開発・国内注目
Rustによる高速かつ省メモリなOptuna実装「Rustuna」をリリース
同時にOptunaの最新版v5.0を公開
大規模な最適化探索に対応
Preferred Networksは9月7日、RustunaとOptuna v5.0を公開しました。
Rustunaは、Python製のハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptunaの機能をRustで実装したオープンソースソフトウェアです。
Optunaでは処理が難しかった数十万回以上の大規模な探索を高速に実行できるとしています。
PFNの検証では、用途によってOptunaの最大1,000倍の速度を確認したと説明しています。
Matlantis CSPを使った10万試行想定の検証では、探索時のメモリ消費を約50%削減しました。
これにより探索回数の増加や、高い並列数での実行を可能にします。
同時公開したOptuna v5.0では、単目的最適化で標準利用するTPEアルゴリズムの性能を改善しました。
多目的最適化の標準アルゴリズムは、多目的TPEへ変更されています。
動的な探索空間で利用できるPED-ANOVAの拡張手法も実装しました。
RustunaとOptuna v5.0は、それぞれのGitHubリポジトリから利用できます。
速度とメモリ削減の数値はPFN自身の検証結果で、独立評価ではありません。