Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥

ハイパーパラメータ最適化フレームワーク Optunaの最新機能紹介 - 2023/10/28 ...

ハイパーパラメータ最適化フレームワーク Optunaの最新機能紹介 - 2023/10/28 PyCon APAC 2023

Optunaの最新リリースv3.4で導入された新機能について紹介いたします。
イベントサイト: https://2023-apac.pycon.jp/

Preferred Networks

October 27, 2023
Tweet

More Decks by Preferred Networks

Other Decks in Technology

Transcript

  1. MASASHI SHIBATA Preferred Networks, Inc. Release Manager of Optuna 3.3

    and 3.4 Creator of Optuna Dashboard GitHub @c-bata / X @c_bata_
  2. 4 本発表の内容 1 Optuna / Optuna Dashboardの概要と基本的な使い方 2 Optuna Artifactを使った実験管理

    3 Preferential Optimizationと生成AIへの活用 4 Jupyter Lab拡張とVS Code拡張
  3. 6 Optunaとは? ハイパラ最適化を表す絵 機械学習のハイパー パラメータ最適化 自律移動ロボット 3D CAD (Tunny) ※1

    $ pip install optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク ※1 詳細は下記Optuna公式ブログ記事を参照 https://medium.com/optuna/black-box-optimization-of-geometry-and-functionality-by-integrating-optuna-and-3d-cad-f2d2984d263e
  4. 7 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメータをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) return (x1 - 2)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study( storage="sqlite:///db.sqlite3", study_name="optimize-quadratic-function" ) study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}")
  5. 8 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメータをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) return (x1 - 2)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study( storage="sqlite:///db.sqlite3" study_name="optimize-quadratic-function" ) study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}") Trialオブジェクトを受け取り 評価値(float)を返す関数を定義
  6. 9 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメータをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) return (x1 - 2)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study( storage="sqlite:///db.sqlite3" study_name="optimize-quadratic-function" ) study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}") ※この最小化問題の解は (x1, x2) = (2, -5)
  7. 10 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメータをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) return (x1 - 2)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study( storage="sqlite:///db.sqlite3" study_name="optimize-quadratic-function" ) study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}") x1 および x2 の探索空間を定義 今回はどちらも区間 [-10, 10] の中で探索
  8. 11 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメータをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) return (x1 - 2)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study( storage="sqlite:///db.sqlite3", study_name="optimize-quadratic-function" ) study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}") 最適化履歴をデータベースに保存
  9. 12 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメータをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) return (x1 - 2)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study( storage="sqlite:///db.sqlite3" study_name="optimize-quadratic-function" ) study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}") 目的関数を100回呼び出し
  10. 13 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメータをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) return (x1 - 2)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study( storage="sqlite:///db.sqlite3" study_name="optimize-quadratic-function" ) study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}")
  11. 14 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメーターをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: # ハイパーパラメーターのサンプル x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) # 評価値を計算してリターン return (x1 - 1)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study() study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}") $ python example.py Trial 0 finished with value: 83.8192 and parameters: {'x1': -8.1549, 'x2': -5.0722} Trial 1 finished with value: 9.3275 and parameters: {'x1': -1.7273, 'x2': -3.6254} Trial 2 finished with value: 79.0848 and parameters: {'x1': 9.8671, 'x2': -4.3235} Trial 3 finished with value: 56.8358 and parameters: {'x1': -4.2930, 'x2': 0.3683} Trial 4 finished with value: 198.6490 and parameters: {'x1': -4.0875, 'x2': 8.1440} ... Best value: 0.02332568173253747 Best params: {'x1': 2.0699302180632904, 'x2': -4.864222806281179} 実行結果
  12. 15 Optunaの基本的な使い方 1 目的関数を定義 2 サジェストAPI経由でハイパー パラメーターをサンプル 3 最適化の状態を管理する Studyオブジェクトを作成

    4 試行回数を指定して最適化開始 5 結果の表示 import optuna def objective(trial: optuna.Trial) -> float: # ハイパーパラメーターのサンプル x1 = trial.suggest_float("x1", -10, 10) x2 = trial.suggest_float("x2", -10, 10) # 評価値を計算してリターン return (x1 - 1)**2 + (x2 + 5)**2 study = optuna.create_study() study.optimize(objective, n_trials=100) print(f"Best value: {study.best_value}") print(f"Best params: {study.best_params}") Optuna Dashboardによる履歴の確認 $ pip install optuna-dashboard $ optuna-dashboard sqlite:///db.sqlite3
  13. 18 Artifactによるファイル管理 学習済みモデルや画像など大きな データもOptunaで管理が可能に! Optuna Artifactを使った実験管理 import optuna from optuna.artifacts

    import FileSystemArtifactStore from optuna.artifacts import upload_artifact # この例では ./artifacts ディレクトリ以下に生成物を保存 artifact_store = FileSystemArtifactStore("./artifacts") def objective(trial: optuna.Trial) -> float: param = trial.suggest_float(...) file_path = generate_image(param, ...) # 生成物のアップロード (e.g. 学習済みモデル等) upload_artifact(trial, file_path, artifact_store) return ... 画像をArtifact Storeにアップロード ※ AWS S3やGoogle Cloud Storageにも対応
  14. 19 Optuna Dashboardでの確認 $ optuna-dashboard sqlite:///db.sqlite3 \ --artifact-dir ./artifacts コマンドラインでの起動方法

    Python APIでの起動方法 AWS S3等にアップロードしたファイル を閲覧するにはPython APIを使用 from optuna.storages import RDBStorage from optuna.artifacts import Boto3ArtifactStore from optuna_dashboard import run_server storage = RDBStorage("sqlite:///db.sqlite3") artifact_store = Boto3ArtifactStore("my-bucket") run_server(storage, artifact_store=artifact_store)
  15. 20 Optuna Dashboardでの確認 $ optuna-dashboard sqlite:///db.sqlite3 \ --artifact-dir ./artifacts Optuna

    Dashboardの起動方法 コマンドラインオプションの使用 Python APIでの起動方法 AWS S3等にアップロードしたファイル を閲覧するにはPython APIを使用 from optuna.storages import RDBStorage from optuna.artifacts import Boto3ArtifactStore from optuna_dashboard import run_server storage = RDBStorage("sqlite:///db.sqlite3") artifact_store = Boto3ArtifactStore("my-bucket") run_server(storage, artifact_store=artifact_store) 様々なファイル形式に対応! 3Dモデル 分子構造 音声
  16. 25 お題:かわいいOptunaくんの生成 (Stable Diffusion) 入力画像 Stable Diffusion プロンプト a mascot

    character with two eyes and a mouth, smiling, charming, painting huggingface.co/stabilityai/ stable-diffusion-2-1 ? ナンカチガウ... 出力画像
  17. 26 お題:かわいいOptunaくんの生成 (Stable Diffusion) Hmm… 😫 Let me optimize a

    prompt with Optuna. Optunaくん But wait… How am I supposed to score how cute I am? 🤔 It’s time to use Preferential Optimization! Me
  18. 30 Preferential Optimizationのコード解説 generator.py ソースコードURL👇 https://gist.github.com/c-bata/449f2e90ac50a1285b7fe210ab51eae6 これから解説するコード Database & File

    Storage Optuna Storage sqlite:///db.sqlite3 Artifact Store FileSystemBackend Optuna Dashboard 1. Studyの作成 2. 画面に表示するArtifactの指定 3. 新しいTrialの生成 4. パラメーターのサンプル 5. Stable Diffusionモデル実行 6. 画像アップロード 7. 以降、Step 3-6を繰り返す Optuna Dashboardの起動 $ optuna-dashboard …
  19. 36 本発表で話したこと • Optunaの基本的な使い方 • Artifact機能を使った実験管理 • Preferential Optimizationと生成AIへの活用 •

    VS Code拡張やJupyter Lab拡張の紹介 最後におねがい • Optunaをみなさまのプロジェクトでご活用ください!気に入った方はGithub Starsもぜひおねがいします。 • Preferential OptimizationやArtifactなど最新機能の活用事例を ぜひブログやSNSでシェアしてください! おわりに