Оптимизация гиперпараметров масштабирования

Завершено

Одним из преимуществ использования Apache Spark в Azure Databricks является возможность распределения задач обработки между несколькими узлами кластера. При использовании библиотеки машинного обучения с поддержкой Spark, например MLlib, обучение машинного обучения можно масштабировать, чтобы сократить общее время обучения.

Optuna поддерживает распределенную оптимизацию гиперпараметра путем интеграции с различными серверными службами, включая Apache Spark. Процесс оптимизации можно параллелизировать между несколькими узлами в кластере Databricks с помощью optuna.integration.SparkOptimizer класса.

В следующем примере кода показано, как использовать Optuna с Spark для распределенной оптимизации:

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)

Ниже приведены основные преимущества использования Optuna с Spark в Azure Databricks:

• Автоматическое распределение пробных версий между рабочими узлами
• Встроенная отказоустойчивость и восстановление
• Простая интеграция с MLflow для отслеживания экспериментов
• Поддержка распределенных и нераспространимых библиотек машинного обучения

Подсказка

Дополнительные сведения о распределенной оптимизации с помощью Optuna см. в документации optuna по распределенной оптимизации.