 Executar este tutorial como um notebook no Colab
(em inglês)
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Neste tutorial, demonstramos a otimização de vários objetivos do AI Platform Optimizer.
Objetivo
A meta é minimize a métrica de objetivo:
y1 = r*sin(theta)
e simultaneamente maximize a métrica de objetivo:
y2 = r*cos(theta)
que você avaliará no espaço do parâmetro:
rem [0,1],thetaem [0, pi/2]
Custos
Neste tutorial, há componentes faturáveis do Google Cloud:
- AI Platform Training
- Cloud Storage
Saiba mais sobre os preços do AI Platform Training e os preços do Cloud Storage e use a calculadora de preços para gerar uma estimativa de custo com base no uso previsto.
Pacotes de instalação e dependências do PIP
Instale outras dependências não instaladas no ambiente do notebook.
- Use a versão principal do GA mais recente do framework.
! pip install -U google-api-python-client
! pip install -U google-cloud
! pip install -U google-cloud-storage
! pip install -U requests
! pip install -U matplotlib
# Restart the kernel after pip installs
import IPython
app = IPython.Application.instance()
app.kernel.do_shutdown(True)
Configurar seu projeto do Google Cloud
As seguintes etapas são necessárias, independentemente de seu ambiente de notebook.
Se estiver sendo executado localmente na sua própria máquina, você precisará instalar o SDK do Google Cloud.
Insira o ID do projeto na célula abaixo. Em seguida, execute a célula para garantir que o SDK do Cloud use o projeto certo para todos os comandos neste notebook.
Observação: o Jupyter executa linhas com prefixo ! como comandos shell e interpola variáveis Python com prefixo com $ nesses comandos.
PROJECT_ID = "[project-id]" #@param {type:"string"}
! gcloud config set project $PROJECT_ID
Autenticar sua conta do Google Cloud
Se você estiver usando notebooks do AI Platform, seu ambiente já estará autenticado. Ignore estas etapas.
import sys
# If you are running this notebook in Colab, run this cell and follow the
# instructions to authenticate your Google Cloud account. This provides access
# to your Cloud Storage bucket and lets you submit training jobs and prediction
# requests.
if 'google.colab' in sys.modules:
from google.colab import auth as google_auth
google_auth.authenticate_user()
# If you are running this tutorial in a notebook locally, replace the string
# below with the path to your service account key and run this cell to
# authenticate your Google Cloud account.
else:
%env GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS your_path_to_credentials.json
# Log in to your account on Google Cloud
!gcloud auth login
Importar bibliotecas
import json
import time
import datetime
from googleapiclient import errors
Tutorial
Configuração
Nesta seção, definimos alguns parâmetros e métodos util para chamar APIs AI Platform Optimizer. Preencha as informações a seguir para começar.
# Update to your username
USER = '[user-id]' #@param {type: 'string'}
# These will be automatically filled in.
STUDY_ID = '{}_study_{}'.format(USER, datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')) #@param {type: 'string'}
REGION = 'us-central1'
def study_parent():
return 'projects/{}/locations/{}'.format(PROJECT_ID, REGION)
def study_name(study_id):
return 'projects/{}/locations/{}/studies/{}'.format(PROJECT_ID, REGION, study_id)
def trial_parent(study_id):
return study_name(study_id)
def trial_name(study_id, trial_id):
return 'projects/{}/locations/{}/studies/{}/trials/{}'.format(PROJECT_ID, REGION,
study_id, trial_id)
def operation_name(operation_id):
return 'projects/{}/locations/{}/operations/{}'.format(PROJECT_ID, REGION, operation_id)
print('USER: {}'.format(USER))
print('PROJECT_ID: {}'.format(PROJECT_ID))
print('REGION: {}'.format(REGION))
print('STUDY_ID: {}'.format(STUDY_ID))
Criar o cliente da API
A célula a seguir cria o cliente da API gerado automaticamente usando o serviço de descoberta da API do Google. O esquema da API de formato JSON é hospedado em um bucket do Cloud Storage.
from google.cloud import storage
from googleapiclient import discovery
_OPTIMIZER_API_DOCUMENT_BUCKET = 'caip-optimizer-public'
_OPTIMIZER_API_DOCUMENT_FILE = 'api/ml_public_google_rest_v1.json'
def read_api_document():
client = storage.Client(PROJECT_ID)
bucket = client.get_bucket(_OPTIMIZER_API_DOCUMENT_BUCKET)
blob = bucket.get_blob(_OPTIMIZER_API_DOCUMENT_FILE)
return blob.download_as_string()
ml = discovery.build_from_document(service=read_api_document())
print('Successfully built the client.')
Criar a configuração do estudo
Veja a seguir um exemplo de configuração de estudo, criado como um dicionário hierárquico do Python. Ele já está preenchido. Execute a célula para configurar o estudo.
# Parameter Configuration
param_r = {
'parameter': 'r',
'type' : 'DOUBLE',
'double_value_spec' : {
'min_value' : 0,
'max_value' : 1
}
}
param_theta = {
'parameter': 'theta',
'type' : 'DOUBLE',
'double_value_spec' : {
'min_value' : 0,
'max_value' : 1.57
}
}
# Objective Metrics
metric_y1 = {
'metric' : 'y1',
'goal' : 'MINIMIZE'
}
metric_y2 = {
'metric' : 'y2',
'goal' : 'MAXIMIZE'
}
# Put it all together in a study configuration
study_config = {
'algorithm' : 'ALGORITHM_UNSPECIFIED', # Let the service choose the `default` algorithm.
'parameters' : [param_r, param_theta,],
'metrics' : [metric_y1, metric_y2,],
}
study = {'study_config': study_config}
print(json.dumps(study, indent=2, sort_keys=True))
Criar o estudo
Em seguida, crie o estudo, que será executado posteriormente para otimizar os dois objetivos.
# Creates a study
req = ml.projects().locations().studies().create(
parent=study_parent(), studyId=STUDY_ID, body=study)
try :
print(req.execute())
except errors.HttpError as e:
if e.resp.status == 409:
print('Study already existed.')
else:
raise e
Funções de avaliação de métricas
Em seguida, defina algumas funções para avaliar as métricas dos dois objetivos.
import math
# r * sin(theta)
def Metric1Evaluation(r, theta):
"""Evaluate the first metric on the trial."""
return r * math.sin(theta)
# r * cose(theta)
def Metric2Evaluation(r, theta):
"""Evaluate the second metric on the trial."""
return r * math.cos(theta)
def CreateMeasurement(trial_id, r, theta):
print(("=========== Start Trial: [{0}] =============").format(trial_id))
# Evaluate both objective metrics for this trial
y1 = Metric1Evaluation(r, theta)
y2 = Metric2Evaluation(r, theta)
print('[r = {0}, theta = {1}] => y1 = r*sin(theta) = {2}, y2 = r*cos(theta) = {3}'.format(r, theta, y1, y2))
metric1 = {'metric': 'y1', 'value': y1}
metric2 = {'metric': 'y2', 'value': y2}
# Return the results for this trial
measurement = {'step_count': 1, 'metrics': [metric1, metric2,]}
return measurement
Definir parâmetros de configuração para executar testes
client_id: o identificador do cliente que está solicitando a sugestão. Se vários SuggestTrialsRequests tiverem o mesmo client_id, o serviço retornará o teste sugerido idêntico se o teste for PENDING e fornecerá um novo teste se o último teste sugerido tiver sido concluído.
suggestion_count_per_request: o número de sugestões (testes) solicitadas em uma única solicitação.
max_trial_id_to_stop: o número de testes a serem explorados antes de serem interrompidos. Ele é definido como 4 para reduzir o tempo de execução do código. Portanto, não espere a convergência. Para a convergência, provavelmente seria cerca de 20 (uma boa regra geral é multiplicar a dimensão total por 10).
client_id = 'client1' #@param {type: 'string'}
suggestion_count_per_request = 5 #@param {type: 'integer'}
max_trial_id_to_stop = 50 #@param {type: 'integer'}
print('client_id: {}'.format(client_id))
print('suggestion_count_per_request: {}'.format(suggestion_count_per_request))
print('max_trial_id_to_stop: {}'.format(max_trial_id_to_stop))
Executar testes do AI Platform Optimizer
Execute os testes.
trial_id = 0
while trial_id < max_trial_id_to_stop:
# Requests trials.
resp = ml.projects().locations().studies().trials().suggest(
parent=trial_parent(STUDY_ID),
body={'client_id': client_id, 'suggestion_count': suggestion_count_per_request}).execute()
op_id = resp['name'].split('/')[-1]
# Polls the suggestion long-running operations.
get_op = ml.projects().locations().operations().get(name=operation_name(op_id))
while True:
operation = get_op.execute()
if 'done' in operation and operation['done']:
break
time.sleep(1)
for suggested_trial in get_op.execute()['response']['trials']:
trial_id = int(suggested_trial['name'].split('/')[-1])
# Featches the suggested trials.
trial = ml.projects().locations().studies().trials().get(name=trial_name(STUDY_ID, trial_id)).execute()
if trial['state'] in ['COMPLETED', 'INFEASIBLE']:
continue
# Parses the suggested parameters.
params = {}
for param in trial['parameters']:
if param['parameter'] == 'r':
r = param['floatValue']
elif param['parameter'] == 'theta':
theta = param['floatValue']
# Evaluates trials and reports measurement.
ml.projects().locations().studies().trials().addMeasurement(
name=trial_name(STUDY_ID, trial_id),
body={'measurement': CreateMeasurement(trial_id, r, theta)}).execute()
# Completes the trial.
ml.projects().locations().studies().trials().complete(
name=trial_name(STUDY_ID, trial_id)).execute()
[EXPERIMENTAL] Visualizar o resultado
Nesta seção, fornecemos um módulo para visualizar os testes do estudo acima.
max_trials_to_annotate = 20
import matplotlib.pyplot as plt
trial_ids = []
y1 = []
y2 = []
resp = ml.projects().locations().studies().trials().list(parent=trial_parent(STUDY_ID)).execute()
for trial in resp['trials']:
if 'finalMeasurement' in trial:
trial_ids.append(int(trial['name'].split('/')[-1]))
metrics = trial['finalMeasurement']['metrics']
try:
y1.append([m for m in metrics if m['metric'] == "y1"][0]['value'])
y2.append([m for m in metrics if m['metric'] == "y2"][0]['value'])
except:
pass
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(y1, y2)
plt.xlabel("y1=r*sin(theta)")
plt.ylabel("y2=r*cos(theta)");
for i, trial_id in enumerate(trial_ids):
# Only annotates the last `max_trials_to_annotate` trials
if i > len(trial_ids) - max_trials_to_annotate:
try:
ax.annotate(trial_id, (y1[i], y2[i]))
except:
pass
plt.gcf().set_size_inches((16, 16))
Limpeza
Para limpar todos os recursos do Google Cloud usados neste projeto, exclua o projeto do Google Cloud usado no tutorial.