Open Source Vizier: 可靠灵活的黑盒优化工具

Open Source Vizier (OSS Vizier) 是一个强大的 Python 工具,用于黑盒优化和相关研究。它的起源可以追溯到 Google Vizier,后者是最早设计用于大规模超参数调优的服务之一。OSS Vizier 继承了这一优秀传统,并将其发展成为一个开源的、功能丰富的优化框架。

核心功能与特点

OSS Vizier 的核心是一个分布式的客户端-服务器系统,这使得它能够高效地处理大规模优化任务。它提供了三个主要的 API:

用户 API: 允许用户优化他们的黑盒目标函数,并可选择设置服务器以支持分布式多客户端场景。
开发者 API: 为实现新的优化算法提供了抽象和工具,支持研究和在服务中托管新算法。
基准测试 API: 包含了广泛的目标函数集合和方法,用于对比和评估不同的优化算法。

除此之外,OSS Vizier 还提供了高级 API,支持使用 TensorFlow Probability 和 Flax 编写贝叶斯优化算法,以及利用 PyGlove 进行大规模进化实验和程序搜索。

OSS Vizier 的分布式客户端-服务器系统

使用示例

下面是一个简单的示例,展示了如何使用 OSS Vizier 来优化一个简单的目标函数:

from vizier.service import clients
from vizier.service import pyvizier as vz

# 定义要最大化的目标函数
def evaluate(w: float, x: int, y: float, z: str) -> float:
  return w**2 - y**2 + x * ord(z)

# 设置算法、搜索空间和度量
study_config = vz.StudyConfig(algorithm='DEFAULT')
study_config.search_space.root.add_float_param('w', 0.0, 5.0)
study_config.search_space.root.add_int_param('x', -2, 2)
study_config.search_space.root.add_discrete_param('y', [0.3, 7.2])
study_config.search_space.root.add_categorical_param('z', ['a', 'g', 'k'])
study_config.metric_information.append(vz.MetricInformation('metric_name', goal=vz.ObjectiveMetricGoal.MAXIMIZE))

# 设置客户端并开始优化
study = clients.Study.from_study_config(study_config, owner='my_name', study_id='example')
for i in range(10):
  suggestions = study.suggest(count=2)
  for suggestion in suggestions:
    params = suggestion.parameters
    objective = evaluate(params['w'], params['x'], params['y'], params['z'])
    suggestion.complete(vz.Measurement({'metric_name': objective}))

这个例子展示了 OSS Vizier 如何处理不同类型的参数（浮点数、整数、离散值和分类值）,以及如何设置优化目标和进行迭代优化。

安装指南

OSS Vizier 提供了多种安装选项,以满足不同的需求:

快速启动: 使用最新的基于 JAX 的贝叶斯优化器:

pip install google-vizier[jax]


2. **最小安装**: 仅安装核心服务和客户端 API:

pip install google-vizier


3. **完整安装**: 支持所有算法和基准测试:

pip install google-vizier[all]


4. **特定功能安装**: 安装特定部分 "X":

pip install google-vizier[X]

   其中 X 可以是 jax、tf、algorithms、benchmarks 或 test。

值得注意的是,OSS Vizier 要求 Python 3.10+ 版本,而仅客户端的包则需要 Python 3.8+。

### 应用领域与影响

OSS Vizier 在多个领域都有广泛的应用,包括但不限于:

1. **机器学习**: 用于自动化超参数调优,提高模型性能。

2. **工程优化**: 在复杂系统设计中寻找最优参数配置。

3. **科学研究**: 协助实验设计和参数探索。

4. **算法研究**: 为优化算法的开发和测试提供平台。

项目团队积极跟踪 OSS Vizier 的应用案例和媒体关注,这不仅展示了工具的实际价值,也为进一步改进提供了宝贵的反馈。

### 总结

Open Source Vizier 是一个功能强大、灵活多样的黑盒优化工具,它为研究人员和工程师提供了一个可靠的平台,用于解决各种复杂的优化问题。通过提供全面的 API、丰富的算法选择以及强大的分布式计算能力,OSS Vizier 正在推动优化技术的边界,为各个领域的创新做出贡献。无论是在学术研究还是工业应用中,OSS Vizier 都展现出了巨大的潜力,成为了黑盒优化领域的重要工具。