세 가지 간단한 단계로 실행하는 멀티 GPU 하이퍼파라미터 스윕
가벼운 통합으로 하이퍼파라미터 스위프를 쉽고 빠르게 시작하세요
이 글은 AI로 번역되었습니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려주세요
Created on September 15|Last edited on September 15
Comment
하이퍼파라미터 스위프는 모델의 다양한 설정을 자동으로 시험하는 방법입니다. 이는 서로 다른 테스트 조건으로 실험을 수행하고, 데이터셋을 탐색하며, 대규모로 작업을 수행하는 등 폭넓은 요구를 해결합니다. 하이퍼파라미터 튜닝
이러한 스위프를 위한 인프라를 구축하는 일은 번거로울 수 있습니다. 그래서 우리는 설정은 간단하고 배포는 유연한 W&B 스위프를 만들었습니다. 영감을 받은 것은 Google의 Vizier, 우리는 베이지안 최적화 등을 포함한 폭넓은 기능을 구현했습니다 하이퍼밴드 얼리 스토핑. 통합은 매우 간단합니다. 명령줄에서 실행하는 머신러닝 스크립트만 있으면 바로 시작할 수 있습니다.
1단계: 하이퍼파라미터 선택
먼저 스위프 대상으로 사용할 하이퍼파라미터를 선택하세요. 스위프 문서에 자세히 설명된 대로 YAML 파일에서 설정하면 됩니다.
wandb init # Initialize your project repowandb sweep sweep.yaml # returns your SWEEP_ID
2단계: 에이전트 실행
위 명령의 출력에서 스위프 ID를 확인한 뒤, 에이전트를 실행하여 스위프를 시작하세요.
wandb agent mcg70107
wandb가 설치된 환경이라면 어디서든 스위프 에이전트를 실행할 수 있습니다. 머신에 여러 개의 GPU가 있다면 CUDA 환경 변수를 사용해 에이전트를 여러 개 실행하세요.
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 wandb agent mcg70107CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 wandb agent mcg70107
3단계: 학습 시각화
하이퍼파라미터 스위프를 실행하면서 제 연구에 새로운 가능성이 열렸습니다. 최근에는 이를 새로운 데이터셋을 탐색하는 도구로 활용하고 있는데, 예를 들어 3D 시맨틱 분할용 ShapeNet.
다음 두 편의 논문이 제 스위프에서 사용한 접근법에 영감을 주었습니다:
Add a comment