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微软开源的自动机器学习工具上新了：NNI概览及新功能详解

编程日记 2024-12-11 02:00:00

作者 | 宋驰

来源 | 微软研究院AI头条（ID: MSRAsia）

2018年9月，微软亚洲研究院发布了第一版 NNI (Neural Network Intelligence) ，目前已在 GitHub 上获得 3.8K 星，成为最热门的自动机器学习（AutoML）开源项目之一。

作为为研究人员和算法工程师量身定制的自动机器学习工具和框架，NNI 在过去一年中不断迭代更新，我们发布了稳定 API 的 1.0 版本，并且不断将最前沿的算法加入其中，加强对各种分布式训练环境的支持。

最新版本的 NNI 对机器学习生命周期的各个环节做了更加全面的支持，包括特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩在内的步骤，你都能使用自动机器学习算法来完成。

无论你是刚刚入门机器学习的小白，还是身经百战的“调参大法师”，NNI 都能助你一臂之力。在这篇文章中，我们会全方位解读 NNI 最新版本中的各项功能，让大家了解这个简单易用的自动机器学习工具。

概述

自动机器学习是近年来火热的应用和研究方向，各种自动机器学习工具也层出不穷，它们各有优点与局限性。有的聚焦于算法，但不支持分布式训练；有的功能强大，但没有易用的用户界面，学习成本较高；有的只支持特定领域，不提供通用功能；还有的只能在云端使用。

微软自动深度学习工具 NNI 具备以下优势：

• 支持多种框架：提供基于 Python 的 SDK，支持 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、LightGBM 等主流框架和库；

• 支持多种训练平台：除在本机直接运行外，还能通过 SSH 调度一组 GPU 服务器，或通过 FrameworkController、KubeFlow、OpenPAI 等在 Kubernetes 下调度大规模集群；

• 支持机器学习生命周期中的多环节：特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩等；

• 提供易用的命令行工具和友好的 WEB 用户界面；

• 大量的示例能帮助你很快上手；

• 最后划重点，NNI的所有文档都有中文版！

完整中文文档请参考：https://aka.ms/nnizh

自动机器学习工具对比

NNI 入门与超参优化

机器学习和人工智能通过近些年的厚积薄发，已经形成不少经典的机器学习算法和深度学习网络，这些算法各有特点，在不同的数据集上所需要的超参也有所不同。而自动机器学习中的超参优化就是为了解决这个问题，通过启动多个实例来找到调优结果较好的组合。

NNI 的超参调优功能就是为这样的场景准备的。在超参搜索算法上，NNI 不仅提供了 TPE、SMAC、进化算法等优秀算法，还提供了遍历、批处理、随机、Hyperband 等十多种算法。另外，还支持自动终止低效实例，加速学习过程。

NNI 的安装基于 Python pip 命令，“pip install nni”即可一步完成。

NNI 的使用也非常简单：首先，定义好需要搜索的超参空间；然后，在需要调参的网络启动之前，通过 NNI 的接口读取参数并在训练中将精确度等指标传入 NNI；最后，配置好要使用的调参算法等，即可开始。

具体过程可参考入门教程：https://aka.ms/nnizq

你也可以在这里找到所有示例：https://aka.ms/nnize

一图了解 NNI 使用

NNI 的超参调优不仅能用于机器学习，对于各类系统、数据库的繁杂参数都可以根据实际场景进行有针对性的调优。使用过程和超参调优非常类似，通过 Python 为系统传入不同的参数配置，然后将确定的调优指标（如读写速度，磁盘空间大小等）回调给 NNI 即可。

更多信息请访问：https://aka.ms/nnizrd

NNI 在运行中，可随时通过界面了解进度

分析超参之间的关联关系，快速发现规律

自动特征工程

特征工程是应用经典机器学习算法的前置步骤，通过特征工程，能让机器学习过程更快得到较好的结果。

前面介绍的 NNI 的超参调优功能，可直接应用于特征增强、自动特征选择等特征工程中的各个子领域。为使新手轻松上手，NNI 还内置了基于梯度和决策树的自动特征选择算法，同时还提供了扩展其它算法的接口。

NNI 团队还对自动特征工程的效果进行了对比，在流行的 colon-cancer、gisette、rcv1、neews20.binary、real-sim 等数据集上进行了测试。我们发现如果在成千上万个特征中仅选择前20个，决策树基本都能取得较好的结果，如果选出更多特征，会得到更好的效果。

更多信息请访问：https://aka.ms/nnizfe

神经网络结构搜索（NAS）

神经网络搜索（Neural Architecture Search，简称 NAS）通过自动搜索网络结构来获得较好的性能，在今年涌现了大量研究成果。NAS 算法多种多样，实现也各不相同。

为了促进 NAS 的创新，我们对 NAS 算法抽象与实现进行了探索，让用户不仅能在自己的数据集上直接应用算法，还能很容易地横向比较不同 NAS 算法的效果。

NNI 中实现了 ENAS、DARTS、P-DARTS 算法，并提供了 one-shot 算法的接口。另外，还支持了网络模态（Network Morphism）这样的经典搜索方法。

算法介绍及用法：https://aka.ms/nnizn

模型压缩

随着深度学习的发展，模型也越来越大。虽然精确度有了很大的提升，但较大的模型尺寸不仅会影响推理速度，还对部署的硬件要求较高。因此，模型压缩也是一个热门话题。

主要的模型压缩算法可分为两类，一类是压缩网络结构的剪枝算法，另一类是减小模型精度的量化算法。NNI 目前提供了 AGP、L1Filter、Slim、Lottery Ticket、FPGM、QAT、DoReFa 等9种模型压缩算法。用户也可根据需要，通过 NNI 的模型压缩接口来实现自己的压缩算法。

相关算法介绍及用法：https://aka.ms/nnizc

结语

随着人工智能的发展，理论和建模方法也始终在不断演进。立足于研究与应用的最前线，我们希望将最好用的工具提供给每一位研究员和算法工程师，加速人工智能领域的发展进步。

2020年，我们将加速创新，力图让 NNI 能够提供全生命周期的自动化框架、更丰富的算法、更高效的分布式调参效率，进一步提升 NNI 的易用性和用户体验。

作为一个开源项目，我们期待大家为 NNI 添加新算法、功能、示例，也希望大家为 NNI 提出建议、报告问题，让我们为大家提供更好的工具，如果您有任何反馈与建议，欢迎在 GitHub 社区中告知我们。

NNI 的 GitHub 社区：https://aka.ms/nniis

NNI 的中文文档链接：https://aka.ms/nnizh

（*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

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