AutoML工作原理

AutoML的工作机制如下图。

您设定好超参数的值域、搜索算法和停止条件配置后，AutoML将其作为一次实验（experiment）传入到后端进行处理。

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

   您可以设置多个Trials并发，以提升速度，但是单位时间耗费的资源也会增多。

2. 每个Trial除了对应一组超参组合外，还会对应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），也可以是MaxCompute任务（使用MaxCompute计算资源），分别遵循对应服务的逻辑（计费、配置、使用）。

3. 启动试验后，AutoML会循环查看任务指标。

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

5. 返回结果。结果可以是超参组合或者每个Trial的最佳模型（您需要设置模型存储路径），同时您可以在日志数据中查看。

根据上述AutoML工作原理，您启动实验前需要配置几类参数，包括实验基本配置、Trial配置、DLC/MaxCompute任务配置和超参搜索配置。