模型调优和模型融合

#模型调优和模型融合

  • 模型调优的基本方法
  • 模型融合
  • 代码实践

模型调优

 模型调优,主要是寻找超参数,使得模型有更好的robust。
  • 网格搜索
    GridSearchCV,它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集,一旦数据的量级上去了,很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法:拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优化;再拿下一个影响最大的参数调优,如此下去,直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优,但是省时间省力,巨大的优势面前,还是试一试吧,后续可以再拿bagging再优化。
  • 随机采样
    数据规模大,精确的结果难以在一定时间计算出。
    结果的些许的不精确能够被接受。
    求取的结果是最优化(optimization)问题,有一个成本计算模型。
  • 贝叶斯超参数优化
    在贝叶斯调参过程中,假设参数组合是X,最终的评估结果为Y,通过什么样的X可以取得最优的Y,这个函数F(X)我们是不知道的,Y=F(X)。
    于是可以假设这个寻找最优化参数的过程是一个高斯过程。高斯过程有个特点,就是当随机遍历一定的数据点并拿到结果之后,可以大致绘制出整个数据的分布曲线。
    其基础理论就是不断通过先验点去预测后验知识

模型融合和代码实践

from sklearn.model_selection import  GridSearchCV
params={'penalty':['l2','l1'],'C':[1,50,100,150]}
lr=LogisticRegression(C=120,dual=False)
lrsearch=GridSearchCV(estimator=lr,param_grid=params,scoring='f1_macro',n_jobs=1,cv=5,verbose=3)
lrsearch.fit(x_train,y_train)
print("the best parameters:",lrsearch.best_params_)
print("the best score:",lrsearch.best_score_)
print("the validation score:",lrsearch.score(x_validation,y_validation))

在这里插入图片描述

params={'C':[1,10,50,100]}
svm=LinearSVC(dual=True)
svmseach=GridSearchCV(estimator=svm,param_grid=params,scoring='f1_macro',n_jobs=1,cv=5,verbose=3)
svmseach.fit(x_train,y_train)
print("the best parameters:",svmseach.best_params_)
print("the best score:",svmseach.best_score_)
print("the validation score:",svmseach.score(x_validation,y_validation))

在这里插入图片描述

logis=LogisticRegression(C=150,dual=True)
svm=LinearSVC(C=10,dual=True)
algorithms = [logis,svm]
full_predictions = []
for alg in algorithms:
    alg.fit(x_train, y_train)
    predictions = alg.predict_proba(x_validation)
    full_predictions.append(predictions)

y_prediction = (full_predictions[0] + full_predictions[1]) / 2
y_prediction = np.argmax(y_prediction, axis=1) + 1
f1 = f1_score(y_validation, y_prediction,  average='micro')
print('The F1 Score: %.2f'  % f1)

The F1 Score: 0.72

### 大模型优化方法整策略 大模型优化的核心目标是提升性能、降低计算成本并增强模型的适应性。以下从多个方面详细介绍大模型的方法技术。 #### 一、学习率训练策略 DeltaTuning是一种基于贝叶斯优化的大模型训练方法,通过动态整学习率学习率衰减来优化模型性能[^1]。在该方法中,每个参数的学习率可以被单独整,从而实现更精细的控制。此外,DeltaTuning还采用了增量式的学习率度策略,随着训练的进行逐渐降低学习率,以确保模型在训练后期能够更好地收敛[^1]。 #### 二、模型结构优化 Transformer大模型优化可以从模型结构入手,包括但不限于以下技术: - **模型量化**:将模型权重从浮点数(如32位)转换为低精度格式(如8位或4位),从而减少存储需求计算量[^3]。 - **剪枝**:移除模型中不重要的权重或神经元,以减少计算复杂度[^3]。 - **知识蒸馏**:通过将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型,从而在保持性能的同时降低资源消耗。 #### 三、系统级优化 为了进一步提升大模型的性能,可以采用系统级优化技术[^2]: - **并行计算**:利用多核处理器或GPU集群加速模型训练推理过程。 - **分布式处理**:将模型训练任务分布在多个节点上,以提高计算效率。 - **内存优化**:通过优化数据加载存储方式,减少内存占用,例如使用梯度检查点(Gradient Checkpointing)技术。 #### 四、推理加速框架 推理加速框架如TensorRTONNX Runtime可以通过层融合、内核自动等技术显著提升推理速度[^5]。这些框架能够将深度学习模型转换为高效的推理引擎,尤其在NVIDIA GPU上表现出色。此外,针对不同硬件平台(如ARM架构芯片)进行适配优化,可以充分发挥硬件性能,使大模型在边缘设备上也能快速响应[^5]。 #### 五、持续优化反馈机制 企业的业务需求数据环境是不断变化的,因此需要对AI模型进行持续的优化[^4]。这包括定期使用最新的业务数据对模型进行重新训练或微,以及通过用户反馈(如点击率、满意度查等)收集模型的表现信息,并据此优化模型[^4]。 --- ### 示例代码:模型量化 以下是一个简单的模型量化示例,展示如何将PyTorch模型从32位浮点数转换为8位整数: ```python import torch from torch.quantization import quantize_dynamic # 定义一个简单的模型 class SimpleModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = torch.nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) model = SimpleModel() model.eval() # 动态量化模型 quantized_model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8) ``` --- ### 示例代码:知识蒸馏 以下是一个简单的知识蒸馏示例,展示如何将教师模型的知识迁移到学生模型: ```python import torch import torch.nn.functional as F def knowledge_distillation_loss(student_logits, teacher_logits, temperature=2.0): student_probs = F.log_softmax(student_logits / temperature, dim=-1) teacher_probs = F.softmax(teacher_logits / temperature, dim=-1) return F.kl_div(student_probs, teacher_probs, reduction="batchmean") * (temperature**2) # 假设teacher_logitsstudent_logits已经计算得到 teacher_logits = torch.randn(32, 10) # 教师模型输出 student_logits = torch.randn(32, 10) # 学生模型输出 loss = knowledge_distillation_loss(student_logits, teacher_logits) ``` ---
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