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。
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
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(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
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aiaccel
をインストールします> pip install git+https://github.com/aistairc/aiaccel.git
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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
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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
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結果を確認する。
> ls ./work abci_output alive hp lock log result runner state > cat ./work/result/final_result.result
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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
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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
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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。
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config.yamlのresourceをABCIに変更します。
resource: type: "abci" num_workers: 4
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実行
> aiaccel-start --config config.yaml
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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。
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処理の進捗を確認
> aiaccel-view --config config.yaml
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簡易グラフを表示
> aiaccel-plot --config config.yaml
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workspace/results.csvに結果を出力
> aiaccel-report --config config.yaml
- 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。