Kubeflow en Producción · Lección 18
¿Qué automatiza Katib al ejecutar un 'Experiment' de búsqueda de hiperparámetros?
Lanza y coordina múltiples entrenamientos (Trials) con distintas combinaciones de hiperparámetros, recolectando las métricas de cada uno para identificar la combinación con mejor desempeño
Katib reemplaza por completo la necesidad de tener el código de entrenamiento del modelo real
Solo puede probar una única combinación de hiperparámetros en toda la vida del Experiment
Requiere que el usuario ejecute y compare manualmente cada combinación de hiperparámetros por separado
Kubeflow en Producción · Lección 18
Completa el código
Cada ejecución individual de entrenamiento dentro de un Experiment de Katib se llama
Revisa: se llama Trial.
Kubeflow en Producción · Lección 18
¿Por qué automatizar la búsqueda de hiperparámetros con Katib es más eficiente que un científico de datos probando manualmente combinaciones una por una y anotando los resultados?
Pista: probar manualmente docenas o cientos de combinaciones distintas, anotando cuidadosamente los resultados de cada una, sería extremadamente lento y propenso a errores de registro; Katib automatiza esa ejecución y comparación a mayor escala, sin intervención manual repetitiva.
✓
¡Lección completada!
Katib — ajuste automático de hiperparámetros
0
XP ganado
3
Vidas restantes