Padronanza della Gestione della Configurazione nel Machine Learning con Hydra

Configuration Management Mastery in Machine Learning with Hydra

Padronanza del Machine Learning

Esplora esempi del mondo reale per trasformare la gestione delle configurazioni nelle tue applicazioni di machine learning

Panoramica

Benvenuti a “Padronanza della gestione delle configurazioni in Machine Learning con Hydra”! Questo tutorial completo è progettato per portarti dalle basi di Hydra alle tecniche avanzate per la gestione delle configurazioni nei tuoi progetti di machine learning. Esploreremo anche l’integrazione di Hydra con ambienti di calcolo ad alte prestazioni e popolari framework di machine learning. Che tu sia un novizio del machine learning o un praticante esperto, questo tutorial ti doterà delle conoscenze e delle competenze per potenziare il tuo flusso di lavoro di machine learning.

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Indice

· I. Introduzione · II. Concetti di base di Hydra ∘ Installazione di Hydra ∘ Anatomia di un’applicazione Hydra ∘ Comprensione dei componenti principali di Hydra · III. Configurazioni gerarchiche ∘ Definizione e comprensione dei file di configurazione gerarchici · IV. Gruppi di configurazione ∘ Comprensione del concetto di gruppi di configurazione ∘ Definizione di diverse configurazioni: sviluppo, staging, produzione ∘ Mostrare l’impatto sulla riproducibilità e il debug · V. Configurazioni dinamiche ∘ Spiegazione delle configurazioni dinamiche ∘ Creazione di regole per l’aggiustamento dinamico degli iperparametri ∘ Implementazione di configurazioni dinamiche in un contesto di machine learning · VI. Variabili d’ambiente ∘ La necessità di variabili d’ambiente in Hydra ∘ Gestione di dati sensibili o frequentemente cambiati ∘ Utilizzo di variabili d’ambiente in Hydra: una guida passo passo · VII. Configurazione del logging ∘ L’importanza del logging negli esperimenti di machine learning ∘ Utilizzo di Hydra per configurare il framework di logging di Python ∘ Come creare file di log per diversi moduli con livelli di verbosità variabili · VIII. Multirun e Sweeps ∘ Introduzione alla funzionalità Multirun di Hydra ∘ Progettazione e configurazione di Sweeps di iperparametri ∘ Applicazione di Multirun e Sweeps ai progetti di machine learning · IX. Gestione degli errori ∘ Importanza della gestione degli errori nella gestione delle configurazioni ∘ Utilizzo di Hydra per la gestione avanzata degli errori ∘ Personalizzazione del comportamento per configurazioni mancanti o errate · X. Sostituzioni della riga di comando ∘ Comprensione delle sostituzioni della riga di comando in Hydra ∘ Modifica delle configurazioni in esecuzione utilizzando gli argomenti della riga di comando ∘ Esempi pratici di utilizzo delle sostituzioni della riga di comando negli esperimenti di machine learning · XI. Utilizzo di Hydra su un cluster HPC basato su Slurm ∘ Hydra e SLURM: una breve panoramica ∘ Installazione ∘ Configurazione ∘ Esecuzione dell’applicazione ∘ Argomenti avanzati: esecuzioni parallele con Slurm · XII. Hydra con containerizzazione (Docker/Kubernetes) ∘ Hydra con Docker ∘ Hydra con Kubernetes · XIII. Integrazione con i framework di machine learning ∘ Hydra con PyTorch · XIV. Conclusione · XV. Appendice: Comandi e suggerimenti utili di Hydra ∘ Comandi Hydra comunemente utilizzati ∘ Suggerimenti e trucchi

I. Introduzione

La gestione delle configurazioni può essere complessa, dalle iperparametri del modello alle impostazioni dell’esperimento. Tenere traccia di tutti questi dettagli può diventare rapidamente schiacciante. Ecco dove entra in gioco la libreria di configurazione Hydra di Facebook. Hydra è un framework Python open source che semplifica la gestione delle configurazioni nelle tue applicazioni, garantendo una migliore riproducibilità e modularità.

Hydra fornisce un meccanismo potente e flessibile per la gestione delle configurazioni per applicazioni complesse. Ciò rende più facile per sviluppatori e ricercatori mantenere e ottimizzare i progetti di machine learning.

In questo tutorial, presentiamo le basi di Hydra e ti guidiamo attraverso le sue funzionalità avanzate. Alla fine di questo tutorial, sarai in grado di gestire le configurazioni del tuo progetto in modo efficace ed efficiente.

II. Concetti di base di Hydra

Installazione di Hydra

Hydra è una libreria Python e può essere installata facilmente con pip:

pip install hydra-core

Anatomia di un’applicazione Hydra

Un’applicazione Hydra ha uno script e uno o più file di configurazione. I file di configurazione sono scritti in YAML e archiviati in una struttura di directory. Ciò crea una configurazione gerarchica.

# my_app.pyimport [email protected](config_name="config")def my_app(cfg):    print(cfg.pretty())if __name__ == "__main__":    my_app()

Il file YAML di accompagnamento potrebbe apparire così:

# config.yamldb:  driver: mysql  user: test  password: test

Lo script Python my_app.py utilizza il decoratore @hydra.main() per indicare che si tratta di un’applicazione Hydra. Il parametro config_name specifica il file di configurazione da utilizzare. Notare che si presume che il tipo di file sia YAML, quindi non è necessario selezionare l’estensione.

Comprendere i Componenti Principali di Hydra

Hydra comprende configurazioni, interpolazioni e override.

Le configurazioni sono le impostazioni della tua applicazione specificate in uno o più file YAML.

Le interpolazioni sono riferimenti ad altre parti della tua configurazione. Ad esempio, nel file YAML sottostante, il valore di full interpolerà name e surname.

name: Johnsurname: Doefull: ${name} ${surname}db:  user: ${surname}.${name}

Gli override ti consentono di modificare la tua configurazione durante l’esecuzione senza modificare i tuoi file YAML. Puoi specificare gli override sulla riga di comando durante l’esecuzione della tua applicazione, come mostrato di seguito:

python my_app.py db.user=root

Nel comando sopra, stiamo sostituendo il valore di user sotto db nella configurazione.

Confronto tra la gestione delle configurazioni con e senza Hydra. Tabella creata dall'autore.

Nelle sezioni seguenti, esamineremo le funzionalità avanzate e come utilizzarle nei progetti di Machine Learning.

III. Configurazioni Gerarchiche

Hydra offre un modo intuitivo per strutturare i tuoi file di configurazione gerarchicamente, rispecchiando la struttura delle directory del tuo progetto. Le configurazioni gerarchiche sono strumentali nella gestione di progetti complessi, rendendo più facile la creazione, la manutenzione, l’estensione e il riutilizzo delle tue configurazioni.

Definizione e Comprensione dei File di Configurazione Gerarchica

La gerarchia delle configurazioni è definita dalla struttura delle directory dei tuoi file di configurazione.

Ad esempio, la struttura di un progetto potrebbe essere strutturata come segue:

config.yamlpreprocessing/  - standard.yaml  - minmax.yamlmodel/  - linear.yaml  - svm.yaml

Quindi, i file standard.yaml e minmax.yaml potrebbero contenere impostazioni diverse per la pre-elaborazione dei dati; i file linear.yaml e svm.yaml potrebbero avere configurazioni per vari tipi di modello.

In config.yaml, puoi specificare quali configurazioni di pre-elaborazione e di modello utilizzare per impostazione predefinita:

defaults:  - preprocessing: standard  - model: linear

Hydra fonde automaticamente le configurazioni specificate, quindi puoi ancora sostituire la scelta predefinita quando si avvia l’applicazione, come mostrato nel seguente frammento di codice:

python my_app.py preprocessing=minmax model=svm

Il comando sopra esegue l’applicazione con le configurazioni di pre-elaborazione minmax e modello svm.

IV. Gruppi di Configurazione

I gruppi di configurazione in Hydra forniscono un modo per gestire insiemi di configurazioni che possono essere facilmente scambiati. Questa funzione è utile per mantenere varie impostazioni, ambienti e configurazioni, come sviluppo, test, staging e produzione.

Comprendere il Concetto di Gruppi di Configurazione

Un gruppo di configurazione è una directory contenente configurazioni alternative. Quando si definisce un gruppo di configurazione, si specifica una configurazione predefinita nel file di configurazione principale (config.yaml), ma è possibile modificarla facilmente durante l’esecuzione dell’applicazione.

Definizione di Differenti Impostazioni: Sviluppo, Staging, Produzione

Considera un progetto di machine learning dove hai impostazioni distinte per gli ambienti di sviluppo, staging e produzione. Puoi creare un gruppo di configurazioni per ogni ambiente:

config.yamlenv/  - development.yaml  - staging.yaml  - production.yaml

Ogni file YAML nella directory env conterrà le impostazioni specifiche per quell’ambiente. Ad esempio, il file development.yaml potrebbe definire le impostazioni di logging verbose e debugging, mentre il file production.yaml potrebbe contenere impostazioni ottimizzate per le prestazioni e il logging degli errori.

In config.yaml, specificare l’ambiente predefinito:

defaults:  - env: development

Con questa configurazione, Hydra applicherà automaticamente le impostazioni da development.yaml durante l’esecuzione dell’applicazione.

Mostrare l’impatto sulla riproducibilità e il debugging

I gruppi di configurazione sono uno strumento potente per migliorare la riproducibilità nei tuoi progetti. Puoi assicurarti che la tua applicazione si comporti in modo coerente su diversi ambienti definendo specifici ambienti di sviluppo, staging e produzione.

Inoltre, i gruppi di configurazione possono semplificare significativamente il debugging. Puoi riprodurre e isolare rapidamente i problemi utilizzando diversi gruppi di configurazione per le diverse fasi del tuo progetto. Ad esempio, se si verifica un problema nell’ambiente di staging, è possibile passare alla configurazione di staging per riprodurre il problema senza influire sulle impostazioni di sviluppo o di produzione.

Passare da un ambiente all’altro è facile come specificare un diverso gruppo di configurazione durante il lancio dell’applicazione:

python my_app.py env=production

Questo comando esegue l’applicazione con le impostazioni definite in production.yaml.

Benefits of Using Configuration Groups. Table created by the author.

V. Configurazioni dinamiche

Oltre alla gestione statica della configurazione, Hydra consente configurazioni dinamiche. Le configurazioni dinamiche sono estremamente utili in scenari in cui alcuni parametri dipendono da altri o devono essere calcolati al runtime.

Spiegazione delle configurazioni dinamiche

Le configurazioni dinamiche in Hydra sono abilitate attraverso due funzioni principali: interpolazioni e la libreria OmegaConf.

Le interpolazioni sono riferimenti ad altre parti della tua configurazione, permettendo un insieme dinamico di valori. Sono indicati da ${} nei tuoi file di configurazione. Ad esempio:

name: Alicegreeting: Ciao, ${name}!

In questo esempio, il valore greeting includerà dinamicamente il valore name.

OmegaConf è una libreria di configurazione flessibile che Hydra utilizza. Supporta non solo le interpolazioni, ma anche la sostituzione di variabili e persino espressioni complesse:

dimensions:  width: 10  height: 20area: ${dimensions.width} * ${dimensions.height}

Nell’esempio sopra, l’area viene calcolata dinamicamente in base alla larghezza e all’altezza sotto dimensions.

Creare regole per l’aggiustamento dinamico degli iperparametri

Nel machine learning, le configurazioni dinamiche possono essere utili per l’aggiustamento degli iperparametri. Ad esempio, vogliamo che il tasso di apprendimento dipenda dalla dimensione del batch. Potremmo definire una regola per questo nel nostro file di configurazione:

training:  batch_size: 32  learning_rate: 0.001 * ${training.batch_size}

Dove learning_rate è regolato dinamicamente in base a batch_size, il tasso di apprendimento aumenterà automaticamente in modo proporzionale se si migliora la dimensione del batch.

Implementare configurazioni dinamiche in un contesto di machine learning

Consideriamo uno scenario di machine learning più complesso in cui la dimensione del primo strato nella nostra rete neurale dipende dalla dimensione di input dei nostri dati.

data:  input_size: 100model:  layer1: ${data.input_size} * 2  layer2: 50

Qui, la dimensione del primo strato (layer1) viene impostata dinamicamente per essere il doppio di input_size. Se cambiamo input_size, layer1 si adatterà automaticamente.

Le configurazioni dinamiche consentono maggiore flessibilità e adattabilità per le applicazioni.

Vantaggi dell'uso di configurazioni dinamiche. Tabella creata dall'autore.

VI. Variabili d’ambiente

Hydra supporta l’uso di variabili d’ambiente all’interno dei file di configurazione, fornendo una maggiore flessibilità e sicurezza. Questa funzionalità può essere utile per gestire dati sensibili o frequentemente modificati.

La necessità di variabili d’ambiente in Hydra

Le variabili d’ambiente sono un modo comune per passare informazioni di configurazione all’applicazione. Sono utili nelle seguenti situazioni:

  • Dati Sensibili: Le password, le chiavi segrete e i token di accesso non dovrebbero essere codificati direttamente nell’applicazione o nei file di configurazione. Invece, questi possono essere archiviati in modo sicuro come variabili d’ambiente.
  • Dati che Cambiano Frequemente: Se specifici parametri cambiano frequentemente o dipendono dall’ambiente di sistema (ad esempio, i percorsi dei file che differiscono tra gli ambienti di sviluppo e di produzione), gestirli come variabili d’ambiente è più conveniente.
  • Portabilità e Scalabilità: Le variabili d’ambiente possono rendere le applicazioni più facili da spostare tra diversi ambienti (ad esempio, da un ambiente di sviluppo locale a un ambiente di produzione basato su cloud).

Gestione di Dati Sensibili o che Cambiano Frequemente

Le informazioni sensibili come le credenziali del database non dovrebbero mai essere archiviate direttamente nei file di configurazione. Invece, è possibile mantenere queste come variabili d’ambiente e fare riferimento ad esse nelle configurazioni di Hydra usando interpolazioni. Questa pratica migliora la sicurezza impedendo che i dati sensibili siano esposti nel codice o nel sistema di controllo delle versioni.

In modo simile, i dati che cambiano frequentemente, come i percorsi dei file o delle directory che variano tra gli ambienti, possono essere gestiti come variabili d’ambiente. Questo approccio riduce la necessità di modifiche manuali durante lo spostamento tra gli ambienti.

Utilizzo di Variabili d’Ambiente: Una Guida Step-by-Step

Per utilizzare una variabile d’ambiente in Hydra, seguire questi passaggi:

  1. Definire una variabile d’ambiente nella shell. Ad esempio, in un sistema basato su Unix, potrebbe essere utilizzato il comando export:
export DATABASE_URL=mysql://user:password@localhost/db

2. Fare riferimento alla variabile d’ambiente nel file di configurazione di Hydra utilizzando la sintassi ${env:VARIABLE}:

database:  url: ${env:DATABASE_URL}

In questo esempio, il campo url nella configurazione del database sarà impostato sul valore della variabile d’ambiente DATABASE_URL.

Ricorda, non archiviare mai informazioni sensibili direttamente nei file di configurazione o nel codice. Utilizza sempre le variabili d’ambiente o un altro metodo sicuro per gestire i dati sensibili.

Vantaggi dell'uso di variabili d'ambiente in Hydra. Tabella creata dall'autore.

VII. Configurazione del Logging

Il logging è una parte essenziale degli esperimenti di machine learning. Fornisce visibilità sulle prestazioni e il comportamento dei tuoi modelli e algoritmi nel tempo. La configurazione dei meccanismi di logging appropriati può aiutare nella risoluzione dei problemi del modello, nell’ottimizzazione e nella comprensione del processo di apprendimento.

Hydra ha integrato il supporto per la configurazione del modulo di logging di Python, rendendo facile controllare la verbosità dei log, configurare diversi gestori e formattare i messaggi di log.

L’Importanza del Logging negli Esperimenti di Machine Learning

Il logging per il machine learning può avere diverse finalità:

  • Debug del Modello: I log possono contenere informazioni preziose sul comportamento del modello, che possono aiutare a diagnosticare e risolvere i problemi.
  • Tracciamento delle Prestazioni: Registrare le metriche nel tempo aiuta a osservare il processo di apprendimento del modello, rilevare l’overfitting o l’underfitting e regolare gli iperparametri di conseguenza.
  • Audit e Riproducibilità: I log documentano i dettagli del processo di formazione, rendendo più facile riprodurre i risultati e capire ciò che è stato fatto in passato.

Utilizzare Hydra per configurare il framework di logging di Python

Il modulo di logging integrato di Python è robusto e altamente configurabile e Hydra può aiutare a gestire questa complessità.

Per configurare il logging con Hydra, creare un file hydra.yaml nella directory di configurazione e definire le impostazioni di logging sotto la chiave hydra.job_logging:

hydra:  job_logging:    root:      level: INFO    handlers:      console:        level: INFO        formatter: basic      file:        level: DEBUG        formatter: basic        filename: ./logs/${hydra:job.name}.log

In questa configurazione:

  • Il logger di root è impostato al livello INFO, catturando i messaggi di INFO, WARNING, ERROR e CRITICAL.
  • Ci sono due gestori: uno per l’output sulla console e uno per la scrittura su file. Il gestore della console registra solo i messaggi di livello INFO e superiore, mentre il gestore del file registra i messaggi di livello DEBUG e superiore.
  • Il filename del gestore del file utilizza l’interpolazione per creare dinamicamente un file di log per ogni lavoro in base al nome del lavoro.

Come creare file di log per diversi moduli con livelli di verbosità variabili

È possibile impostare diversi livelli di log per diversi moduli dell’applicazione. Supponiamo di avere i moduli moduleA e moduleB e di voler registrare DEBUG e messaggi di livello superiore solo per moduleA ma solo messaggi di ERROR e livelli superiori per moduleB. Ecco come configurarlo:

hydra:  job_logging:    root:      level: INFO    loggers:      moduleA:        level: DEBUG      moduleB:        level: ERROR    handlers:      console:        level: INFO        formatter: basic      file:        level: DEBUG        formatter: basic        filename: ./logs/${hydra:job.name}.log

In questo modo, è possibile controllare la quantità di output di log dalle diverse parti dell’applicazione.

Benefici chiave della configurazione del logging con Hydra. L'autore ha creato la tabella.

VIII. Multirun e Sweeps

Il machine learning spesso comporta l’esecuzione di esperimenti con diversi set di iperparametri per trovare la soluzione ottimale. Benvenuto alla funzionalità multirun di Hydra. Consente di eseguire l’applicazione più volte con diverse configurazioni, il che è utile per il tuning degli iperparametri.

Introduzione alla funzionalità multirun di Hydra

Per utilizzare multirun, passare il flag -m o --multirun durante l’esecuzione dell’applicazione. Quindi, specificare i parametri che si desidera variare tra le esecuzioni utilizzando la sintassi key=value:

python my_app.py --multirun training.batch_size=32,64,128

In questo modo, l’applicazione verrà eseguita tre volte: una con training.batch_size=32, una con training.batch_size=64 e una con training.batch_size=128.

Progettazione e configurazione delle ricerche sugli iperparametri

Una ricerca sugli iperparametri è una serie di esecuzioni con diversi iperparametri.

Hydra supporta diversi tipi di ricerche:

  • Ricerche di intervallo: specifica un intervallo di valori per un parametro. Ad esempio, learning_rate=0.01,0.001,0.0001
  • Ricerche di intervallo: definisce un intervallo e una dimensione del passo. Ad esempio, epoch=1:10:1 (start:end:step)
  • Ricerche di scelta: definisce un elenco di valori tra cui scegliere. Ad esempio, optimizer=adam,sgd,rmsprop
  • Ricerche a griglia: definisce più parametri su cui eseguire la ricerca. Questo eseguirà l’applicazione per tutte le combinazioni dei parametri.

Questi tipi di sweep possono essere combinati e utilizzati in modi complessi per esplorare in modo completo lo spazio degli iperparametri del tuo modello.

Applicazione di Multirun e Sweep a progetti di Apprendimento Automatico

Consideriamo un semplice progetto di apprendimento automatico in cui si desidera ottimizzare il tasso di apprendimento e la dimensione del batch. È possibile utilizzare la funzione multirun per configurare ed eseguire facilmente questa ricerca degli iperparametri:

python my_app.py --multirun training.batch_size=32,64,128 training.learning_rate=0.01,0.001,0.0001

Questo comando eseguirà la tua applicazione per ogni combinazione di dimensione del batch e tasso di apprendimento, per un totale di nove esecuzioni (3 dimensioni del batch * 3 tassi di apprendimento).

La funzione multirun di Hydra può semplificare significativamente il processo di esecuzione di ricerca degli iperparametri, aiutandoti a trovare la migliore configurazione per i tuoi modelli di apprendimento automatico.

Benefici dell'utilizzo della funzione Multirun di Hydra. L'autore ha creato la tabella.

IX. Gestione degli Errori

La corretta gestione degli errori è un aspetto cruciale della gestione delle configurazioni. Fornisce informazioni preziose quando le cose vanno storte, aiutando a prevenire o diagnosticare rapidamente problemi che potrebbero influire sul successo dei tuoi progetti di apprendimento automatico. Hydra può essere utilizzato per facilitare la gestione avanzata degli errori.

Importanza della Gestione degli Errori nella Gestione delle Configurazioni

La gestione degli errori nella gestione delle configurazioni ha varie finalità:

  • Prevenzione degli Errori: Validando le configurazioni prima che vengano utilizzate, puoi individuare e correggere gli errori in modo tempestivo, impedendo che causino problemi più rilevanti.
  • Debugging Veloce: Quando si verificano errori, i messaggi di errore dettagliati possono aiutarti a identificare rapidamente la causa e risolvere il problema.
  • Robustezza: La gestione degli errori completa rende il tuo codice più robusto e affidabile, migliorando la sua capacità di gestire situazioni impreviste.

Utilizzo di Hydra per la Gestione degli Errori Avanzata

Hydra fornisce diverse funzionalità per la gestione avanzata degli errori:

  • Validazione Rigorosa: Hydra esegue una rigorosa validazione delle tue configurazioni per impostazione predefinita. Se provi ad accedere a un campo non definito nella tua configurazione, Hydra solleverà un errore. Questo può aiutare a individuare tempestivamente errori di battitura o campi mancanti.
from omegaconf import OmegaConfimport [email protected](config_path="conf", config_name="config")def my_app(cfg):    print(cfg.field_that_does_not_exist)  # Solleva un erroreif __name__ == "__main__":    my_app()
  • Messaggi di Errore: messaggi di errore dettagliati quando si verifica un errore. Questi messaggi includono spesso la posizione esatta dell’errore nella tua configurazione, facilitando la diagnosi e la risoluzione del problema.

Personalizzazione del Comportamento per Configurazioni Mancanti o Errate

Anche se il comportamento predefinito di Hydra è quello di sollevare un errore per le configurazioni mancanti o errate, puoi personalizzare questo comportamento in base alle tue esigenze. Ad esempio:

  • Campi Opzionali: Puoi utilizzare il metodo OmegaConf.select per accedere a un campo in modo che non solleverà un errore se il campo è mancante:
value = OmegaConf.select(cfg, "field_that_may_or_may_not_exist", default="default_value")
  • Ignora Tipi Non Validi: Se stai caricando configurazioni da un file e vuoi che Hydra ignorare i campi con tipi non validi, puoi impostare il flag ignore_invalid_types quando chiami OmegaConf.load:
cfg = OmegaConf.load("config.yaml", ignore_invalid_types=True)

Utilizzando le funzionalità di gestione degli errori di Hydra, puoi rendere il tuo processo di gestione delle configurazioni più robusto e più facile da debuggare.

X. Sovrimpressione della Riga di Comando

Le sostituzioni della riga di comando sono una funzionalità potente che consente di modificare le configurazioni di runtime. Ciò può essere particolarmente utile negli esperimenti di apprendimento automatico, dove spesso è necessario regolare gli iperparametri, passare tra diversi modelli o cambiare il dataset.

Comprensione delle sostituzioni della riga di comando

È possibile sostituire qualsiasi parte della configurazione dalla riga di comando. Per fare ciò, passare una coppia chiave=valore durante l’esecuzione dell’applicazione:

python my_app.py db.driver=postgresql db.user=my_user

In questo modo, l’applicazione viene eseguita con db.driver impostato su postgresq e db.user impostato su my_user, sostituendo qualsiasi valore definito nei file di configurazione o predefiniti.

Modifica delle configurazioni in fase di esecuzione utilizzando gli argomenti della riga di comando

Le sostituzioni della riga di comando possono essere utilizzate per modificare le configurazioni in vari modi:

  • Cambiare singoli valori: Come mostrato nell’esempio precedente, è possibile modificare il valore di un singolo campo nella configurazione.
  • Cambiare valori nidificati: È anche possibile modificare il valore di un campo nidificato utilizzando la notazione a punto: python my_app.py training.optimizer.lr=0.01
  • Aggiungere nuovi campi: Se si specifica un campo che non esiste nella configurazione, Hydra lo aggiungerà: python my_app.py new_field=new_value
  • Rimuovere i campi: È possibile rimuovere un campo dalla configurazione impostandolo su null: python my_app.py field_to_remove=null
  • Cambiare le liste: È possibile modificare il valore di un campo di lista: python my_app.py data.transforms=[transform1,transform2]

Esempi pratici di utilizzo delle sostituzioni della riga di comando negli esperimenti di apprendimento automatico

Le sostituzioni della riga di comando sono particolarmente utili nell’apprendimento automatico, dove spesso è necessario regolare le configurazioni per diversi esperimenti:

  • Tuning degli iperparametri: Regolare facilmente gli iperparametri per diverse esecuzioni: python train.py model.lr=0.01 model.batch_size=64
  • Selezione del modello: Passare tra diversi modelli: python train.py model.type=resnet50
  • Selezione dei dati: Cambiare il dataset o la divisione utilizzata per l’addestramento: python train.py data.dataset=cifar10 data.split=train

L’utilizzo delle sostituzioni della riga di comando può aumentare notevolmente la flessibilità e la facilità dei vostri esperimenti di apprendimento automatico.

XI. Utilizzo di Hydra su un cluster HPC basato su Slurm

I cluster di elaborazione ad alte prestazioni (HPC) sono comunemente utilizzati per gestire compiti di apprendimento automatico su larga scala. Questi cluster spesso utilizzano Simple Linux Utility for Resource Management (Slurm) per gestire la pianificazione dei lavori. Vediamo come possiamo usare Hydra su un cluster HPC basato su Slurm.

Hydra e SLURM: una breve panoramica

Hydra include un plugin chiamato hydra-submitit-launcher, che consente un’integrazione senza soluzione di continuità con la pianificazione dei lavori di Slurm. Con questo plugin, è possibile inviare le applicazioni Hydra come lavori Slurm, consentendo di sfruttare la potenza dei cluster HPC per i vostri esperimenti di apprendimento automatico.

Installazione

Per utilizzare il launcher Submitit con Hydra, è prima necessario installarlo:

pip install hydra-submitit-launcher

Configurazione

Dopo aver installato il launcher, è possibile configurarlo nei file di configurazione di Hydra. Ecco un esempio di configurazione:

defaults:  - hydra/launcher: submitit_slurm

hydra:  launcher:    _target_: hydra_plugins.hydra_submitit_launcher.config.SubmitterConf    slurm:      time: 60      nodes: 1      gpus_per_node: 2      tasks_per_node: 1      mem_per_node: 10GB      cpus_per_task: 10    submitit_folder: /percorso/alla/vostra/cartella/log

In alto, abbiamo impostato il limite di tempo per i nostri lavori a 60 minuti, utilizzando un nodo con 2 GPU e dedicando 10GB di memoria e 10 CPU per attività. Regolare queste impostazioni in base alle risorse disponibili nel vostro cluster.

Esecuzione della vostra applicazione

Ora potete eseguire la vostra applicazione Hydra come al solito:

python my_app.py

Con il launcher Submitit configurato, Hydra può inviare lavori Slurm.

Argomenti avanzati: Esecuzioni parallele con Slurm

La funzionalità multirun di Hydra e il launcher Submitit vi consentono di eseguire più lavori in parallelo. Ad esempio, potete eseguire una scansione di iperparametri su diversi nodi Slurm:

python my_app.py --multirun model.lr=0.01,0.001,0.0001

Questo invierebbe tre lavori Slurm, ognuno con un tasso di apprendimento diverso.

Ulteriori informazioni:

Plugin del launcher Submitit | Hydra

PyPI

hydra.cc

Per informazioni generali sull’utilizzo di Slurm:

Gestore di carico di lavoro Slurm

NOTA: Questa documentazione è per la versione 23.02 di Slurm. La documentazione per le versioni più vecchie di Slurm viene distribuita con…

slurm.schedmd.com

XII. Hydra con la containerizzazione (Docker/Kubernetes)

La containerizzazione utilizzando strumenti come Docker e Kubernetes è ampiamente utilizzata nell’apprendimento automatico per i suoi vantaggi di coerenza, riproducibilità e scalabilità. Questa sezione vi guiderà nell’utilizzo di Hydra in congiunzione con Docker o Kubernetes, mostrando come generare file Docker dinamicamente o manifesti Kubernetes sulla base della configurazione.

Hydra con Docker

Quando si utilizza Docker, spesso si devono creare file Docker con diverse configurazioni. Hydra può semplificare questo processo:

1. Dockerfile

Crea un Dockerfile con segnaposto per le opzioni di configurazione. Ecco un esempio semplificato:

FROM python:3.8

WORKDIR /appCOPY . .RUN pip install -r requirements.txtCMD ["python", "my_app.py", "${CMD_ARGS}"]

In questo Dockerfile, ${CMD_ARGS} è un segnaposto per gli argomenti della riga di comando che Hydra fornirà.

2. Configurazione di Hydra

Nel file di configurazione di Hydra, definire le opzioni di configurazione da passare a Docker. Ad esempio:

docker:  image: python:3.8  cmd_args: db.driver=postgresql db.user=my_user

3. Script di esecuzione di Docker

Infine, creare uno script che utilizzi Hydra per generare il comando di esecuzione di Docker:

@hydra.main(config_path="config.yaml")def main(cfg):    cmd = f'docker run -it {cfg.docker.image} python my_app.py {cfg.docker.cmd_args}'    os.system(cmd)

if __name__ == "__main__":    main()

Eseguite questo script e Hydra avvierà un contenitore Docker con le opzioni di configurazione specificate.

Hydra con Kubernetes

L’utilizzo di Hydra con Kubernetes è un po’ più complesso, ma l’idea di base è simile. In primo luogo, creereste un manifesto Kubernetes con segnaposto per le opzioni di configurazione, poi utilizzate Hydra per generare il comando apply di Kubernetes.

Considerate l’utilizzo del plugin Hydra-KubeExecutor per integrare direttamente Hydra e Kubernetes.

Ulteriori informazioni:

Documentazione di Docker: come creare, condividere ed eseguire applicazioni

La documentazione di Docker è la libreria ufficiale di risorse, tutorial e guide per aiutarti a creare, condividere ed…

docs.docker.com

Documentazione di Kubernetes

Kubernetes è un motore di orchestrazione di container open source per l’automatizzazione del deployment, del scaling e della gestione di…

kubernetes.io

XIII. Integrazione con i Framework di Machine Learning

Hydra può semplificare significativamente il processo di gestione delle configurazioni nei progetti di machine learning. In questa sezione vedremo come integrare Hydra con i popolari framework di machine learning come PyTorch, TensorFlow o scikit-learn. Imparerai come utilizzare file di configurazione per gestire le diverse fasi di una pipeline di machine learning, dalla pre-elaborazione dei dati all’addestramento e alla valutazione del modello.

Hydra con PyTorch

Quando utilizzi PyTorch (o qualsiasi altro framework di ML), puoi utilizzare Hydra per gestire le configurazioni del tuo modello, dataset, ottimizzatore e altri componenti. Ecco un esempio semplificato:

@hydra.main(config_path="config.yaml")def main(cfg):    # Carica il dataset    dataset = load_dataset(cfg.data)

    # Inizializza il modello    model = MyModel(cfg.model)    # Inizializza l'ottimizzatore    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=cfg.optim.lr)    # Addestra ed evalua il modello    train(model, dataset, optimizer, cfg.train)    evaluate(model, dataset, cfg.eval)if __name__ == "__main__":    main()

In questo esempio, il file config.yaml conterrà sezioni separate per data, model, optim, train e eval. Questa struttura mantiene le tue configurazioni organizzate e modulari, consentendoti di regolare facilmente le configurazioni per i diversi componenti della tua pipeline di machine learning.

Ad esempio, potresti definire diverse architetture di modelli, dataset o regimi di training in file di configurazione separati, quindi selezionare quelli che desideri utilizzare con override della riga di comando.

Ecco alcuni gruppi di configurazioni di esempio per PyTorch:

defaults:  - model: resnet50  - dataset: imagenet  - optimizer: sgd

model:  resnet50:    num_layers: 50  alexnet:    num_layers: 8dataset:  imagenet:    root: /path/to/imagenet  cifar10:    root: /path/to/cifar10optimizer:  sgd:    lr: 0.01    momentum: 0.9  adam:    lr: 0.001

Con queste configurazioni, potresti facilmente passare da un ResNet-50 ad AlexNet, o da ImageNet a CIFAR-10 semplicemente modificando gli argomenti della riga di comando quando esegui la tua applicazione.

Lettura ulteriore:

Documentazione di PyTorch – Documentazione di PyTorch 2.0

Stabile: queste funzionalità saranno mantenute a lungo termine e non dovrebbero esserci limitazioni significative delle prestazioni o…

pytorch.org

XIV. Conclusione

In questo tutorial, abbiamo approfondito Hydra, uno strumento potente per la gestione delle configurazioni in applicazioni Python, inclusi i progetti di ML. Abbiamo coperto le basi, le configurazioni gerarchiche, i gruppi di configurazione e le configurazioni dinamiche. Inoltre, abbiamo imparato come gestire le variabili di ambiente e utilizzare Hydra per il logging, la gestione degli errori e gli override della riga di comando.

Abbiamo anche esplorato alcune delle funzionalità più avanzate di Hydra, come multirun e sweeps, che sono particolarmente utili per la gestione degli esperimenti di machine learning. Infine, abbiamo visto come Hydra potrebbe essere utilizzato su un HPC, con Docker e Kubernetes e integrato con un altro pacchetto open source di Facebook per fare deep learning (cioè PyTorch). In tutto questo tutorial, abbiamo visto che Hydra può semplificare notevolmente la gestione delle configurazioni, rendendo il tuo codice più flessibile, robusto e mantenibile.

Padroneggiare uno strumento come Hydra richiede pratica. Quindi continua a sperimentare, provare cose nuove e spingere i limiti di ciò che puoi fare con le tue configurazioni.

XV. Appendice: Comandi e suggerimenti utili di Hydra

Ecco alcuni comandi, suggerimenti e trucchi comunemente utilizzati per lavorare efficacemente con Hydra nei progetti di machine-learning.

Comandi Hydra comunemente utilizzati

  • Eseguire un’applicazione con Hydra : python my_app.py
  • Utilizzare le sostituzioni da riga di comando : python my_app.py db.driver=postgresql
  • Eseguire un’applicazione con la modalità multi-run : python my_app.py — multirun training.batch_size=32,64,128

Suggerimenti e trucchi

1. Sfrutta le configurazioni gerarchiche : Le configurazioni gerarchiche possono aiutarti a gestire configurazioni complesse e evitare la duplicazione. Utilizzale per definire impostazioni standard che possono essere condivise tra diverse parti della tua applicazione.

2. Usa le sostituzioni da riga di comando : Le sostituzioni da riga di comando sono uno strumento potente per regolare le configurazioni durante l’esecuzione. Usale per modificare gli iperparametri, cambiare i modelli o i dataset per diversi esperimenti.

3. Implementa la gestione degli errori : Hydra fornisce avanzate capacità di gestione degli errori. Usale per rendere il tuo codice più robusto e più facile da debuggare.

4. Usa Multirun per le ricerche degli iperparametri : La funzionalità multirun di Hydra può semplificare significativamente il processo di esecuzione delle ricerche degli iperparametri. Usala per esplorare lo spazio degli iperparametri del tuo modello.

5. Continua ad esplorare : Hydra ha molte altre funzionalità da scoprire. Dai un’occhiata alla documentazione e al GitHub di Hydra per altre idee ed esempi.

Iniziare | Hydra

Introduzione

hydra.cc

GitHub – facebookresearch/hydra: Hydra è un framework per configurare elegantemente applicazioni complesse…

Hydra è un framework per configurare elegantemente applicazioni complesse – GitHub – facebookresearch/hydra: Hydra è un…

github.com

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