Práticas recomendadas de experimentação

Para começar a fazer experimentos no AlphaEvolve, recomendamos o seguinte fluxo de trabalho:

  1. Concluir a inicialização do ambiente

    Use a página "Introdução" para concluir todos os pré-requisitos e inicializar o ambiente.

  2. Realizar a verificação básica

    Conclua o Introdução ao AlphaEvolve no Google Cloud codelab antes de continuar. Essa etapa garante que as camadas de transporte, a sintaxe de blocos e a verificação de tempo de execução local sejam executadas sem erros antes de você passar para destinos específicos do domínio.

  3. Executar o design do experimento

    Escolha entre um caminho de integração manual ou com agente:

    • Integração com agente: se você usa ferramentas de codificação com agente, execute o pipeline de habilidades integrado para analisar a configuração e o design do experimento de forma programática.

    • Integração manual: se você não estiver usando ferramentas com agente, consulte os codelabs e construa o experimento manualmente realizando as seguintes ações:

      • Preparar a linha de base do código inicial

        Crie o código de linha de base inicial seguindo as diretrizes do programa, colocando marcadores de comentário explícitos EVOLVE-BLOCK estritamente em torno da lógica específica segmentos ou sub-rotinas destinados à refatoração usando a estratégia de posicionamento.

      • Criar a função de harness do avaliador

        Escreva um loop de execução do lado do cliente ou do lado do servidor para receber os blocos de código mutados do AlphaEvolve, executá-los com segurança e calcular as métricas de negócios. O avaliador precisa retornar um dicionário estruturado de uma ou mais métricas para fornecer uma direção de gradiente de pesquisa explícita ao AlphaEvolve. Use as diretrizes principais listadas na página de design do avaliador.

      • Documentar a definição do problema

        Defina uma declaração de problema precisa na configuração, especificando detalhes de segundo plano, regras de contexto de domínio relevantes e restrições operacionais do sistema. Use as diretrizes da página Diretrizes de configuração de contexto e comandos.

      • Escolher a configuração do experimento

        Especifique a configuração do hiperparâmetro de tempo de execução, incluindo combinações de LLM segmentadas, limites máximos de geração de programas e limites ideais de simultaneidade de execução. Use as diretrizes da página de dados e simultaneidade.

  4. Monitorar a execução

    Inicie o experimento de otimização e acompanhe as pontuações de adequação em tempo real em gerações sucessivas. Os orçamentos de avaliação recomendados começam em cerca de 100 programas e escalonar verticalmente para milhares de problemas difíceis. Se as métricas de avaliação não mostrarem uma trajetória clara após cerca de 1.500 avaliações de programas candidatos, pause o loop de execução para refinar o contexto da definição do problema ou ajustar as restrições de penalidade flexíveis.

  5. Integrar à produção

    Após a convergência da pesquisa, recupere o candidato a programa ideal (ou a n-ésima melhor variante, dependendo das compensações operacionais de várias métricas) nas tabelas de histórico e implemente-o diretamente na arquitetura do sistema.

À medida que a complexidade da otimização, as pilhas de dependência e os requisitos de escala aumentam, mude do espaço de processo local para a configuração de infraestrutura baseada no kit de ferramentas de cluster para lidar com necessidades avançadas de computação empresarial.