יצירת משימת כוונון של היפר-פרמטר לחבילת Python

יצירת משימת כוונון של היפר-פרמטרים לחבילת Python באמצעות השיטה create_hyperparameter_tuning_job.

המשך למידה

לקבלת הסבר מפורט שכולל את דוגמת הקוד הזו, קראו את המאמר:

יצירת משימת כוונון של היפר-פרמטר

דוגמת קוד

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Java API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import com.google.cloud.aiplatform.v1.AcceleratorType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CustomJobSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.HyperparameterTuningJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.MachineSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PythonPackageSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.MetricSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.MetricSpec.GoalType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.ParameterSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.ParameterSpec.ConditionalParameterSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.ParameterSpec.ConditionalParameterSpec.DiscreteValueCondition;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.ParameterSpec.DiscreteValueSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.ParameterSpec.DoubleValueSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.StudySpec.ParameterSpec.ScaleType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.WorkerPoolSpec;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class CreateHyperparameterTuningJobPythonPackageSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String displayName = "DISPLAY_NAME";
    String executorImageUri = "EXECUTOR_IMAGE_URI";
    String packageUri = "PACKAGE_URI";
    String pythonModule = "PYTHON_MODULE";
    createHyperparameterTuningJobPythonPackageSample(
        project, displayName, executorImageUri, packageUri, pythonModule);
  }

  static void createHyperparameterTuningJobPythonPackageSample(
      String project,
      String displayName,
      String executorImageUri,
      String packageUri,
      String pythonModule)
      throws IOException {
    JobServiceSettings settings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (JobServiceClient client = JobServiceClient.create(settings)) {
      // study spec
      MetricSpec metric =
          MetricSpec.newBuilder().setMetricId("val_rmse").setGoal(GoalType.MINIMIZE).build();

      // decay
      DoubleValueSpec doubleValueSpec =
          DoubleValueSpec.newBuilder().setMinValue(1e-07).setMaxValue(1).build();
      ParameterSpec parameterDecaySpec =
          ParameterSpec.newBuilder()
              .setParameterId("decay")
              .setDoubleValueSpec(doubleValueSpec)
              .setScaleType(ScaleType.UNIT_LINEAR_SCALE)
              .build();
      Double[] decayValues = {32.0, 64.0};
      DiscreteValueCondition discreteValueDecay =
          DiscreteValueCondition.newBuilder().addAllValues(Arrays.asList(decayValues)).build();
      ConditionalParameterSpec conditionalParameterDecay =
          ConditionalParameterSpec.newBuilder()
              .setParameterSpec(parameterDecaySpec)
              .setParentDiscreteValues(discreteValueDecay)
              .build();

      // learning rate
      ParameterSpec parameterLearningSpec =
          ParameterSpec.newBuilder()
              .setParameterId("learning_rate")
              .setDoubleValueSpec(doubleValueSpec) // Use the same min/max as for decay
              .setScaleType(ScaleType.UNIT_LINEAR_SCALE)
              .build();

      Double[] learningRateValues = {4.0, 8.0, 16.0};
      DiscreteValueCondition discreteValueLearning =
          DiscreteValueCondition.newBuilder()
              .addAllValues(Arrays.asList(learningRateValues))
              .build();
      ConditionalParameterSpec conditionalParameterLearning =
          ConditionalParameterSpec.newBuilder()
              .setParameterSpec(parameterLearningSpec)
              .setParentDiscreteValues(discreteValueLearning)
              .build();

      // batch size
      Double[] batchSizeValues = {4.0, 8.0, 16.0, 32.0, 64.0, 128.0};

      DiscreteValueSpec discreteValueSpec =
          DiscreteValueSpec.newBuilder().addAllValues(Arrays.asList(batchSizeValues)).build();
      ParameterSpec parameter =
          ParameterSpec.newBuilder()
              .setParameterId("batch_size")
              .setDiscreteValueSpec(discreteValueSpec)
              .setScaleType(ScaleType.UNIT_LINEAR_SCALE)
              .addConditionalParameterSpecs(conditionalParameterDecay)
              .addConditionalParameterSpecs(conditionalParameterLearning)
              .build();

      // trial_job_spec
      MachineSpec machineSpec =
          MachineSpec.newBuilder()
              .setMachineType("n1-standard-4")
              .setAcceleratorType(AcceleratorType.NVIDIA_TESLA_T4)
              .setAcceleratorCount(1)
              .build();

      PythonPackageSpec pythonPackageSpec =
          PythonPackageSpec.newBuilder()
              .setExecutorImageUri(executorImageUri)
              .addPackageUris(packageUri)
              .setPythonModule(pythonModule)
              .build();

      WorkerPoolSpec workerPoolSpec =
          WorkerPoolSpec.newBuilder()
              .setMachineSpec(machineSpec)
              .setReplicaCount(1)
              .setPythonPackageSpec(pythonPackageSpec)
              .build();

      StudySpec studySpec =
          StudySpec.newBuilder()
              .addMetrics(metric)
              .addParameters(parameter)
              .setAlgorithm(StudySpec.Algorithm.RANDOM_SEARCH)
              .build();
      CustomJobSpec trialJobSpec =
          CustomJobSpec.newBuilder().addWorkerPoolSpecs(workerPoolSpec).build();
      // hyperparameter_tuning_job
      HyperparameterTuningJob hyperparameterTuningJob =
          HyperparameterTuningJob.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setMaxTrialCount(4)
              .setParallelTrialCount(2)
              .setStudySpec(studySpec)
              .setTrialJobSpec(trialJobSpec)
              .build();
      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      HyperparameterTuningJob response =
          client.createHyperparameterTuningJob(parent, hyperparameterTuningJob);
      System.out.format("response: %s\n", response);
      System.out.format("Name: %s\n", response.getName());
    }
  }
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Python API.