Agent Platform Vizier – Übersicht

Agent Platform Vizier ist ein Tool zur Optimierung beliebiger Systeme mit konfigurierbaren Parametern, bei denen die Auswertung bestimmter Parametereinstellungen eine aufwendige Aufgabe ist. Wenn ML-Modelle viele verschiedene Hyperparameter haben, kann es schwierig und zeitaufwendig sein, sie manuell abzustimmen. Agent Platform Vizier optimiert die Ausgabe Ihres Modells durch eine automatische Feinabstimmung der Hyperparameter.

Blackbox-Optimierung ist die Optimierung eines Systems, das eines der folgenden Kriterien erfüllt:

Zusätzliche Funktionen von Agent Platform Vizier

Agent Platform Vizier optimiert Hyperparameter von ML-Modellen, kann aber auch andere Optimierungsaufgaben ausführen.

Parameter abstimmen

Mit Agent Platform Vizier können Sie Parameter in einer Funktion effektiv abstimmen. Sie haben damit beispielsweise die Möglichkeit, die effektivste Kombination aus Hintergrundfarbe, Schriftgröße und Linkfarbe auf der Schaltfläche „Abonnieren“ einer Nachrichtenwebsite festzustellen. Weitere Beispiele finden Sie in den Anwendungsfällen.

Machen Sie sich über den Unterschied zwischen Hyperparametern und Parametern schlau.

Beliebige auswertbare Systeme optimieren

Agent Platform Vizier funktioniert mit jedem System, das Sie auswerten können, einschließlich Systemen, die nicht als geschlossene Analysefunktion ausgedrückt werden können. Sie können beispielsweise Agent Platform Vizier verwenden, um die beste Tiefe, Breite und Lernrate eines neuronalen Netzwerks für ein TensorFlow-Modell zu ermitteln.

Funktionsweise von Agent Platform Vizier

In den folgenden Abschnitten werden Begriffe, Verhalten und verfügbare Werte definiert, die Sie mit Agent Platform Vizier verwenden können, um Ihr ML-Modell oder Ihre Funktion zu optimieren. Bestimmen Sie zuerst legen eine Studienkonfiguration.

Studienkonfigurationen

Eine Studienkonfiguration ist die Definition des Optimierungsproblems, das Sie lösen möchten. Sie enthält neben dem Ergebnis, das Sie optimieren möchten, auch die Hyperparameter oder Parameter, die dieses Ergebnis beeinflussen.

Studien und Tests

Eine Studie ist die Implementierung einer Studienkonfiguration. Bei einer Studie werden die Ziele (Messwerte) und Eingabewerte (Hyperparameter oder Parameter) der Studienkonfiguration verwendet, um Versuche, sogenannte Tests, durchzuführen. Ein Test ist ein bestimmter Satz von Eingabewerten, die ein gemessenes Ergebnis in Bezug auf Ihre Ziele erzeugen.

Agent Platform Vizier schlägt für jeden Test Eingabewerte vor, führt die Tests jedoch nicht automatisch aus.

Eine Studie läuft so lange, bis eine festgelegte Anzahl von Tests erreicht wurde oder sie von Ihnen unterbrochen wird. Ein Test läuft so lange, bis Sie angeben, dass er entweder beendet oder nicht durchführbar ist.

Messungen

Eine Messung ist das gemessene Ergebnis Ihres Tests. Jede Messung kann einen oder mehrere Messwerte enthalten und jeder Test kann einen oder mehrere Messungen enthalten, die über einen bestimmten Zeitraum erfasst wurden. Sie können dem Test jederzeit eine neue Messung hinzufügen, bevor der Test abgeschlossen wird.

Suchalgorithmen

Wenn Sie keinen Algorithmus angeben, verwendet Agent Platform Vizier den Standardalgorithmus. Der Standardalgorithmus wendet die Bayes'sche Optimierung für die Ermittlung der optimalen Lösung an, mit einer effektiveren Suche im Parameterbereich.

Folgende Werte sind verfügbar:

  • ALGORITHM_UNSPECIFIED: Dasselbe, als wäre kein Algorithmus angegeben. Agent Platform wählt den besten Suchalgorithmus zwischen Gaußschen Prozess-Bandits, linearer Kombinationssuche oder Varianten aus.

  • GRID_SEARCH: Eine Rastersuche im zulässigen Bereich. Diese Option ist hilfreich, wenn Sie eine Anzahl an Tests festlegen möchten, die größer ist als die Anzahl der Punkte im zulässigen Bereich. Ist in solchen Fällen keine Rastersuche festgelegt, generiert der Standardalgorithmus unter Umständen doppelte Vorschläge. Alle Parameter müssen vom Typ INTEGER, CATEGORICAL oder DISCRETE sein, um die Rastersuche nutzen zu können.

  • RANDOM_SEARCH: Eine Zufallssuche im zulässigen Bereich.

Unterschiede zwischen Agent Platform Vizier und benutzerdefiniertem Training

Agent Platform Vizier ist ein unabhängiger Dienst zur Optimierung komplexer Modelle mit vielen Parametern. Es kann sowohl für ML- als auch für Nicht-ML-Anwendungsfälle verwendet werden. Es kann mit Trainingsjobs oder anderen Systemen (auch Multi-Cloud) verwendet werden. Die Hyperparameter-Abstimmung für benutzerdefiniertes Training ist eine integrierte Funktion, die Agent Platform Vizier für Trainingsjobs verwendet. Sie hilft bei der Bestimmung der besten Hyperparameter-Einstellungen für ein ML-Modell.

Anwendungsfälle

In den folgenden Szenarien hilft Agent Platform Vizier bei der Feinabstimmung von Hyperparametern, um ein Modell zu optimieren, oder bei der Feinabstimmung von Parametern, um ein Ergebnis zu optimieren:

  • Optimieren der Lernrate, Batchgröße und anderer Hyperparameter eines Empfehlungssystems in einem neuronalen Netzwerk

  • Optimieren Sie die Nutzerfreundlichkeit einer Anwendung, indem Sie verschiedene Ansätze der Elemente der Benutzeroberfläche testen.

  • Minimieren Sie die Rechenressourcen für einen Job, indem Sie eine ideale Puffergröße und Thread-Anzahl ermitteln.

  • Optimieren die Zutatenmenge in einem Schema, um die perfekte Variante zu erhalten.

Nächste Schritte