探索未来的利器：开源Vizier — 可靠而灵活的黑盒优化框架

在机器学习和人工智能领域，优化工作是至关重要的一步，尤其是对那些复杂的黑盒优化问题。这就是Vizier，一个由Google研发，并已开源的黑盒优化服务，它以强大的性能和易用性著称。现在，让我们一起深入了解这个Python实现的开源版Vizier。

1、项目介绍

开源Vizier（OSS Vizier）是一个基于Python的服务，用于黑盒优化和研究。它的设计灵感来源于Google的内部工具Vizier，它旨在处理大规模的超参数调优任务。OSS Vizier提供了分布式客户端-服务器系统，确保在优化过程中可靠且灵活。

2、项目技术分析

OSS Vizier的核心是一个名为GAUSSIAN_PROCESS_BANDIT的算法，支持多种搜索空间类型，包括浮点型、整型、离散型和分类型参数。其API分为三大部分：

• 用户API：供研究人员使用，可以轻松地优化目标函数并设置分布式多客户端环境。
• 开发者API：为算法开发人员提供抽象和工具，以便于创建新的优化算法进行研究和服务部署。
• 基准测试API：包含了大量基准测试用例，可用于比较和评估不同优化算法的性能。

此外，OSS Vizier还支持TensorFlow Probability和Flax，以及PyGlove库，以实现更大规模的进化实验和程序搜索。

3、项目及技术应用场景

无论你是机器学习工程师还是数据科学家，以下场景都可以受益于OSS Vizier：

• 超参数调优：自动调整模型的参数以提高性能。
• 研究新算法：利用现成的基础设施快速验证和比较新的优化策略。
• 大规模实验：分布式架构使执行大量并发实验成为可能。
• 自动化工程：在软件配置或硬件配置中寻找最佳组合。

4、项目特点

• 可靠性与灵活性：OSS Vizier采用分布式系统，保证了在大规模实验中的稳定性和可扩展性。
• 全面的API：覆盖从基础调优到算法开发再到基准测试的各种需求。
• 集成社区资源：兼容TensorFlow、JAX等流行库，以及NASBENCH-201等基准测试集。
• 易于使用：通过简单的Python代码即可启动优化过程，如上面的基本示例所示。

引用OSS Vizier

如果你在研究或项目中使用了OSS Vizier，请考虑引用以下两篇论文：

@inproceedings{oss_vizier,
  author    = {Xingyou Song and
               Sagi Perel and
               Chansoo Lee and
               Greg Kochanski and
               Daniel Golovin},
  title     = {Open Source Vizier: Distributed Infrastructure and API for Reliable and Flexible Black-box Optimization},
  booktitle = {Automated Machine Learning Conference, Systems Track (AutoML-Conf Systems)},
  year      = {2022},
}
@inproceedings{google_vizier,
  author    = {Daniel Golovin and
               Benjamin Solnik and
               Subhodeep Moitra and
               Greg Kochanski and
               John Karro and
               D. Sculley},
  title     = {Google Vizier: {A} Service for Black-Box Optimization},
  booktitle = {Proceedings of the 23rd {ACM} {SIGKDD} International Conference on
               Knowledge Discovery and Data Mining, Halifax, NS, Canada, August 13
               - 17, 2017},
  pages     = {1487--1495},
  publisher = {{ACM}},
  year      = {2017},
  url       = {https://doi.org/10.1145/3097983.3098043},
  doi       = {10.1145/3097983.3098043},
}

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