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GitLab

"test/git@developer.sourcefind.cn:zhaoyu6/sglang.git" did not exist on "31d1f6e7f4e36840a3e6646f37337a6b3b0bfcac"
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docs/zh_CN/AdvancedNAS.md → docs/zh_CN/AdvancedNas.md
View file @ 611a45fc
......@@ -15,7 +15,7 @@
```yaml
tuner:
codeDir: path/to/customer_tuner
classFileName: customer_tuner.py
classFileName: customer_tuner.py
className: CustomerTuner
classArgs:
...
......
docs/zh_CN/AnnotationSpec.md
View file @ 611a45fc
......@@ -9,6 +9,7 @@
```python
'''@nni.variable(nni.choice(0.1, 0.01, 0.001), name=learning_rate)'''
learning_rate = 0.1
```
此样例中，NNI 会从 (0.1, 0.01, 0.001) 中选择一个值赋给 learning_rate 变量。 第一行就是 NNI 的 Annotation，是 Python 中的一个字符串。 接下来的一行需要是赋值语句。 NNI 会根据 Annotation 行的信息，来给这一行的变量赋上相应的值。
......
docs/zh_CN/batchTuner.md → docs/zh_CN/BatchTuner.md
View file @ 611a45fc
# Batch Tuner
## Batch Tuner（批量调参器）
## Batch Tuner（批处理 Tuner）
Batch Tuner 能让用户简单的提供几组配置（如，超参选项的组合）。 当所有配置都执行完后，Experiment 即结束。 Batch Tuner 的[搜索空间](SearchSpaceSpec.md)只支持 `choice`。
......
docs/zh_CN/Blog/index.rst deleted 100644 → 0
View file @ 841d4677
######################
博客
######################
.. toctree::
:maxdepth: 2
超参优化的对比<HPOComparison>
神经网络结构搜索（NAS）的对比<NASComparison>
\ No newline at end of file
docs/zh_CN/bohbAdvisor.md → docs/zh_CN/BohbAdvisor.md
View file @ 611a45fc
......@@ -10,7 +10,7 @@ BOHB 依赖 HB（Hyperband）来决定每次跑多少组参数和每组参数分
### HB（Hyperband）
按照 Hyperband 的方式来选择每次跑的参数个数与分配多少资源（budget），并继续使用“连续减半（SuccessiveHalving）”策略，更多有关Hyperband算法的细节，请参考[NNI 中的 Hyperband](hyperbandAdvisor.md) 和 [Hyperband 的参考论文](https://arxiv.org/abs/1603.06560)。 下面的伪代码描述了这个过程。
按照 Hyperband 的方式来选择每次跑的参数个数与分配多少资源（budget），并继续使用“连续减半（SuccessiveHalving）”策略，更多有关Hyperband算法的细节，请参考[NNI 中的 Hyperband](HyperbandAdvisor.md) 和 [Hyperband 的参考论文](https://arxiv.org/abs/1603.06560)。 下面的伪代码描述了这个过程。
![](../img/bohb_1.png)
......
docs/zh_CN/Builtin_Tuner.md → docs/zh_CN/BuiltinTuner.md
View file @ 611a45fc
......@@ -2,7 +2,7 @@
NNI 提供了先进的调优算法，使用上也很简单。 下面是内置 Tuner 的简单介绍：
注意：点击 **Tuner 的名称**可跳转到算法的详细描述，点击**用法**可看到 Tuner 的安装要求、建议场景和使用样例等等。 [此文章](./Blog/HPOComparison.md)对比了不同 Tuner 在几个问题下的不同效果。
注意：点击 **Tuner 的名称**可跳转到算法的详细描述，点击**用法**可看到 Tuner 的安装要求、建议场景和使用样例等等。 [此文章](./CommunitySharings/HPOComparison.md)对比了不同 Tuner 在几个问题下的不同效果。
当前支持的 Tuner：
......
docs/zh_CN/Blog/NASComparison.md → docs/zh_CN/CommunitySharings/AutomlPracticeSharing/NasComparison.md
View file @ 611a45fc
......@@ -14,7 +14,7 @@
- NAO: <https://github.com/renqianluo/NAO>
## 实验描述
## 实验说明
为了避免算法仅仅在 **CIFAR-10** 数据集上过拟合，还对比了包括 Fashion-MNIST, CIFAR-100, OUI-Adience-Age, ImageNet-10-1 (ImageNet的子集) 和 ImageNet-10-2 (ImageNet 的另一个子集) 在内的其它 5 个数据集。 分别从 ImageNet 中抽取 10 种不同类别标签的子集，组成 ImageNet10-1 和 ImageNet10-2 数据集 。
......@@ -33,7 +33,7 @@
NAO 需要太多的计算资源，因此只使用提供 Pipeline 脚本的 NAO-WS。
对于 Autkeras，使用了 0.2.18 版本的代码, 因为这是开始实验时的最新版本。
对于 AutoKeras，使用了 0.2.18 版本的代码, 因为这是开始实验时的最新版本。
## NAS 结果对比
......@@ -54,13 +54,13 @@ NAO 需要太多的计算资源，因此只使用提供 Pipeline 脚本的 NAO-W
| --------- | ------------ |:----------------:|:----------------:|:--------------:|:-----------:|
| CIFAR- 10 | 88.56(best) | 96.13(best) | 97.11(best) | 97.17(average) | 96.47(best) |
对于 AutoKeras，由于其算法中的随机因素，它在所有数据集中的表现相对较差。
AutoKeras，由于其算法中的随机因素，它在所有数据集中的表现相对较差。
对于ENAS，ENAS（macro）在 OUI-Adience-Age 数据集中表现较好，并且 ENAS（micro）在 CIFAR-10 数据集中表现较好。
ENAS，ENAS（macro）在 OUI-Adience-Age 数据集中表现较好，并且 ENAS（micro）在 CIFAR-10 数据集中表现较好。
对于DARTS，在某些数据集上具有良好的结果，但在某些数据集中具有比较大的方差。 DARTS 三次实验中的差异在 OUI-Audience-Age 数据集上可达 5.37％（绝对值），在 ImageNet-10-1 数据集上可达4.36％（绝对值）。
对于 NAO-WS，它在 ImageNet-10-2 中显示良好，但在 OUI-Adience-Age 中表现非常差。
NAO-WS 在 ImageNet-10-2 中表现良好，但在 OUI-Adience-Age 中表现非常差。
## 参考文献
......
docs/zh_CN/Blog/HPOComparison.md → docs/zh_CN/CommunitySharings/NniPracticeSharing/HpoComparison.md
View file @ 611a45fc
......@@ -71,33 +71,33 @@
### 结果
| 算法 | 最好的损失值 | 最好的 5 次损失的平均值 | 最好的 10 次损失的平均 |
| ------------- | ------------ | ------------- | ------------- |
| Random Search | 0.418854 | 0.420352 | 0.421553 |
| Random Search | 0.417364 | 0.420024 | 0.420997 |
| Random Search | 0.417861 | 0.419744 | 0.420642 |
| Grid Search | 0.498166 | 0.498166 | 0.498166 |
| Evolution | 0.409887 | 0.409887 | 0.409887 |
| Evolution | 0.413620 | 0.413875 | 0.414067 |
| Evolution | 0.409887 | 0.409887 | 0.409887 |
| Anneal | 0.414877 | 0.417289 | 0.418281 |
| Anneal | 0.409887 | 0.409887 | 0.410118 |
| Anneal | 0.413683 | 0.416949 | 0.417537 |
| Metis | 0.416273 | 0.420411 | 0.422380 |
| Metis | 0.420262 | 0.423175 | 0.424816 |
| Metis | 0.421027 | 0.424172 | 0.425714 |
| TPE | 0.414478 | 0.414478 | 0.414478 |
| TPE | 0.415077 | 0.417986 | 0.418797 |
| TPE | 0.415077 | 0.417009 | 0.418053 |
| SMAC | **0.408386** | **0.408386** | **0.408386** |
| SMAC | 0.414012 | 0.414012 | 0.414012 |
| SMAC | **0.408386** | **0.408386** | **0.408386** |
| BOHB | 0.410464 | 0.415319 | 0.417755 |
| BOHB | 0.418995 | 0.420268 | 0.422604 |
| BOHB | 0.415149 | 0.418072 | 0.418932 |
| HyperBand | 0.414065 | 0.415222 | 0.417628 |
| HyperBand | 0.416807 | 0.417549 | 0.418828 |
| HyperBand | 0.415550 | 0.415977 | 0.417186 |
| 算法 | 最好的损失值 | 最好的 5 次损失的平均值 | 最好的 10 次损失的平均 |
| ------------------- | ------------ | ------------- | ------------- |
| Random Search（随机搜索） | 0.418854 | 0.420352 | 0.421553 |
| Random Search（随机搜索） | 0.417364 | 0.420024 | 0.420997 |
| Random Search（随机搜索） | 0.417861 | 0.419744 | 0.420642 |
| Grid Search（遍历搜索） | 0.498166 | 0.498166 | 0.498166 |
| Evolution | 0.409887 | 0.409887 | 0.409887 |
| Evolution | 0.413620 | 0.413875 | 0.414067 |
| Evolution | 0.409887 | 0.409887 | 0.409887 |
| Anneal（退火算法） | 0.414877 | 0.417289 | 0.418281 |
| Anneal（退火算法） | 0.409887 | 0.409887 | 0.410118 |
| Anneal（退火算法） | 0.413683 | 0.416949 | 0.417537 |
| Metis | 0.416273 | 0.420411 | 0.422380 |
| Metis | 0.420262 | 0.423175 | 0.424816 |
| Metis | 0.421027 | 0.424172 | 0.425714 |
| TPE | 0.414478 | 0.414478 | 0.414478 |
| TPE | 0.415077 | 0.417986 | 0.418797 |
| TPE | 0.415077 | 0.417009 | 0.418053 |
| SMAC | **0.408386** | **0.408386** | **0.408386** |
| SMAC | 0.414012 | 0.414012 | 0.414012 |
| SMAC | **0.408386** | **0.408386** | **0.408386** |
| BOHB | 0.410464 | 0.415319 | 0.417755 |
| BOHB | 0.418995 | 0.420268 | 0.422604 |
| BOHB | 0.415149 | 0.418072 | 0.418932 |
| HyperBand | 0.414065 | 0.415222 | 0.417628 |
| HyperBand | 0.416807 | 0.417549 | 0.418828 |
| HyperBand | 0.415550 | 0.415977 | 0.417186 |
Metis 算法因为其高斯计算过程的复杂度为 O(n^3) 而运行非常慢，因此仅执行了 300 次 Trial。
......@@ -188,14 +188,14 @@ IOPS 与在线处理能力有关，我们在实验中使用 IOPS 作为指标。
#### fillrandom 基准
| 模型 | 最高 IOPS（重复 1 次） | 最高 IOPS（重复 2 次） | 最高 IOPS（重复 3 次） |
| --------- | --------------- | --------------- | --------------- |
| Random | 449901 | 427620 | 477174 |
| Anneal | 461896 | 467150 | 437528 |
| Evolution | 436755 | 389956 | 389790 |
| TPE | 378346 | 482316 | 468989 |
| SMAC | 491067 | 490472 | **491136** |
| Metis | 444920 | 457060 | 454438 |
| 模型 | 最高 IOPS（重复 1 次） | 最高 IOPS（重复 2 次） | 最高 IOPS（重复 3 次） |
| ------------ | --------------- | --------------- | --------------- |
| Random | 449901 | 427620 | 477174 |
| Anneal（退火算法） | 461896 | 467150 | 437528 |
| Evolution | 436755 | 389956 | 389790 |
| TPE | 378346 | 482316 | 468989 |
| SMAC | 491067 | 490472 | **491136** |
| Metis | 444920 | 457060 | 454438 |
图：
......@@ -203,14 +203,14 @@ IOPS 与在线处理能力有关，我们在实验中使用 IOPS 作为指标。
#### readrandom 基准
| 模型 | 最高 IOPS（重复 1 次） | 最高 IOPS（重复 2 次） | 最高 IOPS（重复 3 次） |
| --------- | --------------- | --------------- | --------------- |
| Random | 2276157 | 2285301 | 2275142 |
| Anneal | 2286330 | 2282229 | 2284012 |
| Evolution | 2286524 | 2283673 | 2283558 |
| TPE | 2287366 | 2282865 | 2281891 |
| SMAC | 2270874 | 2284904 | 2282266 |
| Metis | **2287696** | 2283496 | 2277701 |
| 模型 | 最高 IOPS（重复 1 次） | 最高 IOPS（重复 2 次） | 最高 IOPS（重复 3 次） |
| ------------ | --------------- | --------------- | --------------- |
| Random | 2276157 | 2285301 | 2275142 |
| Anneal（退火算法） | 2286330 | 2282229 | 2284012 |
| Evolution | 2286524 | 2283673 | 2283558 |
| TPE | 2287366 | 2282865 | 2281891 |
| SMAC | 2270874 | 2284904 | 2282266 |
| Metis | **2287696** | 2283496 | 2277701 |
图：
......
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