게시된 날짜: Nov 19, 2021
오늘, 대규모 분산 하이퍼파라미터 및 신경망 아키텍처 최적화를 위한 오픈 소스 라이브러리인 Syne Tune 정식 출시를 발표합니다. 이것은 Bayesian 최적화, Hyperband 및 인구 기반 훈련과 같은 다수의 첨단 글로벌 최적화 프로그램을 구현합니다. 또한 제약이 있는 다중 목적 최적화를 지원하고 사용자가 각자의 글로벌 최적화 알고리즘을 가져오도록 허용합니다.
Syne Tune 사용자는 코드 한 줄만 변경하여 하이퍼파라미터 및 신경망 아키텍처 튜닝 작업을 본인의 시스템에서 로컬로 실행하거나 Amazon SageMaker에서 원격으로 실행할 수 있습니다. 전자는 소규모 워크로드와 로컬 CPU 또는 GPU에서의 빠른 실험에 적합한 백엔드입니다. 후자는 구현 오버헤드에 상당한 분량이 동반되는 대형 워크로드에 적합합니다. Syne Tune을 사용하면 SageMaker를 병렬 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스의 대량 구성을 평가하는 백엔드로 사용하기가 쉬워져서 실제 처리 시간을 줄일 수 있으며 그 풍부한 기능 집합(예: 사전 구축 Docker 딥 러닝 프레임워크 이미지, EC2 스팟 인스턴스, 실험 추적, 가상 사설 네트워크)을 활용할 수 있습니다.