Hyperopt ハイパーパラメーターのチューニングを並列化する

  • [アーティクル]

Note

Hyperopt のオープンソース バージョンは維持されなくなりました。

Databricks Runtime ML 17.0 以降には、Hyperopt がプレインストールされなくなりました。 Azure Databricks では、同様のエクスペリエンスおよび最新のハイパーパラメーター チューニング アルゴリズムへのアクセスを実現するために、Optuna を代わりに使用することをお勧めしています。

このノートブックでは、Hyperopt を使用してハイパーパラメーター チューニングの計算を並列化する方法を示します。 ここでは、SparkTrials クラスを使用して、クラスター ワーカー全体に計算を自動的に分散します。 また、後で結果を保存できるよう、Hyperopt 実行の自動 MLflow 追跡についても示します。

自動 MLflow 追跡を使用したハイパーパラメーター チューニングの並列化に関するノートブック

ノートブックを入手

ノートブックの最後のセルでアクションを実行すると、MLflow UI が表示されます。

Hyperopt MLflow のデモ