Utilisation d'hyperparamètres

Vous pouvez définir les hyperparamètres nécessaires à votre algorithme, tels que le taux d'apprentissage ou la taille des étapes, lorsque vous créez une tâche hybride. Les valeurs des hyperparamètres sont généralement utilisées pour contrôler différents aspects de l'algorithme et peuvent souvent être ajustées pour optimiser les performances de l'algorithme. Pour utiliser des hyperparamètres dans une tâche hybride Braket, vous devez spécifier leurs noms et leurs valeurs de manière explicite sous forme de dictionnaire. Spécifiez les valeurs des hyperparamètres à tester lors de la recherche de l'ensemble de valeurs optimal. La première étape de l'utilisation des hyperparamètres consiste à configurer et à définir les hyperparamètres sous forme de dictionnaire, comme le montre le code suivant.

from braket.devices import Devices

device_arn = Devices.Amazon.SV1

hyperparameters = {"shots": 1_000}

Passez ensuite les hyperparamètres définis dans l'extrait de code ci-dessus à utiliser dans l'algorithme de votre choix. Pour exécuter l'exemple de code suivant, créez un répertoire nommé « src » dans le même chemin que votre fichier d'hyperparamètres. Dans le répertoire « src », ajoutez les fichiers de code 0_Getting_Started_PaperMill.ipynb, notebook_runner.py et requirements.txt.

import time
from braket.aws import AwsQuantumJob

job = AwsQuantumJob.create(
    device=device_arn,
    source_module="src",
    entry_point="src.notebook_runner:run_notebook",
    input_data="src/0_Getting_started_papermill.ipynb",
    hyperparameters=hyperparameters,
    job_name=f"papermill-job-demo-{int(time.time())}",
)

# Print job to record the ARN
print(job)

Pour accéder à vos hyperparamètres depuis votre script de tâche hybride, consultez la load_jobs_hyperparams() fonction dans le fichier python notebook_runner.py. Pour accéder à vos hyperparamètres en dehors de votre script de tâche hybride, exécutez le code suivant.

from braket.aws import AwsQuantumJob

# Get the job using the ARN
job_arn = "arn:aws:braket:us-east-1:111122223333:job/5eabb790-d3ff-47cc-98ed-b4025e9e296f"  # Replace with your job ARN
job = AwsQuantumJob(arn=job_arn)

# Access the hyperparameters
job_metadata = job.metadata()
hyperparameters = job_metadata.get("hyperParameters", {})
print(hyperparameters)

Pour plus d'informations sur l'apprentissage de l'utilisation des hyperparamètres, consultez les didacticiels QAOA avec Amazon Braket Hybrid Jobs PennyLane et Quantum Machine Learning dans Amazon Braket Hybrid Jobs.