Как внедрить агентный ИИ для автоматизации экспериментов с глубоким обучением (практическое руководство)

Почему ваши эксперименты с нейросетями тормозят, а GPU простаивают

Вы запускаете тренировку модели. Уходите на обед. Возвращаетесь — loss застрял на плато, GPU греет воздух, а вы потеряли три часа. Знакомо? Каждый ML-инженер тратит 40% времени на рутину: мониторинг логов, перезапуск упавших экспериментов, подбор гиперпараметров методом научного тыка.

В теории автоматизация экспериментов звучит как что-то сложное, требующее команды инженеров и месяцев разработки. На практике — это можно сделать за выходные. И я покажу как.

Что такое агентный ИИ для экспериментов (и чем он не является)

Это не супер-интеллект, который сам придумывает архитектуры нейросетей. Это автономная система, которая умеет:

• Запускать тренировочные скрипты с разными гиперпараметрами
• Мониторить метрики в реальном времени
• Останавливать бесперспективные эксперименты
• Сохранять лучшие чекпоинты
• Генерировать отчеты о результатах

Представьте себе стажера, который никогда не спит, не ошибается в командах и не забывает записать результаты. Только этот стажер работает в 10 раз быстрее.

Архитектура: как не переусложить на старте

Видел проекты, где для автоматизации экспериментов разворачивали Kubernetes, Airflow и ещё пять систем мониторинга. Через месяц команда тратила больше времени на поддержку инфраструктуры, чем на ML.

Наш подход — минималистичный, но эффективный:

Ключевой принцип: каждый компонент решает одну задачу и делает это хорошо. Не пытайтесь запихнуть всю логику в один монолитный скрипт — через неделю вы его сами не поймете.

1 Подготовка: упаковываем эксперимент в контейнер

Первый шаг — сделать ваш тренировочный код переносимым. Если сейчас вы запускаете скрипт командой python train.py --lr 0.001 и молитесь, чтобы все зависимости установились, пора это менять.

Создаем Dockerfile:

FROM nvidia/cuda:12.2.0-runtime-ubuntu22.04

WORKDIR /app

# Копируем зависимости отдельно для кэширования
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Копируем исходный код
COPY . .

# Точка входа с поддержкой аргументов
ENTRYPOINT ["python", "train.py"]

Теперь создаем docker-compose.yml для управления экспериментом:

version: '3.8'

services:
  experiment:
    build: .
    runtime: nvidia
    environment:
      - MLFLOW_TRACKING_URI=http://mlflow:5000
      - WANDB_API_KEY=${WANDB_API_KEY}
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./checkpoints:/app/checkpoints
    command: [
      "--lr", "0.001",
      "--batch_size", "32",
      "--epochs", "50"
    ]
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]

  mlflow:
    image: ghcr.io/mlflow/mlflow:v2.10.0
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - ./mlruns:/mlflow
    command: mlflow server --host 0.0.0.0 --port 5000

2 Создаем агента-экспериментатора

Теперь самое интересное — создаем ИИ-агента, который будет управлять экспериментами. Используем LangChain 0.2+ (на февраль 2026 это стабильная версия с улучшенной поддержкой инструментов).

Устанавливаем зависимости:

pip install langchain==0.2.1 openai mlflow docker python-dotenv

Создаем базового агента с инструментами:

from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import tool
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
import docker
import mlflow
import subprocess
import yaml
from typing import Dict, Any

# Инструмент 1: Запуск эксперимента с гиперпараметрами
@tool
def run_experiment(hyperparams: Dict[str, Any]) -> str:
    """Запускает тренировочный контейнер с заданными гиперпараметрами."""
    client = docker.from_env()
    
    # Генерируем уникальное имя для эксперимента
    experiment_id = f"exp_{int(time.time())}"
    
    # Подготавливаем команду
    cmd_args = []
    for key, value in hyperparams.items():
        cmd_args.extend([f"--{key}", str(value)])
    
    # Запускаем контейнер
    container = client.containers.run(
        image="your-experiment-image:latest",
        command=cmd_args,
        environment={
            "EXPERIMENT_ID": experiment_id,
            "MLFLOW_TRACKING_URI": "http://localhost:5000"
        },
        volumes={
            "./checkpoints": {"bind": "/app/checkpoints", "mode": "rw"},
            "./data": {"bind": "/app/data", "mode": "ro"}
        },
        runtime="nvidia",
        detach=True,
        name=experiment_id
    )
    
    return f"Эксперимент {experiment_id} запущен с параметрами: {hyperparams}"

# Инструмент 2: Мониторинг метрик в реальном времени
@tool
def monitor_experiment(experiment_id: str) -> Dict[str, Any]:
    """Получает текущие метрики запущенного эксперимента."""
    # Подключаемся к MLflow
    mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")
    
    # Ищем эксперимент по ID
    experiment = mlflow.get_experiment_by_name(experiment_id)
    if not experiment:
        return {"error": "Эксперимент не найден"}
    
    # Получаем последние метрики
    runs = mlflow.search_runs(
        experiment_ids=[experiment.experiment_id],
        order_by=["start_time DESC"]
    )
    
    if runs.empty:
        return {"status": "Запущен, метрик ещё нет"}
    
    latest_run = runs.iloc[0]
    return {
        "experiment_id": experiment_id,
        "status": latest_run["status"],
        "metrics": latest_run.filter(like="metrics.").to_dict(),
        "params": latest_run.filter(like="params.").to_dict()
    }

# Инструмент 3: Остановка бесперспективного эксперимента
@tool
def stop_experiment(experiment_id: str, reason: str) -> str:
    """Останавливает эксперимент, если он показывает плохие результаты."""
    client = docker.from_env()
    
    try:
        container = client.containers.get(experiment_id)
        container.stop()
        container.remove()
        
        # Логируем причину остановки
        mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")
        with mlflow.start_run(run_name=experiment_id) as run:
            mlflow.log_param("stopped_reason", reason)
            mlflow.set_tag("status", "stopped_early")
        
        return f"Эксперимент {experiment_id} остановлен. Причина: {reason}"
    except docker.errors.NotFound:
        return f"Контейнер {experiment_id} не найден"

# Собираем все инструменты
tools = [run_experiment, monitor_experiment, stop_experiment]

# Настраиваем LLM (используем GPT-4o как самую стабильную на 2026)
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o",
    temperature=0.1,  # Низкая температура для детерминированных решений
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)

# Промпт для агента-экспериментатора
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """Ты — ИИ-агент для автоматизации экспериментов с глубоким обучением.
    Твои задачи:
    1. Запускать эксперименты с разными гиперпараметрами
    2. Мониторить метрики в реальном времени
    3. Останавливать эксперименты, которые показывают плохие результаты
    4. Сохранять лучшие модели
    
    Правила:
    - Если validation loss не уменьшается 5 эпох подряд — останови эксперимент
    - Если accuracy на валидации ниже 0.6 после 10 эпох — останови эксперимент
    - Всегда логируй параметры и метрики в MLflow
    - Сохраняй чекпоинты каждые 5 эпох
    """),
    MessagesPlaceholder("chat_history"),
    ("human", "{input}"),
    MessagesPlaceholder("agent_scratchpad")
])

# Создаем агента
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

3 Настраиваем стратегию поиска гиперпараметров

Самый простой способ заставить агента искать оптимальные гиперпараметры — дать ему стратегию. Не надейтесь, что LLM сама придумает оптимальный grid search — она будет генерировать случайные значения.

Создаем YAML конфиг с пространством поиска:

# hyperparameter_search.yaml
search_strategy: "bayesian"  # или "grid", "random"
max_experiments: 20
early_stopping_patience: 5

parameter_space:
  learning_rate:
    type: "log_uniform"
    min: 0.0001
    max: 0.01
  
  batch_size:
    type: "categorical"
    values: [16, 32, 64, 128]
  
  optimizer:
    type: "categorical"
    values: ["adam", "sgd", "adamw"]
  
  dropout_rate:
    type: "uniform"
    min: 0.1
    max: 0.5

success_criteria:
  min_validation_accuracy: 0.85
  max_training_time_hours: 2
  max_gpu_memory_gb: 8

Теперь добавляем инструмент для управления поиском:

import optuna
from datetime import datetime

@tool
def optimize_hyperparameters(config_path: str) -> Dict[str, Any]:
    """Запускает оптимизацию гиперпараметров по заданной конфигурации."""
    with open(config_path, 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    study = optuna.create_study(
        direction="maximize",
        study_name=f"optimization_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
    )
    
    def objective(trial):
        # Генерируем гиперпараметры согласно конфигу
        params = {}
        for param_name, param_config in config["parameter_space"].items():
            if param_config["type"] == "log_uniform":
                params[param_name] = trial.suggest_float(
                    param_name,
                    param_config["min"],
                    param_config["max"],
                    log=True
                )
            elif param_config["type"] == "categorical":
                params[param_name] = trial.suggest_categorical(
                    param_name,
                    param_config["values"]
                )
        
        # Запускаем эксперимент
        result = run_experiment.invoke({"hyperparams": params})
        
        # Ждем завершения и получаем метрики
        time.sleep(60)  # Ждем первую эпоху
        metrics = monitor_experiment.invoke({"experiment_id": ...})
        
        # Возвращаем целевую метрику (например, accuracy)
        return metrics.get("metrics.validation_accuracy", 0.0)
    
    # Запускаем оптимизацию
    study.optimize(
        objective,
        n_trials=config["max_experiments"],
        timeout=config.get("max_time_seconds", 3600)
    )
    
    return {
        "best_params": study.best_params,
        "best_value": study.best_value,
        "completed_trials": len(study.trials)
    }

Интеграция с существующим пайплайном

Ваш агент не должен жить в вакууме. Вот как встроить его в текущий workflow:

1. CI/CD пайплайн: Агент запускается автоматически при пуше в ветку experiments/
2. Slack-уведомления: Агент отправляет сообщения когда находит лучшую модель или обнаруживает проблему
3. Автоматический деплой: Лучшая модель автоматически отправляется в тестовое окружение

Пример интеграции с GitHub Actions:

# .github/workflows/experiment.yml
name: Run AI Agent Experiment

on:
  push:
    branches: [ experiments/** ]

jobs:
  run-agent:
    runs-on: ubuntu-latest
    container:
      image: nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04
      options: --gpus all
    
    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v5
      with:
        python-version: '3.11'
    
    - name: Install dependencies
      run: |
        pip install -r requirements-agent.txt
        
    - name: Run AI Agent
      env:
        OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
        WANDB_API_KEY: ${{ secrets.WANDB_API_KEY }}
      run: |
        python agent_orchestrator.py \
          --config hyperparameter_search.yaml \
          --max-experiments 20 \
          --slack-webhook ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK }}

Чего не стоит делать (ошибки, которые я уже совершил за вас)

Метрики успеха: как понять, что агент работает

Через неделю после внедрения проверьте:

• Время от идеи до результата: Сократилось ли время на запуск экспериментов?
• Utilization GPU: Простаивают ли видеокарты ночью и на выходных?
• Качество моделей: Находит ли агент лучшие гиперпараметры чем вы вручную?
• Время на рутину: Сколько часов в неделю вы экономите на мониторинге?

Хороший агент окупается за месяц. Не за счет магического улучшения accuracy, а за счет того, что вы перестаете тратить время на рутину и можете сосредоточиться на архитектуре и данных.

Что дальше: от автоматизации экспериментов к автономным исследовательским агентам

Следующий шаг — агенты, которые не просто перебирают гиперпараметры, а анализируют ошибки модели, предлагают изменения в архитектуре, генерируют синтетические данные для слабых классов. На февраль 2026 это уже не фантастика — крупные компании уже тестируют такие системы.

Но начинать нужно с малого. Сегодня автоматизируйте запуск экспериментов. Завтра — мониторинг. Послезавтра — анализ результатов. Через месяц у вас будет система, которая работает пока вы спите, ищет лучшие параметры пока вы пьете кофе, и сохраняет модели которые вы бы пропустили.

Главное — не пытайтесь построить идеальную систему с первого раза. Сделайте минимально работающую версию сегодня. Запустите пять экспериментов. Посмотрите что сломается. Почините. Запустите ещё десять. Именно так, итеративно, рождаются системы, которые действительно экономят время, а не создают новую работу по их поддержке.