Bonnes pratiques concernant les tests

Pour commencer à tester AlphaEvolve, nous vous recommandons de suivre le workflow suivant :

  1. Terminer l'initialisation de l'environnement

    Utilisez la page Premiers pas pour remplir toutes les conditions préalables et initialiser votre environnement.

  2. Effectuer une validation de base

    Suivez l'atelier de programmation Premiers pas avec AlphaEvolve surGoogle Cloud avant de continuer. Cette étape permet de s'assurer que vos couches transport, la syntaxe des blocs et la vérification de l'environnement d'exécution local s'exécutent correctement et sans erreur avant de passer aux cibles spécifiques au domaine.

  3. Exécuter la conception de votre test

    Choisissez entre un parcours d'intégration agentique ou manuel :

    • Intégration d'agents : si vous utilisez des outils de codage d'agents, exécutez le pipeline de compétences intégré pour parcourir votre configuration et la conception de votre test de manière programmatique.

    • Intégration manuelle : si vous n'utilisez pas d'outils d'agent, consultez les ateliers de programmation et créez manuellement votre test en effectuant les actions suivantes :

      • Préparer le code de base

        Créez le code de référence initial en suivant les consignes du programme, en plaçant des repères de commentaire EVOLVE-BLOCK explicites strictement autour des segments logiques ou des sous-routines spécifiques ciblés pour le refactoring à l'aide de la stratégie de placement.

      • Créer la fonction de l'outil d'évaluation

        Écrivez une boucle d'exécution côté client ou côté serveur pour recevoir les blocs de code modifiés d'AlphaEvolve, les exécuter de manière sécurisée et calculer les métriques métier. L'évaluateur doit renvoyer un dictionnaire structuré d'une ou de plusieurs métriques pour fournir une direction de gradient de recherche explicite à AlphaEvolve. Suivez les consignes de base listées sur la page Conception de l'évaluateur.

      • Documenter la définition du problème

        Définissez un énoncé du problème précis dans votre configuration, en spécifiant des détails contextuels, des règles de contexte de domaine pertinentes et des contraintes strictes du système d'exploitation. Suivez les consignes de la page Consignes de configuration du contexte et des requêtes.

      • Choisir la configuration de votre test

        Spécifiez la configuration des hyperparamètres de votre environnement d'exécution, y compris les mélanges de LLM ciblés, les limites maximales de génération de programmes et les seuils de simultanéité d'exécution optimaux. Suivez les consignes de la page Données et simultanéité.

  4. Surveiller l'exécution

    Lancez le test d'optimisation et suivez les scores de fitness en temps réel sur plusieurs générations successives. Les budgets d'évaluation recommandés commencent à environ 100 programmes et peuvent atteindre des milliers pour les problèmes complexes. Si vos métriques d'évaluation ne montrent pas de trajectoire claire après environ 1 500 évaluations de programmes candidats, suspendez la boucle d'exécution pour affiner le contexte de définition de votre problème ou ajuster les contraintes de pénalité souple.

  5. Intégrer en production

    Une fois la convergence de recherche réussie, récupérez le programme candidat optimal (ou la n-ième meilleure variante en fonction des compromis opérationnels multimétriques) à partir des tables d'historique et implémentez-le directement dans l'architecture de votre système.

À mesure que la complexité de l'optimisation, les piles de dépendances et les exigences d'évolutivité augmentent, passez de votre espace de processus local à la configuration d'infrastructure basée sur Cluster Toolkit pour gérer les besoins de calcul avancés à l'échelle de l'entreprise.