Інтеграція FLAML (Microsoft) для швидкого AutoML

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Інтеграція FLAML (Microsoft) для швидкого AutoML
Простий
від 1 дня до 3 днів
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1196
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853

Інтеграція FLAML (Microsoft) для швидкого AutoML

FLAML (Fast and Lightweight AutoML) від Microsoft Research - AutoML бібліотека з акцентом на мінімальний час пошуку при збереженні високої якості. Використовується в Azure AutoML та Microsoft Fabric.

Ключова ідея FLAML

Економічний пошук через cost-frugal Bayesian Optimization:

  • Оцінює кожну конфігурацію на малій частці даних (early stopping)
  • Не витрачає час на погані конфігурації.
  • Адаптивно перерозподіляє бюджет між алгоритмами

Базові приклади

Класифікація:

from flaml import AutoML

automl = AutoML()
automl.fit(
    X_train, y_train,
    task='classification',
    time_budget=120,       # секунды
    metric='roc_auc',
    n_jobs=-1,
    eval_method='cv',
    n_splits=5,
    estimator_list=['lgbm', 'xgboost', 'rf', 'extra_tree']
)
print(f'Best model: {automl.best_estimator}')
print(f'Best AUC: {automl.best_result}')

Тимчасові ряди з FLAML:

automl = AutoML()
automl.fit(
    X_train, y_train,
    task='ts_forecast',
    time_budget=300,
    period=7,           # горизонт прогноза (7 дней)
    eval_method='holdout',
    estimator_list=['prophet', 'arima', 'lgbm', 'xgboost']
)

Інтеграція з MLflow

from flaml import AutoML
import mlflow

def flaml_with_mlflow(X_train, y_train, X_test, y_test, run_name: str):
    with mlflow.start_run(run_name=run_name):
        automl = AutoML()
        automl.fit(X_train, y_train, task='classification', time_budget=300, metric='roc_auc')

        mlflow.log_param('best_estimator', automl.best_estimator)
        mlflow.log_param('best_config', str(automl.best_config))
        mlflow.log_metric('val_roc_auc', automl.best_result)

        # Тест на holdout
        from sklearn.metrics import roc_auc_score
        y_proba = automl.predict_proba(X_test)[:, 1]
        test_auc = roc_auc_score(y_test, y_proba)
        mlflow.log_metric('test_roc_auc', test_auc)

        mlflow.sklearn.log_model(automl, 'flaml_model')

    return automl

FLAML vs FLAML NLP/Vision: flaml[nlp] додає пошук гіперпараметрів для Transformer fine-tuning (HuggingFace). flaml[blendsearch] - просунута BlendSearch стратегія.

Терміни: Базова інтеграція FLAML - 1 день. MLflow tracking, кастомні estimators, parallel training, Azure AutoML pipeline - 1-2 тижні.