EVO X

6. Fehlerbehebung und Optimierung

6. Fehlerbehebung und Optimierung

Bei der Verwendung von EvoX können Sie auf Probleme stoßen oder Ihre Algorithmen feinabstimmen wollen. Dieses Kapitel beschreibt häufige Probleme und Lösungen sowie Debugging-Strategien und Tipps zur Leistungsoptimierung, um Ihnen bei der Problemlösung und Optimierung Ihrer Erfahrung zu helfen.

6.1 Häufige Probleme und Lösungen

Hier sind einige häufig auftretende Probleme und wie Sie diese beheben können:

(1) Installations- oder Importfehler:

  • Symptom: Fehler beim Ausführen von import evox.
  • Lösung:
    • Installation überprüfen: Führen Sie pip show evox aus, um dies zu verifizieren. Wenn es nicht installiert ist, überprüfen Sie Ihre virtuelle Umgebung und installieren Sie erneut.
    • Fehlende Abhängigkeiten: Wenn Sie ModuleNotFoundError: No module named 'torch' sehen, installieren Sie PyTorch wie in Kapitel 2 beschrieben.
    • CUDA-Inkompatibilität: Stellen Sie sicher, dass Ihre PyTorch-Version mit Ihren installierten CUDA-Treibern übereinstimmt.

(2) GPU wird nicht verwendet:

  • Symptom: EvoX läuft auf der CPU statt auf der GPU.
  • Lösung:
    • Überprüfen Sie mit torch.cuda.is_available(). Wenn False, installieren Sie ein GPU-kompatibles PyTorch neu und überprüfen Sie die CUDA-Installation.
    • Wenn True, aber EvoX trotzdem die CPU verwendet, stellen Sie sicher, dass Ihre Tensoren auf die GPU verschoben werden (siehe Kapitel 3 für die Konfiguration).

(3) Speicherüberlauf (RAM/VRAM):

  • Symptom: Sie sehen OutOfMemoryError.
  • Lösung:
    • Reduzieren Sie die Populationsgröße, Problemdimension oder Evaluierungshäufigkeit.
    • Verwenden Sie float16 (halbe Präzision) oder teilen Sie die Batch-Evaluierung auf.
    • Deaktivieren Sie Debug-/deterministische Modi in PyTorch.
    • Speichern Sie nur Statistiken statt vollständiger Pareto-Fronten (für Mehrzieloptimierung).
    • Ein Hardware-Upgrade ist die ultimative Lösung für Speicherengpässe.

(4) Konvergenzstagnation:

  • Symptom: Der Algorithmus bleibt in einem lokalen Optimum stecken.
  • Lösung:
    • Erhöhen Sie die Populationsdiversität (z.B. höhere Mutationsrate).
    • Probieren Sie verschiedene Algorithmen oder Parameter aus.
    • Stellen Sie sicher, dass die Zielfunktion gut definiert ist (nicht zu verrauscht oder flach).
    • Führen Sie mehrere Versuche durch und wählen Sie den besten – EvoX macht parallele Durchläufe einfach.

(5) Schlechte Optimierungsergebnisse:

  • Symptom: Die Endergebnisse liegen unter den Erwartungen.
  • Lösung:
    • Problemdefinition überprüfen: Stellen Sie sicher, dass die Fitness korrekt berechnet wird (z.B. Vorzeichen, Skalierung).
    • Algorithmus-Eignung: Probieren Sie andere aus oder stimmen Sie Hyperparameter ab.
    • Konvergenzkurven verwenden:
      • Frühes Abflachen -> vorzeitige Konvergenz.
      • Oszillierend -> zu hohe Zufälligkeit.
    • Passen Sie die Algorithmuseinstellungen an und analysieren Sie das Verhalten über die Zeit.

(6) Backend-Konflikte (JAX vs PyTorch):

  • Symptom: Versehentlich die JAX-Version von EvoX installiert, während PyTorch-Beispiele verwendet werden.
  • Lösung: Das Standard-pip install evox gibt Ihnen die PyTorch-Version. Wenn Sie eine JAX-Version installiert haben, installieren Sie gemäß den PyTorch-Anweisungen neu (siehe Kapitel 2). JAX-Funktionen sind separat dokumentiert.

(7) Versionskonflikt:

  • Symptom: API-Aufrufe stimmen nicht mit der installierten Version überein.
  • Lösung:
    • EvoX-Updates können Methodennamen ändern (z.B. ask/tell -> step).
    • Verwenden Sie die neueste stabile Version und beziehen Sie sich auf deren Dokumentation.
    • Passen Sie den Code an Ihre EvoX-Version an oder erwägen Sie ein Upgrade.

6.2 Debugging-Tipps

Das Debugging evolutionärer Algorithmen kann aufgrund ihrer stochastischen Natur schwierig sein. Hier sind praktische Tipps:

(1) Tests im kleinen Maßstab verwenden:

  • Reduzieren Sie die Populationsgröße und Iterationsanzahl, um das Debugging zu vereinfachen.
  • Beispiel: pop_size=5, iterations=20.
  • Erleichtert die Verfolgung des Populationsverhaltens und die Isolierung von Problemen.

(2) Print-Anweisungen einfügen:

  • Geben Sie Populations-Fitness, beste Individuen und Zwischenwerte aus.
  • Für große Tensoren geben Sie Formen aus oder verwenden Sie .tolist() für kleinere.
  • Hilft Ihnen, Konvergenz und Operatoreffekte zu verstehen.

(3) IDE-Breakpoints verwenden:

  • Verwenden Sie PyCharm oder VS Code, um Breakpoints innerhalb der step()-Methode des Algorithmus oder der Evaluierungslogik zu setzen.
  • Inspizieren Sie Variablenwerte, Tensor-Inhalte oder Zustandsübergänge.
  • Seien Sie vorsichtig mit großen Tensoren – begrenzen Sie, was Sie inspizieren, um Abstürze zu vermeiden.

(4) Unit-Tests für benutzerdefinierte Komponenten:

  • Testen Sie Crossover-/Mutationsfunktionen separat.
  • Verwenden Sie synthetische Eingaben, um Ausgabeformen und Logik vor der vollständigen Integration zu validieren.

(5) Ausführung profilieren:

  • Verwenden Sie torch.autograd.profiler.profile oder time.time(), um Schritt-Zeiten zu messen.
  • Hilft Ihnen, Engpässe oder Endlosschleifen zu lokalisieren.
  • Identifizieren Sie, ob Verlangsamungen in der Evaluierung oder der Algorithmuslogik liegen.

(6) Ausgabe in Datei protokollieren:

  • Schreiben Sie Protokolle in .csv-Dateien für lange Durchläufe.
  • Fügen Sie beste Fitness pro Generation, Diversitätsstatistiken usw. hinzu.
  • Nützlich, wenn Abstürze verhindern, dass die Konsolenausgabe gesehen wird.

Insgesamt erfordert das Debugging von EvoX-Projekten eine Balance zwischen Korrektheitsprüfungen und Ergebnisanalyse. Konzentrieren Sie sich zunächst darauf, sicherzustellen, dass der Algorithmus ordnungsgemäß läuft, und optimieren Sie dann seine Effektivität.

6.3 Leitfaden zur Leistungsoptimierung

Diese Tipps helfen Ihnen, mehr Geschwindigkeit und Qualität aus EvoX herauszuholen:

(1) Progressive Skalierung:

  • Klein anfangen: Testen Sie die Logik mit kleinen Eingaben.
  • Schrittweise hochskalieren und beobachten, wie die Laufzeit zunimmt.
  • Ineffizienzen identifizieren, wenn die Skalierung nichtlinear ist (z.B. 10x Population -> >10x Zeit).

(2) Hardware-Nutzung überwachen:

  • Verwenden Sie nvidia-smi für GPU, htop für CPU.
  • Hohe GPU-Auslastung (>50%) ist ideal.
  • Niedrige GPU-Nutzung kann bedeuten, dass Daten nicht auf der GPU sind oder häufige CPU-GPU-Transfers die Dinge verlangsamen.

(3) Parallelität anpassen:

  • CPU-Threads setzen: torch.set_num_threads(n).
  • Vermeiden Sie Übersubskription, wenn Sie Multi-Thread-Evaluierungstools verwenden.
  • Für GPU optimieren Sie DataLoader-Threads, wenn Sie Batch-Umgebungen oder Datensätze verwenden.

(4) Batch-Evaluierung nutzen:

  • Batch-Evaluierung ist schneller als Einzelindividuen-Evaluierung.
  • Vektorisieren Sie immer Problem.evaluate(), um ganze Populationen zu verarbeiten.

(5) Python-Overhead reduzieren:

  • Verlagern Sie schwere Logik in Algorithm oder Problem, vermeiden Sie komplexen Python-Code in der Hauptschleife.
  • Verwenden Sie workflow.step() für die meisten Operationen.
  • Minimieren Sie Diagnosen pro Generation, wenn sie die Durchläufe verlangsamen.

(6) Algorithmuswahl abstimmen:

  • Probieren Sie CMA-ES, GA, PSO, RVEA usw. – kein einzelner Algorithmus ist für alle Probleme der beste.
  • Ein schneller konvergierender Algorithmus kann mehr Zeit sparen als die Mikro-Optimierung eines langsam konvergierenden.

Leistungsoptimierung ist iterativ. Mit Geduld können Sie von Stunden Laufzeit auf Minuten kommen. EvoX gibt Ihnen viele “Stellschrauben” – nutzen Sie sie weise, um Geschwindigkeit und Lösungsqualität auszubalancieren.