pipeline

Objek alur untuk menyiapkan konfigurasi eksekusi alur. Objek alur akan dipanggil dengan hyperparameter sampel untuk mengirimkan eksekusi alur. Tentukan hanya satu dari parameter berikut: estimator, run_config, atau pipeline.
custom_run_id
Diperlukan
str

Id eksekusi kustom yang disediakan oleh pengguna