Hyperopt並列化する

注：

Hyperoptのオープンソース バージョンはメンテナンス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調整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間で計算を自動的に分散します。また、後で使用するために結果を保存できるように、Hyperopt 実行の自動 MLflow 追跡についても説明します。

自動 MLflow 追跡ノートブックを使用したハイパーパラメーターチューニングの並列化

ノートブックを新しいタブで開く インポート用のリンクをコピー

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 に次のように表示されます。