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e06fe8e8c6
Secret Leaks / trufflehog (push) Failing after 1s
Build documentation / build (push) Failing after 1s
Build documentation / build_other_lang (push) Failing after 0s
CodeQL Security Analysis / CodeQL Analysis (push) Failing after 0s
PR CI / pr-ci (push) Failing after 1s
Slow tests on important models (on Push - A10) / Get all modified files (push) Failing after 1s
Slow tests on important models (on Push - A10) / Model CI (push) Has been skipped
Self-hosted runner (benchmark) / Benchmark (aws-g5-4xlarge-cache) (push) Has been cancelled
New model PR merged notification / Notify new model (push) Has been cancelled
Update Transformers metadata / build_and_package (push) Has been cancelled
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<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
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# Hyperparameter Search using Trainer API
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🤗 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。
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## Hyperparameter Search backend
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[`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：
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[optuna](https://optuna.org/)、[raytune](https://docs.ray.io/en/latest/tune/index.html)、および[wandb](https://wandb.ai/site/sweeps)。
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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。
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```bash
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pip install optuna/wandb/ray[tune]
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```
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## How to enable Hyperparameter search in example
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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。
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Optunaに関しては、[object_parameter](https://optuna.readthedocs.io/en/stable/tutorial/10_key_features/002_configurations.html#sphx-glr-tutorial-10-key-features-002-configurations-py)をご覧ください。以下のようになります：
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```py
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>>> def optuna_hp_space(trial):
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... return {
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... "learning_rate": trial.suggest_float("learning_rate", 1e-6, 1e-4, log=True),
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... "per_device_train_batch_size": trial.suggest_categorical("per_device_train_batch_size", [16, 32, 64, 128]),
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... }
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```
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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](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/tests/trainer/test_trainer.py) 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。
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```py
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>>> best_trials = trainer.hyperparameter_search(
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... direction=["minimize", "maximize"],
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... backend="optuna",
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... hp_space=optuna_hp_space,
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... n_trials=20,
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... compute_objective=compute_objective,
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... )
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```
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Ray Tuneに関して、[object_parameter](https://docs.ray.io/en/latest/tune/api/search_space.html)を参照してください。以下のようになります：
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```py
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>>> def ray_hp_space(trial):
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... return {
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... "learning_rate": tune.loguniform(1e-6, 1e-4),
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... "per_device_train_batch_size": tune.choice([16, 32, 64, 128]),
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... }
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```
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Wandbについては、[object_parameter](https://docs.wandb.ai/guides/sweeps/configuration)をご覧ください。これは以下のようになります：
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```py
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>>> def wandb_hp_space(trial):
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... return {
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... "method": "random",
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... "metric": {"name": "objective", "goal": "minimize"},
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... "parameters": {
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... "learning_rate": {"distribution": "uniform", "min": 1e-6, "max": 1e-4},
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||
... "per_device_train_batch_size": {"values": [16, 32, 64, 128]},
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... },
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... }
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```
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`model_init` 関数を定義し、それを [`Trainer`] に渡す例を示します：
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```py
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>>> def model_init(trial):
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... return AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
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... model_args.model_name_or_path,
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... from_tf=bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path),
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... config=config,
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... cache_dir=model_args.cache_dir,
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... revision=model_args.model_revision,
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... )
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```
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[`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:
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```py
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>>> trainer = Trainer(
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... model=None,
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... args=training_args,
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... train_dataset=small_train_dataset,
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... eval_dataset=small_eval_dataset,
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... compute_metrics=compute_metrics,
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... processing_class=tokenizer,
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... model_init=model_init,
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... data_collator=data_collator,
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... )
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```
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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"` / `"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。
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`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。
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```py
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>>> best_trial = trainer.hyperparameter_search(
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... direction="maximize",
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... backend="optuna",
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||
... hp_space=optuna_hp_space,
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||
... n_trials=20,
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||
... compute_objective=compute_objective,
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||
... )
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```
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## Hyperparameter search For DDP finetune
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現在、DDP（Distributed Data Parallel）のためのハイパーパラメーター検索は、Optuna 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。
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