AI开发平台MODELARTS-创建超参搜索作业:创建算法

时间:2024-08-26 19:27:17

创建算法

进入ModelArts控制台,参考创建算法操作指导,创建自定义算法。镜像应该满足pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64或tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64引擎。

对于用户希望优化的超参,需在“超参”设置中定义,可以给定名称、类型、默认值、约束等,具体设置方法可以参考定义超参

单击勾选“自动搜索”,为算法设置算法搜索功能。自动搜索作业运行过程中,ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数,朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。

图1 设置算法搜索功能
  • 搜索指标

    搜索指标为目标函数的值,通常可以设置为loss、accuracy等。通过优化搜索指标的目标值超优化方向收敛,找到最契合的超参,提高模型精度和收敛速度。

    表1 搜索指标参数

    参数

    说明

    名称

    搜索指标的名称。需要与您在代码中打印的搜索指标参数保持一致。

    优化方向

    可选“最大化”或者“最小化”

    指标正则

    填入正则表达式。您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。

  • 设置自动化搜索参数

    从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型,选中自动化搜索参数后,需设置取值范围。

  • 搜索算法配置

    ModelArts内置三种超参搜索算法,用户可以根据实际情况选择对应的算法,支持多选。对应的算法和参数解析请参考以下:

提交创建算法完成后即可执行下一步,创建训练作业。

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