하이퍼파라미터 최적화 자동화: Optuna vs Ray Tune 비교

 

하이퍼파라미터 최적화 자동화: Optuna vs Ray Tune 비교

머신러닝 모델의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나는 **하이퍼파라미터(hyperparameter)**입니다.
학습률, 배치 크기, 은닉층 수, 정규화 계수 등은 모델 정확도에 큰 영향을 미칩니다.
그러나 이 값을 수작업으로 조정하는 것은 번거롭고 비효율적입니다.

그래서 최근에는 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하는 프레임워크들이 주목받고 있으며, 대표적으로 Optuna와 Ray Tune이 많이 사용되고 있습니다.
이번 글에서는 이 두 프레임워크를 심층 비교하고, 실제 프로젝트에 어떤 기준으로 선택하면 좋을지 자세히 소개하겠습니다.

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1. 하이퍼파라미터 튜닝이란?

하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 사람이 직접 설정하는 변수로, 다음과 같은 예시가 있습니다:

• 학습률 (learning rate)
• 드롭아웃 비율
• 배치 크기
• 층 수, 유닛 수
• L1/L2 정규화 계수

하이퍼파라미터 튜닝 방식:

방식	설명
Grid Search	모든 조합을 탐색 (계산량 큼)
Random Search	무작위 조합 탐색 (속도 개선)
Bayesian Optimization	이전 결과를 기반으로 탐색 공간 축소
Hyperband / ASHA	비효율적 실험을 빠르게 중단

Optuna와 Ray Tune은 이러한 탐색 알고리즘을 기반으로 하여 자동으로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾아주는 도구입니다.

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2. Optuna 개요

Optuna는 Preferred Networks가 개발한 Python 기반의 하이퍼파라미터 최적화 프레임워크로, 다음과 같은 특징을 가집니다.

특징

• Define-by-Run 방식: 동적으로 파라미터 탐색 공간 정의 가능
• 기본적으로 Tree-structured Parzen Estimator(TPE) 사용
• Pruning 기능으로 비효율적인 실험 조기 종료
• 직관적인 API 설계
• Pandas, Matplotlib 기반 시각화 도구 제공

간단한 사용 예시

import optuna

def objective(trial):
    lr = trial.suggest_loguniform('lr', 1e-5, 1e-1)
    dropout = trial.suggest_uniform('dropout', 0.1, 0.5)
    # 모델 학습 후 검증 점수 반환
    return evaluate_model(lr, dropout)

study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=50)

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3. Ray Tune 개요

Ray Tune은 Ray 생태계에서 제공하는 대규모 분산 하이퍼파라미터 튜닝 프레임워크입니다.

특징

• 분산 학습 최적화에 최적화
• 다양한 검색 알고리즘 내장 (Bayesian Opt, PBT 등)
• 자동 조기 종료(ASHA) 지원
• GPU 자원 자동 스케줄링
• PyTorch, TensorFlow, XGBoost와 원활한 통합
• Optuna, HyperOpt 등 외부 옵티마이저와도 연동 가능

간단한 사용 예시

from ray import tune

def train_fn(config):
    accuracy = train_model(lr=config["lr"], dropout=config["dropout"])
    tune.report(score=accuracy)

search_space = {
    "lr": tune.loguniform(1e-5, 1e-1),
    "dropout": tune.uniform(0.1, 0.5)
}

tune.run(train_fn, config=search_space, num_samples=50)

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4. Optuna vs Ray Tune 비교 분석

항목	Optuna	Ray Tune
개발사	Preferred Networks	Anyscale (Ray)
확장성	단일 머신 중심	분산 학습 최적화
사용 편의성	매우 간단	상대적으로 복잡함
자원 제어	기본 Python으로 통제	클러스터 기반 자동 관리
시각화 도구	내장 (plot_xxx 등)	외부 연동 또는 WandB 필요
탐색 알고리즘	TPE, Grid, CMA-ES 등	ASHA, PBT, 외부 연동 가능
외부 프레임워크 연동	Scikit-learn, Keras 등	PyTorch, Hugging Face, RLlib 등 다양
멀티 GPU 지원	수동 설정 필요	자동 스케일링 가능
주요 활용 사례	연구, 논문용, 단일 노드 실험	산업용 서비스, 대규모 모델 튜닝

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5. 실제 적용 시 고려 사항

Optuna가 적합한 경우

• 단일 머신에서 실험을 빠르게 반복할 때
• 코드 흐름이 단순하고 직관적인 것이 중요할 때
• 모델 성능 튜닝 실험이 자주 반복되는 연구 환경
• 빠른 시각화와 쉬운 디버깅이 필요한 경우

Ray Tune이 적합한 경우

• 클러스터 환경에서 수십~수백 개의 실험을 동시에 돌릴 때
• GPU 자원이 풍부하고 이를 자동으로 스케줄링하고 싶을 때
• 강화학습, 딥러닝, 분산 학습까지 포함한 실전 AI 서비스
• WandB, MLflow 등과의 통합 관리가 필요한 엔터프라이즈 환경

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6. Optuna + Ray Tune 같이 쓸 수 있을까?

네, 가능합니다.

Ray Tune은 외부 서처(Optuna, Hyperopt 등)를 내부 튜너로 등록하여 사용할 수 있습니다.
즉, Optuna의 세밀한 탐색 로직과 Ray Tune의 분산 인프라를 동시에 활용하는 것도 가능합니다.

from ray.tune.search.optuna import OptunaSearch
optuna_search = OptunaSearch()
tune.run(train_fn, search_alg=optuna_search, config=config)

이러한 조합은 유연성과 확장성을 모두 갖춘 구조로, 고급 사용자에게 추천됩니다.

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7. 마무리

하이퍼파라미터 최적화는 모델 개발의 성능을 좌우하는 핵심 단계입니다.
Optuna와 Ray Tune은 각기 다른 방향으로 그 문제를 해결하며, 상황에 따라 현명하게 선택할 필요가 있습니다.

• Optuna는 단순하고 강력한 로컬 실험 도구
• Ray Tune은 복잡한 시스템과 대규모 분산 환경 최적화에 특화

때로는 둘을 조합하는 것도 최고의 선택이 될 수 있습니다.