Preferred Networksは9月7日、オープンソースのハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptunaのRust実装版「Rustuna」と、Optuna最新版となるv5.0を公開した。
Optunaは2018年から同社主導で開発され、当初は機械学習を中心に利用されていたが、最近は材料科学など多様な分野にも用途が広がっている。一方で、従来のPython実装では大規模・多様な探索の効率化が課題となっていた。
RustunaはOptunaの機能をRustで実装し、実行速度と消費メモリ量を大きく改善した点が特徴。社内検証では、Optuna比で最大1,000倍の高速化を実現するなど、数十万回以上の大規模な探索でも高いパフォーマンスを発揮する。Matlantisが提供する結晶構造探索サービスでの検証では、消費メモリも10万試行時に約50％削減し、並列実行数の拡大や探索回数増加が可能となった。
Optuna v5.0では、標準アルゴリズムTPEの性能向上や、多目的最適化アルゴリズムの刷新により、広範な最適化タスクで性能が改善された。また、ハイパーパラメータ重要度計算アルゴリズムPED-ANOVAの拡張手法を実装し、動的探索空間にも対応する。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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