如何克服大规模超参数调优任务的管理复杂度问题？

2025-09-10

1.3 K

解决方案：应用SkyPilot的任务队列管理系统

背景：传统超参调优需要手动管理数百个实验，资源利用率低且容易出错。

Implementation steps
1. 在YAML配置中使用${env}语法定义可变参数，例如：run: python train.py --lr ${lr} --batch_size ${bs}
2. 准备参数CSV文件或通过Python API生成参数组合
3. 执行批量提交：sky jobs launch -c hp-tuning task.yaml --num-jobs 2000
management function
- real time monitoring::sky queue hp-tuning查看各任务状态
- 动态调节: The runtime can be accessed through thesky jobs cancel/cancel-all终止特定实验
- 结果收集：所有任务的日志和输出会统一存储在~/sky_jobs/hp-tuning/directory
Advanced Techniques
- 结合Optuna等调优库实现自适应参数采样
- set upresources.use_spot: true让非关键实验使用Spot实例
- pass (a bill or inspection etc)sky.job.storage_mounts挂载共享存储保存检查点

效果：在ImageNet调优案例中，2000个实验可在8小时内完成，相比传统方法提速4倍。