Usando hiperparâmetros

Você pode definir os hiperparâmetros necessários ao seu algoritmo, como a taxa de aprendizado ou o tamanho da etapa, ao criar um trabalho híbrido. Os valores dos hiperparâmetros são normalmente usados para controlar vários aspectos do algoritmo e geralmente podem ser ajustados para otimizar o desempenho do algoritmo. Para usar hiperparâmetros em uma tarefa híbrida do Braket, você precisa especificar seus nomes e valores explicitamente como um dicionário. Observe que os valores devem ser do tipo de dados string. Você especifica os valores de hiperparâmetros que deseja testar ao pesquisar o conjunto ideal de valores. A primeira etapa para usar hiperparâmetros é configurar e definir os hiperparâmetros como um dicionário, que pode ser visto no código a seguir:

#defining the number of qubits used
n_qubits = 8
#defining the number of layers used
n_layers = 10
#defining the number of iterations used for your optimization algorithm
n_iterations = 10

hyperparams = {
    "n_qubits": n_qubits, 
    "n_layers": n_layers, 
    "n_iterations": n_iterations
}

Em seguida, você passaria os hiperparâmetros definidos no trecho de código fornecido acima para serem usados no algoritmo de sua escolha com algo parecido com o seguinte:

import time
from braket.aws import AwsQuantumJob

#Name your job so that it can be later identified
job_name = f"qcbm-gaussian-training-{n_qubits}-{n_layers}-" + str(int(time.time()))

job = AwsQuantumJob.create(
    #Run this hybrid job on the SV1 simulator
    device="arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1",
    #The directory or single file containing the code to run.
    source_module="qcbm",
    #The main script or function the job will run.
    entry_point="qcbm.qcbm_job:main",
    #Set the job_name
    job_name=job_name,
    #Set the hyperparameters
    hyperparameters=hyperparams,
    #Define the file that contains the input data
    input_data="data.npy", # or input_data=s3_path
    # wait_until_complete=False,
)

Os hiperparâmetros seriam então carregados no script de trabalho híbrido usando o seguinte código:

import json
import os

#Load the Hybrid Job hyperparameters
hp_file = os.environ["AMZN_BRAKET_HP_FILE"]
with open(hp_file, "r") as f:
    hyperparams = json.load(f)

Alguns guias que são muito úteis para aprender sobre como usar hiperparâmetros são fornecidos pelos tutoriais QAOAcom Amazon Braket Hybrid PennyLane Jobs e Quantum Machine Learning no Amazon Braket Hybrid Jobs.