Десятки обучений на кластере вместо одного: пространство поиска, параллельные trials, безнадёжных.
Ключевые тезисы
- Порядок один и тот же: задать пространство и метрику → запустить trials параллельно → сравнить на валидации → доучить лучшую конфигурацию.
- ASHA и Hyperband убивают слабые запуски рано и освобождают для перспективных — это и даёт основной выигрыш.
- Планировщик (Ray Tune, Optuna, Katib) занимается расписанием и отказами; воспроизводимость держится на трекинге экспериментов.
Подробный разбор
- Определить пространство поиска и метрику оптимизации: что перебираем и что считаем успехом.
- Запустить несколько обучений (trials) параллельно на разных .
- Оценить метрику каждого trial на валидационной выборке.
- Выбрать лучшую конфигурацию и доучить финальную модель — обычно на объединённых train + validation.
Выигрыш от кластера даёт не столько параллельность сама по себе, сколько : ASHA и Hyperband снимают отстающие запуски после нескольких эпох и отдают освободившиеся карты новым конфигурациям. При том же бюджете GPU-часов перебирается в разы больше вариантов.
| Стратегия | Когда уместна |
|---|---|
| Grid search | 2–3 параметра с известными значениями |
| Random search | много параметров, часть из них неважна |
| TPE / байесовская оптимизация | дорогое обучение, десятки trials |
| ASHA / Hyperband | обучение можно оборвать на середине по промежуточной метрике |
Все trials пишутся в вместе с версией данных и кода. Без этого «лучшая конфигурация» через месяц не воспроизводится, а сравнивать её будет не с чем.
Видеолекции
Тайм-кода именно на эту тему в записях нет. Но глава «Вычислительная инфраструктура» разобрана в курсах целиком — с той оговоркой, что место в записи придётся искать самому.
Связанные темы
Перебор конфигураций
Hyperparameter tuning80%
Настройка гиперпараметров · Практика MLПоиск конфигурации модели по валидационной метрике — последний, а не первый шаг работы.
Random Search80%
Случайный поиск · Практика MLСлучайная выборка конфигураций из заданных распределений.
Bayesian Optimization80%
Байесовская оптимизация · Практика MLСтроит модель зависимости метрики от гиперпараметров и выбирает следующую точку осознанно.
Cross-validation80%
Кросс-валидация · Оценка моделейМногократное разбиение выборки, дающее оценку качества вместе с её разбросом.
Experiment Tracking80%
Трекинг экспериментов · MLOpsФиксация параметров, метрик, артефактов и версии кода для каждого запуска.
Глава «Вычислительная инфраструктура» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.