EVO X

6. Solucion de Problemas y Optimizacion

6. Solucion de Problemas y Optimizacion

Al usar EvoX, puedes encontrar problemas o querer ajustar tus algoritmos. Este capitulo describe problemas comunes y sus soluciones, junto con estrategias de depuracion y consejos de ajuste de rendimiento para ayudarte a resolver problemas y optimizar tu experiencia.

6.1 Problemas Comunes y Soluciones

Aqui hay algunos problemas frecuentes y como abordarlos:

(1) Errores de Instalacion o Importacion:

  • Sintoma: Error al ejecutar import evox.
  • Solucion:
    • Verificar instalacion: Ejecuta pip show evox para verificar. Si no esta instalado, revisa tu entorno virtual y reinstala.
    • Dependencias faltantes: Si ves ModuleNotFoundError: No module named 'torch', instala PyTorch como se indica en el Capitulo 2.
    • Incompatibilidad de CUDA: Asegurate de que tu version de PyTorch coincida con los controladores CUDA instalados.

(2) La GPU No Se Esta Usando:

  • Sintoma: EvoX se ejecuta en CPU en lugar de GPU.
  • Solucion:
    • Verifica con torch.cuda.is_available(). Si devuelve False, reinstala un PyTorch compatible con GPU y verifica la instalacion de CUDA.
    • Si devuelve True pero EvoX aun usa CPU, asegurate de que tus tensores esten en la GPU (consulta el Capitulo 3 para la configuracion).

(3) Sin Memoria (RAM/VRAM):

  • Sintoma: Ves OutOfMemoryError.
  • Solucion:
    • Reduce el tamano de la poblacion, la dimension del problema o la frecuencia de evaluacion.
    • Usa float16 (media precision) o division de evaluacion por lotes.
    • Desactiva los modos de depuracion/deterministicos en PyTorch.
    • Almacena solo estadisticas en lugar de frentes de Pareto completos (para multiobjetivo).
    • Actualizar el hardware es la solucion definitiva para cuellos de botella de memoria.

(4) Estancamiento de Convergencia:

  • Sintoma: El algoritmo se queda atrapado en un optimo local.
  • Solucion:
    • Aumenta la diversidad de la poblacion (por ejemplo, mayor tasa de mutacion).
    • Prueba diferentes algoritmos o parametros.
    • Asegurate de que la funcion objetivo este bien definida (no demasiado ruidosa o plana).
    • Ejecuta multiples pruebas y elige la mejor: EvoX facilita las ejecuciones paralelas.

(5) Resultados de Optimizacion Deficientes:

  • Sintoma: Los resultados finales estan por debajo de las expectativas.
  • Solucion:
    • Verifica la definicion del problema: Asegurate de que la aptitud se calcule correctamente (por ejemplo, signos, escalado).
    • Ajuste del algoritmo: Prueba otros o ajusta los hiperparametros.
    • Usa curvas de convergencia:
      • Linea plana temprana: convergencia prematura.
      • Oscilante: aleatoriedad demasiado alta.
    • Ajusta la configuracion del algoritmo y analiza el comportamiento a lo largo del tiempo.

(6) Conflictos de Backend (JAX vs PyTorch):

  • Sintoma: Instalaste accidentalmente la version JAX de EvoX mientras usas ejemplos de PyTorch.
  • Solucion: El pip install evox predeterminado te da la version de PyTorch. Si instalaste una version JAX, reinstala usando las instrucciones de PyTorch (consulta el Capitulo 2). Las caracteristicas de JAX se documentan por separado.

(7) Incompatibilidad de Version:

  • Sintoma: Las llamadas a la API no coinciden con la version instalada.
  • Solucion:
    • Las actualizaciones de EvoX pueden cambiar nombres de metodos (por ejemplo, ask/tell a step).
    • Usa la ultima version estable y consulta su documentacion.
    • Ajusta el codigo para alinearlo con tu version de EvoX o considera actualizar.

6.2 Consejos de Depuracion

Depurar algoritmos evolutivos puede ser complicado debido a su naturaleza estocastica. Aqui hay consejos practicos:

(1) Usa Pruebas a Pequena Escala:

  • Reduce el tamano de la poblacion y el conteo de iteraciones para simplificar la depuracion.
  • Ejemplo: pop_size=5, iterations=20.
  • Facilita el seguimiento del comportamiento de la poblacion y el aislamiento de problemas.

(2) Inserta Sentencias Print:

  • Imprime la aptitud de la poblacion, los mejores individuos y valores intermedios.
  • Para tensores grandes, imprime las formas o usa .tolist() para los mas pequenos.
  • Te ayuda a entender la convergencia y los efectos de los operadores.

(3) Usa Puntos de Interrupcion del IDE:

  • Usa PyCharm o VS Code para establecer puntos de interrupcion dentro del step() del algoritmo o la logica de evaluacion.
  • Inspecciona valores de variables, contenido de tensores o transiciones de estado.
  • Ten cuidado con tensores grandes: limita lo que inspeccionas para evitar bloqueos.

(4) Pruebas Unitarias de Componentes Personalizados:

  • Prueba las funciones de cruce/mutacion por separado.
  • Usa entradas sinteticas para validar las formas de salida y la logica antes de la integracion completa.

(5) Perfila la Ejecucion:

  • Usa torch.autograd.profiler.profile o time.time() para medir los tiempos de los pasos.
  • Te ayuda a localizar cuellos de botella o bucles infinitos.
  • Identifica si las ralentizaciones estan en la evaluacion o en la logica del algoritmo.

(6) Registra la Salida en Archivo:

  • Escribe registros en archivos .csv para ejecuciones largas.
  • Incluye la mejor aptitud por generacion, estadisticas de diversidad, etc.
  • Util cuando los bloqueos impiden ver la salida de la consola.

En general, depurar proyectos de EvoX requiere un equilibrio entre verificaciones de correccion y analisis de resultados. Enfocate primero en asegurar que el algoritmo se ejecute correctamente, luego optimiza su efectividad.

6.3 Guia de Ajuste de Rendimiento

Estos consejos te ayudan a obtener mas velocidad y calidad de EvoX:

(1) Escalado Progresivo:

  • Comienza pequeno: Prueba la logica con entradas pequenas.
  • Escala gradualmente y observa como aumenta el tiempo de ejecucion.
  • Identifica ineficiencias si el escalado no es lineal (por ejemplo, 10x poblacion -> >10x tiempo).

(2) Monitorea el Uso del Hardware:

  • Usa nvidia-smi para GPU, htop para CPU.
  • Una alta utilizacion de GPU (>50%) es ideal.
  • Baja utilizacion de GPU puede significar que los datos no estan en la GPU o que transferencias frecuentes CPU-GPU estan ralentizando las cosas.

(3) Ajusta el Paralelismo:

  • Establece hilos de CPU: torch.set_num_threads(n).
  • Evita la sobresuscripcion si usas herramientas de evaluacion multihilo.
  • Para GPU, optimiza los hilos del DataLoader si usas entornos por lotes o conjuntos de datos.

(4) Aprovecha la Evaluacion por Lotes:

  • La evaluacion por lotes es mas rapida que la evaluacion por individuo.
  • Siempre vectoriza Problem.evaluate() para procesar poblaciones completas.

(5) Reduce la Sobrecarga de Python:

  • Mueve la logica pesada dentro de Algorithm o Problem, evita codigo Python complejo en el bucle principal.
  • Usa workflow.step() para la mayoria de las operaciones.
  • Minimiza los diagnosticos por generacion si ralentizan las ejecuciones.

(6) Ajusta la Eleccion del Algoritmo:

  • Prueba CMA-ES, GA, PSO, RVEA, etc.: ningun algoritmo es el mejor para todos los problemas.
  • Un algoritmo que converge mas rapido puede ahorrar mas tiempo que micro-optimizar uno que converge lentamente.

El ajuste de rendimiento es iterativo. Con paciencia, puedes pasar de horas de ejecucion a minutos. EvoX te da muchas “perillas”: usalas sabiamente para equilibrar velocidad y calidad de la solucion.