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Hyperparameter Search using Trainer API

🤗 Transformersは、🤗 Transformersモデルのトレーニングを最適化する[Trainer]クラスを提供し、独自のトレーニングループを手動で記述せずにトレーニングを開始するのが簡単になります。[Trainer]はハイパーパラメーター検索のAPIも提供しています。このドキュメントでは、それを例示します。

Hyperparameter Search backend

[Trainer]は現在、4つのハイパーパラメーター検索バックエンドをサポートしています： optuna、sigopt、raytune、およびwandb。

これらを使用する前に、ハイパーパラメーター検索バックエンドをインストールする必要があります。

pip install optuna/sigopt/wandb/ray[tune] 

How to enable Hyperparameter search in example

ハイパーパラメータの検索スペースを定義し、異なるバックエンドには異なるフォーマットが必要です。

Sigoptの場合、sigopt object_parameter を参照してください。それは以下のようなものです：

>>> def sigopt_hp_space(trial):
...     return [
...         {"bounds": {"min": 1e-6, "max": 1e-4}, "name": "learning_rate", "type": "double"},
...         {
...             "categorical_values": ["16", "32", "64", "128"],
...             "name": "per_device_train_batch_size",
...             "type": "categorical",
...         },
...     ]

Optunaに関しては、object_parameterをご覧ください。以下のようになります：

>>> def optuna_hp_space(trial):
...     return {
...         "learning_rate": trial.suggest_float("learning_rate", 1e-6, 1e-4, log=True),
...         "per_device_train_batch_size": trial.suggest_categorical("per_device_train_batch_size", [16, 32, 64, 128]),
...     }

Optunaは、多目的のハイパーパラメータ最適化（HPO）を提供しています。 hyperparameter_search で direction を渡し、複数の目的関数値を返すための独自の compute_objective を定義することができます。 Pareto Front（List[BestRun]）は hyperparameter_search で返され、test_trainer のテストケース TrainerHyperParameterMultiObjectOptunaIntegrationTest を参照する必要があります。これは以下のようになります。

>>> best_trials = trainer.hyperparameter_search(
...     direction=["minimize", "maximize"],
...     backend="optuna",
...     hp_space=optuna_hp_space,
...     n_trials=20,
...     compute_objective=compute_objective,
... )

Ray Tuneに関して、object_parameterを参照してください。以下のようになります：

>>> def ray_hp_space(trial):
...     return {
...         "learning_rate": tune.loguniform(1e-6, 1e-4),
...         "per_device_train_batch_size": tune.choice([16, 32, 64, 128]),
...     }

Wandbについては、object_parameterをご覧ください。これは以下のようになります：

>>> def wandb_hp_space(trial):
...     return {
...         "method": "random",
...         "metric": {"name": "objective", "goal": "minimize"},
...         "parameters": {
...             "learning_rate": {"distribution": "uniform", "min": 1e-6, "max": 1e-4},
...             "per_device_train_batch_size": {"values": [16, 32, 64, 128]},
...         },
...     }

model_init 関数を定義し、それを [Trainer] に渡す例を示します：

>>> def model_init(trial):
...     return AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
...         model_args.model_name_or_path,
...         from_tf=bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path),
...         config=config,
...         cache_dir=model_args.cache_dir,
...         revision=model_args.model_revision,
...         use_auth_token=True if model_args.use_auth_token else None,
...     )

[Trainer] を model_init 関数、トレーニング引数、トレーニングデータセット、テストデータセット、および評価関数と共に作成してください:

>>> trainer = Trainer(
...     model=None,
...     args=training_args,
...     train_dataset=small_train_dataset,
...     eval_dataset=small_eval_dataset,
...     compute_metrics=compute_metrics,
...     tokenizer=tokenizer,
...     model_init=model_init,
...     data_collator=data_collator,
... )

ハイパーパラメーターの探索を呼び出し、最良のトライアル パラメーターを取得します。バックエンドは "optuna" / "sigopt" / "wandb" / "ray" である可能性があります。方向は "minimize" または "maximize" であり、目標をより大きくするか小さくするかを示します。

compute_objective 関数を独自に定義することもできます。定義されていない場合、デフォルトの compute_objective が呼び出され、F1などの評価メトリックの合計が目標値として返されます。

>>> best_trial = trainer.hyperparameter_search(
...     direction="maximize",
...     backend="optuna",
...     hp_space=optuna_hp_space,
...     n_trials=20,
...     compute_objective=compute_objective,
... )

Hyperparameter search For DDP finetune

現在、DDP（Distributed Data Parallel）のためのハイパーパラメーター検索は、Optuna と SigOpt に対して有効になっています。ランクゼロプロセスのみが検索トライアルを生成し、他のランクに引数を渡します。