HyperDriveRunConfig Classe

Configuração que define uma execução de HyperDrive.

A configuração inclui informações sobre a amostragem do espaço de parâmetros, a política de encerramento, a métrica primária, o avaliador e o destino de computação no qual executar o experimento.

Inicialize o HyperDriveConfig.

Herança

azureml.train.hyperdrive.runconfig.HyperDriveConfig

HyperDriveRunConfig

Construtor

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

Parâmetros

Nome	Description
hyperparameter_sampling Obrigatório	HyperParameterSampling O espaço de amostragem do hiperparâmetro.
primary_metric_name Obrigatório	str O nome da métrica primária informada pelas execuções do experimento.
primary_metric_goal Obrigatório	PrimaryMetricGoal Uma opção entre maximizar/minimizar. Determina se a métrica primária deve ser minimizada/maximizada na avaliação das execuções do experimento.
max_total_runs Obrigatório	int Número máximo de execuções. Este é o limite superior; pode haver menos execuções quando o espaço de exemplo é menor que esse valor.
max_concurrent_runs	int Número máximo de execuções que podem ser feitas simultaneamente. Se for None, todas as execuções serão lançadas em paralelo. valor padrão: None
max_duration_minutes	int A duração máxima da execução do hyperdrive. Depois que esse tempo for excedido, a execução será cancelada. A duração máxima das execuções filho pode ser definida com o argumento "max_run_duration_seconds" do ScriptRunConfig. valor padrão: 10080
policy	EarlyTerminationPolicy A política de término antecipado a ser usada. Se for None – o padrão, nenhuma política de encerramento antecipado será usada. A MedianTerminationPolicy com delay_evaluation igual a 5 é uma boa política de encerramento para começar. Essas são configurações conservadoras, que podem fornecer 25 a 35% de economia sem perda na métrica primária (com base nos dados de nossa avaliação). valor padrão: None
estimator Obrigatório	MMLBaseEstimator Um avaliador que será chamado com hiperparâmetros da amostra.
run_config Obrigatório	ScriptRunConfig Um objeto para definir a configuração de execuções de script/notebook. Especifique apenas um dos seguintes parâmetros: estimator, run_config ou pipeline.
resume_from Obrigatório	HyperDriveRun ou list[HyperDriveRun] Uma execução de hiperdrive ou uma lista de execuções de hiperdrive que serão herdadas como pontos de dados para iniciar a nova execução.
resume_child_runs Obrigatório	Run ou list[Run] Uma execução filho de hiperdrive ou uma lista de execuções filho de hiperdrive que serão retomadas como novas execuções filho da nova execução de hiperdrive.
pipeline Obrigatório	Pipeline Um objeto de pipeline para definir a configuração para as execuções de pipeline. O objeto de pipeline será chamado com os hiperparâmetros de amostra para enviar execuções de pipeline. Especifique apenas um dos seguintes parâmetros: estimator, run_config ou pipeline.
hyperparameter_sampling Obrigatório	HyperParameterSampling A definição de amostragem de espaço do hiperparâmetro.
primary_metric_name Obrigatório	str O nome da métrica primária informada pelas execuções do experimento.
primary_metric_goal Obrigatório	PrimaryMetricGoal PrimaryMetricGoal.MINIMIZE ou PrimaryMetricGoal.MAXIMIZE. Esse parâmetro determina se a métrica primária deve ser minimizada ou maximizada durante a avaliação de execuções.
max_total_runs Obrigatório	int O número total máximo de execuções a serem criadas. Este é o limite superior; pode haver menos execuções quando o espaço de exemplo é menor que esse valor.
max_concurrent_runs Obrigatório	int O número máximo de execuções que podem ser feitas simultaneamente. Se for None, todas as execuções serão lançadas em paralelo.
max_duration_minutes Obrigatório	int A duração máxima da execução do HyperDrive. Quando esse tempo for excedido, todas as execuções que ainda estiverem sendo executadas serão canceladas.
policy Obrigatório	EarlyTerminationPolicy A política de término antecipado a ser usada. Se for None – o padrão, nenhuma política de encerramento antecipado será usada. A <xref:azureml.train.hyperdrive.MedianTerminationPolicy> com delay_evaluation de 5 é uma boa política de encerramento para começar. Essas são configurações conservadoras, que podem fornecer 25 a 35% de economia sem perda na métrica primária (com base nos dados de nossa avaliação).
estimator Obrigatório	MMLBaseEstimator Um avaliador que será chamado com hiperparâmetros da amostra. Especifique apenas um dos seguintes parâmetros: estimator, run_config ou pipeline.
run_config Obrigatório	ScriptRunConfig Um objeto para definir a configuração de execuções de script/notebook. Especifique apenas um dos seguintes parâmetros: estimator, run_config ou pipeline.
resume_from Obrigatório	HyperDriveRun | list[HyperDriveRun] Uma execução de hiperdrive ou uma lista de execuções de hiperdrive que serão herdadas como pontos de dados para iniciar a nova execução.
resume_child_runs Obrigatório	Run | list[Run] Uma execução filho de hiperdrive ou uma lista de execuções filho de hiperdrive que serão retomadas como novas execuções filho da nova execução de hiperdrive.
pipeline Obrigatório	Pipeline Um objeto de pipeline para definir a configuração para as execuções de pipeline. O objeto de pipeline será chamado com os hiperparâmetros de amostra para enviar execuções de pipeline. Especifique apenas um dos seguintes parâmetros: estimator, run_config ou pipeline.
custom_run_id Obrigatório	str ID de execução personalizada fornecida pelo usuário