Otimização de hiperparâmetros em escala
Uma das vantagens de usar o Apache Spark no Azure Databricks é a capacidade de distribuir tarefas de processamento entre vários nós de cluster. Quando você usa uma biblioteca de aprendizado de máquina com reconhecimento de faísca como MLlib, o treinamento de aprendizado de máquina pode ser expandido para reduzir o tempo total que o processo de treinamento leva.
O Optuna suporta otimização de hiperparâmetros distribuídos através da integração com vários backends, incluindo o Apache Spark. Você pode paralelizar o processo de otimização em vários nós em seu cluster Databricks usando a optuna.integration.SparkOptimizer classe.
O código de exemplo a seguir mostra como usar o Optuna com o Spark para otimização distribuída:
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)
Alguns dos principais benefícios de usar o Optuna com o Spark no Azure Databricks incluem:
- Distribuição automática de avaliações entre nós de trabalho
- Tolerância a falhas e recuperação incorporadas
- Integração perfeita com MLflow para rastreamento de experimentos
- Suporte para bibliotecas de ML distribuídas e não distribuídas
Sugestão
Para obter mais informações sobre otimização distribuída com o Optuna, consulte a documentação do Optuna sobre otimização distribuída.