paulknysh/blackbox

해결하는 문제

계산 비용이 큰 평가가 필요한 '블랙박스' 함수의 전역 최소값을 찾는 방법을 제공합니다. 예를 들어 신경망 하이퍼파라미터 조정이나 복잡한 시뮬레이션에 사용되는 함수들입니다.

작동 방식

이 모듈은 타겟 함수, 정의된 탐색 영역(파라미터 범위), 그리고 함수 호출에 대한 총 예산을 입력받습니다. 함수 호출을 배치로 나누어 멀티코어 CPU 또는 클러스터에서 병렬로 평가함으로써 탐색을 최적화합니다. 사용자는 기본 multiprocessing.Pool을 사용하거나 Dask나 ipyparallel과 같은 사용자 정의 병렬 엔진을 제공할 수 있습니다.

대상 사용자

하위 수학적 함수가 불명확하거나 너무 복잡하여 도출할 수 없는 시간이 오래 걸리는 프로세스의 파라미터 최적화가 필요한 개발자 및 연구자입니다.

주요 특징

• 병렬 실행: 함수 평가를 배치로 나누어 멀티코어 CPU 및 클러스터에 확장 가능.
• 유연한 실행: 사용자 정의 병렬 엔진(예: Dask, ipyparallel, pathos)을 콜러블 실행 엔진을 통해 지원.
• 최소한의 API: 최적화를 시작하려면 함수, 탐색 영역, 예산만 있으면 됩니다.