feat: added optimizer n evolutions #126
Conversation
| results = ctx.optimization_info.dump_evaluation_results() | ||
| decision_metric = results["metrics"]["decision"] | ||
|
|
There was a problem hiding this comment.
сделать опцию выбирать на каком сплите считать метрику (потому что подгоняться под тест плохо)
| dataset = load_dataset(input_path) | ||
| generator = UtteranceEvolver(Generator(), evolutions, seed) | ||
| generator.augment(dataset, split_name=split, n_evolutions=n) |
There was a problem hiding this comment.
вычислительно не эффективно, лучше на каждой итерации по одной эволюции добавлять
| def _choose_search_space(search_space: str | None) -> list[dict[str, Any]] | Path | str: | ||
| if search_space is None: | ||
| return SEARCH_SPACE | ||
| return search_space |
There was a problem hiding this comment.
для случая когда на входе строка тут кажется пропущена конвертация в список словариков
There was a problem hiding this comment.
в Pipeline.from_search_space(search_space) можно подавать search_space как файл\строку
There was a problem hiding this comment.
надо сконвертить весь этот функционал в класс наподобие UtteranceEvolver, только назвать его IncrementalUtteranceEvolver, чтобы у него был метод augment(dataset) наподобие того который у UtteranceEvolver
потому что текущая версия ограничена в использовании - только через CLI - а хотелось бы главным образом иметь питоновский апи
No description provided.