Praktik terbaik eksperimen

Untuk mulai bereksperimen di AlphaEvolve, sebaiknya ikuti alur kerja berikut:

  1. Menyelesaikan inisialisasi lingkungan

    Gunakan halaman Get Started untuk menyelesaikan semua prasyarat dan melakukan inisialisasi lingkungan Anda.

  2. Melakukan verifikasi dasar

    Selesaikan codelab Mulai Menggunakan AlphaEvolve di Google Cloud sebelum melanjutkan. Langkah ini memastikan bahwa lapisan transpor, sintaksis blok, dan verifikasi runtime lokal Anda berjalan lancar tanpa error sebelum Anda beralih ke target khusus domain.

  3. Menjalankan desain eksperimen Anda

    Pilih antara jalur integrasi manual atau agentic:

    • Integrasi agentik: Jika Anda menggunakan alat coding agentik, jalankan pipeline Skills bawaan untuk mempelajari penyiapan dan desain eksperimen Anda secara terprogram.

    • Integrasi manual: Jika Anda tidak menggunakan alat agentic, lihat codelab dan buat eksperimen secara manual dengan melakukan tindakan berikut:

      • Menyiapkan dasar pengukuran kode awal

        Buat kode dasar awal mengikuti panduan program, tempatkan penanda komentar EVOLVE-BLOCK eksplisit secara ketat di sekitar segmen logika atau subrutin tertentu yang ditargetkan untuk refaktorisasi menggunakan strategi penempatan.

      • Membangun fungsi harness evaluator

        Tulis loop eksekusi sisi klien atau sisi server untuk menerima blok kode yang dimutasi dari AlphaEvolve, jalankan dengan aman, dan hitung metrik bisnis. Evaluator harus menampilkan kamus terstruktur yang berisi satu atau beberapa metrik untuk memberikan arah gradien penelusuran yang eksplisit ke AlphaEvolve. Gunakan panduan inti yang tercantum di halaman Desain evaluator.

      • Mendokumentasikan definisi masalah

        Tentukan pernyataan masalah yang tepat dalam konfigurasi Anda, dengan menentukan detail latar belakang, aturan konteks domain yang relevan, dan batasan sistem operasional yang ketat. Gunakan panduan dari halaman Panduan konfigurasi konteks dan perintah.

      • Memilih konfigurasi eksperimen

        Tentukan konfigurasi hyperparameter runtime Anda, termasuk campuran LLM yang ditargetkan, batas pembuatan program maksimum, dan batas konkurensi eksekusi yang optimal. Gunakan panduan dari halaman data dan konkurensi.

  4. Memantau eksekusi

    Luncurkan eksperimen pengoptimalan dan lacak skor kebugaran real-time di seluruh generasi berikutnya. Anggaran evaluasi yang direkomendasikan dimulai dari ~100 program dan ditingkatkan hingga ribuan untuk masalah yang sulit. Jika metrik evaluasi Anda gagal menunjukkan lintasan yang jelas setelah sekitar 1.500 evaluasi program kandidat, jeda loop eksekusi untuk menyempurnakan konteks definisi masalah atau menyesuaikan batasan penalti ringan.

  5. Mengintegrasikan ke dalam produksi

    Setelah konvergensi penelusuran berhasil, ambil kandidat program yang optimal (atau varian terbaik ke-n, bergantung pada kompromi operasional multi-metrik) dari tabel histori dan terapkan langsung ke arsitektur sistem Anda.

Seiring meningkatnya kompleksitas pengoptimalan, stack dependensi, dan persyaratan skala, beralihlah dari ruang proses lokal ke penyiapan infrastruktur berbasis toolkit cluster untuk menangani kebutuhan komputasi tingkat lanjut berskala perusahaan.