Parallelize Hyperopt ハイパーパラメーターチューニング

注記

Hyperopt のオープンソース バージョンは保守されなくなりました。

Hyperopt は、次のメジャー DBR ML バージョンで削除されます。 Databricks、単一ノードの最適化にはOptunaを使用するか、非推奨の分散ハイパーパラメーターチューニング機能と同様のエクスペリエンスのためにRayTuneHyperoptを使用することをお勧めします。Databricks での RayTune の使用の詳細については、こちらをご覧ください。

このノートブックでは、 Hyperopt を使用してハイパーパラメーターチューニングの計算を並列化する方法を示します。 SparkTrials クラスを使用して、クラスター ワーカー全体に計算を自動的に分散します。また、Hyperopt の実行の自動 MLflow 追跡も示しているため、後で結果を保存できます。

Parallelize ハイパーパラメーターチューニング with automated MLflow tracking ノートブック

Open notebook in new tab

ノートブックの最後のセルでアクションを実行すると、MLflow UI に次の情報が表示されます。