EVO X

6. Risoluzione dei Problemi e Ottimizzazione

6. Risoluzione dei Problemi e Ottimizzazione

Quando usi EvoX, potresti incontrare problemi o voler affinare i tuoi algoritmi. Questo capitolo descrive i problemi comuni e le soluzioni, insieme a strategie di debug e suggerimenti per l’ottimizzazione delle prestazioni per aiutarti a risolvere i problemi e ottimizzare la tua esperienza.

6.1 Problemi Comuni e Soluzioni

Ecco alcuni problemi frequentemente riscontrati e come affrontarli:

(1) Errori di Installazione o Importazione:

  • Sintomo: Errore durante l’esecuzione di import evox.
  • Soluzione:
    • Verifica l’installazione: Esegui pip show evox per verificare. Se non è installato, controlla il tuo ambiente virtuale e reinstalla.
    • Dipendenze mancanti: Se vedi ModuleNotFoundError: No module named 'torch', installa PyTorch come descritto nel Capitolo 2.
    • Incompatibilità CUDA: Assicurati che la versione di PyTorch corrisponda ai driver CUDA installati.

(2) GPU Non Utilizzata:

  • Sintomo: EvoX funziona su CPU invece che su GPU.
  • Soluzione:
    • Verifica con torch.cuda.is_available(). Se False, reinstalla un PyTorch compatibile con GPU e controlla l’installazione CUDA.
    • Se True ma EvoX usa ancora la CPU, assicurati che i tuoi tensori siano spostati su GPU (vedi Capitolo 3 per la configurazione).

(3) Memoria Esaurita (RAM/VRAM):

  • Sintomo: Vedi OutOfMemoryError.
  • Soluzione:
    • Riduci la dimensione della popolazione, la dimensione del problema o la frequenza di valutazione.
    • Usa float16 (mezza precisione) o suddivisione della valutazione in batch.
    • Disattiva le modalità debug/deterministiche in PyTorch.
    • Memorizza solo le statistiche invece dei fronti di Pareto completi (per multi-obiettivo).
    • L’aggiornamento dell’hardware è la soluzione definitiva per i colli di bottiglia della memoria.

(4) Stagnazione della Convergenza:

  • Sintomo: L’algoritmo si blocca in un ottimo locale.
  • Soluzione:
    • Aumenta la diversità della popolazione (ad es. tasso di mutazione più alto).
    • Prova algoritmi o parametri diversi.
    • Assicurati che la funzione obiettivo sia ben definita (non troppo rumorosa o piatta).
    • Esegui più prove e scegli la migliore — EvoX rende facili le esecuzioni parallele.

(5) Risultati di Ottimizzazione Scarsi:

  • Sintomo: I risultati finali sono al di sotto delle aspettative.
  • Soluzione:
    • Verifica la definizione del problema: Assicurati che la fitness sia calcolata correttamente (ad es. segni, scala).
    • Adeguatezza dell’algoritmo: Prova altri o regola gli iperparametri.
    • Usa le curve di convergenza:
      • Linea piatta precoce -> convergenza prematura.
      • Oscillante -> casualità troppo alta.
    • Regola le impostazioni dell’algoritmo e analizza il comportamento nel tempo.

(6) Conflitti di Backend (JAX vs PyTorch):

  • Sintomo: Hai installato accidentalmente la versione JAX di EvoX mentre usi esempi PyTorch.
  • Soluzione: Il pip install evox predefinito ti dà la versione PyTorch. Se hai installato una versione JAX, reinstalla usando le istruzioni PyTorch (vedi Capitolo 2). Le funzionalità JAX sono documentate separatamente.

(7) Incompatibilità di Versione:

  • Sintomo: Le chiamate API non corrispondono alla versione installata.
  • Soluzione:
    • Gli aggiornamenti di EvoX possono cambiare i nomi dei metodi (ad es. ask/tell -> step).
    • Usa l’ultima versione stabile e consulta la sua documentazione.
    • Adatta il codice per allinearlo alla tua versione di EvoX o considera l’aggiornamento.

6.2 Suggerimenti per il Debug

Il debug degli algoritmi evolutivi può essere complicato a causa della loro natura stocastica. Ecco suggerimenti pratici:

(1) Usa Test su Piccola Scala:

  • Riduci la dimensione della popolazione e il conteggio delle iterazioni per semplificare il debug.
  • Esempio: pop_size=5, iterations=20.
  • Rende più facile tracciare il comportamento della popolazione e isolare i problemi.

(2) Inserisci Istruzioni di Stampa:

  • Stampa la fitness della popolazione, i migliori individui e i valori intermedi.
  • Per tensori grandi, stampa le forme o usa .tolist() per quelli più piccoli.
  • Ti aiuta a capire la convergenza e gli effetti degli operatori.

(3) Usa Breakpoint dell’IDE:

  • Usa PyCharm o VS Code per impostare breakpoint all’interno di step() dell’algoritmo o della logica di valutazione.
  • Ispeziona i valori delle variabili, i contenuti dei tensori o le transizioni di stato.
  • Fai attenzione con tensori grandi — limita ciò che ispezioni per evitare crash.

(4) Test Unitari dei Componenti Personalizzati:

  • Testa le funzioni di crossover/mutazione separatamente.
  • Usa input sintetici per validare le forme di output e la logica prima dell’integrazione completa.

(5) Profila l’Esecuzione:

  • Usa torch.autograd.profiler.profile o time.time() per misurare i tempi dei passi.
  • Ti aiuta a localizzare colli di bottiglia o cicli infiniti.
  • Identifica se i rallentamenti sono nella valutazione o nella logica dell’algoritmo.

(6) Registra l’Output su File:

  • Scrivi i log su file .csv per esecuzioni lunghe.
  • Includi la migliore fitness per generazione, statistiche di diversità, ecc.
  • Utile quando i crash impediscono di vedere l’output della console.

Nel complesso, il debug dei progetti EvoX richiede un equilibrio tra verifiche di correttezza e analisi dei risultati. Concentrati prima sull’assicurarti che l’algoritmo funzioni correttamente, poi ottimizza la sua efficacia.

6.3 Guida all’Ottimizzazione delle Prestazioni

Questi suggerimenti ti aiutano a ottenere più velocità e qualità da EvoX:

(1) Scalabilità Progressiva:

  • Inizia in piccolo: Testa la logica con input piccoli.
  • Scala gradualmente e osserva come aumenta il tempo di esecuzione.
  • Identifica le inefficienze se la scalabilità è non lineare (ad es. 10x popolazione -> >10x tempo).

(2) Monitora l’Utilizzo dell’Hardware:

  • Usa nvidia-smi per la GPU, htop per la CPU.
  • Un utilizzo GPU elevato (>50%) è ideale.
  • Un basso utilizzo GPU può significare che i dati non sono sulla GPU o che trasferimenti frequenti CPU-GPU rallentano le cose.

(3) Regola il Parallelismo:

  • Imposta i thread CPU: torch.set_num_threads(n).
  • Evita la sovrascrizione se usi strumenti di valutazione multi-thread.
  • Per la GPU, ottimizza i thread del DataLoader se usi ambienti batch o dataset.

(4) Sfrutta la Valutazione Batch:

  • La valutazione batch è più veloce della valutazione per singolo individuo.
  • Vettorizza sempre Problem.evaluate() per elaborare intere popolazioni.

(5) Riduci l’Overhead di Python:

  • Sposta la logica pesante all’interno di Algorithm o Problem, evita codice Python complesso nel ciclo principale.
  • Usa workflow.step() per la maggior parte delle operazioni.
  • Minimizza la diagnostica per generazione se rallenta le esecuzioni.

(6) Regola la Scelta dell’Algoritmo:

  • Prova CMA-ES, GA, PSO, RVEA, ecc. — nessun singolo algoritmo è il migliore per tutti i problemi.
  • Un algoritmo che converge più velocemente può risparmiare più tempo rispetto alla micro-ottimizzazione di uno che converge lentamente.

L’ottimizzazione delle prestazioni è iterativa. Con pazienza, puoi passare da ore di esecuzione a minuti. EvoX ti offre molte “manopole” — usale saggiamente per bilanciare velocità e qualità della soluzione.