吃一個蘋果要幾步？這對普通人來說，是一件很簡單的事。

那么AI模型調參需要幾步呢？調參是機器學習中至關重要的一環，因其復雜性而被稱之為一門“玄學”。這對開發小白和AI專業算法工程師來說，答案肯定不同。

在AI開發的過程中，數據準備、建模與模型評估占到了很大一部分工作，所以我們一般會先采用一個簡單的模型跑通流程，目的就是能快速地讓模型跑起來，初步了解這個任務的難度、可行性等。但要知道，高精度的模型其超參數都是經過反復調試而來的，模型調參就是一項十分考驗算法工程師耐力又關乎模型精度效果和穩定性的任務。

先來看一下那些年「煉丹師」、「調參俠」都是怎么過來的吧～

煉丹師打造一個模型首先需要根據不同的深度學習框架配置合適的訓練環境，包括硬件適配、依賴包的安裝等；然后手動搭建網絡結構和模塊，調整相關超參數，最后把處理好的數據喂入模型開始訓練…

其中，模型的參數調整是非常重要的一件事，如果能配置合適的超參數，那么模型的效果就會得到大幅度提升。可現實是，前期環境搭建、模型組網和數據準備階段往往耗費了我們大量了時間和精力，面對眾多對結果產生重要影響的模型超參數，我們還會迷茫于做出哪些改進，調整哪些超參數能提升模型的效果，如何根據badcase分析下一步的優化策略，周期十分漫長，真的是“讓人頭禿”。

那么，有沒有辦法可以減少環境準備、模型搭建、效果調優的時間，靠機器自動調參就能獲得一個優質的模型呢？能不能讓煉丹師、調參俠們真正的“躺平”呢？

答案來了，我們知道手動調參會耗費大量的人力和時間，算上這背后高昂的機會成本，不如釋放雙手，來一個自動調參。在調參過程中只需進行模型的輸入和輸出，不需要假設模型超參數和最終指標是否符合優化條件，也不需要代碼的細節等，點點鼠標，選擇合適的預訓練模型和預置網絡，就可以進行自動調參，獲取符合場景需要的高精度模型。

備受AI開發者喜歡的就是百度BML的自動超參搜索功能，用過的都說很easy。

目前百度 BML自動超參搜索支持貝葉斯搜索、隨機搜索和進化算法三種超參搜索算法，煉丹師可以根據自己的需要來選擇。自動超參搜索功能基于自研自動超參搜索服務，具有簡單易用、模型豐富、高效分布式智能搜索等特性，同時，依托于百度智能云，還支持多搜索任務并發，大幅縮短超參搜索耗時，煉丹師真的可以釋放雙手，再也不用調參調到頭禿了。

另外，煉丹師們關心的精度部分也能滿足，百度BML獨家內置了百度超大規模預訓練模型，預置了百度大規模數據訓練的預訓練模型，在視覺任務中，圖像分類訓練任務內置百度基于海量互聯網數據，包括10萬+分類、6500萬圖片訓練的超大規模預訓練模型，平均精度可提升3.24%-7.73%；物體檢測訓練任務內置百度基于800+標簽、170萬圖片，1000萬+檢測框訓練的超大規模物體檢測預訓練模型，平均精度可提升1.78%-4.53%; 在自然語言處理方向，BML預置了由百度自研、業界效果最好的預訓練模型ERNIE，開創性地將大數據預訓練與多源豐富知識相結合，持續學習海量數據中的知識，將機器語義理解水平提升到一個新的高度。

百度BML基于開源開放的產業級深度學習平臺飛槳，為企業和個人開發者提供機器學習和深度學習一站式AI開發服務，并提供高性價比的算力資源，助力企業快速構建高精度AI應用。BML提供從數據采集、數據清洗、數據標注、智能標注與多人標注、模型訓練生產到模型管理、云端及離線推理服務管理等AI開發過程的全生命周期管理。

比如，在工業行業，當工業制造批量化、高效率生產成為趨勢，如何把關產品質量，降低次品率成為行業難題。傳統的人工檢查易受視力等多重因素影響，微小瑕疵不能被高效識別，且人力成本居高不下。用BML物體檢測訓練工業零部件瑕疵識別模型，可以精準識別毛邊、裂痕等細微瑕疵，為流程優化和工藝再造提供關鍵數據支持，真正讓工業AI質檢煉就“火眼金睛”。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的炼丹神器！模型调参这门“玄学”，终于被破解了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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