EVO X

4. Funcionalidades Avançadas

4. Funcionalidades Avançadas

O EvoX oferece muitas funcionalidades avançadas para satisfazer necessidades mais complexas. Após familiarizar-se com o básico, este capítulo apresenta como personalizar a configuração da framework, gerir módulos de extensão opcionais e otimizar o desempenho — permitindo-lhe estender e ajustar o EvoX quando necessário.

Configuração Personalizada

As definições padrão do EvoX são adequadas para a maioria das situações, mas por vezes poderá querer personalizar o comportamento ou os parâmetros da framework. Por exemplo:

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

  • Substituição de Componentes de Operadores: 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-lhe fornecer uma função personalizada ou uma classe Operator. O design modular do EvoX suporta esta substituição ao estilo de “plugin”. Isto normalmente requer compreensão dos detalhes internos do algoritmo e não é geralmente necessário para casos de utilização padrão.

  • Definições Multi-Objetivo: Para otimização multi-objetivo, poderá precisar de configurar preferências ou pesos — por exemplo, definir vetores de peso para métodos de soma ponderada ou ajustar pontos de referência durante a evolução. Estas configurações são tipicamente expostas através de 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 a passagem de vetores de referência personalizados. A leitura da documentação dos algoritmos ajuda-o a aproveitar totalmente estas definições.

  • Registo e Saída: O EvalMonitor padrão já regista métricas chave de otimização. Se precisar de informação extra (por exemplo, diversidade da população ou aptidão média por geração), pode personalizar o monitor ou registar manualmente dentro do seu ciclo. Para tarefas de longa duração, poderá querer registar num ficheiro. Isto pode ser feito utilizando a biblioteca logging do Python ou simples I/O de ficheiros para anexar resultados para análise posterior.

Em resumo, a configuração personalizada significa modificar o comportamento padrão do EvoX para uma tarefa específica. Isto geralmente envolve uma utilização mais profunda da API do EvoX. Abordaremos mais na secção de desenvolvimento e extensão. Para principiantes, basta lembrar: o EvoX oferece interfaces flexíveis que permitem a utilizadores experientes ajustar praticamente todos os detalhes — mas também pode manter os valores padrão e obter resultados rapidamente.

Gestão de Plugins

“Plugins” aqui referem-se a componentes opcionais ou módulos de extensão no EvoX — como ferramentas de visualização, wrappers de ambientes de aprendizagem por reforço e projetos irmãos no ecossistema EvoX. A gestão de plugins no EvoX envolve principalmente a instalação e utilização de módulos opcionais. Aqui estão algumas extensões chave e como geri-las:

  • Plugin de Visualização: O EvoX inclui o módulo evox.vis_tools, que contém um submódulo plot para gráficos e suporta o formato de registo .exv para fluxos de dados em tempo real. Para utilizar a visualização, instale o EvoX com o extra vis: pip install evox[vis]. (Se não foi instalado inicialmente, pode instalar depois ou simplesmente executar pip install plotly para satisfazer as dependências.) Ao utilizar ferramentas visuais, normalmente chama funções de gráficos após o monitor registar dados — por exemplo, EvalMonitor.plot() utiliza vis_tools.plot. Garantir que este plugin está instalado evita erros de bibliotecas em falta como matplotlib.

  • Plugin de Neuroevolução: O EvoX suporta ambientes de aprendizagem por reforço (como o motor de física Brax) e otimização de indivíduos neuronais (neuroevolução). Estas funcionalidades estão incluídas na extensão neuroevolution, instalada via pip install "evox[neuroevolution]". Isto inclui a biblioteca Google Brax, Gym e mais. Após a instalação, pode utilizar wrappers como BraxProblem em evox.problems.neuroevolution para transformar ambientes de RL em problemas de otimização. Ferramentas como ParamsAndVector também estão incluídas para aplanar parâmetros de modelos PyTorch em vetores para evolução. Note que o Brax funciona apenas em Linux ou Windows via WSL — o Python nativo do Windows pode funcionar apenas no CPU. Em resumo, ativar ou desativar plugins do EvoX é controlado pela instalação de extras específicos.

  • Projetos Irmãos: O EvoX tem projetos relacionados como o EvoRL (focado em aprendizagem por reforço evolutiva) e o EvoGP (programação genética acelerada por GPU). Estes partilham a filosofia de design e interface do EvoX. Se a sua tarefa é intensiva em RL, poderá preferir estas frameworks dedicadas. Gerir estes plugins significa garantir compatibilidade de versões e satisfazer dependências. Por exemplo, o EvoRL utiliza JAX e Brax, enquanto o EvoGP pode requerer bibliotecas de árvores simbólicas. Estas bibliotecas podem geralmente coexistir sem conflitos. Pense nelas como ferramentas complementares que podem ser chamadas a partir do projeto principal EvoX — ou deixadas de fora para uma configuração mais leve.

  • Plugins Personalizados: Graças à modularidade do EvoX, pode construir os seus próprios “plugins”. Por exemplo, crie uma classe Monitor personalizada para acompanhar métricas únicas, ou uma subclasse Problem personalizada que envolve 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 o seu Problem personalizado tem um método evaluate(), ou que o seu Monitor personalizado herda de uma classe base. Uma vez testado, poderia até contribuí-lo para futuras versões do EvoX.

No geral, a gestão de plugins no EvoX trata-se de extensão flexível e controlo de dependências. Como principiante, durante a instalação, pode decidir se inclui as extensões vis e neuroevolution. Se não foram instaladas inicialmente, podem ser adicionadas depois. Com plugins, pode monitorizar o progresso da otimização mais facilmente e integrar o EvoX com ferramentas externas para maior poder.

Otimização de Desempenho

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

  • Utilizar Paralelismo GPU: Primeiro, certifique-se de que o seu código está realmente a executar na GPU. Como mencionado anteriormente, instale o PyTorch com CUDA ativado 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 a ser utilizada, é provável que os tensores tenham sido criados no CPU por defeito. Corrija isto definindo explicitamente o device, ou garantindo que os tensores de entrada (como lb/ub) estão em CUDA. O EvoX seguirá o dispositivo destes inputs. Em sistemas multi-GPU, o EvoX geralmente utiliza uma GPU por processo. Para aproveitar múltiplas GPUs, pode executar múltiplos processos com diferentes GPUs ou aguardar suporte futuro para execução multi-GPU coordenada.

  • Avaliação Paralela: Um gargalo chave nos algoritmos evolutivos é a avaliação de aptidão. Como as avaliações são frequentemente independentes, podem ser paralelizadas. O EvoX agrupa avaliações quando possível — por exemplo, avaliações de redes neuronais ou funções polinomiais podem ser computadas em paralelo utilizando a GPU. Para problemas personalizados, evite ciclos Python — vectorize o seu código de avaliação para processar um lote inteiro de candidatos de uma vez. Isto 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 a sua lógica de avaliação é complexa, considere compilar antes de executar:

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

    Isto pode melhorar significativamente o desempenho.

    Nota:

A compilação adiciona overhead 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 está instalado para que torch.compile funcione.

  • Ajustar 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, pode frequentemente aumentá-lo sem um custo de tempo linear (graças ao paralelismo). Mas um tamanho demasiado grande pode causar problemas de memória. Se estiver a ficar sem memória GPU, reduza o tamanho da população ou a dimensão do problema, ou utilize FP16 para poupar espaço (defina via torch.set_float32_matmul_precision('medium')).

  • Reduzir Overhead do Python: O EvoX move a maioria da computação principal para torch.Tensor, mas ciclos escritos pelo utilizador ou operadores personalizados devem evitar operações excessivas ao nível do Python. Evite impressões frequentes (alto custo de I/O), listas ou conversões de tipos de dados. Mantenha o seu código vectorizado/tensorizado para aproveitar os kernels rápidos C++/CUDA subjacentes e reduzir o overhead do interpretador Python.

  • Implementação Distribuída: Para problemas ultra-grandes, considere executar em múltiplas máquinas. O EvoX suporta configurações multi-nó (via comunicação de backend e fragmentação). Embora não seja amigável para principiantes, é bom saber que existe. Com um cluster de GPUs, consulte a documentação do EvoX para implementação distribuída. Normalmente, precisará de definir variáveis de ambiente ou lançar com scripts especiais. A arquitetura permite que o mesmo código execute em configurações de nó único ou multi-nó. Para a sua primeira tentativa, simule com múltiplos processos numa única máquina.

  • Análise de Desempenho: Para aprofundar, utilize ferramentas como o profiler do PyTorch ou o cProfile do Python para analisar gargalos. Isto ajuda-o a identificar se o tempo é gasto na avaliação, seleção ou noutra coisa — para que possa otimizar em conformidade (por exemplo, fazendo cache de computações repetidas). O EvoX é construído para desempenho, mas tarefas do mundo real podem ainda encontrar gargalos únicos que necessitam de análise.

Em resumo, embora o EvoX já esteja otimizado ao nível da arquitetura, os utilizadores podem melhorar ainda mais o desempenho utilizando GPUs corretamente, computação em lote e ajuste de parâmetros. Enquanto persegue velocidade, lembre-se também de manter a qualidade dos resultados — o equilíbrio é fundamental. À medida que se familiariza mais com o EvoX, o ajuste de desempenho tornar-se-á natural.