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Trainer API를 사용한 하이퍼파라미터 탐색

🤗 Transformers에서는 🤗 Transformers 모델을 학습시키는데 최적화된 `Trainer` 클래스를 제공하기 때문에, 사용자는 직접 훈련 루프를 작성할 필요 없이 더욱 간편하게 학습을 시킬 수 있습니다. 또한, `Trainer`는 하이퍼파라미터 탐색을 위한 API를 제공합니다. 이 문서에서 이 API를 활용하는 방법을 예시와 함께 보여드리겠습니다.

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하이퍼파라미터 탐색 백엔드

`Trainer`는 현재 아래 4가지 하이퍼파라미터 탐색 백엔드를 지원합니다: optuna와 sigopt, raytune, wandb 입니다.

하이퍼파라미터 탐색 백엔드로 사용하기 전에 아래의 명령어를 사용하여 라이브러리들을 설치하세요.

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

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예제에서 하이퍼파라미터 탐색을 활성화하는 방법

하이퍼파라미터 탐색 공간을 정의하세요. 하이퍼파라미터 탐색 백엔드마다 서로 다른 형식이 필요합니다.

sigopt의 경우, 해당 object_parameter 문서를 참조하여 아래와 같이 작성하세요:

    >>> 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",
    ...         },
    ...     ]

optuna의 경우, 해당 object_parameter 문서를 참조하여 아래와 같이 작성하세요:

    >>> 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]),
    ...     }

raytune의 경우, 해당 object_parameter 문서를 참조하여 아래와 같이 작성하세요:

    >>> 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]),
    ...     }

wandb의 경우, 해당 object_parameter 문서를 참조하여 아래와 같이 작성하세요:

    >>> 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` 함수를 정의하고 이를 `Trainer`에 전달하세요. 아래는 그 예시입니다.

    >>> 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,
    ...         token=True if model_args.use_auth_token else None,
    ...     )

아래와 같이 `model_init` 함수, 훈련 인수, 훈련 및 테스트 데이터셋, 그리고 평가 함수를 사용하여 `Trainer`를 생성하세요:

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

하이퍼파라미터 탐색을 호출하고, 최적의 시험 매개변수를 가져오세요. 백엔드는 `"optuna"`/`"sigopt"`/`"wandb"`/`"ray"` 중에서 선택할 수 있습니다. 방향은 `"minimize"` 또는 `"maximize"` 중 선택하며, 목표를 최소화할 것인지 최대화할 것인지를 결정합니다.

자신만의 compute_objective 함수를 정의할 수 있습니다. 만약 이 함수를 정의하지 않으면, 기본 compute_objective가 호출되고, f1과 같은 평가 지표의 합이 목푯값으로 반환됩니다.

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

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DDP 미세 조정을 위한 하이퍼파라미터 탐색

현재, DDP(Distributed Data Parallelism; 분산 데이터 병렬처리)를 위한 하이퍼파라미터 탐색은 optuna와 sigopt에서 가능합니다. 최상위 프로세스가 하이퍼파라미터 탐색 과정을 시작하고 그 결과를 다른 프로세스에 전달합니다.

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