[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-hyperparameter-tuning::ru":3,"gloss-cluster-hyperparameter-tuning::ru":26,"gloss-next-hyperparameter-tuning::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"hyperparameter-tuning","mlops","Подбор гиперпараметров","Гиперпараметры — настройки, которые выбирают до обучения, а не выучивают в его ходе: скорость обучения, размер батча, число эпох, сила регуляризации, ранг LoRA-адаптера. Подбор — это поиск комбинации, дающей лучший результат на валидации. Поиск обычно ведут как с чёрным ящиком: предложить конфигурацию, обучить, оценить на валидационной выборке, повторить. Полный перебор по сетке проходит заранее заданную решётку и тратит большую часть бюджета на измерения, которые ни на что не влияют. Случайный поиск при том же числе прогонов покрывает каждое измерение равномернее и является лучшим выбором по умолчанию. Байесовские и бандитные методы моделируют, какие области выглядят перспективно, и рано обрывают безнадёжные прогоны — это окупается, когда одно обучение дорого. Полезный подбор от льстивого отделяют три привычки. Оценивайте на валидации и не трогайте финальный тест: конфигурация, выбранная многократным обращением к одним и тем же данным, к ним и подогнана. Записывайте каждый прогон — конфигурацию, версию данных, версию кода и результат, — потому что незаписанный поиск нельзя ни воспроизвести, ни продолжить, а подобранное значение действительно только для тех данных, на которых подбиралось. И задавайте бюджет заранее: кривая улучшения быстро выполаживается, и большинство поздних приростов лежит внутри шума, доступного валидационной выборке. Командам, адаптирующим языковые модели, та же дисциплина нужна на меньшем наборе ручек, а самые крупные выигрыши обычно приходят от данных и постановки задачи, а не от поиска.","Подбор гиперпараметров ищет настройки вроде скорости обучения и ранга LoRA: почему случайный поиск лучше сетки и как подбор тихо переобучается на валидации.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"cross-validation","Перекрёстная проверка",{"slug":15,"name":16},"experiment-tracking","Трекинг экспериментов (Experiment Tracking)",{"slug":18,"name":19},"fine-tuning","Дообучение (Fine-Tuning)",{"slug":21,"name":22},"lora","Низкоранговая адаптация (LoRA)",{"slug":24,"name":25},"overfitting","Переобучение (Overfitting)",[27,31,35,38,41,45,48,51,52,55,58,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"annotation-guidelines","Инструкции по разметке","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"baseline-model","Базовая модель (baseline)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":34},"batch-inference","Батч-инференс",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"canary-prompt","Канареечный промпт",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":44},"champion-challenger","Чемпион–претендент (A\u002FB-тестирование моделей)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"class-imbalance","Дисбаланс классов",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"continuous-batching","Continuous Batching (непрерывная пакетная обработка)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":34},{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":34},"data-labeling","Разметка данных",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":44},"drift-detection","Обнаружение дрейфа (Drift Detection)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":44},"eval-harness","Испытательный стенд оценки (Eval Harness)",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":44}]