Dominando la Gestión de Configuración en Aprendizaje Automático con Hydra.

Mastering Configuration Management in Machine Learning with Hydra.

Dominando el Aprendizaje Automático

Sumérgete en ejemplos del mundo real para transformar la gestión de configuraciones en tus aplicaciones de ML

Descripción general

¡Bienvenido a “Dominando la Gestión de Configuraciones en el Aprendizaje Automático con Hydra”! Este tutorial completo está diseñado para llevarte desde los conceptos básicos de Hydra hasta técnicas avanzadas para gestionar configuraciones en tus proyectos de ML. También exploraremos la integración de Hydra con entornos de computación de alto rendimiento y marcos populares de aprendizaje automático. Ya sea un novato en el aprendizaje automático o un practicante experimentado, este tutorial te proporcionará los conocimientos y habilidades para potenciar tu flujo de trabajo de aprendizaje automático.

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Tabla de contenidos

· I. Introducción · II. Conceptos básicos de Hydra ∘ Instalación de Hydra ∘ Anatomía de una aplicación Hydra ∘ Comprendiendo los componentes principales de Hydra · III. Configuraciones jerárquicas ∘ Definición y comprensión de los archivos de configuración jerárquicos · IV. Grupos de configuración ∘ Comprendiendo el concepto de grupos de configuración ∘ Definición de diferentes configuraciones: desarrollo, puesta en escena, producción ∘ Demostración del impacto en la reproducibilidad y la depuración · V. Configuraciones dinámicas ∘ Explicación de las configuraciones dinámicas ∘ Creación de reglas para el ajuste dinámico de hiperparámetros ∘ Implementación de configuraciones dinámicas en un contexto de aprendizaje automático · VI. Variables de entorno ∘ La necesidad de variables de entorno en Hydra ∘ Manejo de datos sensibles o que cambian con frecuencia ∘ Uso de variables de entorno en Hydra: Una guía paso a paso · VII. Configuración de registro ∘ La importancia del registro en experimentos de aprendizaje automático ∘ Uso de Hydra para configurar el marco de registro de Python ∘ Cómo crear archivos de registro para diferentes módulos con diferentes niveles de verbosidad · VIII. Multirun y Sweeps ∘ Introducción a la función de multirun de Hydra ∘ Diseño y configuración de barridos de hiperparámetros ∘ Aplicación de Multirun y Sweeps a proyectos de aprendizaje automático · IX. Manejo de errores ∘ Importancia del manejo de errores en la gestión de configuraciones ∘ Uso de Hydra para el manejo avanzado de errores ∘ Personalización del comportamiento para configuraciones faltantes o incorrectas · X. Anulaciones de línea de comandos ∘ Comprendiendo las anulaciones de línea de comandos en Hydra ∘ Modificación de configuraciones en tiempo de ejecución usando argumentos de línea de comandos ∘ Ejemplos prácticos de uso de anulaciones de línea de comandos en experimentos de aprendizaje automático · XI. Uso de Hydra en un clúster HPC basado en Slurm ∘ Hydra y SLURM: Una visión general breve ∘ Instalación ∘ Configuración ∘ Ejecución de tu aplicación ∘ Temas avanzados: Ejecuciones paralelas con Slurm · XII. Hydra con contenerización (Docker/Kubernetes) ∘ Hydra con Docker ∘ Hydra con Kubernetes · XIII. Integración con marcos de aprendizaje automático ∘ Hydra con PyTorch · XIV. Conclusión · XV. Apéndice: Comandos y consejos útiles de Hydra ∘ Comandos comúnmente utilizados en Hydra ∘ Consejos y trucos

I. Introducción

La gestión de configuraciones puede ser compleja, desde los hiperparámetros del modelo hasta la configuración de los experimentos. El seguimiento de todos estos detalles puede convertirse rápidamente en abrumador. Ahí es donde entra en juego la biblioteca de configuración Hydra de Facebook. Hydra es un marco de Python de código abierto que simplifica la gestión de configuraciones en tus aplicaciones, asegurando una mejor reproducibilidad y modularidad.

Hydra proporciona un mecanismo potente y flexible para manejar configuraciones para aplicaciones complejas. Esto facilita a los desarrolladores e investigadores el mantenimiento y la optimización de proyectos de aprendizaje automático.

En este tutorial, presentamos los conceptos básicos de Hydra y te guiamos a través de sus características avanzadas. Al final de este tutorial, estarás capacitado para gestionar las configuraciones de tu proyecto de manera efectiva y eficiente.

II. Conceptos básicos de Hydra

Instalación de Hydra

Hydra es una biblioteca de Python y puede ser instalada fácilmente con pip:

pip install hydra-core

Anatomía de una aplicación Hydra

Una aplicación Hydra tiene un script y uno o más archivos de configuración. Los archivos de configuración están escritos en YAML y se almacenan en una estructura de directorios. Esto crea una configuración jerárquica.

# my_app.pyimport [email protected](config_name="config")def my_app(cfg):    print(cfg.pretty())if __name__ == "__main__":    my_app()

El archivo YAML acompañante podría verse así:

# config.yamldb:  driver: mysql  user: test  password: test

El script de Python my_app.py utiliza el decorador @hydra.main() para indicar que es una aplicación Hydra. El parámetro config_name especifica el archivo de configuración a utilizar. Tenga en cuenta que asume que el tipo de archivo es YAML, por lo que no es necesario seleccionar la extensión.

Comprendiendo los componentes principales de Hydra

Hydra comprende configuraciones, interpolaciones y anulaciones.

Las configuraciones son las configuraciones de su aplicación especificadas en uno o más archivos YAML.

Las interpolaciones son referencias a otras partes de su configuración. Por ejemplo, en el archivo YAML a continuación, el valor de full interpola name y surname.

name: Johnsurname: Doefull: ${name} ${surname}db:  user: ${surname}.${name}

Las anulaciones le permiten modificar su configuración en tiempo de ejecución sin cambiar sus archivos YAML. Puede especificar anulaciones en la línea de comandos al ejecutar su aplicación, como se muestra a continuación:

python my_app.py db.user=root

En el comando anterior, estamos anulando el valor de user bajo db en la configuración.

Comparación de cómo manejar configuraciones con y sin Hydra. Tabla creada por el autor.

En las siguientes secciones, veremos características avanzadas y cómo utilizarlas en sus proyectos de ML.

III. Configuraciones jerárquicas

Hydra ofrece una manera intuitiva de estructurar sus archivos de configuración jerárquicamente, reflejando la estructura de directorios de su proyecto. Las configuraciones jerárquicas son instrumentales cuando se manejan proyectos complejos, lo que hace que sea más fácil hacer, mantener, extender y reutilizar sus configuraciones.

Definición y comprensión de archivos de configuración jerárquicos

La jerarquía de configuraciones se define por la estructura de directorios de sus archivos de configuración.

Por ejemplo, la disposición de un proyecto podría estructurarse de la siguiente manera:

config.yamlpreprocessing/  - standard.yaml  - minmax.yamlmodel/  - linear.yaml  - svm.yaml

Por lo tanto, los archivos standard.yaml y minmax.yaml podrían contener diferentes configuraciones para el preprocesamiento de datos; los archivos linear.yaml y svm.yaml podrían tener configuraciones para varios tipos de modelos.

En config.yaml, puede especificar qué configuraciones de preprocesamiento y de modelos utilizar de forma predeterminada:

defaults:  - preprocessing: standard  - model: linear

Hydra fusiona automáticamente las configuraciones especificadas, por lo que aún puede anular la elección predeterminada al iniciar la aplicación, como se muestra en el siguiente fragmento de código:

python my_app.py preprocessing=minmax model=svm

El comando anterior ejecuta la aplicación con las configuraciones de preprocesamiento minmax y modelo svm.

IV. Grupos de configuración

Los grupos de configuración en Hydra proporcionan una manera de gestionar conjuntos de configuraciones que se pueden intercambiar fácilmente. Esta característica es útil para mantener varios ajustes, entornos y configuraciones, como desarrollo, pruebas, preparación y producción.

Comprendiendo el concepto de grupos de configuración

Un grupo de configuración es un directorio que contiene configuraciones alternativas. Al definir un grupo de configuración, especifique una configuración predeterminada en su archivo de configuración principal (config.yaml), pero puede anularla fácilmente al ejecutar su aplicación.

Definición de diferentes configuraciones: desarrollo, preparación y producción

Considera un proyecto de aprendizaje automático en el que tienes configuraciones distintas para los entornos de desarrollo, puesta en escena y producción. Puedes crear un grupo de configuración para cada entorno:

config.yamlenv/  - development.yaml  - staging.yaml  - production.yaml

Cada archivo YAML en el directorio env contendría las configuraciones específicas para ese entorno. Por ejemplo, el archivo development.yaml podría definir configuraciones detalladas de registro y depuración, mientras que el archivo production.yaml podría contener configuraciones optimizadas de rendimiento y registro de errores.

En config.yaml, se especifica el entorno predeterminado:

defaults:  - env: development

Con esta configuración, Hydra aplicará automáticamente las configuraciones de development.yaml al ejecutar tu aplicación.

Demostrando el impacto en la reproducibilidad y la depuración

Los grupos de configuración son una herramienta poderosa para mejorar la reproducibilidad en tus proyectos. Puedes asegurarte de que tu aplicación se comporte de manera consistente en diferentes entornos mediante la definición de configuraciones específicas para el desarrollo, puesta en escena y producción.

Además, los grupos de configuración pueden simplificar significativamente la depuración. Puedes reproducir y aislar rápidamente problemas utilizando diferentes grupos de configuración para varias etapas de tu proyecto. Por ejemplo, si surge un problema en el entorno de puesta en escena, puedes cambiar a la configuración de staging para reproducir el problema sin afectar tus configuraciones de desarrollo o producción.

Cambiar entre entornos es tan fácil como especificar un grupo de configuración diferente al lanzar tu aplicación:

python my_app.py env=production

Este comando ejecuta la aplicación con las configuraciones definidas en production.yaml.

Beneficios de usar grupos de configuración. Tabla creada por el autor.

V. Configuraciones dinámicas

Además de la gestión de configuración estática, Hydra permite configuraciones dinámicas. Las configuraciones dinámicas son increíblemente valiosas en escenarios en los que algunos parámetros dependen de otros o deben calcularse en tiempo de ejecución.

Explicación de las configuraciones dinámicas

Las configuraciones dinámicas en Hydra se habilitan a través de dos características principales: interpolaciones y la biblioteca OmegaConf.

Las interpolaciones son referencias a otras partes de tu configuración, lo que permite un conjunto dinámico de valores. Se denotan por ${} en tus archivos de configuración. Por ejemplo:

name: Alicegreeting: Hello, ${name}!

En este ejemplo, el valor de greeting incluirá dinámicamente el valor de name.

OmegaConf es una biblioteca de configuración flexible que utiliza Hydra. Admite no solo interpolaciones, sino también sustituciones de variables e incluso expresiones complejas:

dimensions:  width: 10  height: 20area: ${dimensions.width} * ${dimensions.height}

En el ejemplo anterior, el área se calcula de manera dinámica en función del ancho y altura bajo dimensiones.

Creación de reglas para el ajuste dinámico de los hiperparámetros

En el aprendizaje automático, las configuraciones dinámicas pueden ser beneficiosas para ajustar los hiperparámetros. Por ejemplo, queremos que la tasa de aprendizaje dependa del tamaño del lote. Podríamos definir una regla para esto en nuestro archivo de configuración:

training:  batch_size: 32  learning_rate: 0.001 * ${training.batch_size}

Donde la tasa de aprendizaje se ajusta dinámicamente en función del tamaño del lote, la tasa de aprendizaje aumentará automáticamente proporcionalmente si mejoras el tamaño del lote.

Implementación de las configuraciones dinámicas en un contexto de aprendizaje automático

Consideremos un escenario de aprendizaje automático más complejo en el que el tamaño de la primera capa en nuestra red neuronal depende del tamaño de entrada de nuestros datos.

data:  input_size: 100model:  layer1: ${data.input_size} * 2  layer2: 50

Aquí, el tamaño de la primera capa (layer1) se establece dinámicamente para ser el doble del input_size. Si cambiamos el input_size, layer1 se ajustará automáticamente.

Las configuraciones dinámicas permiten una mayor flexibilidad y adaptabilidad para aplicaciones.

Ventajas de Usar Configuraciones Dinámicas. Tabla creada por el autor.

VI. Variables de Entorno

Hydra admite el uso de variables de entorno dentro de los archivos de configuración, lo que proporciona flexibilidad y seguridad adicionales. Esta funcionalidad puede ser beneficiosa para manejar datos confidenciales o que cambian con frecuencia.

La Necesidad de Variables de Entorno en Hydra

Las variables de entorno son una forma común de pasar información de configuración a su aplicación. Son útiles en las siguientes situaciones:

  • Datos Sensibles: Las contraseñas, claves secretas y tokens de acceso no deben estar codificados en su aplicación o archivos de configuración. En su lugar, se pueden almacenar de forma segura como variables de entorno.
  • Datos que Cambian con Frecuencia: Si ciertos parámetros cambian con frecuencia o dependen del entorno del sistema (por ejemplo, rutas de archivos que difieren entre entornos de desarrollo y producción), gestionarlos como variables de entorno es más conveniente.
  • Portabilidad y Escalabilidad: Las variables de entorno pueden hacer que sus aplicaciones sean más fáciles de mover entre diferentes entornos (por ejemplo, desde un entorno de desarrollo local a un entorno de producción basado en la nube).

Manejo de Datos Confidenciales o que Cambian con Frecuencia

La información confidencial como las credenciales de la base de datos nunca debe almacenarse directamente en sus archivos de configuración. En su lugar, puede mantenerlas como variables de entorno y hacer referencia a ellas en sus configuraciones de Hydra usando interpolaciones. Esta práctica mejora la seguridad al evitar que los datos confidenciales se expongan en su código o sistema de control de versiones.

De manera similar, los datos que cambian con frecuencia, como las rutas de archivos o directorios que varían entre entornos, se pueden gestionar como variables de entorno. Este enfoque reduce la necesidad de modificaciones manuales al moverse entre entornos.

Usando Variables de Entorno: Guía Paso a Paso

Para usar una variable de entorno en Hydra, siga estos pasos:

  1. Defina una variable de entorno en su shell. Por ejemplo, en un sistema basado en Unix, podría usar el comando export:
export DATABASE_URL=mysql://user:password@localhost/db

2. Haga referencia a la variable de entorno en su archivo de configuración de Hydra usando la sintaxis ${env:VARIABLE}:

database:  url: ${env:DATABASE_URL}

En este ejemplo, el campo url en la configuración de database se establecerá en el valor de la variable de entorno DATABASE_URL.

Recuerde, nunca almacene información confidencial directamente en sus archivos de configuración o código. Siempre use variables de entorno u otro método seguro para manejar datos sensibles.

Beneficios de Usar Variables de Entorno en Hydra. Tabla creada por el autor.

VII. Configuración de Registros

El registro es una parte esencial de los experimentos de aprendizaje automático. Proporciona visibilidad sobre el rendimiento y comportamiento de sus modelos y algoritmos con el tiempo. Configurar mecanismos de registro adecuados puede ayudar con la depuración del modelo, la optimización y la comprensión del proceso de aprendizaje.

Hydra tiene soporte integrado para configurar el módulo de registro de Python, lo que facilita el control de la verbosidad de los registros, la configuración de diferentes manejadores y el formato de los mensajes de registro.

La Importancia del Registro en los Experimentos de Aprendizaje Automático

El registro para el aprendizaje automático puede tener diversos propósitos:

  • Depuración del Modelo: Los registros pueden contener información valiosa sobre el comportamiento del modelo, lo que puede ayudar a diagnosticar y solucionar problemas.
  • Seguimiento del Rendimiento: Registrar las métricas con el tiempo ayuda a observar el proceso de aprendizaje del modelo, detectar el sobreajuste o subajuste, y ajustar los hiperparámetros en consecuencia.
  • Auditoría y Reproducibilidad: Los registros documentan los detalles del proceso de entrenamiento, lo que facilita la reproducción de los resultados y la comprensión de lo que se ha hecho en el pasado.

Usando Hydra para configurar el marco de registro de Python

El módulo de registro integrado de Python es robusto y altamente configurable, y Hydra puede ayudar a manejar esta complejidad.

Para configurar el registro con Hydra, cree un archivo hydra.yaml en su directorio de configuración y defina su configuración de registro bajo la clave hydra.job_logging:

hydra:  job_logging:    root:      level: INFO    handlers:      console:        level: INFO        formatter: basic      file:        level: DEBUG        formatter: basic        filename: ./logs/${hydra:job.name}.log

En esta configuración:

  • El registrador raíz se establece en el nivel INFO, capturando mensajes de INFO, WARNING, ERROR y CRITICAL.
  • Hay dos controladores: uno para la salida de la consola y otro para escribir en un archivo. El controlador de consola solo registra mensajes de nivel INFO y superiores, mientras que el controlador de archivo registra mensajes de nivel DEBUG y superiores.
  • El nombre de archivo del controlador de archivo utiliza la interpolación para crear dinámicamente un archivo de registro para cada trabajo basado en el nombre del trabajo.

Cómo crear archivos de registro para diferentes módulos con niveles de verbosidad variables

Puede establecer diferentes niveles de registro para diferentes módulos en su aplicación. Suponga que tiene módulos moduleA y moduleB, y desea que moduleA registre mensajes de nivel DEBUG y superiores, pero que moduleB registre solo mensajes de nivel ERROR y superiores. Así es cómo configurarlo:

hydra:  job_logging:    root:      level: INFO    loggers:      moduleA:        level: DEBUG      moduleB:        level: ERROR    handlers:      console:        level: INFO        formatter: basic      file:        level: DEBUG        formatter: basic        filename: ./logs/${hydra:job.name}.log

De esta manera, puede controlar la cantidad de salida de registro de diferentes partes de la aplicación.

Key Benefits of Configuring Logging with Hydra. The author created the table.

VIII. Multiejecución y barridos

El aprendizaje automático a menudo implica ejecutar experimentos con diferentes conjuntos de hiperparámetros para encontrar la solución óptima. Bienvenido a la función multirun de Hydra. Le permite ejecutar su aplicación varias veces con diferentes configuraciones, lo que es beneficioso para la sintonización de hiperparámetros.

Introducción a la función Multiejecución de Hydra

Para usar multirun, pase la bandera -m o --multirun al ejecutar su aplicación. Luego, especifique los parámetros que desea variar en las ejecuciones utilizando la sintaxis clave=valor:

python my_app.py --multirun training.batch_size=32,64,128

Esto ejecutará su aplicación tres veces: una training.batch_size=32, una training.batch_size=64 y una training.batch_size=128.

Diseño y configuración de barridos de hiperparámetros

Un barrido de hiperparámetros es una serie de ejecuciones con diferentes hiperparámetros.

Hydra admite diferentes tipos de barridos:

  • Barridos de rango: Especifica un rango de valores para un parámetro. Por ejemplo, learning_rate=0.01,0.001,0.0001
  • Barridos de intervalo: Define un intervalo y un tamaño de paso. Por ejemplo, epoch=1:10:1 (inicio:fin:paso)
  • Barridos de elección: Define una lista de valores para elegir. Por ejemplo, optimizer=adam,sgd,rmsprop
  • Barridos de cuadrícula: Define múltiples parámetros para barrer. Esto ejecutará su aplicación para todas las combinaciones de los parámetros.

Estos tipos de barrido se pueden combinar y utilizar de manera compleja para explorar exhaustivamente el espacio de hiperparámetros de su modelo.

Aplicación de Multirun y Barridos a Proyectos de Aprendizaje Automático

Consideremos un proyecto de aprendizaje automático simple en el que desea ajustar la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote. Puede usar la función multirun para configurar y ejecutar fácilmente este barrido de hiperparámetros:

python mi_aplicación.py --multirun training.batch_size=32,64,128 training.learning_rate=0.01,0.001,0.0001

Este comando ejecutará su aplicación para cada combinación de tamaño de lote y tasa de aprendizaje, totalizando nueve ejecuciones (3 tamaños de lote * 3 tasas de aprendizaje).

La función multirun de Hydra puede simplificar significativamente el proceso de ejecución de barridos de hiperparámetros, ayudándole a encontrar la mejor configuración para sus modelos de aprendizaje automático.

Beneficios del uso de la función Multirun de Hydra. El autor creó la tabla.

IX. Manejo de Errores

El manejo adecuado de errores es un aspecto crucial de la gestión de configuración. Proporciona información valiosa cuando las cosas salen mal, ayudando a prevenir o diagnosticar rápidamente problemas que podrían afectar el éxito de sus proyectos de aprendizaje automático. Hydra se puede utilizar para facilitar el manejo avanzado de errores.

Importancia del Manejo de Errores en la Gestión de Configuración

El manejo de errores en la gestión de configuración sirve para diversos propósitos:

  • Prevención de errores : Al validar las configuraciones antes de utilizarlas, puede detectar y corregir errores temprano, evitando que causen problemas más importantes.
  • Depuración rápida : Cuando ocurren errores, los mensajes detallados de error pueden ayudarlo a identificar rápidamente la causa y solucionar el problema.
  • Robustez : El manejo exhaustivo de errores hace que su código sea más robusto y confiable, mejorando su capacidad para manejar situaciones inesperadas.

Uso de Hydra para el Manejo Avanzado de Errores

Hydra proporciona varias funciones para el manejo avanzado de errores:

  • Validación estricta : Hydra realiza una validación estricta de sus configuraciones de forma predeterminada. Si intenta acceder a un campo no definido en su configuración, Hydra generará un error. Esto puede ayudar a detectar errores tipográficos o campos faltantes temprano.
from omegaconf import OmegaConfimport [email protected](config_path="conf", config_name="config")def mi_aplicación(cfg):    print(cfg.field_that_does_not_exist)  # Genera un errorif __name__ == "__main__":    mi_aplicación()
  • Mensajes de error : mensajes de error detallados cuando ocurre un error. Estos mensajes a menudo incluyen la ubicación exacta del error en su configuración, lo que hace que sea más fácil diagnosticar y solucionar el problema.

Personalización del Comportamiento para Configuraciones Faltantes o Incorrectas

Si bien el comportamiento predeterminado de Hydra es generar un error para las configuraciones faltantes o incorrectas, puede personalizar este comportamiento según sus necesidades. Por ejemplo:

  • Campos opcionales : Puede utilizar el método OmegaConf.select para acceder a un campo de una manera que no generará un error si falta el campo:
valor = OmegaConf.select(cfg, "field_that_may_or_may_not_exist", default="valor_predeterminado")
  • Ignorar tipos no válidos : Si está cargando configuraciones desde un archivo y desea que Hydra ignore los campos con tipos no válidos, puede establecer el indicador ignore_invalid_types al llamar a OmegaConf.load :
cfg = OmegaConf.load("config.yaml", ignore_invalid_types=True)

Al utilizar las capacidades de manejo de errores de Hydra, puede hacer que su proceso de gestión de configuración sea más robusto y más fácil de depurar.

X. Anulaciones de Línea de Comandos

Las anulaciones de línea de comandos son una función poderosa que le permite modificar las configuraciones en tiempo de ejecución. Esto puede ser particularmente útil en experimentos de aprendizaje automático, donde a menudo necesita ajustar los hiperparámetros, cambiar entre diferentes modelos o cambiar el conjunto de datos.

Comprendiendo las anulaciones de línea de comandos

Puede anular cualquier parte de su configuración desde la línea de comandos. Para hacer esto, pase un par clave=valor cuando ejecute su aplicación:

python mi_aplicación.py db.driver=postgresql db.user=mi_usuario

De esta manera, su aplicación se ejecuta con db.driver establecido en postgresq y db.user establecido en mi_usuario, anulando cualquier valor definido en los archivos de configuración o predeterminados.

Modificando configuraciones en tiempo de ejecución usando argumentos de línea de comandos

Las anulaciones de línea de comandos se pueden utilizar para modificar las configuraciones de varias maneras:

  • Cambiando valores individuales: como se muestra en el ejemplo anterior, puede cambiar el valor de un solo campo en su configuración.
  • Cambiando valores anidados: también puede cambiar el valor de un campo anidado usando la notación de punto: python mi_aplicación.py training.optimizer.lr=0.01
  • Agregando nuevos campos: si especifica un campo que no existe en su configuración, Hydra lo agregará: python mi_aplicación.py new_field=new_value
  • Eliminando campos: puede eliminar un campo de su configuración estableciéndolo en null: python mi_aplicación.py field_to_remove=null
  • Cambiando listas: puede cambiar el valor de un campo de lista: python mi_aplicación.py data.transforms=[transform1,transform2]

Ejemplos prácticos de usar anulaciones de línea de comandos en experimentos de aprendizaje automático

Las anulaciones de línea de comandos son especialmente útiles en el aprendizaje automático, donde a menudo necesita ajustar las configuraciones para diferentes experimentos:

  • Ajuste de hiperparámetros: ajuste fácilmente los hiperparámetros para diferentes ejecuciones: python train.py model.lr=0.01 model.batch_size=64
  • Selección de modelo: cambia entre diferentes modelos: python train.py model.type=resnet50
  • Selección de datos: cambia el conjunto de datos o la división utilizada para el entrenamiento: python train.py data.dataset=cifar10 data.split=train

Usar anulaciones de línea de comandos puede aumentar en gran medida la flexibilidad y facilidad de sus experimentos de aprendizaje automático.

XI. Usando Hydra en un clúster HPC basado en Slurm

Los clústeres de cómputo de alto rendimiento (HPC) se utilizan comúnmente para manejar tareas de aprendizaje automático a gran escala. Estos clústeres a menudo utilizan la Utilidad de Linux simple para la gestión de recursos (Slurm) para administrar la programación de trabajos. Veamos cómo podemos usar Hydra en un clúster HPC basado en Slurm.

Hydra y Slurm: una breve descripción

Hydra incluye un complemento llamado hydra-submitit-launcher, que permite una integración perfecta con la programación de trabajos Slurm. Con este complemento, puede enviar sus aplicaciones Hydra como trabajos Slurm, lo que le permite aprovechar la potencia de los clústeres HPC para sus experimentos de aprendizaje automático.

Instalación

Para usar el lanzador Submitit con Hydra, primero deberá instalarlo:

pip install hydra-submitit-launcher

Configuración

Una vez que haya instalado el lanzador, puede configurarlo en sus archivos de configuración Hydra. Aquí hay una configuración de ejemplo:

defaults:  - hydra/launcher: submitit_slurm

hydra:  launcher:    _target_: hydra_plugins.hydra_submitit_launcher.config.SubmitterConf    slurm:      time: 60      nodes: 1      gpus_per_node: 2      tasks_per_node: 1      mem_per_node: 10GB      cpus_per_task: 10    submitit_folder: /path/to/your/log/folder

Arriba, establecimos el límite de tiempo para nuestros trabajos en 60 minutos, utilizando un nodo con 2 GPUs, y dedicando 10 GB de memoria y 10 CPUs por tarea. Ajusta estas configuraciones en función de los recursos disponibles en tu clúster.

Ejecutando tu aplicación

Ahora puedes ejecutar tu aplicación Hydra como de costumbre:

python my_app.py

Con el lanzador Submitit configurado, Hydra puede enviar trabajos Slurm.

Temas avanzados: Ejecuciones paralelas con Slurm

La función multirun de Hydra y el lanzador Submitit te permiten ejecutar varios trabajos en paralelo. Por ejemplo, puedes realizar un barrido de hiperparámetros en varios nodos Slurm:

python my_app.py --multirun model.lr=0.01,0.001,0.0001

Esto enviaría tres trabajos Slurm, cada uno con una tasa de aprendizaje diferente.

Lectura adicional:

Plugin de lanzador Submitit | Hydra

PyPI

hydra.cc

Para obtener información general sobre cómo usar Slurm:

Administrador de carga de trabajo Slurm

NOTA: Esta documentación es para la versión 23.02 de Slurm. La documentación para versiones anteriores de Slurm se distribuye con…

slurm.schedmd.com

XII. Hydra con contenerización (Docker/Kubernetes)

La contenerización usando herramientas como Docker y Kubernetes es ampliamente utilizada en el aprendizaje automático debido a sus beneficios de consistencia, reproducibilidad y escalabilidad. Esta sección te guiará sobre cómo usar Hydra en conjunto con Docker o Kubernetes, mostrando cómo generar archivos Docker dinámicamente o manifiestos de Kubernetes basados en la configuración.

Hydra con Docker

Al usar Docker, a menudo necesitas crear archivos Docker con diferentes configuraciones. Hydra puede simplificar este proceso:

1. Dockerfile

Crea un Dockerfile con marcadores de posición para las opciones de configuración. Aquí hay un ejemplo simplificado:

FROM python:3.8

WORKDIR /appCOPY . .RUN pip install -r requirements.txtCMD ["python", "my_app.py", "${CMD_ARGS}"]

En este Dockerfile, ${CMD_ARGS} es un marcador de posición para los argumentos de línea de comandos que Hydra proporcionará.

2. Configuración de Hydra

En tu archivo de configuración de Hydra, define las opciones de configuración para pasar a Docker. Por ejemplo:

docker:  image: python:3.8  cmd_args: db.driver=postgresql db.user=my_user

3. Script de ejecución de Docker

Finalmente, crea un script que use Hydra para generar el comando de ejecución de Docker:

@hydra.main(config_path="config.yaml")def main(cfg):    cmd = f'docker run -it {cfg.docker.image} python my_app.py {cfg.docker.cmd_args}'    os.system(cmd)

if __name__ == "__main__":    main()

Ejecuta este script y Hydra lanzará un contenedor Docker con las opciones de configuración que especificaste.

Hydra con Kubernetes

Usar Hydra con Kubernetes es un poco más complejo, pero la idea básica es similar. Primero, crearías un manifiesto de Kubernetes con marcadores de posición para las opciones de configuración, luego usarías Hydra para generar el comando apply de Kubernetes.

Considera el uso del complemento Hydra-KubeExecutor para integrar Hydra y Kubernetes directamente.

Lectura adicional:

Documentación de Docker: Cómo construir, compartir y ejecutar aplicaciones

La documentación de Docker es la biblioteca oficial de recursos, tutoriales y guías de Docker para ayudarte a construir, compartir y…

docs.docker.com

Documentación de Kubernetes

Kubernetes es un motor de orquestación de contenedores de código abierto para la automatización de implementación, escalabilidad y gestión de…

kubernetes.io

XIII. Integración con marcos de aprendizaje automático

Hydra puede simplificar significativamente el proceso de gestión de configuraciones en proyectos de aprendizaje automático. Esta sección mostrará cómo integrar Hydra con marcos de aprendizaje automático populares como PyTorch, TensorFlow o scikit-learn. Aprenderá cómo usar archivos de configuración para gestionar las diferentes etapas de un pipeline de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento y la evaluación de modelos.

Hydra con PyTorch

Cuando se utiliza PyTorch (o cualquier otro marco de aprendizaje automático), puede utilizar Hydra para gestionar configuraciones para su modelo, conjunto de datos, optimizador y otros componentes. Aquí hay un ejemplo simplificado:

@hydra.main(config_path="config.yaml")def main(cfg):    # Cargar conjunto de datos    dataset = load_dataset(cfg.data)

    # Inicializar modelo    model = MyModel(cfg.model)    # Inicializar optimizador    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=cfg.optim.lr)    # Entrenar y evaluar modelo    train(model, dataset, optimizer, cfg.train)    evaluate(model, dataset, cfg.eval)if __name__ == "__main__":    main()

En este ejemplo, config.yaml contendría secciones separadas para data, model, optim, train y eval. Esta estructura mantiene organizadas y modulares sus configuraciones, lo que le permite ajustar fácilmente las configuraciones para diferentes componentes de su pipeline de aprendizaje automático.

Por ejemplo, podría definir diferentes arquitecturas de modelo, conjuntos de datos o regímenes de entrenamiento en archivos de configuración separados, y luego seleccionar los que desea utilizar con sustituciones de línea de comando.

Aquí hay grupos de configuración de ejemplo para PyTorch:

defaults:  - model: resnet50  - dataset: imagenet  - optimizer: sgd

model:  resnet50:    num_layers: 50  alexnet:    num_layers: 8dataset:  imagenet:    root: /path/to/imagenet  cifar10:    root: /path/to/cifar10optimizer:  sgd:    lr: 0.01    momentum: 0.9  adam:    lr: 0.001

Con estas configuraciones, podría cambiar fácilmente entre ResNet-50 y AlexNet, o entre ImageNet y CIFAR-10 simplemente cambiando los argumentos de línea de comando cuando ejecute su aplicación.

Lecturas adicionales:

Documentación de PyTorch – Documentación de PyTorch 2.0

Estable: Estas características se mantendrán a largo plazo y generalmente no debería haber limitaciones importantes de rendimiento o…

pytorch.org

XIV. Conclusión

En este tutorial, nos sumergimos en Hydra, una herramienta poderosa para la gestión de configuraciones en aplicaciones de Python, incluidos proyectos de aprendizaje automático. Cubrimos los conceptos básicos, las configuraciones jerárquicas, los grupos de configuración y las configuraciones dinámicas. Además, aprendimos cómo manejar variables de entorno y usar Hydra para la generación de registros, la gestión de errores y las sustituciones de línea de comando.

También exploramos algunas de las características más avanzadas de Hydra, como multirun y barridos, que son particularmente útiles para la gestión de experimentos de aprendizaje automático. Finalmente, vimos cómo Hydra podría ser utilizado en un HPC, con Docker y Kubernetes, e integrado con otro paquete de código abierto de Facebook para hacer aprendizaje profundo (es decir, PyTorch). A lo largo de este tutorial, hemos visto que Hydra puede simplificar en gran medida la gestión de configuraciones, haciendo que su código sea más flexible, robusto y mantenible.

El dominio de una herramienta como Hydra requiere práctica. Así que siga experimentando, probando cosas nuevas y empujando los límites de lo que puede hacer con sus configuraciones.

XV. Apéndice: Comandos y consejos útiles de Hydra

Aquí hay algunos comandos, consejos y trucos comúnmente utilizados de Hydra para trabajar de manera efectiva en proyectos de aprendizaje automático.

Comandos comúnmente utilizados en Hydra

  • Ejecutar una aplicación con Hydra : python mi_app.py
  • Usar modificaciones en la línea de comandos : python mi_app.py db.driver=postgresql
  • Ejecutar una aplicación con multirun : python mi_app.py — multirun training.batch_size=32,64,128

Consejos y trucos

1. Aprovechar las configuraciones jerárquicas : Las configuraciones jerárquicas pueden ayudarlo a administrar configuraciones complejas y evitar duplicaciones. Úselas para definir configuraciones estándar que se pueden compartir en diferentes partes de su aplicación.

2. Usar modificaciones en la línea de comandos : Las modificaciones en la línea de comandos son una herramienta poderosa para ajustar configuraciones en tiempo de ejecución. Úselas para cambiar hiperparámetros, cambiar modelos o cambiar conjuntos de datos para diferentes experimentos.

3. Implementar manejo de errores : Hydra ofrece capacidades avanzadas de manejo de errores. Úselas para hacer que su código sea más robusto y más fácil de depurar.

4. Usar Multirun para búsquedas de hiperparámetros : La función Multirun de Hydra puede simplificar significativamente el proceso de ejecución de búsquedas de hiperparámetros. Úsela para explorar el espacio de hiperparámetros de su modelo.

5. Sigue explorando : Hydra tiene muchas más características por descubrir. Consulte la documentación de Hydra y GitHub para obtener más ideas y ejemplos.

Comenzando | Hydra

Introducción

hydra.cc

GitHub – facebookresearch/hydra: Hydra es un marco para configurar con elegancia aplicaciones complejas …

Hydra es un marco para configurar con elegancia aplicaciones complejas – GitHub – facebookresearch/hydra: Hydra es un…

github.com

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