EVO X

4. 고급 기능

4. 고급 기능

EvoX는 더 복잡한 요구를 충족하기 위해 많은 고급 기능을 제공합니다. 기본 사항에 익숙해진 후, 이 장에서는 프레임워크 구성을 사용자 정의하고, 선택적 플러그인 모듈을 관리하며, 성능을 최적화하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 필요할 때 EvoX를 확장하고 조정할 수 있습니다.

사용자 정의 구성

EvoX의 기본 설정은 대부분의 상황에 적합하지만, 때로는 프레임워크의 동작이나 파라미터를 사용자 정의하고 싶을 수 있습니다. 예를 들어:

  • 알고리즘 파라미터 조정: 기본적인 개체군 크기와 반복 횟수 외에도 많은 알고리즘이 고급 파라미터를 노출합니다. 예를 들어, CMA-ES는 초기 공분산 행렬의 구성을 허용하고, NSGA-II는 혼잡 거리 파라미터를 노출합니다. 알고리즘의 생성자에 파라미터를 전달할 수 있습니다. 예: GA(crossover_prob=0.9, mutation_prob=0.1)은 유전 알고리즘에서 교차 및 돌연변이 확률을 사용자 정의합니다. 이를 조정하면 성능을 미세 조정할 수 있습니다. 각 알고리즘의 API에 대해서는 EvoX 문서를 참조하세요. 사용 가능한 파라미터와 기본값이 나열되어 있습니다.

  • 연산자 구성 요소 교체: 내부 진화 연산자(예: 선택 또는 돌연변이 전략)를 교체할 수 있습니다. 일부 알고리즘 클래스는 사용자 정의 연산자 객체 전달을 지원합니다. 예를 들어, 차분 진화(DE)는 사용자 정의 돌연변이 연산자를 지원하여 사용자 정의 함수나 Operator 클래스를 제공할 수 있습니다. EvoX의 모듈형 설계는 이러한 “플러그인 스타일” 교체를 지원합니다. 이는 일반적으로 알고리즘 내부에 대한 이해가 필요하며 표준 사용 사례에서는 보통 필요하지 않습니다.

  • 다목적 설정: 다목적 최적화의 경우 선호도나 가중치를 구성해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 가중합 방법의 가중치 벡터를 설정하거나 진화 중 참조점을 조정합니다. 이러한 구성은 일반적으로 문제 또는 알고리즘 클래스의 파라미터를 통해 노출됩니다. 예를 들어, problem = DTLZ2(d=12, m=3)은 12차원, 3목적 문제를 정의합니다. 일부 알고리즘은 사용자 정의 참조 벡터 전달을 허용합니다. 알고리즘 문서를 읽으면 이러한 설정을 완전히 활용하는 데 도움이 됩니다.

  • 로깅 및 출력: 기본 EvalMonitor는 이미 주요 최적화 지표를 기록합니다. 추가 정보(예: 세대별 개체군 다양성 또는 평균 적합도)가 필요한 경우 모니터를 사용자 정의하거나 루프 내에서 수동으로 기록할 수 있습니다. 장시간 실행되는 작업의 경우 파일에 기록하고 싶을 수 있습니다. 이는 Python의 logging 라이브러리나 간단한 파일 I/O를 사용하여 나중에 분석할 결과를 추가하는 방식으로 수행할 수 있습니다.

요약하면, 사용자 정의 구성은 특정 작업에 맞게 EvoX의 기본 동작을 수정하는 것을 의미합니다. 이는 일반적으로 EvoX API의 더 깊은 사용을 포함합니다. 개발 및 확장 섹션에서 더 자세히 다룰 것입니다. 초보자는 EvoX가 경험 있는 사용자가 거의 모든 세부 사항을 조정할 수 있는 유연한 인터페이스를 제공한다는 것만 기억하면 됩니다. 하지만 기본값을 사용해도 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.

플러그인 관리

여기서 “플러그인”은 EvoX의 선택적 구성 요소 또는 확장 모듈을 의미합니다. 시각화 도구, 강화학습 환경 래퍼, EvoX 생태계의 관련 프로젝트 등이 있습니다. EvoX에서 플러그인 관리는 주로 선택적 모듈의 설치 및 사용을 포함합니다. 다음은 주요 확장 기능과 관리 방법입니다:

  • 시각화 플러그인: EvoX는 차트 작성을 위한 plot 하위 모듈을 포함하고 실시간 데이터 스트림을 위한 .exv 로그 형식을 지원하는 evox.vis_tools 모듈을 포함합니다. 시각화를 사용하려면 vis 추가 기능과 함께 EvoX를 설치하세요: pip install evox[vis]. (처음에 설치하지 않았다면 나중에 설치하거나 pip install plotly를 실행하여 종속성을 충족할 수 있습니다.) 시각 도구를 사용할 때 일반적으로 모니터가 데이터를 기록한 후 플롯 함수를 호출합니다. 예를 들어, EvalMonitor.plot()은 vis_tools.plot을 사용합니다. 이 플러그인이 설치되어 있으면 matplotlib과 같은 누락된 라이브러리로 인한 오류를 방지할 수 있습니다.

  • 신경진화 플러그인: EvoX는 강화학습 환경(Brax 물리 엔진 등)과 신경 개체 최적화(신경진화)를 지원합니다. 이러한 기능은 neuroevolution 확장에 번들되어 있으며 pip install "evox[neuroevolution]"을 통해 설치됩니다. 여기에는 Google Brax 라이브러리, Gym 등이 포함됩니다. 설치 후 evox.problems.neuroevolution의 BraxProblem과 같은 래퍼를 사용하여 RL 환경을 최적화 문제로 변환할 수 있습니다. PyTorch 모델 파라미터를 진화를 위한 벡터로 평탄화하는 ParamsAndVector와 같은 도구도 포함되어 있습니다. Brax는 Linux 또는 WSL을 통한 Windows에서만 작동합니다. 네이티브 Windows Python은 CPU에서만 실행될 수 있습니다. 요약하면, EvoX 플러그인의 활성화 또는 비활성화는 특정 추가 기능의 설치를 통해 제어됩니다.

  • 관련 프로젝트: EvoX에는 EvoRL(진화적 강화학습에 초점)과 EvoGP(GPU 가속 유전 프로그래밍)와 같은 관련 프로젝트가 있습니다. 이들은 EvoX의 설계 철학과 인터페이스를 공유합니다. 작업이 RL 중심인 경우 이러한 전용 프레임워크를 선호할 수 있습니다. 이러한 플러그인 관리는 버전 호환성을 보장하고 종속성을 충족하는 것을 의미합니다. 예를 들어, EvoRL은 JAX와 Brax를 사용하고, EvoGP는 기호 트리 라이브러리가 필요할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 일반적으로 충돌 없이 공존할 수 있습니다. 메인 EvoX 프로젝트에서 호출할 수 있는 보완 도구로 생각하거나, 가벼운 설정을 위해 완전히 제외할 수 있습니다.

  • 사용자 정의 플러그인: EvoX의 모듈성 덕분에 자체 “플러그인”을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 고유한 지표를 추적하는 사용자 정의 Monitor 클래스를 만들거나, 서드파티 시뮬레이터를 래핑하는 사용자 정의 Problem 하위 클래스를 만들 수 있습니다. 이는 효과적으로 EvoX의 기능을 확장합니다. 모범 사례는 EvoX의 인터페이스 계약을 따르는 것입니다. 예를 들어, 사용자 정의 Problem에 evaluate() 메서드가 있는지 확인하거나, 사용자 정의 Monitor가 기본 클래스에서 상속하는지 확인합니다. 테스트가 완료되면 EvoX의 향후 릴리스에 기여할 수도 있습니다.

전반적으로 EvoX의 플러그인 관리는 유연한 확장 및 종속성 제어에 관한 것입니다. 초보자로서 설치 시 vis 및 neuroevolution 확장을 포함할지 결정할 수 있습니다. 처음에 설치하지 않았다면 나중에 추가할 수 있습니다. 플러그인을 사용하면 최적화 진행 상황을 더 쉽게 모니터링하고 EvoX를 외부 도구와 통합하여 더 큰 힘을 발휘할 수 있습니다.

성능 최적화

성능은 EvoX의 주요 강점입니다. 동일한 알고리즘을 사용하더라도 EvoX의 GPU 지원은 속도를 몇 자릿수 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이를 완전히 활용하려면 몇 가지 팁을 따르는 것이 좋습니다:

  • GPU 병렬 처리 사용: 먼저 코드가 실제로 GPU에서 실행되고 있는지 확인하세요. 앞서 언급했듯이 CUDA 지원 PyTorch를 설치하고 데이터를 GPU 장치로 이동하세요. 속도가 느린 것 같으면 torch.cuda.is_available()로 확인하세요. True를 반환해야 합니다. GPU가 있지만 사용되지 않는 경우 텐서가 기본적으로 CPU에서 생성되었기 때문일 수 있습니다. device를 명시적으로 설정하거나 입력 텐서(lb/ub 등)가 CUDA에 있는지 확인하여 이를 수정하세요. EvoX는 이러한 입력의 장치를 따릅니다. 다중 GPU 시스템에서 EvoX는 일반적으로 프로세스당 하나의 GPU를 사용합니다. 여러 GPU를 활용하려면 다른 GPU로 여러 프로세스를 실행하거나 향후 조정된 다중 GPU 실행 지원을 기다릴 수 있습니다.

  • 병렬 평가: 진화 알고리즘의 주요 병목은 적합도 평가입니다. 평가는 종종 독립적이므로 병렬화할 수 있습니다. EvoX는 가능한 경우 평가를 배치 처리합니다. 예를 들어, 신경망 평가나 다항식 함수는 GPU를 사용하여 병렬로 계산할 수 있습니다. 사용자 정의 문제의 경우 Python 루프를 피하고 전체 후보 배치를 한 번에 처리하도록 평가 코드를 벡터화하세요. 이렇게 하면 PyTorch의 병렬 기능을 최대한 활용할 수 있습니다. 간단히 말해: 문제의 evaluate() 함수가 개별 솔루션이 아닌 배치에서 작동하도록 만들면 대규모 속도 향상을 얻을 수 있습니다.

  • 컴파일을 통한 최적화: PyTorch 2.0은 모델/함수를 JIT 컴파일하여 성능을 향상시키는 torch.compile을 도입했습니다. 평가 로직이 복잡한 경우 실행 전에 컴파일을 고려하세요:

    jit_state_step = torch.compile(workflow.step())

    이렇게 하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

    참고:

컴파일은 오버헤드를 추가하며 모든 함수나 문제에서 항상 지원되는 것은 아닙니다. 대규모 장시간 실행 작업에 가장 적합합니다. Windows에서는 torch.compile이 작동하려면 Triton이 설치되어 있어야 합니다.

  • 개체군 크기 조정: 더 큰 개체군은 다양성과 전역 탐색 능력을 증가시키지만 세대당 계산도 증가합니다. pop_size를 조정하여 품질과 속도의 균형을 맞추세요. GPU에서는 병렬 처리 덕분에 선형적인 시간 비용 없이 크기를 늘릴 수 있는 경우가 많습니다. 그러나 너무 큰 크기는 메모리 문제를 일으킬 수 있습니다. GPU 메모리가 부족한 경우 개체군 크기나 문제 차원을 줄이거나 FP16을 사용하여 공간을 절약하세요(torch.set_float32_matmul_precision('medium')으로 설정).

  • Python 오버헤드 줄이기: EvoX는 대부분의 핵심 계산을 torch.Tensor로 이동하지만, 사용자가 작성한 루프나 사용자 정의 연산자는 과도한 Python 수준 작업을 피해야 합니다. 빈번한 출력(높은 I/O 비용), 리스트 또는 데이터 유형 변환을 피하세요. 코드를 벡터화/텐서화하여 내부의 빠른 C++/CUDA 커널을 활용하고 Python 인터프리터 오버헤드를 줄이세요.

  • 분산 배포: 초대규모 문제의 경우 여러 머신에서 실행하는 것을 고려하세요. EvoX는 다중 노드 설정(백엔드 통신 및 샤딩을 통해)을 지원합니다. 초보자에게 친숙하지는 않지만 이것이 존재한다는 것을 알아두면 좋습니다. GPU 클러스터가 있는 경우 분산 배포에 대한 EvoX 문서를 참조하세요. 일반적으로 환경 변수를 설정하거나 특수 스크립트로 실행해야 합니다. 아키텍처는 동일한 코드가 단일 또는 다중 노드 설정에서 실행될 수 있도록 합니다. 첫 번째 시도에서는 한 머신에서 여러 프로세스로 시뮬레이션하세요.

  • 성능 프로파일링: 더 깊이 파고들려면 PyTorch의 프로파일러나 Python의 cProfile과 같은 도구를 사용하여 병목을 분석하세요. 이를 통해 시간이 평가, 선택 또는 다른 곳에 소비되는지 식별할 수 있으므로 그에 따라 최적화할 수 있습니다(예: 반복 계산 캐싱). EvoX는 성능을 위해 구축되었지만 실제 작업에서는 분석이 필요한 고유한 병목이 있을 수 있습니다.

요약하면, EvoX는 이미 아키텍처 수준에서 최적화되어 있지만, 사용자는 GPU를 올바르게 사용하고, 배치 컴퓨팅을 하며, 파라미터를 조정하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 속도를 추구하면서도 결과 품질을 유지하는 것을 잊지 마세요. 균형이 핵심입니다. EvoX에 더 익숙해지면 성능 조정이 자연스러워질 것입니다.