Optuna Study 저장과 관리

Optuna Study 저장과 관리 (RDB Storage)

Optuna는 study를 백엔드에 저장해 최적화를 지속하고 이력·결과를 영속화할 수 있어요. 기본적으로 study는 과정 중 메모리에만 존재하지만, RDB(관계형 데이터베이스) 백엔드를 사용하면 디스크나 서버에 저장해 여러 세션에서 재사용하고 분석할 수 있어요.

출처: Optuna RDB Storage

SQLite를 이용한 영속 study

RDB 백엔드의 대표적인 예로 SQLite가 있어요. create_study()에 storage 인자를 전달해 study를 영속화하고, study_name으로 재사용할 수 있어요. 같은 저장소를 가리키면서 같은 이름의 study를 다시 열면 기존 study를 이어서 사용해요.

import optuna

study = optuna.create_study(
    storage="sqlite:///example.db",
    study_name="classic",
    load_if_exists=True,
)

load_if_exists=True로 두면 이름이 같은 study가 이미 있으면 새로 만들지 않고 기존 study를 로드해요. 이후에 다시 실행해도 같은 study를 이어가므로 최적화 이력이 유지돼요.

어디에 유용한가요

RDB 백엔드는 study를 파일로 관리하고 싶을 때나, 여러 프로세스·머신에서 최적화를 공유하거나 이어갈 때 유용해요. 영속화된 study는 시각화·대시보드·후속 분석에 그대로 쓸 수 있죠.

Optuna Dashboard와 함께

RDB 백엔드로 study를 영속화하면 Optuna Dashboard로 최적화 이력, 하이퍼파라미터 중요도, 하이퍼파라미터 관계 등을 그래프와 표로 확인할 수 있어요.

$ pip install optuna-dashboard
$ optuna-dashboard sqlite:///example-study.db

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