Best Practices für Tests

Für den Einstieg in das Experimentieren mit AlphaEvolve empfehlen wir den folgenden Workflow:

  1. Umgebungsinitialisierung abschließen

    Verwenden Sie die Seite Erste Schritte, um alle Voraussetzungen zu erfüllen und Ihre Umgebung zu initialisieren.

  2. Grundlegende Überprüfung durchführen

    Führen Sie das Codelab Erste Schritte mit AlphaEvolve inGoogle Cloud aus, bevor Sie fortfahren. In diesem Schritt wird sichergestellt, dass die Transportschichten, die Blocksyntax und die lokale Laufzeitprüfung reibungslos und ohne Fehler ausgeführt werden, bevor Sie mit domainspezifischen Zielen fortfahren.

  3. Testdesign ausführen

    Wählen Sie zwischen einem agentischen oder manuellen Integrationspfad:

    • Agentische Integration: Wenn Sie agentische Programmiertools verwenden, führen Sie die integrierte Skills-Pipeline aus, um Ihre Einrichtung und Ihr Testdesign programmatisch durchzugehen.

    • Manuelle Integration: Wenn Sie keine agentischen Tools verwenden, sehen Sie sich die Codelabs an und erstellen Sie Ihr Experiment manuell, indem Sie die folgenden Aktionen ausführen:

      • Seed-Code-Referenz vorbereiten

        Erstellen Sie den ersten Baseline-Code gemäß den Programmrichtlinien und platzieren Sie explizite EVOLVE-BLOCK-Kommentarmarkierungen genau um die spezifischen Logiksegmente oder Unterroutinen, die für das Refactoring vorgesehen sind. Verwenden Sie dazu die Platzierungsstrategie.

      • Evaluator-Harness-Funktion erstellen

        Schreiben Sie eine client- oder serverseitige Ausführungsschleife, um die mutierten Codeblöcke von AlphaEvolve zu empfangen, sie sicher auszuführen und Geschäftsmesswerte zu berechnen. Der Evaluator muss ein strukturiertes Dictionary mit einem oder mehreren Messwerten zurückgeben, um AlphaEvolve eine explizite Suchgradientenrichtung bereitzustellen. Verwenden Sie die grundlegenden Richtlinien auf der Seite Evaluator-Design.

      • Problemdefinition dokumentieren

        Definieren Sie in Ihrer Konfiguration eine präzise Problembeschreibung und geben Sie Hintergrunddetails, relevante Regeln für den Domainkontext und harte Einschränkungen des Betriebssystems an. Verwenden Sie die Richtlinien auf der Seite Richtlinien für Kontext- und Prompt-Konfiguration.

      • Testkonfiguration auswählen

        Geben Sie die Hyperparameter-Konfiguration für die Laufzeit an, einschließlich der Ziel-LLM-Mischungen, der maximalen Limits für die Programmgenerierung und der optimalen Schwellenwerte für die gleichzeitige Ausführung. Verwenden Sie die Richtlinien auf der Seite Daten und Nebenläufigkeit.

  4. Ausführung überwachen

    Starten Sie den Optimierungstest und verfolgen Sie die Fitnesswerte in Echtzeit über aufeinanderfolgende Generationen hinweg. Empfohlene Bewertungsbudgets beginnen bei etwa 100 Programmen und können bei schwierigen Problemen auf Tausende Programme skaliert werden. Wenn Ihre Bewertungsmesswerte nach etwa 1.500 Bewertungen von Kandidatenprogrammen keine klare Tendenz zeigen, sollten Sie die Ausführungsschleife pausieren, um den Kontext Ihrer Problemdefinition zu verfeinern oder die weichen Strafbedingungen anzupassen.

  5. In die Produktion einbinden

    Nach erfolgreicher Suchkonvergenz rufen Sie den optimalen Programmkandidaten (oder die n-beste Variante, je nach multimetrischen operativen Kompromissen) aus den Verlaufstabellen ab und implementieren ihn direkt in Ihre Systemarchitektur.

Wenn die Komplexität der Optimierung, die Abhängigkeitsstacks und die Skalierungsanforderungen zunehmen, wechseln Sie von Ihrem lokalen Prozessbereich zur Cluster Toolkit-basierten Infrastruktureinrichtung, um erweiterte Computing-Anforderungen auf Unternehmensebene zu erfüllen.