开源 Vizier：用于可靠且灵活黑箱优化的分布式基础设施与 API
机器学习
2023-01-12 v2 分布式、并行与集群计算
机器学习
摘要
Vizier 是 Google 内部事实上的黑箱与超参数优化服务，已对 Google 一些最大的产品和研究工作进行了优化。为了在以数千用户关键系统调优的规模上运行，Google Vizier 解决了在提供多种不同特性的同时保持完全容错的关键设计挑战。在本文中，我们介绍开源（OSS）Vizier，这是一个基于 Google 内部 Vizier 基础设施与框架的、用于黑箱优化与研究的独立 Python 接口。OSS Vizier 提供了一个能够定义并求解多种优化问题的 API，包括多度量、早停、迁移学习和条件搜索。此外，它被设计为一个保证可靠性并允许用户目标函数多次并行评估的分布式系统。灵活的基于 RPC 的基础设施允许用户从任何语言编写的程序中访问 OSS Vizier。OSS Vizier 还提供了一个后端（“Pythia”）API，使算法作者能够将新算法接入 OSS Vizier 核心系统。OSS Vizier 可在 https://github.com/google/vizier 获取。
引用
@article{arxiv.2207.13676,
title = {Open Source Vizier: Distributed Infrastructure and API for Reliable and Flexible Blackbox Optimization},
author = {Xingyou Song and Sagi Perel and Chansoo Lee and Greg Kochanski and Daniel Golovin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.13676},
year = {2023}
}
备注
Published as a conference paper for the systems track at the 1st International Conference on Automated Machine Learning (AutoML-Conf 2022). Code can be found at https://github.com/google/vizier