BOB半岛体育Optuna这个备受欢迎的超参数优化框架在近期发布了其第四个主要版本。自2018年首次亮相以来，Optuna不断发展，现已成为机器学习领域的重要工具。其用户社区持续壮大，目前已达到以下里程碑：
Artifact Store是一个专门用于管理优化过程中生成文件的功能。它可以有效处理：
JournalStorage是一种基于操作日志的新型存储方式，它简化了自定义存储后端的实现。其中，JournalFileBackend支持多种文件系统，包括NFS，可以实现跨节点的分布式优化。这对于难以设置传统数据库服务器的环境尤其有用。
为解决超参数过拟合问题，Optuna引入了新的Terminator算法。它可以在超参数过拟合之前终止优化过程，或者帮助用户可视化过拟合开始的时间点。新版本引入了预期最小模型遗憾（EMMR）算法，以支持更广泛的用例。
多目标优化在机器学习中扮演着越来越重要的角色。例如，在翻译任务中BOB半岛体育，我们可能需要同时优化翻译质量（如BLEU分数）和响应速度。这种情况下，多目标优化比单目标优化更为复杂，通常需要更多的试验来探索不同目标之间的权衡。
在之前版本的TPESampler在处理大量试验时存在性能瓶颈，限制了其在大规模多目标优化中的应用BOB半岛体育。
TPESampler基于树形Pareto估计（TPE）算法。在多目标优化中，它的工作流程如下：
这种方法允许算法在探索（寻找新的有希望的区域）和利用（优化已知的好区域）之间取得平衡。
在这个例子中，定义了一个具有两个目标的优化问题。TPESampler被用作采样器，study被设置为最小化两个目标。
虽然NSGAIISampler是Optuna中默认的多目标优化采样器，但TPESampler在某些情况下可能更为有效：
选择合适的采样器还应该基于具体问题和计算资源。可以尝试两种采样器，比较它们在特定问题上的性能。
Optuna 4.0通过引入新功能和优化现有算法，大幅提升了其在复杂优化任务和多样化计算环境中的适用性BOB半岛体育。特别是多目标TPESampler的性能提升BOB半岛体育，为处理更复杂的优化问题铺平了道路BOB半岛体育。
TPESampler的显著加速使得Optuna能够更有效地处理大规模多目标优化问题。这一改进对于需要同时优化多个目标的复杂机器学习任务（如大型语言模型的训练）具有重要意义。
研发团队鼓励用户尝试新版本的多目标TPESampler，并欢迎社区参与到Optuna的持续发展中来。通过社区的反馈和贡献，Optuna有望在未来版本中提供更强大、更灵活的超参数优化解决方案。
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