ハイパーパラメーターのチューニングにスイープ ジョブを使用する

Azure Machine Learning では、スイープ ジョブを実行してハイパーパラメーターを調整できます。

ハイパーパラメーター調整用のトレーニング スクリプトを作成する

スイープジョブを実行するには、他のトレーニングジョブの場合と同様にトレーニングスクリプトを作成する必要があります。ただし、スクリプトには が含まれている必要があります。

• 変更するハイパーパラメーターごとに引数を含めます。
• MLflowを使用してターゲット パフォーマンス メトリックをログに記録します。 ログに記録されたメトリックを使用すると、スイープ ジョブは開始した試用版のパフォーマンスを評価し、最もパフォーマンスの高いモデルを生成するものを特定できます。

たとえば、次のサンプル スクリプトでは、--regularization 引数を使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングし、ハイパーパラメーター 正則化率を設定し、精度 メトリックを Accuracyという名前でログに記録します。

import argparse
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import mlflow

# get regularization hyperparameter
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--regularization', type=float, dest='reg_rate', default=0.01)
args = parser.parse_args()
reg = args.reg_rate

# load the training dataset
data = pd.read_csv("data.csv")

# separate features and labels, and split for training/validatiom
X = data[['feature1','feature2','feature3','feature4']].values
y = data['label'].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30)

# train a logistic regression model with the reg hyperparameter
model = LogisticRegression(C=1/reg, solver="liblinear").fit(X_train, y_train)

# calculate and log accuracy
y_hat = model.predict(X_test)
acc = np.average(y_hat == y_test)
mlflow.log_metric("Accuracy", acc)

スイープ ジョブを構成して実行する

スイープ ジョブを準備するには、まず、実行するスクリプトを指定し、スクリプトで使用されるパラメーターを定義する基本 コマンド ジョブ を作成する必要があります。

from azure.ai.ml import command

# configure command job as base
job = command(
    code="./src",
    command="python train.py --regularization ${{inputs.reg_rate}}",
    inputs={
        "reg_rate": 0.01,
    },
    environment="AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu@latest",
    compute="aml-cluster",
    )

その後、入力パラメーターを検索スペースでオーバーライドできます。

from azure.ai.ml.sweep import Choice

command_job_for_sweep = job(
    reg_rate=Choice(values=[0.01, 0.1, 1]),
)

最後に、検索領域をスイープするために、コマンドジョブで sweep() を実行します。

from azure.ai.ml import MLClient

# apply the sweep parameter to obtain the sweep_job
sweep_job = command_job_for_sweep.sweep(
    compute="aml-cluster",
    sampling_algorithm="grid",
    primary_metric="Accuracy",
    goal="Maximize",
)

# set the name of the sweep job experiment
sweep_job.experiment_name="sweep-example"

# define the limits for this sweep
sweep_job.set_limits(max_total_trials=4, max_concurrent_trials=2, timeout=7200)

# submit the sweep
returned_sweep_job = ml_client.create_or_update(sweep_job)

スイープ ジョブの監視とレビュー

Azure Machine Learning Studio でスイープ ジョブを監視できます。 スイープ ジョブは、試行するハイパーパラメーターの組み合わせごとに試行を開始します。 試用版ごとに、ログに記録されたすべてのメトリックを確認できます。

さらに、スタジオで試用版を視覚化することで、モデルを評価および比較できます。 各グラフを調整して、各試用版のハイパーパラメーター値とメトリックを表示および比較できます。