機械学習分散フレームワークのレイチューンノート

Ray プロジェクトの一部である Ray Tune は、機械学習モデルのハイパーパラメータ調整と分散トレーニングのプロセスを簡素化および自動化するように設計されています。Ray Tune は実験プロセスを簡素化し、研究者やデータサイエンティストがモデルのパフォーマンスを最適化するための最適なハイパーパラメータを効率的に検索できるようにします。

Ray Tune の主な機能は次のとおりです。

ハイパーパラメータ検索スペースの仕様: Ray Tune では、グリッド検索、ランダム検索、ベイズ最適化などのさまざまな方法を使用してハイパーパラメータ検索スペースを定義できます。これにより、さまざまなハイパーパラメータの組み合わせを簡単に試すことができます。
複数の機械学習ライブラリとの統合: Ray Tune は特定の機械学習フレームワークに依存しないため、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn などの一般的なライブラリと併用できます。さまざまなライブラリに統合された API が提供されるため、コードベースを変更せずにフレームワークを簡単に切り替えることができます。
分散コンピューティング: Ray Tune は Ray 分散コンピューティングフレームワーク上に構築されており、複数の CPU と GPU にわたって効率的に拡張できます。この分散実行機能により、ハイパーパラメータの検索と大規模モデルのトレーニングを高速化できます。
非同期ハイパーパラメータ検索: Ray Tune は非同期ハイパーパラメータ検索をサポートしています。これは、複数のハイパーパラメータ設定を同時に評価できることを意味します。これは、特に計算量の多いモデルを評価する場合に、全体の検索時間を大幅に短縮するのに役立ちます。
ハイパーパラメータスケジューラ: ライブラリには、HyperBand や ASHA (非同期逐次半減アルゴリズム) などのさまざまなスケジューラが含まれており、有望なハイパーパラメータ構成にリソースを動的に割り当てながら、有望性の低い構成を削除できます。この適応的なリソース割り当て戦略は、最も有望なハイパーパラメータ設定に集中するのに役立ち、時間とコンピューティングリソースを節約します。
簡単な実験追跡と視覚化: Ray Tune は、人気のある機械学習実験追跡ツールである TensorBoard と統合し、さまざまなハイパーパラメーター調整実験の結果を簡単に視覚化し、分析します。

Ray Tune を使用するには、通常、モデルトレーニングコードをトレーニング可能な関数として定義し、提供された API を使用してハイパーパラメーター検索空間を指定する必要があります。Ray Tune は、ハイパーパラメータの組み合わせを探索し、分散形式でトレーニングタスクを起動し、結果を追跡するプロセスを管理します。

Ray Tune の中心となるアイデアは、ハイパーパラメータ調整と分散トレーニングプロセスを効果的に統合および管理して、機械学習モデルのパフォーマンスとトレーニング効率を向上させることです。以下は、Ray Tune の中心的なアイデアと原則です。

分散コンピューティングとタスクスケジューリング: Ray Tune は Ray 分散コンピューティングフレームワークに基づいて構築されており、Ray の強力な分散機能を使用して複数のモデルトレーニングタスクを並行して実行します。Ray を使用すると、複数の CPU および GPU ノード間でタスクを実行できるため、モデルのトレーニングプロセスが大幅に高速化されます。
トレーニング可能な関数: Ray Tune では、ユーザーがモデルトレーニングコードをトレーニング可能な関数 (通常はトレーニング可能な関数と呼ばれます) にカプセル化する必要があります。この関数は、ハイパーパラメーター構成を入力として受け取り、指定されたハイパーパラメーター構成を使用してモデルをトレーニングします。Ray Tune は、指定されたハイパーパラメータ検索空間に従ってこの関数を複数回呼び出します。
ハイパーパラメータ検索空間の仕様: ユーザーは、Trainable Function の Ray Tune によって提供される API を使用して、ハイパーパラメータ検索空間を定義できます。tune.grid_search、などの関数を使用してハイパーパラメータの値のtune.choice範囲tune.uniformを指定し、ハイパーパラメータの検索範囲を決定できます。
並列実行と非同期検索: Ray Tune は、複数のモデルトレーニングタスクの並列実行をサポートしており、それぞれが異なるハイパーパラメーター構成に対応しています。これにより、複数のハイパーパラメータ設定を同時に評価できるようになり、非同期のハイパーパラメータ検索が可能になり、検索プロセスが高速化されます。
ハイパーパラメータスケジューラ: Ray Tune は、HyperBand や ASHA などのいくつかのハイパーパラメータスケジューラを提供します。これらのスケジューラは、より多くのリソースを有望なハイパーパラメータ構成に動的に割り当て、あまり有望でない構成を早期に終了することができるため、検索プロセスが高速化されます。
実験結果の追跡と分析: Ray Tune は TensorBoard を統合しており、さまざまなハイパーパラメーター構成のパフォーマンスやトレーニングプロセスなどの実験結果を視覚化できます。これは、ユーザーが実験結果をより深く理解し、ハイパーパラメータ検索戦略を最適化するのに役立ちます。
早期終了とリソース制限: ユーザーは、Trainable Function に早期終了メカニズムを実装できます。特定のハイパーパラメータ設定の下でモデルがさらに改善しない場合、トレーニングを早期に終了して、時間とリソースを節約できます。さらに、ユーザーはリソース制限を使用して各トライアルで使用されるリソースを制御し、過剰なリソースの消費を回避できます。

Ray Tune の中心となるアイデアは、分散コンピューティングと非同期ハイパーパラメータ検索を通じて、ハイパーパラメータ調整とモデルトレーニングのプロセスを効果的に管理し、加速することです。同時に、ユーザーがモデルのパフォーマンスをより適切に最適化できるように、さまざまな検索アルゴリズムとハイパーパラメータースケジューラーを提供します。全体として、Ray Tune はハイパーパラメータ調整プロセスをより効率的かつ自動化し、大規模なモデルや計算負荷の高いタスクで適切に実行します。

Ray Tune をハイパーパラメータ調整に使用する場合、この強力なライブラリをより効果的に利用するのに役立ついくつかのヒントとベストプラクティスを次に示します。

トレーニング可能な関数を定義する (トレーニング可能な関数) : モデルのトレーニングコードをトレーニング可能な関数にカプセル化します。これにより、コードがよりモジュール化され、管理しやすくなります。configトレーニング可能な関数は、調整するハイパーパラメーターを含む引数 (多くの場合、と呼ばれます) を受け入れる必要があります。Ray Tune は、指定されたハイパーパラメータ設定に従って関数を複数回呼び出します。
検索スペースを指定:configパラメーターでハイパーパラメーターの検索スペースを定義します。tune.grid_search、などの関数を使用してtune.choice、tune.uniformハイパーパラメータの値の範囲を指定できます。問題の複雑さに応じて、適切な検索スペースを選択します。
適切な検索アルゴリズムを選択する: Ray Tune は、グリッド検索、ランダム検索、ベイズ最適化などのさまざまな検索アルゴリズムをサポートしています。検索スペースが小さい場合は、グリッド検索とランダム検索を使用できます。より大きく複雑な検索空間の場合、ベイジアン最適化の方が効率的である可能性があります。
ハイパーパラメータスケジューラを使用する: HyperBand や ASHA などのハイパーパラメータスケジューラは、チューニング中にリソースを動的に割り当て、より適切なハイパーパラメータ構成に迅速に収束できます。コンピューティングリソースを節約するには、スケジューラの使用を検討してください。
並列実行: コンピューティングリソースが十分な場合は、num_samplesパラメーターを増やして、複数のハイパーパラメーター構成を使用して実験を並行して実行できます。これにより、調整プロセスが高速化されます。
早期停止: トレーニング可能な関数に早期終了メカニズムを実装します。特定のハイパーパラメーター設定の下でモデルがさらに改善しない場合、トレーニングを早期に終了して、時間とリソースを節約できます。
リソース制限を使用するtune.run: パラメーターを使用して、リソースの可用性と予算に基づいて、resources_per_trial各トライアルで使用されるリソースを制限します。これは、リソースの過剰な消費を避けるのに役立ちます。
実験結果の視覚化: Ray Tune は TensorBoard と統合して、さまざまなハイパーパラメーター構成のパフォーマンスや収束などの実験結果を視覚化します。これは、ハイパーパラメータ検索の効果をより深く理解するのに役立ちます。
反復的な最適化: ハイパーパラメーターの調整には複数の反復が必要になることがよくあります。以前の結果に従ってハイパーパラメーターの検索空間と検索戦略を調整し、モデルのパフォーマンスを徐々に最適化します。
チェックポイントを使用する: トレーニングプロセスが長い場合は、tune.Checkpoint中間結果を保存するために使用することをお勧めします。こうすることで、プログラムがクラッシュするか中断された場合でも、最後に保存されたチェックポイントから続行できるため、時間とコンピューティングリソースが節約されます。
Ray Tune の他の機能を活用する: Ray Tune は、視覚化ツール、実験結果の分析など、他の多くの機能を提供します。これらの機能を最大限に活用して、実験をより適切に管理し、モデルを最適化します。

最後に、ハイパーパラメータの調整には通常、試行錯誤が必要です。問題やモデルが異なれば、異なるハイパーパラメータ検索戦略が必要になる場合があるため、さまざまな方法を試して、状況に最適なハイパーパラメータ調整戦略を見つけることをお勧めします。

Ray Tune は強力なハイパーパラメータ調整および分散トレーニングライブラリですが、利点と欠点もいくつかあります。見てみましょう。

アドバンテージ：

柔軟性と多用途性: Ray Tune は特定の機械学習フレームワークに依存しないため、複数の一般的なフレームワーク (TensorFlow、PyTorch など) とシームレスに統合できます。これにより、さまざまな機械学習タスクに役立ちます。
分散コンピューティング: Ray Tune は、複数の CPU と GPU を効率的に利用して並列トレーニングできる Ray 分散コンピューティングフレームワークに基づいて構築されています。これにより、大規模なモデルや計算負荷の高いタスクに適しています。
さまざまな検索アルゴリズム: Ray Tune は、グリッド検索、ランダム検索、ベイジアン最適化など、さまざまなハイパーパラメーター検索アルゴリズムをサポートしています。これにより、ユーザーはさまざまな問題やリソースの予算に応じて適切な検索戦略を選択できるようになります。
非同期ハイパーパラメータ検索: Ray Tune は、複数のハイパーパラメータ設定を同時に評価できる非同期ハイパーパラメータ検索をサポートし、全体の検索時間を節約します。
ハイパーパラメータスケジューラ: Ray Tune は、HyperBand や ASHA などのいくつかのハイパーパラメータスケジューラを提供します。これらのスケジューラは、リソースを動的に割り当て、有望性の低いハイパーパラメータ構成を早期に終了できるため、検索プロセスが高速化されます。
実験結果の視覚化: Ray Tune は TensorBoard と統合されており、さまざまなハイパーパラメーター構成のパフォーマンスとトレーニングプロセスを簡単に視覚化できるため、ユーザーは実験結果をよりよく理解できます。

欠点:

学習曲線: 一部の単純なモデルや小規模なデータセットでは、Ray Tune を使用する利点がそれほど明らかではない場合があります。ハイパーパラメータ調整では、一部のモデルとデータセットでは限定的な改善が得られる場合があります。
アルゴリズム選択の複雑さ: 適切な検索アルゴリズムとハイパーパラメーター検索スペースを選択するには、ある程度の経験と実験が必要になる場合があり、特に初心者の場合は、ある程度の学習曲線が必要になる場合があります。
リソース消費: 分散コンピューティングと非同期ハイパーパラメータ検索は、より多くのコンピューティングリソースを消費します。リソースが限られている場合は、適切なリソースの割り当てとスロットリングが必要になる場合があります。
高度な使用法の学習コスト: Ray Tune は、早期終了、リソース制限、チェックポイントなどの多くの高度な機能を提供しますが、理解して使用するには時間がかかる場合があります。
依存関係: Ray Tune は Ray 分散コンピューティングフレームワークに依存しています。つまり、Ray Tune を使用する前に Ray をインストールして構成する必要があり、複雑さが増す可能性があります。

Ray Tune は、ハイパーパラメータ調整と分散トレーニングのプロセスを大幅に簡素化できる非常に便利なツールです。ただし、一部の単純な問題やリソースが限られている場合には、Ray Tune の使用との間にトレードオフが生じる可能性があります。複雑な問題や大規模なトレーニングタスクの場合、Ray Tune はその利点を発揮し、モデルのパフォーマンスを向上させ、トレーニング時間を節約できます。

以下は、ハイパーパラメータ調整に Ray Tune を使用する方法を示す簡単な Ray Tune サンプルコードです。

import ray
from ray import tune
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 定义可训练函数，用于训练随机森林模型并返回交叉验证的平均准确率
def train_model(config):
    # 加载数据集
    data = load_iris()
    X, y = data.data, data.target
    
    # 创建随机森林分类器
    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=config["n_estimators"],
                                max_depth=config["max_depth"],
                                min_samples_split=config["min_samples_split"])
    
    # 使用交叉验证计算准确率
    scores = cross_val_score(rf, X, y, cv=3)
    accuracy = scores.mean()
    
    # 将准确率返回给Ray Tune
    return {"mean_accuracy": accuracy}

if __name__ == "__main__":
    # 初始化Ray
    ray.init(ignore_reinit_error=True)
    
    # 定义超参数搜索空间
    config = {
        "n_estimators": tune.grid_search([50, 100, 150]),
        "max_depth": tune.grid_search([None, 10, 20]),
        "min_samples_split": tune.grid_search([2, 5, 10])
    }
    
    # 运行Ray Tune进行超参数调优
    analysis = tune.run(train_model, config=config, num_samples=10, metric="mean_accuracy")
    
    # 获取最佳超参数配置和结果
    best_config = analysis.get_best_config(metric="mean_accuracy")
    best_accuracy = analysis.best_result["mean_accuracy"]
    
    print("Best Hyperparameters:", best_config)
    print("Best Mean Accuracy:", best_accuracy)

sklearnこの例では、ライブラリのアヤメデータセットを使用し、モデルとしてランダムフォレストを使用し、相互検証を使用してモデルの精度を計算します。n_estimators3 つのハイパーパラメータ(決定木の数)、max_depth(決定木の最大深さ)、および(決定木の分割に必要なサンプルの最小数)を定義しますmin_samples_split。tune.grid_searchハイパーパラメータの検索空間をで指定します。

次に、tune.runハイパーパラメータ調整のために Ray Tune を実行する関数を使用します。num_samplesこのパラメーターは実行するハイパーパラメーター構成の数を指定し、metricパラメーターは最適化するメトリック (この場合は平均精度) を指定します。

最後に、最適なハイパーパラメータ設定と対応する平均精度をanalysis.get_best_config合計で取得し、出力できます。analysis.best_result

これは単純な例にすぎないことに注意してください。Ray Tune には、ケースバイケースでより複雑で柔軟なハイパーパラメータ調整を可能にする多くの高度な使用法と機能もあります。

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