ハイパラ管理のすすめ -ハイパーパラメータをHydra+MLflowで管理しよう- - やむやむもやむなし
機械学習をやっている人なら誰もが遭遇したであろうこの光景 (※写真はPyTorchのLanguage ModelのExampleより) Pythonのargparseでシェルから引数を受け取りPythonスクリプト内でパラメータに設定するパターンは、記述が長くなりがちな上、どのパラメータがmodel/preprocess/optimizerのものなのか区別がつきにくく見通しが悪いといった課題があります。 私は実験用のパラメータ類は全てYAMLに記述して管理しています。 YAMLで記述することでパラメータを階層立てて構造的に記述することができ、パラメータの見通しがぐっとよくなります。 preprocess: min_df: 3 max_df: 1 replace_pattern: \d+ model: hidden_size: 256 dropout: 0.1 optimizer: algo
Easy Hyperparameter Management with Hydra, MLflow, and Optuna
Two major methods can be considered for hyperparameter management in machine learning. Configuring hyperparameters from the command line using argparse Hyperparameter management via configuration filesAn Example of a Typical Hyperparameter ManagementWhen using argparse for managing hyperparameters, it is convenient to change them directly from the command line, but the number of hyperparameters to
機械学習の煩雑なパラメーター管理の決定版 「Hydra」「MLflow」「Optuna」の組み合わせで手軽にはじめる一元管理
Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。中村氏は、Hydra・MLflow・Optunaを組み合わせたハイパーパラメーター管理について発表しました。 ふだんは音声合成と声質変換技術などの音声を用いる技術を研究 中村泰貴氏（以下、中村）：「HydraとMLflowとOptunaの組み合わせで手軽に始めるハイパーパラメータ管理」というタイトルで、東京大学大学院情報理工学系研究科の修士課程2年の中村が発表します。 軽く自己紹介ですが、先ほど述べたように情報理工学系研究科の、猿渡・小山研究室の修士課程2年です。音声合成に関する技術をふだん研究しています。「Twitter」をやっているので、ぜひフォロー
5 Tips for MLflow Experiment Tracking
This article is about MLflow — an open-source MLOps tool. If you’ve never heard of it, here’s a tutorial. I am focusing on MLflow Tracking —functionality that allows logging and viewing parameters, metrics, and artifacts (files) for each of your model/experiment. When you log the models you experiment with, you can then summarize and analyze your runs within the MLflow UI (and beyond). You can und
ML Pipeline for Kaggleのススメ - 重み元帥によるねこにっき
はじめに Bengali.AI Handwritten Grapheme ClassificationというKaggleの画像コンペに参加しました． ベンガル語の書記素(grapheme)が1つ描かれた画像から，その書記素がどのようなクラスに属するかを分類する問題設定で，簡単に言えば少し難しいmnistです． 順位が察し*1だったので解法については差し控えますが，円滑にモデルを生成するためにPipelineを組みました． 「せっかくだから次回以降のコンペでも使えるように抽象的に書こう！！」というモチベーションのもと生まれたスパゲッティ🍝は以下の通りです． github.com この記事では，自戒を込めて，Kaggle用途にPipelineを作成して得られた知見をまとめます． また使用FrameworkがPyTorchなので，一部PyTorchにしか当てはまらないことがあります． あくまで
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Deploying a Recommendation System the Kedro Way
Developments in MLflow: A System to Accelerate the Machine Learning Lifecycle
Introducing MLflow: an Open Source Machine Learning Platform
