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aiaccel: an HPO library for ABCI

GitHub license Supported Python version Publish on GitHub Pages CI status

AI橋渡しクラウドABCI向けハイパーパラメータ最適化ライブラリ。 ランダムサーチ、グリッドサーチ、Sobol列、Nelder-Mead法、およびベイズ最適化法 (TPE)をサポートしています。

インストール

本ソフトウェアは下記コマンドでインストールできます。

> pip install git+https://github.com/aistairc/aiaccel.git

実行例

ローカル環境で実行する場合

  1. (オプション) Virtualenvをインストールし、仮想環境を作成します。

    > python3 -m venv optenv
    > source optenv/bin/activate
  2. aiaccelをインストールします

    > pip install git+https://github.com/aistairc/aiaccel.git
  3. ワークスペースを作成し、sphereディレクトリをコピーします。

    > mkdir your_workspace_directory
    > cd your_workspace_directory
    > git clone https://github.com/aistairc/aiaccel.git 
    > cp -R ./aiaccel/examples .
    > cd examples
    > ls
    sphere
    
    > cd sphere
    > ls
    config.yaml         user.py
  4. パラメータ最適化を実行します。

    > aiaccel-start --config config.yaml

    または、

    > python -m aiaccel.cli.start --config config.yaml

    Tips: ワークスペースは --clean を付加することで実行前に初期化できます。

    > aiaccel-start --config config.yaml --clean
  5. 結果を確認する。

    > ls ./work
    abci_output         alive               hp                  lock
    log                 result              runner              state
    
    > cat ./work/result/final_result.result
  6. 設定を変更したい場合は、config.yamlファイルを編集してください。

    > vi config.yaml

ABCI上で実行する

  1. まず、ABCIユーザーズガイドに従って、pythonの環境を構築してください。

    > module load python/3.11/3.11.2
    > python3 -m venv optenv
    > source optenv/bin/activate
  2. ワークスペースを用意します.ここからの作業は、ローカル環境で実行する場合の1,2と同じです。

  3. config.yamlのresourceをABCIに変更します。

    resource:
        type: "abci"
        num_workers: 4
  4. 実行

    > aiaccel-start --config config.yaml
  5. 実行中のジョブを確認したい場合は、ABCIユーザーズガイドを参照してください。

その他

  • 処理の進捗を確認

    > aiaccel-view --config config.yaml
  • 簡易グラフを表示

    > aiaccel-plot --config config.yaml
  • workspace/results.csvに結果を出力

    > aiaccel-report --config config.yaml

謝辞

  • この成果の一部は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務として開発されたものです。
  • TPEアルゴリズムは Optuna を利用しました。