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Hydra で始める
ハイパラ管理
音声G M1 中村泰貴
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https://github.com/supikiti/hydra-mlflow-optuna-sample
本日のコード
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ハイパーパラメータ
管理
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Argparse による管理
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指定する量多すぎ…
ファイル編集しなくて
いいけどさぁ…
https://github.com/ibab/tensorflow-wavenet/blob/master/train.py
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hparams.py 等による管理
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Argparseのように
コマンドラインから直接
いじれたらなぁ…
パラメータを変更するごとに
設定ファイルが増えていく…
https://github.com/xcmyz/FastSpeech/blob/master/hparams.py
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パラメータ管理の問題点
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▸ ありがちなパラメータ管理の例
• パラメータを数種類変更して学習を回したいとき
▸ シェルスクリプトでパラメータのリストを定義して
学習スクリプトの引数に for のループ内で渡す
▸ パラメータを一部変更した設定ファイルを別に用意 & 都度実行
▸ Hydra + mlflow によるパラメータ管理では
• 設定パラメータをコマンドラインから数種類変更 & 実行できる
▸ 変更のたびに設定ファイルが増えない & 上記の問題が解決
本発表：Hydra + mlflowによるパラメータ管理の紹介
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Hydra
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Hydra について
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▸ 特徴
• Facebook AI Research が公開しているパラメータ管理ツール
• パラメータを階層立てて構造的に YAML ファイルに記述
• コマンドラインから設定値を上書き & 実行
• 1つのコマンドで複数のジョブを実行
https://hydra.cc/
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基本的な使い方
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• Config ファイルに yaml 形式で設定を記述
• 関数に @hydra.mainデコレータを渡す
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Config の構造化
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• Config ディレクトリを階層構造にすることで階層化
• 例
• Root の Config に指定したい設定をそれぞれ記述
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実装例
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階層的に設定ファイルを
記述可能
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実装例
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デコレータを通して
パラメータが読み込まれる
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機能1: 値の変更 & 実行
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• コマンドラインから設定値を直接変更 & 実行可能
• 先の例でcifar10 のバッチサイズを変えたい場合
設定ファイルを上書きすることなく
コマンドラインから変更 & 実行可能
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機能2: グリッドサーチ
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複数の Config ファイルの設定を全通り実行可能
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機能2: グリッドサーチ
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パラメータのグリッドサーチも可能
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機能3:
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• 実行ごとの設定値や実行中の出力等を自動で保存
• Outputs ディレクトリに実行日/実行毎/種々の設定ファイルが
自動保存
保存されるのはありがたいが可読性が低い
mlflow を導入し改善
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mlflow
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mlflowとは
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▸ 概要
• 機械学習の実験管理を自動で行うツール
• 実験に用いたパラメータ等を保存し再現性を担保
▸ インストール
https://mlflow.org/
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実装例
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• start_run(): runIDの発行
• log_param: パラメータの登録
• log_metric: メトリックの記録
• log_artifact: 生成物の記録
https://future-architect.github.io/articles/20200626/
サーバーが立ち上がりGUIで
確認可能
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Hydra と mlflow の実装例
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hydra.mainデコレータ
パラメータの登録
(log_params())
メトリックの登録
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モデル定義
複数パラメータのグリッドサーチ
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全試行過程が自動保存 & 比較可能
loss accuracy
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Hydra + mlflow まとめ
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▸ Hydra
• Facebook AI Research が公開しているパラメータ管理ツール
• コマンドラインから設定値を複数変更 & 実行可能
▸ mlflow
• 機械学習の実験管理を自動で行うツール
• GUI 上でパラメータの違いによる結果の比較が容易に可能
▸ Hydra + mlflow
• パラメータのグリッドサーチから記録・管理までを一元化可能
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(+ Optuna)
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Optuna の導入
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▸ Optuna とは
• オープンソースのハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク
• ハイパーパラメータの値に関する試行錯誤を自動化
• 優れた性能を発揮するハイパーパラメータの値を自動的に発見
▸ Hydra + mlflow + Optuna
• 設定ファイルに最適化したい変数と条件を記述することで
Hydra で管理可能
• 最適化される変数と条件をコマンドラインから変更可能
Hydra のプラグインによりOptuna の導入が非常に容易に
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変更点
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config.yaml に optuna の設定を記述
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変更点
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デコレータを渡した関数の返り値を最適化したい変数に
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実行
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コマンドラインから直接最適化したい変数と条件を変更可能
変数の種類 具体例 設定方法
整数型 [16, 17, …, 512] range(16, 512)
カテゴリ型 [0.1, 0.01, 0.001] choice(0.1, 0.01, 0.001)
連続値 [-5.0, 5.0] 区間の連続値 interval(-5.0, 5.0)
Optuna.distributions にマッピングされる
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mlflow での可視化
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mlflow 上でも試行過程の可視化が可能
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総まとめ
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▸ Hydra + mlflow + Optuna
• 学習時に煩雑になりがちなパラメータ管理の決定版
• Hydra と Optuna でパラメータを容易に変更・探索し
mlflow で全パラメータを一元管理
▸ さらに学びたい方には
• Kedro: Workflow のパイプライン管理ツール
▸ Hydra + mlflow + Optuna + Kedro
▸ より再現性のある使い回しを意識したコードに
https://github.com/quantumblacklabs/kedro
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参考資料
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• https://cyberagent.ai/blog/research/12898/
• https://ymym3412.hatenablog.com/entry/2020/02/09/034644
• https://zerebom.hatenablog.com/#Hydra
• https://speakerdeck.com/chck/sok-xiao-sakushi-meteda-
kikuyu-terumlops2020