使用Trainer API进行超参数搜索
🤗 Transformers提供了一个Trainer类，它针对训练🤗 Transformers模型进行了优化，使您无需手动编写自己的训练循环即可轻松开始训练。 Trainer 提供了用于超参数搜索的 API。 本文档展示了如何在示例中启用它。
超参数搜索后端
Trainer 当前支持四种超参数搜索后端：optuna、sigopt、raytune 和 wandb.
您应该在将它们用作超参数搜索后端之前安装它们。
pip install optuna/sigopt/wandb/ray[tune]
如何在示例中启用超参数搜索
定义超参数搜索空间，不同的后端需要不同的格式。
对于 sigopt，请参阅 sigopt object_parameter，它类似于以下内容
>>> 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",
... },
... ]对于 optuna，请参阅 optuna object_parameter，它类似于以下内容
>>> 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 提供多目标 HPO。 您可以将 direction 传递给 hyperparameter_search 并定义您自己的 compute_objective 以返回多个目标值。 Pareto 前沿 (List[BestRun]) 将在超参数搜索中返回，您应该参考 test_trainer 中的测试用例 TrainerHyperParameterMultiObjectOptunaIntegrationTest。 它类似于以下内容
>>> best_trials = trainer.hyperparameter_search(
... direction=["minimize", "maximize"],
... backend="optuna",
... hp_space=optuna_hp_space,
... n_trials=20,
... compute_objective=compute_objective,
... )对于 raytune，请参阅 raytune object_parameter，它类似于以下内容
>>> 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]),
... }对于 wandb，请参阅 wandb object_parameter，它类似于以下内容
>>> 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]},
... },
... }定义一个 model_init 函数并将其传递给 Trainer，例如
>>> 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,
... )使用您的 model_init 函数、训练参数、训练和测试数据集以及评估函数创建一个 Trainer
>>> 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,
... )调用超参数搜索，获取最佳试验参数，后端可以是 "optuna"/"sigopt"/"wandb"/"ray"。 direction 可以是 "minimize" 或 "maximize"，它指示是优化更大的目标还是更小的目标。
您可以定义您自己的 compute_objective 函数，如果未定义，将调用默认的 compute_objective，并返回 f1 等评估指标的总和作为目标值。
>>> best_trial = trainer.hyperparameter_search(
... direction="maximize",
... backend="optuna",
... hp_space=optuna_hp_space,
... n_trials=20,
... compute_objective=compute_objective,
... )针对 DDP 微调的超参数搜索
目前，DDP 的超参数搜索已针对 optuna 和 sigopt 启用。 只有排名为零的进程会生成搜索试验并将参数传递给其他排名。
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