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调优实验

调整实验并编辑实验的执行细节，然后在本地或远程机器上执行调整后的实验。

调整实验并远程执行：​

  1. 定位实验。从仪表板或主项目页面打开实验的项目页面。

    • 在仪表板上，
      • 从最近的实验中点击一个实验
      • 在最近的项目中 > 点击项目卡片 > 点击实验
      • 在最近的项目中 > 点击 查看全部 > 点击项目卡片 > 点击实验
    • 在项目页面上，点击项目卡片，或点击所有项目卡片>点击实验

  2. 克隆实验。在实验表中：

    1. Click Clone, and a Clone experiment box will pop up.
    2. In the Project textbox, select or create a project. To search for another project, start typing the project name. To create a new project, type new experiment name and click Create New.
    3. Enter an optional description.
    4. Click CLONE.

    克隆实验的状态现在是草稿。

  3. 编辑实验。请参阅修改实验。

  4. 将实验加入队列以执行。右键点击实验 > 加入队列 > 选择一个队列 > 加入队列。

    实验的状态变为Pending。当分配给队列的工作人员获取任务（实验）时，状态变为Running。现在可以跟踪实验并可视化其结果。

修改实验​

状态为草稿的实验是可编辑的（参见用户属性例外）。在ClearML Web UI中，可以编辑以下任何内容

note

用户参数在任何实验中都是可编辑的，除了状态为已发布（只读）的实验。

执行详情​

源代码​

通过更改以下任何一项来修改代码执行：

  • 仓库、提交（通过ID、标签名选择，或选择分支中的最后一次提交）、脚本、工作目录和/或二进制文件。
  • 要安装的Python包及其版本 - 编辑包列表，或清除它以让ClearML代理不安装任何包或使用现有的requirements.txt文件。如果实验基于一次运行，其中使用的包最终与最初指定的不同，您可以轻松或重置包到最初记录的值（"Original Pip"）。
  • 未提交的更改 - 编辑或全部清除。

要修改源代码，请将鼠标悬停在执行选项卡中的相关部分上，以访问编辑、清除/丢弃和/或重置功能。

基础 Docker 镜像​

选择一个预配置的Docker，ClearML Agent将使用它来远程执行此实验（参见构建Docker容器）。

添加、更改或删除基础Docker镜像：

  • 在执行 > 代理配置 > 基础Docker镜像 > 悬停 > 编辑 > 输入基础Docker镜像。
important

为了让ClearML代理在容器中执行任务，代理必须在Docker模式下运行：

clearml-agent daemon --queue <execution_queue_to_pull_from> --docker [optional default docker image to use]

欲了解更多信息，请参阅Docker Mode。

输出目的地​

为模型检查点（快照）和其他工件设置输出目的地。支持的示例目的地类型和指定位置的格式包括：

  • 一个共享文件夹：/mnt/share/folder
  • S3: s3://bucket/folder
  • 非AWS S3类似服务（例如MinIO）：s3://host_addr:port/bucket
  • Google Cloud Storage: gs://bucket-name/folder
  • Azure 存储: azure://<account name>.blob.core.windows.net/path/to/file

要添加、更改或删除工件输出目的地：

  • 在执行 > 输出 > 目的地 > 悬停 > 编辑 > 编辑 > 保存。
Set Output Destination for Artifacts

同时设置代码中工件的输出目的地（参见Task.init方法的output_uri参数），以及所有实验的ClearML配置文件中的输出目的地（参见ClearML配置参考页面上的default_output_uri）。

配置​

超参数​

添加、更改或删除超参数，这些超参数在ClearML Web UI中按以下部分组织：

  • 参数 - 自动记录的参数解析器参数（例如 argparse, click, hydra）。

  • TF_DEFINE - TensorFlow 定义（来自代码，TF_DEFINEs 自动记录）。

  • 通用 - 参数字典（来自代码，通过调用Task.connect()连接到任务）。

  • 环境变量 - 如果变量列在CLEARML_LOG_ENVIRONMENT环境变量或clearml.conf文件的sdk.development.log_os_environments字段中，则会被跟踪（参见此FAQ）。

  • 自定义命名的参数组（请参阅Task.connect中的name参数）。

添加、更改或删除超参数：

  • 在配置标签中> 超参数 > 参数组 > 悬停 > 点击编辑 > 添加、更改或删除键和/或值 > 点击保存。

用户属性​

用户属性允许以键值对格式存储任何描述性信息。它们在任何实验中都是可编辑的，除了状态为已发布（只读）的实验。

添加、更改或删除用户属性：

  • 在配置 > 用户属性 > 属性 > 悬停 > 点击 编辑 > 添加、更改或删除键和/或值 > 点击 保存。

配置对象​

要添加、更改或删除任务模型配置：

  • 在配置 > 配置对象 > 对象名称 > 悬停 > 编辑 或 清除（如果配置不为空）。

工件​

初始权重输入模型​

编辑模型配置和标签枚举，为同一项目或任何其他项目选择不同的初始输入权重模型，或删除模型。

note

模型在MODELS标签页中可编辑，而不是在EXPERIMENTS标签页中。点击模型名称的超链接会在MODELS标签页中显示该模型。

选择不同的模型：

  1. 在ARTIFACTS > 输入模型 > 悬停并点击编辑。
  2. 如果模型与实验相关联，请点击 Edit Pencil。
  3. 在选择模型对话框中，从当前项目或任何其他项目中选择一个模型。

编辑模型的配置或标签枚举：

  1. 点击模型名称的超链接。模型详细信息将显示在MODELS标签中。

  2. 编辑模型配置或标签枚举：

    • 模型配置 - 在NETWORK标签中> 悬停并点击EDIT。> 点击EDIT或CLEAR（以移除配置）。

      用户还可以搜索配置（将鼠标悬停在配置文本框上，搜索框会出现）并将配置复制到剪贴板（悬停并点击Copy Clipboard）。

    • 标签枚举 - 在LABELS标签页> 悬停并点击EDIT> 添加、更改或删除标签枚举键值对。

从实验中移除模型：

  • 悬停并点击编辑 > 点击Trash