メインコンテンツまでスキップ

ローカルで探索と停止アルゴリズムを実行する

ハイパーパラメータコントローラは、デフォルトでWeights & Biasesによってクラウドサービスとしてホストされています。W&Bエージェントは、コントローラと通信して、トレーニングに使用する次のパラメータセットを決定します。また、コントローラは、どのrunを停止できるかを判断するために、早期停止アルゴリズムを実行する責任があります。

ローカルコントローラ機能は、ユーザーがローカルで探索と停止アルゴリズムを開始することを可能にします。ローカルコントローラは、ユーザーが問題をデバッグしたり、クラウドサービスに組み込むことができる新しい機能を開発するために、コードを調べたり操作できる機能を提供します。

注意

この機能は、Sweepsツール用の新しいアルゴリズムの開発とデバッグを高速化するために提供されています。ハイパーパラメータ最適化の実際のワークロードには、使用を想定していません。

始める前に、Weights & Biases SDK(wandb)をインストールする必要があります。以下のコードスニペットをコマンドラインに入力してください。

pip install wandb sweeps

次の例では、設定ファイルとトレーニングループがPythonスクリプトまたはJupyterノートブックで定義されていることを前提としています。設定ファイルの定義方法についての詳細は、スイープ構成の定義をご覧ください。

コマンドラインからローカルコントローラを実行する

W&Bクラウドサービスでホストされたハイパーパラメータコントローラを使用する場合と同様に、スイープを初期化します。コントローラーフラグ(controller)を指定して、W&Bスイープジョブのローカルコントローラを使用することを示します。

wandb sweep --controller config.yaml

または、スイープの初期化とローカルコントローラーの使用を指定するのを2つのステップに分けることができます。

ステップを分けるには、まず以下のキー-値をスイープのYAML設定ファイルに追加してください:

controller:
type: local

次に、スイープを初期化します:

wandb sweep config.yaml

スイープを初期化した後、wandb controller でコントローラーを起動します:

# wandb sweep コマンドは sweep_id を表示します
wandb controller {user}/{entity}/{sweep_id}

ローカルコントローラーの使用を指定したら、スイープを実行するために1つ以上のスイープエージェントを起動します。通常と同様に、W&B スイープを開始します。詳細については、スイープエージェントの開始 を参照してください。

wandb sweep sweep_ID

W&B Python SDK を使用してローカルコントローラーを実行する

以下のコードスニペットは、Weights & Biases Python SDK でローカルコントローラーを指定し、使用する方法を示しています。

Python SDK でコントローラを使用する最も簡単な方法は、スイープID を wandb.controller メソッドに渡すことです。次に、返されるオブジェクトの run メソッドを使用して、スイープジョブを開始します。

sweep = wandb.controller(sweep_id)
sweep.run()

コントローラループの制御をより詳細に行いたい場合:

import wandb

sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
sweep.print_status()
sweep.step()
time.sleep(5)

または、提供されるパラメータに対してさらに制御を行いたい場合:

import wandb

sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
params = sweep.search()
sweep.schedule(params)
sweep.print_status()

もし、スイープを完全にコードで指定したい場合は、以下のようなことができます。

import wandb

sweep = wandb.controller()
sweep.configure_search("grid")
sweep.configure_program("train-dummy.py")
sweep.configure_controller(type="local")
sweep.configure_parameter("param1", value=3)
sweep.create()
sweep.run()
Was this page helpful?👍👎