EVO X

4. Recursos Avançados

4. Recursos Avançados

O EvoX oferece muitos recursos avançados para atender necessidades mais complexas. Após se familiarizar com o básico, este capítulo apresenta como personalizar a configuração do framework, gerenciar módulos de plugins opcionais e otimizar o desempenho — permitindo que você estenda e ajuste o EvoX quando necessário.

Configuração Personalizada

As configurações padrão do EvoX são adequadas para a maioria das situações, mas às vezes você pode querer personalizar o comportamento ou os parâmetros do framework. Por exemplo:

  • Ajuste de Parâmetros do Algoritmo: Além do tamanho básico da população e do número de iterações, muitos algoritmos expõem parâmetros avançados. Por exemplo, o CMA-ES permite configuração da matriz de covariância inicial, e o NSGA-II expõe parâmetros de distância de aglomeração. Você pode passar parâmetros para o construtor do algoritmo, por exemplo, GA(crossover_prob=0.9, mutation_prob=0.1) personaliza as probabilidades de cruzamento e mutação no Algoritmo Genético. Ajustar esses parâmetros pode refinar o desempenho. Consulte a documentação do EvoX para a API de cada algoritmo, onde os parâmetros disponíveis e valores padrão estão listados.

  • Substituição de Componentes de Operadores: Você pode substituir operadores evolutivos internos (por exemplo, estratégias de seleção ou mutação). Algumas classes de algoritmos suportam a passagem de objetos de operadores personalizados. Por exemplo, a Evolução Diferencial (DE) pode suportar operadores de mutação personalizados, permitindo que você forneça uma função personalizada ou classe Operator. O design modular do EvoX suporta essa substituição no estilo “plugin”. Isso tipicamente requer entender os detalhes internos do algoritmo e geralmente não é necessário para casos de uso padrão.

  • Configurações Multiobjetivo: Para otimização multiobjetivo, você pode precisar configurar preferências ou pesos — por exemplo, definir vetores de peso para métodos de soma ponderada ou ajustar pontos de referência durante a evolução. Essas configurações são tipicamente expostas via parâmetros na classe do problema ou do algoritmo. Por exemplo, problem = DTLZ2(d=12, m=3) define um problema de 12 dimensões e 3 objetivos. Alguns algoritmos permitem passar vetores de referência personalizados. Ler a documentação do algoritmo ajuda a aproveitar totalmente essas configurações.

  • Registro e Saída: O EvalMonitor padrão já registra métricas-chave de otimização. Se você precisar de informações extras (por exemplo, diversidade da população ou fitness médio por geração), pode personalizar o monitor ou registrar manualmente dentro do seu loop. Para tarefas de longa duração, você pode querer registrar em um arquivo. Isso pode ser feito usando a biblioteca logging do Python ou E/S simples de arquivo para anexar resultados para análise posterior.

Em resumo, configuração personalizada significa modificar o comportamento padrão do EvoX para uma tarefa específica. Isso geralmente envolve uso mais profundo da API do EvoX. Abordaremos mais na seção de desenvolvimento e extensão. Para iniciantes, apenas lembre-se: o EvoX oferece interfaces flexíveis que permitem a usuários experientes ajustar quase todos os detalhes — mas você também pode ficar com os padrões e obter resultados rapidamente.

Gerenciamento de Plugins

“Plugins” aqui se referem a componentes opcionais ou módulos de extensão no EvoX — como ferramentas de visualização, wrappers de ambientes de aprendizado por reforço e projetos irmãos no ecossistema EvoX. Gerenciar plugins no EvoX envolve principalmente instalar e usar módulos opcionais. Aqui estão algumas extensões-chave e como gerenciá-las:

  • Plugin de Visualização: O EvoX inclui o módulo evox.vis_tools, que contém um submódulo plot para gráficos e suporta o formato de log .exv para fluxos de dados em tempo real. Para usar a visualização, instale o EvoX com o extra vis: pip install evox[vis]. (Se não instalado inicialmente, você pode instalar depois ou apenas executar pip install plotly para satisfazer as dependências.) Ao usar ferramentas visuais, você tipicamente chama funções de plotagem após o monitor registrar dados — por exemplo, EvalMonitor.plot() usa vis_tools.plot. Garantir que este plugin esteja instalado evita erros de bibliotecas ausentes como matplotlib.

  • Plugin de Neuroevolução: O EvoX suporta ambientes de aprendizado por reforço (como o motor de física Brax) e otimização de indivíduos neurais (neuroevolução). Esses recursos estão agrupados na extensão neuroevolution, instalada via pip install "evox[neuroevolution]". Isso inclui a biblioteca Google Brax, Gym e mais. Após a instalação, você pode usar wrappers como BraxProblem em evox.problems.neuroevolution para transformar ambientes de RL em problemas de otimização. Ferramentas como ParamsAndVector também estão incluídas para achatar parâmetros de modelos PyTorch em vetores para evolução. Note que o Brax funciona apenas no Linux ou Windows via WSL — Python nativo do Windows pode executar apenas na CPU. Em resumo, habilitar ou desabilitar plugins do EvoX é controlado via instalação de extras específicos.

  • Projetos Irmãos: O EvoX tem projetos relacionados como EvoRL (focado em aprendizado por reforço evolutivo) e EvoGP (programação genética acelerada por GPU). Estes compartilham a filosofia de design e interface do EvoX. Se sua tarefa é fortemente baseada em RL, você pode preferir esses frameworks dedicados. Gerenciar esses plugins significa garantir compatibilidade de versão e satisfazer dependências. Por exemplo, o EvoRL usa JAX e Brax, enquanto o EvoGP pode exigir bibliotecas de árvores simbólicas. Essas bibliotecas geralmente podem coexistir sem conflitos. Pense nelas como ferramentas complementares que podem ser chamadas do projeto principal EvoX — ou deixadas de fora para uma configuração enxuta.

  • Plugins Personalizados: Graças à modularidade do EvoX, você pode construir seus próprios “plugins”. Por exemplo, criar uma classe Monitor personalizada para rastrear métricas únicas, ou uma subclasse Problem personalizada que encapsula um simulador de terceiros. Estes efetivamente estendem as capacidades do EvoX. A melhor prática é seguir os contratos de interface do EvoX — por exemplo, garantir que seu Problem personalizado tenha um método evaluate(), ou que seu Monitor personalizado herde de uma classe base. Uma vez testado, você poderia até contribuí-lo para futuras versões do EvoX.

No geral, o gerenciamento de plugins no EvoX é sobre extensão flexível e controle de dependências. Como iniciante, durante a instalação, você pode decidir se inclui as extensões vis e neuroevolution. Se não instaladas inicialmente, podem ser adicionadas depois. Com plugins, você pode monitorar o progresso da otimização mais facilmente e integrar o EvoX com ferramentas externas para maior poder.

Otimização de Desempenho

O desempenho é um grande ponto forte do EvoX. Mesmo usando o mesmo algoritmo, o suporte a GPU do EvoX pode aumentar a velocidade em várias ordens de magnitude. No entanto, para aproveitar totalmente isso, você vai querer seguir algumas dicas:

  • Use Paralelismo de GPU: Primeiro, certifique-se de que seu código está realmente rodando na GPU. Como mencionado anteriormente, instale o PyTorch habilitado para CUDA e mova os dados para dispositivos GPU. Se as coisas parecerem lentas, verifique com torch.cuda.is_available() — deve retornar True. Se a GPU existe mas não está sendo usada, provavelmente é porque os tensores foram criados na CPU por padrão. Corrija isso definindo explicitamente o device, ou garantindo que os tensores de entrada (como lb/ub) estejam no CUDA. O EvoX seguirá o dispositivo dessas entradas. Em sistemas multi-GPU, o EvoX geralmente usa uma GPU por processo. Para aproveitar múltiplas GPUs, você pode executar múltiplos processos com diferentes GPUs ou aguardar suporte futuro para execução coordenada multi-GPU.

  • Avaliação Paralela: Um gargalo-chave em algoritmos evolutivos é a avaliação de fitness. Como as avaliações são frequentemente independentes, podem ser paralelizadas. O EvoX agrupa avaliações quando possível — por exemplo, avaliações de redes neurais ou funções polinomiais podem ser computadas em paralelo usando a GPU. Para problemas personalizados, evite loops Python — vetorize seu código de avaliação para processar um lote inteiro de candidatos de uma vez. Isso aproveita ao máximo as capacidades paralelas do PyTorch. Simplificando: faça a função evaluate() do seu problema operar em lotes — não em soluções individuais — para uma aceleração massiva.

  • Compilar para Otimização: O PyTorch 2.0 introduziu torch.compile, que compila JIT modelos/funções para ganhos de desempenho. Se sua lógica de avaliação é complexa, considere compilar antes de executar:

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

    Isso pode melhorar significativamente o desempenho.

    Nota:

A compilação adiciona sobrecarga e nem sempre é suportada por todas as funções ou problemas. Mais adequada para tarefas de grande escala e longa duração. No Windows, certifique-se de que o Triton esteja instalado para que o torch.compile funcione.

  • Ajuste o Tamanho da População: Uma população maior aumenta a diversidade e a capacidade de busca global — mas também aumenta a computação por geração. Equilibre qualidade e velocidade ajustando pop_size. Na GPU, você frequentemente pode aumentá-lo sem um custo de tempo linear (graças ao paralelismo). Mas um tamanho muito grande pode causar problemas de memória. Se você está ficando sem memória GPU, reduza o tamanho da população ou a dimensão do problema, ou use FP16 para economizar espaço (defina via torch.set_float32_matmul_precision('medium')).

  • Reduza a Sobrecarga do Python: O EvoX move a maioria da computação central para torch.Tensor, mas loops escritos pelo usuário ou operadores personalizados devem evitar operações excessivas em nível Python. Evite impressões frequentes (alto custo de E/S), listas ou conversões de tipos de dados. Mantenha seu código vetorizado/tensorizado para aproveitar kernels rápidos C++/CUDA por baixo e reduzir a sobrecarga do interpretador Python.

  • Implantação Distribuída: Para problemas ultra-grandes, considere executar em múltiplas máquinas. O EvoX suporta configurações multi-nó (via comunicação de backend e sharding). Embora não seja amigável para iniciantes, é bom saber que isso existe. Com um cluster de GPUs, consulte a documentação do EvoX para implantação distribuída. Geralmente, você precisará definir variáveis de ambiente ou iniciar com scripts especiais. A arquitetura permite que o mesmo código rode em configurações de nó único ou multi-nó. Para sua primeira tentativa, simule com múltiplos processos em uma máquina.

  • Perfil de Desempenho: Para se aprofundar, use ferramentas como o profiler do PyTorch ou o cProfile do Python para analisar gargalos. Isso ajuda a identificar se o tempo vai para avaliação, seleção ou outra coisa — para que você possa otimizar adequadamente (por exemplo, cacheando computações repetidas). O EvoX é construído para desempenho, mas tarefas do mundo real ainda podem encontrar gargalos únicos que precisam de análise.

Em resumo, embora o EvoX já seja otimizado no nível da arquitetura, os usuários podem aumentar ainda mais o desempenho usando GPUs corretamente, computação em lote e ajustando parâmetros. Enquanto busca velocidade, lembre-se também de manter a qualidade dos resultados — o equilíbrio é fundamental. À medida que você se familiariza mais com o EvoX, o ajuste de desempenho se tornará natural.