调参工具的工作原理是：将深度学习的训练、实验过程以kubeflow任务的形式发布，多次实验迭代会有多个任务发布；
目前Katib能支持一些主流算法框架，如tensorflow、mxnet、pytorch、xgboost等。
目前Katib调参功能细化为：超参数调节和神经网络结构搜索，开发者可以在kubeflow ui中实现配置和发布调参任务。

Hyperparameter Tuning

如下图所示，开发人员在ui中设置调参配置有两种方式：对k8s比较熟练的人员可以选择yaml文件配置；
不熟练的人员可以选择在配置选项框中配置，需要注意的是包含工程镜像信息和脚本执行方式的trialTemplate文件需要自己指定。


定义寻参配置，主要包含4个部分：

• parameters: 需要调节的超参和参数的范围
• objective: 收敛目标，如测试集准确率、训练集准确率
• algorithm: 寻参使用的算法，搜索算法介绍详见 https://www.bookstack.cn/read/kubeflow-1.0-en/038175346054c1a3.md#search-algorithms
• trialTemplate: 每一次调参实验的模板，确保调参代码以命令行的方式传入参数运行，如此才能进行调参迭代实验；目前支持k8s-job、kubeflow-tfjob、kubeflow-pytorchjob三种任务方式训练模型

此外可以手动添加额外配置，对任务做限制：

• parallelTrialCount: 并行实验个数
• maxTrialCount: 最大实验次数
• maxFailedTrialCount: 最多失败实验次数
• metricsCollectorSpec: 回收存储每次迭代实验结果的方式，使用方法详见 https://www.bookstack.cn/read/kubeflow-1.0-en/038175346054c1a3.md#metrics-collector

Neural Architecture Search

使用强化学习算法，其他部分同调超参功能。
目前神经网络结构搜索功能仍在初级试用阶段，暂不做复杂功能支持。

Katib调参工程结构

下面以一个随机寻参例子做调参工程结构的介绍：

准备调参工程的镜像

开始调参实验前，需要将将训练模型代码打包成镜像；此外，需要将主脚本需要支持命令行的方式传入参数（如不支持则需要改造代码）
如本次实验中的主代码部分：
train_mnist.py

"""
image: kubeflowkatib/mxnet-mnist-example:v0.0.2
locate in image: /mxnet/example/image-classification/
"""
"""
Train mnist, see more explanation at http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html
"""
 
 
if __name__ == '__main__':
    # parse args
    parser = argparse.ArgumentParser(description="train mnist",
                                     formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
    parser.add_argument('--num-classes', type=int, default=10,
                        help='the number of classes')
    parser.add_argument('--num-examples', type=int, default=60000,
                        help='the number of training examples')
 
    parser.add_argument('--add_stn', action="store_true", default=False,
                        help='Add Spatial Transformer Network Layer (lenet only)')
 
    fit.add_fit_args(parser)
    parser.set_defaults(
        # network
        network='mlp',
        # train
        gpus=None,
        batch_size=64,
        disp_batches=100,
        num_epochs=20,
        lr=.05,
        lr_step_epochs='10'
    )
    args = parser.parse_args()

制作工程镜像需要的基础镜像得依据具体的需求：如python版本、是否使用gpu等
如果代码执行需要联网，制作镜像时需要将代理配置到系统环境变量中。

配置调参实验

定义寻参配置可以参考Hyperparameter Tuning小节
在这里我使用yaml文件的方式定义任务，详见yaml文件：
random-example-update.yaml

apiVersion: "kubeflow.org/v1alpha3"
kind: Experiment
metadata:
  namespace: wbliu
  labels:
    controller-tools.k8s.io: "1.0"
  name: random-example
spec:
  objective:
    type: maximize
    goal: 0.99
    objectiveMetricName: Validation-accuracy
    additionalMetricNames:
      - Train-accuracy
  algorithm:
    algorithmName: random
  parallelTrialCount: 3
  maxTrialCount: 12
  maxFailedTrialCount: 3
  parameters:
    - name: --lr
      parameterType: double
      feasibleSpace:
        min: "0.01"
        max: "0.03"
    - name: --num-layers
      parameterType: int
      feasibleSpace:
        min: "2"
        max: "5"
    - name: --optimizer
      parameterType: categorical
      feasibleSpace:
        list:
        - sgd
        - adam
        - ftrl
  trialTemplate:
    goTemplate:
        rawTemplate: |-
          apiVersion: batch/v1
          kind: Job
          metadata:
            name: {{.Trial}}
            namespace: {{.NameSpace}}
          spec:
            template:
              spec:
                containers:
                - name: {{.Trial}}
                  image: kubeflowkatib/mxnet-mnist-example:v0.0.2
                  command:
                  - "python"
                  - "/mxnet/example/image-classification/train_mnist.py"
                  - "--batch-size=64"
                  {{- with .HyperParameters}}
                  {{- range .}}
                  - "{{.Name}}={{.Value}}"
                  {{- end}}
                  {{- end}}
                restartPolicy: Never

spec定义了调参目标、范围、方法
trialTemplate定义了调参任务的方法和执行模板

实验结果展示

调参任务执行完毕后，在ui中能查看调参迭代过程：