AutoML工作原理

AutoML的工作机制如下图。

设定超参数的值域、搜索算法和停止条件后，AutoML将其作为一次实验（experiment）传入后端处理。

1. 实验根据配置的算法生成超参组合，每个超参组合对应一个Trial。

   说明

   可设置多个Trial并发，提升速度，但单位时间耗费的资源也会增多。

2. 每个Trial对应一组超参组合和一个或多个计算任务。任务可以是DLC任务（使用通用计算资源和灵骏智算资源）或MaxCompute任务（使用MaxCompute计算资源），分别遵循对应服务的计费、配置和使用逻辑。

3. 启动Trial后，AutoML循环查看任务指标。

4. 当实验触发停止条件（如最大搜索次数、算法停止条件或所有组合计算完毕），实验停止。

5. 返回结果。结果可以是超参组合或每个Trial的最佳模型（需设置模型存储路径），同时可在日志数据中查看。

根据上述原理，启动实验前需要配置实验基本配置、Trial配置、DLC/MaxCompute任务配置和超参搜索配置。