17、超参数优化工具与服务：Ray Tune、HPO服务设计及Kubeflow Katib介绍

超参数优化工具与服务：Ray Tune、HPO服务设计及Kubeflow Katib介绍

1. Ray Tune简介

Ray Tune是一个基于Ray构建的Python库，用于任意规模的超参数优化（HPO）。Ray为构建分布式应用提供了简单通用的API，而Ray Tune则利用这一特性，支持几乎所有机器学习框架，如PyTorch、XGBoost、MXNet和Keras等。它还支持诸如基于种群的训练（PBT）、贝叶斯优化搜索（BayesOptSearch）、HyperBand/ASHA等先进算法，并且可以集成其他HPO库中的算法，如Hyperopt。

借助Ray的分布式执行支持，只需几行代码就能启动多节点的HPO实验，Ray会负责代码分发、分布式计算管理和容错处理。

2. Ray Tune的使用方法

使用Ray Tune执行HPO任务非常直接，主要分为以下三个步骤：
1. 定义目标函数 ：从配置变量中读取超参数值，启动模型训练并返回得分。

class ConvNet(nn.Module):
    # define neural network
    .. .. ..

def train(model, optimizer, train_loader):
    # implement neural network training
    .. .. ..

def test(model, data_loader):
    # calculate model accuracy
    .. .. ..
    correct