EVO X

6. Solucion de Problemas y Optimizacion

6. Solucion de Problemas y Optimizacion

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

6.1 Problemas Comunes y Soluciones

Aqui hay algunos problemas frecuentemente encontrados y como abordarlos:

(1) Errores de Instalacion o Importacion:

  • Sintoma: Error al ejecutar import evox.
  • Solucion:
    • Verificar instalacion: Ejecute pip show evox para verificar. Si no esta instalado, verifique su entorno virtual y reinstale.
    • Dependencias faltantes: Si ve ModuleNotFoundError: No module named 'torch', instale PyTorch como se describe en el Capitulo 2.
    • Incompatibilidad de CUDA: Asegurese de que su version de PyTorch coincida con sus controladores CUDA instalados.

(2) GPU No Se Esta Usando:

  • Sintoma: EvoX se ejecuta en CPU en lugar de GPU.
  • Solucion:
    • Verifique con torch.cuda.is_available(). Si es False, reinstale un PyTorch compatible con GPU y verifique la instalacion de CUDA.
    • Si es True pero EvoX aun usa CPU, asegurese de que sus tensores se muevan a GPU (vea el Capitulo 3 para configuracion).

(3) Sin Memoria (RAM/VRAM):

  • Sintoma: Ve OutOfMemoryError.
  • Solucion:
    • Reduzca el tamano de poblacion, la dimension del problema o la frecuencia de evaluacion.
    • Use float16 (media precision) o division de evaluacion por lotes.
    • Desactive los modos de depuracion/deterministicos en PyTorch.
    • Almacene 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:
    • Aumente la diversidad de la poblacion (por ejemplo, mayor tasa de mutacion).
    • Pruebe diferentes algoritmos o parametros.
    • Asegurese de que la funcion objetivo este bien definida (no demasiado ruidosa o plana).
    • Ejecute multiples pruebas y elija la mejor; EvoX facilita las ejecuciones paralelas.

(5) Resultados de Optimizacion Deficientes:

  • Sintoma: Los resultados finales estan por debajo de las expectativas.
  • Solucion:
    • Verificar definicion del problema: Asegurese de que la aptitud se calcule correctamente (por ejemplo, signos, escalado).
    • Ajuste del algoritmo: Pruebe otros o ajuste hiperparametros.
    • Use curvas de convergencia:
      • Linea plana temprana -> convergencia prematura.
      • Oscilante -> aleatoriedad demasiado alta.
    • Ajuste la configuracion del algoritmo y analice el comportamiento a lo largo del tiempo.

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

  • Sintoma: Instalo accidentalmente la version JAX de EvoX mientras usaba ejemplos de PyTorch.
  • Solucion: El pip install evox predeterminado le da la version de PyTorch. Si instalo una version JAX, reinstale usando las instrucciones de PyTorch (vea 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 -> step).
    • Use la ultima version estable y consulte su documentacion.
    • Ajuste el codigo para alinearse con su version de EvoX o considere actualizar.

6.2 Consejos de Depuracion

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

(1) Usar Pruebas a Pequena Escala:

  • Reduzca el tamano de 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) Insertar Declaraciones de Impresion:

  • Imprima la aptitud de la poblacion, los mejores individuos y valores intermedios.
  • Para tensores grandes, imprima formas o use .tolist() para los mas pequenos.
  • Le ayuda a entender la convergencia y los efectos de los operadores.

(3) Usar Puntos de Interrupcion del IDE:

  • Use PyCharm o VS Code para establecer puntos de interrupcion dentro del step() del algoritmo o la logica de evaluacion.
  • Inspeccione valores de variables, contenidos de tensores o transiciones de estado.
  • Sea cauteloso con tensores grandes; limite lo que inspecciona para evitar bloqueos.

(4) Pruebas Unitarias de Componentes Personalizados:

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

(5) Perfilar la Ejecucion:

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

(6) Registrar Salida en Archivo:

  • Escriba registros en archivos .csv para ejecuciones largas.
  • Incluya la mejor aptitud por generacion, estadisticas de diversidad, etc.
  • Util cuando los bloqueos impiden que se vea la salida de la consola.

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

6.3 Guia de Ajuste de Rendimiento

Estos consejos le ayudan a exprimir mas velocidad y calidad de EvoX:

(1) Escalado Progresivo:

  • Comience pequeno: Pruebe la logica con entradas pequenas.
  • Escale gradualmente y observe como aumenta el tiempo de ejecucion.
  • Identifique ineficiencias si el escalado es no lineal (por ejemplo, 10x poblacion -> >10x tiempo).

(2) Monitorear el Uso del Hardware:

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

(3) Ajustar el Paralelismo:

  • Establezca hilos de CPU: torch.set_num_threads(n).
  • Evite la sobresuscripcion si usa herramientas de evaluacion multi-hilo.
  • Para GPU, optimice los hilos de DataLoader si usa entornos por lotes o conjuntos de datos.

(4) Aprovechar la Evaluacion por Lotes:

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

(5) Reducir la Sobrecarga de Python:

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

(6) Ajustar la Eleccion del Algoritmo:

  • Pruebe CMA-ES, GA, PSO, RVEA, etc.; ningun algoritmo es el mejor para todos los problemas.
  • Un algoritmo de convergencia mas rapida puede ahorrar mas tiempo que micro-optimizar uno que converge lentamente.

El ajuste de rendimiento es iterativo. Con paciencia, puede pasar de horas de ejecucion a minutos. EvoX le da muchas “perillas”; uselas sabiamente para equilibrar velocidad y calidad de la solucion.