Тюнинг и доработки Lada XRAY
В этой категории вы найдете: доработки, фото отчеты и инструкции по самостоятельному улучшению конструкции автомобиля Lada XRAY.
Обзор оригинальных аксессуаров LADA XRAY / XRAY Cross
09 июля 2020
| LADA XRAY обладает многими талантами и преуспевает во всех дисциплинах: скоростной поездке по трассе, уверенном движении по бездорожью, маневрировании в тесноте города. Но даже такому универсальному специалисту бывает нужна поддержка. Вы можете увеличить возможности своего автомобиля и открыть для… Подробнее | |
| 21 599 0Есть опрос |
Какие аксессуары для Lada XRAY лучше выбрать
08 сентября 2016
Итак, автомобиль куплен. Теперь пора задуматься о том, как дольше сохранить его в отличном состоянии и сделать его эксплуатацию более комфортной и безопасной. В этом никак не обойтись без аксессуаров, которых в настоящее время существует огромное количество. Давайте разберемся, какие аксессуары… Подробнее | |
| 59 800 10Есть опрос |
Опрос про тюнинг Лада XRay
21 ноября 2014
| Тюнинг — это доработка автомобиля с целью улучшения ее потребительских качеств. Тюнинг может быть нацелен на улучшение заводских характеристик, например, увеличение мощности и эффективности двигателя, повышение эффективности тормозов или подвески. С другой стороны тюнинг (стайлинг) может… Подробнее | |
| 21 553 0Есть опрос |
Замена шестерни 5 передачи на МКП/АМТ ВАЗ
09 января 2023
Эксплуатируете автомобиль преимущественно на трассе? Тогда обратите внимание на доработку конструкции трансмиссии, которая заключается в замене шестерни 5-ой передачи. Такой тюнинг сделает поездку по трассе более комфортной и экономичной. Зачем менять шестерню 5-ой передачи Более длинная 5-ая… Подробнее |
|
| 1 481 4Есть опрос |
Как сделать бесшумные замки на LADA — комплекс доработок
16 ноября 2022
| Звук закрытия двери устраивает далеко не всех владельцев автомобилей, особенно это касается моделей LADA прошлых лет. Существует множество способов решения этой проблемы. Мы решили рассказать о всех таких доработках конструкции. Своими руками 1. Устройство наружных замков Audi 80 похоже на… Подробнее | |
| 3 563 0Есть опрос |
Как установить светодиодные ПТФ от Vesta NG на другие модели LADA
02 ноября 2022
Lada Vesta NG (новое поколение, New Generation) с завода оснащается полностью светодиодной передней оптикой, в том числе и противотуманными фарами (ПТФ). |
|
| 4 653 8Есть опрос |
Что делать если магнитола Teyes не видит сим-карту
24 октября 2022
| После установки мультимедийной системы Teyes на автомобили LADA некоторые владельцы сталкиваются с проблемой, когда через определенное время пропадает мобильная связь и головное устройство сообщает о том, что нет сим карты. Решить проблему можно при помощи простой доработки. Данная инструкция… Подробнее | |
| 2 072 0Есть опрос |
Как подключить магнитолу Teyes к штатной GPS антенне LADA
20 октября 2022
После установки мультимедийной системы Teyes на автомобили LADA некоторые владельцы сталкиваются с проблемой: жалуются на плохой сигнал от спутников GPS, которые периодически отваливаются и пропадают. Можно доработать конструкцию, установив усилитель сигнала, но проще и дешевле будет подключить… Подробнее |
|
| 4 257 6Есть опрос |
Как подключить камеру переднего вида к ММС LADA EnjoY Pro
28 сентября 2022
| Мультимедийную систему (ММС) LADA EnjoY Pro можно встретить на автомобилях Lada Vesta, Lada XRAY и Lada Granta. Особенность этого головного устройства не только в более широких функциональных возможностях, по сравнению с прошлыми ММС, но и в схеме подключения. Один из владельцев Весты спорт… Подробнее | |
| 5 408 5Есть опрос |
Как защитить фары автомобиля от сколов, камней и царапин
27 сентября 2022
В ходе эксплуатации автомобиля фары могут получить повреждения, стекло получить царапины или разбиться. Чтобы продлить срок службы передней оптики существует множество способов. Некоторые из них защищают только от пескоструя и солнечных лучшей, другие даже от камней. Внимание! Установка элементов,… Подробнее |
|
| 2 659 0Есть опрос |
Доработка рулевого вала (чтобы не стучал) на Lada Vesta, XRAY, Largus
26 сентября 2022
| Если рулевое управление в машине полностью исправно, а во время движения по неровной дороге появляются посторонние шумы (стуки) со стороны рулевого вала, автолюбители предлагают доработать конструкцию. В данном случае инструкция будет полезна для владельцев Lada Vesta, XRAY, Largus, а также на… Подробнее | |
| 26 560 13Есть опрос |
Установка омывателя фар на Lada XRAY
12 сентября 2022
Lada XRAY не имеет штатного омывателя фар, однако дооснастить автомобиль этой опцией вы можете самостоятельно. Очистка стекла фары будет осуществляться при помощи мощной струи жидкости, подаваемой насосом высокого давления. Инструкцией по доработке конструкции автомобиля поделился владелец Lada… Подробнее |
|
| 4 290 1Есть опрос |
Как установить зеркало в солнцезащитный козырек автомобиля
01 сентября 2022
| В зависимости от модели и комплектации автомобиля в солнцезащитных козырьках может отсутствовать зеркало. Если такой опции нет с завода (не удается дооснастить автомобиль деталью из Luxe версии), тогда владельцы самостоятельно дорабатывают конструкцию козырьков. Потребуется: козырек с зеркалом… Подробнее | |
| 3 236 0Есть опрос |
Доработка колпачков ступицы литых дисков автомобилей LADA (чтобы не терялись)
30 августа 2022
Во время ресурсных испытаний Весты постоянно терялись колпачки литых колесных дисков. С аналогичной ситуацией также сталкиваются владельцы кроссовера Lada XRAY и других моделей Лада. Стоит ли покупать декоративные заглушки ступиц передних колес в случае утери? А что если новые колпачки опять… Подробнее |
|
| 73 202 10Есть опрос |
Как сделать раздвижные солнцезащитные козырьки автомобиля
24 августа 2022
| Солнцезащитные козырьки предназначены для защиты глаз от встречного солнца, а также от лучей, которые могут попадать через боковые стекла автомобиля. Не всегда площади козырька достаточно для полноценной защиты. А вы знали, что есть несколько доработок для решения этой проблемы? Штатная опция На… Подробнее | |
| 4 713 4Есть опрос |
Независимые специалисты выпустили доработанную прошивку «робота» АМТ 3.3
04 августа 2022
В середине 2018 года АВТОВАЗ обновил прошивку для автоматизированной механической трансмиссии (версия называется АМТ 2. |
|
| 7 120 14Есть опрос |
Какие самые популярные доработки для Lada XRAY
12 июня 2022
| С момента начала продаж Lada XRAY прошло уже 6 лет. За это время владельцы достаточно хорошо узнали этот автомобиль и выявили его основные недочеты. Сайт Лада.Онлайн составил рейтинг лучших доработок семейства Lada XRAY, на которые автолюбителям стоит обратить внимание в первую очередь. ТОП… Подробнее | |
| 7 521 0Есть опрос |
Стоит ли устанавливать дополнительную нижнюю опору двигателя на Lada Vesta, XRAY?
05 июня 2022Одной из популярных доработок автомобилей Лада Веста и Иксрей является замена штатных опор (подушек) двигателя на альтернативные (усиленные). Чтобы уменьшить колебания мотора некоторые владельцы рекомендуют установить дополнительную четвертую опору снизу. Стоит ли таким образом дорабатывать… Подробнее |
|
| 6 867 4Есть опрос |
Одна из причин стука при трогании и торможении на Lada XRAY
15 мая 2022
| Здравствуйте. Хочу поделиться своим опытом ремонта Lada XRAY с ВАЗовским мотором 1.6л и ВАЗовской коробкой. На пробеге на пробеге 25000 км появился какой-то непонятный стук и скрип в районе передней подвески при разгоне/торможении. Со временем стук становился всё громче, а скрип всё сильней…. Подробнее | |
| 7 689 3 |
Как установить интеллектуальную противобуксовочную систему Lada Ride Select на Lada XRAY
12 мая 2022
Интеллектуальная противобуксовочная система LADA Ride Select. в настоящее время устанавливается на некоторые комплектации Lada XRAY. Селектор, расположенный на консоли панели приборов, предусматривает 5 режимов движения («ESC ON», «Снег / Грязь», «Песок», «ESC OFF» и «SPORT»). А вы знали, что эту… Подробнее |
|
| 5 421 5Есть опрос |
Подсос воздуха в соединениях адсорбера, решают ли колечки проблему дерготни?
06 мая 2022
| Некоторые владельцы автомобилей Lada Vesta и XRAY отмечают странное поведение двигателя на низких оборотах. При попытке ускориться машина дергается, появляются провалы. Для решения этой проблемы предлагается установить уплотнительные кольца в трубку паропровода от клапана адсорбера к модулю… Подробнее | |
| 13 771 2Есть опрос |
Как установить светодиоды в катафоты заднего бампера автомобиля
04 мая 2022
Некоторые автомобили в заднем бампере имеют отражатели (например, Lada XRAY, Largus, Priora, Niva Travel). Владельцы этих моделей часто дорабатывают конструкцию, устанавливая в эти катафоты светодиоды, которые работают как дополнительный стоп-сигнал или габариты. Инструкцией поделился владелец… Подробнее |
|
| 4 657 4Есть опрос |
Простой способ сделать круговой обзор камер 360º в автомобиле LADA
28 апреля 2022
| Система кругового обзора 360º автомобиля — это опция, позволяющая комфортно парковаться, наблюдая на экране мультимедийной системы (ММС) за своим автомобилем со стороны (сверху или сбоку). Такое становится возможным благодаря картинке, которая передается сразу с четырех камер, установленных по… Подробнее | |
| 17 326 7Есть опрос |
Удобные ли подголовники на Lada Vesta и XRAY, и как их правильно настроить
25 апреля 2022
Подголовник, как элемент сиденья, выполняет функции защиты и комфорта. На автомобилях Lada Vesta и Lada XRAY подголовники регулируются только по высоте. Некоторые владельцы считают, что этой регулировки не достаточно для комфортного путешествия Как правильно отрегулировать подголовник В… Подробнее |
|
| 6 044 1Есть опрос |
Доработка очечника в автомобиле, чтобы очки не дребезжали
22 апреля 2022
| Очки в откидных отсеках очечников часто болтаются и бренчат на неровной дороге. Штатные прорезиненные вставки не всегда справляются с задачей. Журнал «За Рулем» опубликовал доработку, которую предложил один из автолюбителей. Чтобы очки плотно лежали внутри очечника предлагается использовать… Подробнее | |
| 4 085 2Есть опрос |
Можно ли установить помпу двигателя ВАЗ 1.8л на двигатель 1.6л?
19 апреля 2022
Водяной насос системы охлаждения GMB (артикул 8450075469 или 21176-1307010-00) имеет повышенную производительность и срок службы. Эта помпа по каталогу деталей предназначена только для мотора ВАЗ 21179 объемом 1.8л. Однако ее можно установить и на другие двигатели ВАЗ (например, ВАЗ 21126, 21127,… Подробнее |
|
| 9 354 7Есть опрос |
Установка более эффективного салонного фильтра на Lada Vesta, XRAY
09 апреля 2022
| АВТОВАЗ рекомендует менять воздушный фильтр салона на Весте и XRAY каждые 15 000 км пробега или раз в год, в зависимости от того, что наступит раньше. При эксплуатации автомобиля в суровых условиях (сильная загазованность, пыль и т.д.) производить замену салонного фильтра следует в 2-3 раза чаще…. Подробнее | |
| 12 274 3Есть опрос |
Скрытая установка видеорегистратора в штатное место на LADA
21 февраля 2022
В настоящий момент на рынке предлагается большое множество универсальных видеорегистраторов. А вы знали, что существуют модели, которые специально предназначены для скрытой установки на автомобили LADA, Renault и Nissan? Такой видеорегистратор гармонично вписывается в интерьер и не требует… Подробнее |
|
| 27 511 4Есть опрос |
Установка указателя уровня масла в КПП автомобилей LADA
16 февраля 2022
| В зависимости от года выпуска и комплектации на коробки ВАЗ автомобилей LADA с завода может быть установлен указатель уровня масла (масляный щуп). Если на вашей Ладе в КПП стоит заглушка, вы можете самостоятельно доработать конструкцию, установив масляный щуп самостоятельно. Масляный щуп КПП на… Подробнее | |
| 12 480 0Есть опрос |
Установка улучшенных аккумуляторов блока ЭРА-ГЛОНАСС на LADA своими руками
11 февраля 2022
В составе блока управления системы вызова экстренных оперативных служб (ЭРА-ГЛОНАСС) находится резервная батарея (аккумулятор). Ее срок службы составляет 3 года. Владельцы автомобилей LADA выяснили, как можно доработать этот блок, заменив штатный аккумулятор на улучшенный. Владелец Lada Vesta (… Подробнее |
|
| 7 520 9Есть опрос |
Как установить мягкую полку багажника на автомобиль без нее
18 января 2022
| Некоторые модели оснащаются мягкой сдвижной полкой (шторкой) багажника. Такая конструкция удобна тем, что в случае необходимости полку можно быстро сложить, а если снять, то много места она не занимает. Если ваш универсал или хэтчбек не оснащен такой полкой, то вы можете доработать конструкцию и… Подробнее | |
| 7 786 2Есть опрос |
Как сделать 3D коврики из эко-кожи в багажник своими руками
14 января 2022
Один из способов существенно преобразить багажное отделение автомобиля — использовать 3D коврики из эко-кожи. Такой тюнинг «под ключ» обойдется в немалую сумму. Хотите сэкономить? Попробуйте самостоятельно изготовить для багажника коврики из эко-кожи. Один из владельцев Lada XRAY (… Подробнее |
|
| 10 103 2Есть опрос |
Как установить климат-контроль на Lada XRAY
21 декабря 2021
| В зависимости от комплектации на Lada XRAY с завода может быть установлен несколько разновидностей климатических систем (кондиционер или климат-контроль). Разбираемся, как можно доработать конструкцию этой модели, заменив обычный кондиционер на климат-контроль. Инструкцией поделился владелец Lada… Подробнее | |
| 7 931 4Есть опрос |
Как разобрать и отремонтировать блок управления климатом Lada Vesta, XRAY
08 декабря 2021
В ходе эксплуатации автомобилей Lada Vesta и Lada XRAY можно столкнуться с ситуацией, когда вращение шайбы блока управления отопителем и кондиционером становится не информативным, нет фиксации положений. Решить эту проблему можно своими руками. Инструкцией по доработке поделился владелец Lada… Подробнее |
|
| 5 582 5Есть опрос |
Доработка переключателя стеклоочистителей (один взмах щетками) на Lada Vesta, XRAY, Renault
29 ноября 2021
| Правый подрулевый переключатель, отвечающий за работу щеток стеклоочистителей) достался Lada Vesta и Lada XRAY от Renault. Недостаток этого переключателя в отсутствии одиночного взмаха дворниками. Обычно на других машинах для одного взмаха дворников достаточно кратковременно поднять рычаг вверх…. Подробнее | |
| 26 160 6Есть опрос |
Установка улучшенных звуковых сигналов без доработок на Lada Vesta, XRAY
23 ноября 2021
Ранее мы рассматривали установку более громких звуковых сигналов от Волги на автомобили LADA. Если подобная доработка отпугивает вас вмешательством в проводку, тогда рассмотрите вариант замены штатных сигналов на итальянские FIAMM. Потребуется: звуковые сигналы FIAMM (артикул 932326Z, цена около… Подробнее |
|
| 24 045 3Есть опрос |
Назад 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 … 12 Вперед
Тюнинг
Накладки на петли дверей Лада Веста, Х Рей, Рено Логан, Сандеро, Каптур, Аркана
200 ₽
Оплетка на руль Лада Веста, Х Рей, As Inter
1 440 ₽ … 2 760 ₽
Тримы (ленты-вставки) автомобильные универсальные, цветные
205 ₽
Чернитель резины Lavr (330 и 500 мл)
460 ₽ … 550 ₽
Чернитель шин с силиконом LAVR 500мл
445 ₽
Твитеры (пищалки) Лада Веста, Х-Рей, Рено 281489095R
3 350 ₽
Дефлектор капота темный Лада Х Рей SIM
2 800 ₽
Молдинги для дверей Лада Х Рей, АртФорм
2 745 ₽
Накладка на торпеду Ярпласт Лада Х Рей
575 ₽ … 675 ₽
Пластиковые накладки на пороги Лада Х Рей, Артформ
1 490 ₽
Спойлер верхний задний «Boxer» Лада Х Рей
1 650 ₽ … 2 850 ₽
Пластиковые накладки на пороги Лада Х Рей
975 ₽
Дефлектор капота на Лада Х Рей, ANV-Air (длинный)
1 230 ₽
Дефлекторы окон на Лада Х Рей, Anv-Air
520 ₽
Лип спойлер на Лада Х Рей
1 150 ₽
Накладка на решетку радиатора «Птичка» для Лада Х Рей
1 665 ₽
Облицовка салазок передних сидений для Лада Х Рей
1 050 ₽
Накладка на бампер Лада Х Рей, нержавеющая сталь
1 450 ₽
Накладки на ковролин тоннельные для Лада X Рей, АртФорм
2 080 ₽
Хромированный колпачок для фаркопа
650 ₽
Накладка на задний бампер для Лада Х Рей, Х Рей Кросс, ПТ Групп, нержавеющая сталь
2 190 ₽
Юбка переднего бампера Лада Х Рей
1 650 ₽ … 2 100 ₽
Пластиковая накладка на задний бампер «Эконом» Лада Х Рей
700 ₽
Автошторки Trokot для Лада Х Рей, Х Рей Кросс (2015-наст.время)
1 700 ₽ … 3 800 ₽
Накладки на пороги Лада Х Рей с лазерной гравировкой
2 180 ₽
org/Product» data-count-md=»3″ data-count-sm=»1″ data-cat=»cat_id86″>Повторитель поворота в зеркала Лада Веста, Х-Рей, Ларгус (светодиодный)
100 ₽
org/Product» data-count-md=»1″ data-count-sm=»1″ data-cat=»cat_id104″>Дефлекторы окон Vinguru для Лада Х Рей
2 970 ₽
org/Product» data-count-md=»3″ data-count-sm=»1″ data-cat=»cat_id104″>Накладки на пороги Лада Х Рей нержавейка
690 ₽
org/Product» data-count-md=»1″ data-count-sm=»1″ data-cat=»cat_id104″>Дефлекторы окон Лада Х Рей, Х Рей Кросс, Cobra Tuning
1 200 ₽
org/Product» data-count-md=»3″ data-count-sm=»1″ data-cat=»cat_id104″>Обтекатель радиатора Лада Х Рей XMUG, Юрол Тюнинг
2 700 ₽
Как настроить Xray для больших нагрузок?
Ариэль Кабов
27.12.2022 12:28
Соответствующие версии: Xray 3.X и выше.
Xray поставляется с предопределенным набором параметров и конфигураций по умолчанию.
Если вы считаете, что ваш сервер Xray недостаточно загружен, или хотите настроить Xray так, чтобы он мог справляться с более высокой нагрузкой, вы сможете добиться этого, следуя этой статье.
Хотя горизонтальное масштабирование всегда возможно путем добавления дополнительных узлов в кластер высокой доступности, здесь мы сосредоточимся на более вертикальном масштабе.
Минимальные системные требования для Xray: 24 ГБ оперативной памяти и 6-ядерный процессор . Xray , а не имеет максимальную настройку ОЗУ, он будет использовать все ресурсы хост-сервера.
Увеличение аппаратного обеспечения позволит вам масштабировать Xray до более высоких пределов. Важно следить за системными ресурсами Xray, помимо серверов БД.
Если вы еще этого не сделали, мы рекомендуем перенести базы данных, используемые Xray, на выделенные серверы. Это обеспечит более здоровый рост и упростит устранение неполадок в случае возникновения проблемы.
При масштабировании Xray не забудьте выделить дополнительное хранилище! Поскольку мы собираемся разрешить больше параллельных задач индексации, для этого потребуется больше места на диске.
Обязательно используйте твердотельный накопитель с высокой скоростью ввода-вывода в секунду, так как Xray будет часто выполнять чтение и запись на диск во время индексации и синхронизации базы данных.
Поскольку Xray использует RabbitMQ для управления очередями и задачами, важно ознакомиться с ним, а также настроить его соответствующим образом.
Контрольный список производства RabbitMQ
RabbitMQ Runtime Tuning
Мы можем изменить максимальное количество подключений, которые каждый микросервис Xray может открывать к базе данных Postgres.
Это будет настроено в файле $XRAY_HOME/etc/system.yaml.
Пример настройки: Сервер:
База данных:
#default: 60
Maxopencenessions: 90
Анализ:
База данных:
#defualt: 30
Maxopenconces : 60
persist:
database:
#Default: 30
maxOpenConnections: 60
Важно: Не забудьте увеличить количество соединений, которые может принимать БД Postgres.
Как правило, нам потребуется от БД количество подключений на основе:
Общее количество подключений = (количество узлов) * (maxOpenConnServer + maxOpenConnPersist + maxOpenConnAnalysis + maxOpenConnIndexer) + 50;
Параметры Queue Worker определяют, сколько параллельных сообщений может обрабатывать соответствующий микросервис Xray. Например, количество рабочих операций «Индекс» определяет, сколько пакетов каждый узел индексатора может обрабатывать одновременно.
По умолчанию Xray запускается с рабочими очередями, для которых установлено значение 8 для нового содержимого и 4 для существующего содержимого.
В версиях Xray 2.X с 2.9.0 по 2.16 значение рабочего процесса можно установить через пользовательский интерфейс. В версиях 3.X используется унифицированный пользовательский интерфейс Artifactory.
В Artifactory версии 7.11 и ниже это настраивается через пользовательский интерфейс Xray, в Admin → General.
В Artifactory версии 7.
12 и выше это настраивается только через REST API.
REST API Пример:
# По умолчанию: # Новый контент: 8 рабочих # Существующий контент: 4 рабочих
curl -X PUT -H"Content-type: application/json" -u admin http://localhost:8082/xray/api/v1/configuration/workersCount --data '{
"index": {
"new_content": 16,
"Excemaning_content": 8
},
"Sterist": {
"new_content": 16,
"существующий_Контент": 8
},
"Анализ": {
"New_Content": 16, 16,
": {
" New_Content ": 16,
"ESCEPTING_CONTENT": 8
},
"ALERT": {
"NEW_CONTENT": 16,
"EXCEDING_CONTENT": 8
},
"IMPACT_ANALYSISE": {
"new_content": 8
},
"Необщательство" : {
"new_content": 16
}
}'
Не забывайте, что каждый воркер — это отдельная горутина (так Xray написан на Go), поэтому высокое значение воркера будет ограничено доступными ядрами ЦП.
Важно: Увеличивая «bin_mgr_workers», мы позволяем Xray открывать больше одновременных подключений к Artifactory, что приводит к большему количеству одновременных загрузок.
Высокое значение здесь также может повлиять на экземпляр Artifactory, поэтому важно также отслеживать Artifactory. (Рассмотрите возможность настройки Artifactory )
*В зависимости от масштаба вам может потребоваться изменить ограничение виртуального хоста RabbitMQ.
Для этого запустите на хосте RabbitMQ следующее (разрешит неограниченное количество подключений): rabbitmqctl set_vhost_limits -p / '{"max-connections": -1}'
Xray запускает очистку таблицы «файлы» в Postgres раз в неделю.
По умолчанию это происходит ровно через 1 неделю после последнего запуска Xray.
В крупномасштабных средах операция полной очистки может занять до нескольких минут. В течение этого периода Xray может вести себя не так, как ожидалось.
Чтобы избежать этого, вы можете вручную вызвать очистку в нерабочее время, таким образом, даже когда Xray будет «очищать», так как таблица была недавно «очищена», это не займет много времени.
Одним из способов достижения этого является использование pg_cron для планирования следующих действий: очистка полных файлов;
очистить полные корневые_файлы;
В Artifactory есть несколько свойств, которые можно настроить для настройки взаимодействия Artifactory <> Xray.
По умолчанию Artifactory настроен каждые 60 секунд проверять наличие новых событий, которые следует отправлять в Xray. Это можно изменить, в дополнение к некоторым другим параметрам.
Это будет установлено в $ARTIFACTORY_HOME/etc/artifactory.system.properties.
Пример настройки: артефактори.xray.indexer.intervalSecs = 30
Изменение любого из других параметров, задокументированных ниже, не приведет к лучшей настройке Xray для тяжелых нагрузок. конкретные варианты использования.
Имя свойства | Использование | По умолчанию |
артефактори. | Интервал между отправкой событий | 60 |
артефактори.xray.client.block.cache.expiration.intervalSecs | Кэш артефактов, получивших статус сканирования | 300 |
артефактори.xray.client.block.unscanned.cache.expiration.intervalSecs | Кэш артефактов, не имеющих статуса сканирования | 120 |
артефактори.xray.client.block.cache.size |
| 10000 |
артефактори.xray.client.heartbeat.intervalSecs | Интервал между каждой проверкой состояния сервера Xray | 5 |
артефактори. |
| 50 |
артефактори.xray.client.builds.socket.timeout.millis | Клиент сборки — все, что связано с операциями сборки сканирования | 600000 |
артефактори.xray.client.normal.socket.timeout.millis | Обычный клиент — все остальное | 5000 |
xray.indexer.intervalSecs
xray.client.max.connections
Масштабируемая настройка гиперпараметров — Ray 2.2.0
Tune — это библиотека Python для проведения экспериментов и настройки гиперпараметров в любом масштабе.
Вы можете настроить свою любимую среду машинного обучения (PyTorch, XGBoost, Scikit-Learn, TensorFlow и Keras и другие), запустив современные алгоритмы, такие как обучение на основе населения (PBT) и HyperBand/ASHA.
Tune дополнительно интегрируется с широким спектром дополнительных инструментов оптимизации гиперпараметров, включая Ax, BayesOpt, BOHB, Dragonfly, FLAML, HEBO, Hyperopt, Nevergrad, Optuna, SigOpt, skopt и ZOOpt.
Нажмите на следующие вкладки, чтобы увидеть примеры кода для различных платформ машинного обучения :
Quickstart
Чтобы запустить этот пример, установите следующее: pip install "ray[tune]" .
В этом примере для быстрого старта вы минимизируете простую функцию вида f(x) = a**2 + b , нашу целевую функцию.
Чем ближе a к нулю и чем меньше b , тем меньше общее значение ф(х) .
Мы определим так называемое пространство поиска для a и b и позволим Ray Tune исследовать пространство для поиска хороших значений.
из мелодии импорта луча # 1. Определите целевую функцию.Def цель (конфигурация): счет = конфиг["а"] ** 2 + конфиг["б"] вернуть {"счет": счет} # 2. Определите пространство поиска. пространство_поиска = { «а»: tune.grid_search ([0,001, 0,01, 0,1, 1,0]), «б»: setup.choice([1, 2, 3]), } # 3. Запустите запуск Tune и распечатайте лучший результат. тюнер = тюнер.Тюнер(цель, param_space=search_space) результаты = тюнер.fit() print(results.get_best_result(metric="score", mode="min").config)
Def цель (конфигурация):
счет = конфиг["а"] ** 2 + конфиг["б"]
вернуть {"счет": счет}
# 2. Определите пространство поиска.
пространство_поиска = {
«а»: tune.grid_search ([0,001, 0,01, 0,1, 1,0]),
«б»: setup.choice([1, 2, 3]),
}
# 3. Запустите запуск Tune и распечатайте лучший результат.
тюнер = тюнер.Тюнер(цель, param_space=search_space)
результаты = тюнер.fit()
print(results.get_best_result(metric="score", mode="min").config)
Keras+Hyperopt
Чтобы настроить свои модели Keras с помощью Hyperopt, вы заключаете свою модель в целевую функцию, config которой вы
может получить доступ для выбора гиперпараметров.
В приведенном ниже примере мы настраиваем только параметр активации первого слоя модели, но вы можете
настроить любой параметр модели вы хотите.
После определения пространства поиска можно просто инициализировать объект HyperOptSearch и передать его в run .
Важно сообщить Ray Tune, какую метрику вы хотите оптимизировать и хотите ли вы максимизировать или минимизировать ее.
из мелодии импорта луча
из ray.tune.search.hyperopt импортировать HyperOptSearch
импортировать керас
# 1. Оберните модель Кераса в целевую функцию.
Def цель (конфигурация):
модель = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(784, активация=config["активация"]))
model.add(keras.layers.Dense(10, активация = "softmax"))
model.compile(потеря="binary_crossentropy", оптимизатор="адам", метрики=["точность"])
# модель.подходит(...)
# потеря, точность = model.evaluate(...)
вернуть {"точность": точность}
# 2. Определите пространство поиска и инициализируйте алгоритм поиска.
search_space = {"активация": tune.choice(["relu", "tanh"])}
алгоритм = HyperOptSearch()
# 3. Запустите прогон Tune, обеспечивающий максимальную точность.
тюнер = тюнер.Тюнер(
задача,
tune_config=tune.TuneConfig(
метрика="точность",
режим = "макс",
search_alg = алгоритм,
),
param_space = пространство_поиска,
)
результаты = тюнер.fit()
PyTorch+Optuna
Чтобы настроить модели PyTorch с помощью Optuna, вы заключаете свою модель в целевую функцию, config которой вы
может получить доступ для выбора гиперпараметров.
В приведенном ниже примере мы настраиваем только параметры импульса и скорости обучения ( lr ) оптимизатора модели,
но вы можете настроить любой другой параметр модели, который вы хотите.
После определения области поиска можно просто инициализировать объект OptunaSearch и передать его в запустить .
Важно сообщить Ray Tune, какую метрику вы хотите оптимизировать и хотите ли вы максимизировать или минимизировать ее.
Мы останавливаем настройку этого тренировочного прогона после 5 итераций, но вы можете легко определить и другие правила остановки.
# 1. Оберните вашу модель PyTorch в целевую функцию.
импортный факел
от ray импортная мелодия, воздух
из сеанса импорта ray.air
из ray.tune.search.optuna импортировать OptunaSearch
# 1. Оберните модель PyTorch в целевую функцию.
Def цель (конфигурация):
train_loader, test_loader = load_data() # Загрузить некоторые данные
model = ConvNet().to("cpu") # Создаем конверсионную сеть PyTorch
оптимизатор = torch. optim.SGD( # Настроить оптимизатор
model.parameters(), lr=config["lr"], импульс=config["импульс"]
)
пока верно:
train(model, optimizer, train_loader) # Обучаем модель
acc = test(model, test_loader) # Расчет точности теста
session.report({"mean_accuracy": acc}) # Отчет для настройки
# 2. Определите пространство поиска и инициализируйте алгоритм поиска.
search_space = {"lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-2), "импульс": tune.uniform(0.1, 0.9)}
алгоритм = OptunaSearch()
# 3. Запустите запуск Tune, который максимизирует среднюю точность и остановится после 5 итераций.
тюнер = тюнер.Тюнер(
задача,
tune_config=tune.TuneConfig(
метрика="средняя_точность",
режим = "макс",
search_alg = алгоритм,
),
run_config=air.RunConfig(
стоп = {"training_iteration": 5},
),
param_space = пространство_поиска,
)
результаты = тюнер.fit()
print("Лучшая конфигурация:", results.get_best_result().config)
optim.SGD( # Настроить оптимизатор
model.parameters(), lr=config["lr"], импульс=config["импульс"]
)
пока верно:
train(model, optimizer, train_loader) # Обучаем модель
acc = test(model, test_loader) # Расчет точности теста
session.report({"mean_accuracy": acc}) # Отчет для настройки
# 2. Определите пространство поиска и инициализируйте алгоритм поиска.
search_space = {"lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-2), "импульс": tune.uniform(0.1, 0.9)}
алгоритм = OptunaSearch()
# 3. Запустите запуск Tune, который максимизирует среднюю точность и остановится после 5 итераций.
тюнер = тюнер.Тюнер(
задача,
tune_config=tune.TuneConfig(
метрика="средняя_точность",
режим = "макс",
search_alg = алгоритм,
),
run_config=air.RunConfig(
стоп = {"training_iteration": 5},
),
param_space = пространство_поиска,
)
результаты = тюнер.fit()
print("Лучшая конфигурация:", results.get_best_result().config)
С помощью Tune вы также можете запустить многоузловую распределенную проверку гиперпараметров.
менее чем в 10 строк кода.
Он автоматически управляет контрольными точками и логированием в TensorBoard.
И вы можете перевести свои модели с обучения на обслуживание в той же инфраструктуре с Ray Serve.
В нашем руководстве по началу работы вы узнаете, как настроить модель PyTorch. эффективно с Tune.
Понимание ключевых концепций Ray Tune. Узнайте о прогонах мелодий, алгоритмах поиска, планировщиках и других функциях.
Наши гиды расскажут вам об основных функциях Tune, таких как распределенное обучение или ранняя остановка.
В наших примерах вы можете найти практические руководства по использованию таких фреймворков, как scikit-learn, Keras, TensorFlow, PyTorch и mlflow, а также современные алгоритмы поиска.
Найдите ответы на часто задаваемые вопросы в нашем подробном FAQ.
Получите более подробную информацию о Ray Tune API, в том числе обо всех областях поиска, алгоритмы и настройки обучения.
Почему стоит выбрать Tune?
Существует много других библиотек оптимизации гиперпараметров.
Если вы новичок в Tune, вы, вероятно, задаетесь вопросом: «Что отличает Tune?»
Как пользователь, вы, вероятно, занимаетесь оптимизацией гиперпараметров, потому что хотите быстро увеличить производительность модели.
Tune позволяет использовать различные передовые алгоритмы оптимизации, снижая стоимость настройки за счет раннего прекращения неудачных запусков, выбор лучших параметров для оценки или даже изменение гиперпараметров во время обучения для оптимизации расписания.
Ключевой проблемой многих сред оптимизации гиперпараметров является необходимость реструктуризации ваш код, чтобы соответствовать структуре. С Tune вы можете оптимизировать свою модель, просто добавив несколько фрагментов кода.
Кроме того, Tune удаляет шаблоны из рабочего процесса обучения коду, автоматически управляет контрольно-пропускными пунктами и записывает результаты в такие инструменты, как MLflow и TensorBoard, а также обладает широкими возможностями настройки.
Настройка гиперпараметров, как известно, занимает очень много времени, поэтому часто необходимо распараллелить этот процесс.
Большинство других сред настройки требуют от вас реализации собственной многопроцессорной среды или создания собственной
распределенная система для ускорения настройки гиперпараметров.
Однако Tune позволяет прозрачно распараллеливать несколько графических процессоров и несколько узлов. Tune даже имеет безупречную отказоустойчивость и облачную поддержку, что позволяет масштабировать поиск гиперпараметров в 100 раз при одновременном снижении затрат до 10 раз за счет использования дешевых вытесняемых экземпляров.
Возможно, вы уже используете существующий инструмент настройки гиперпараметров, например HyperOpt или байесовскую оптимизацию.
В этой ситуации Tune позволяет активизировать существующий рабочий процесс. Алгоритмы поиска Tune интегрируются с различными популярными настройками гиперпараметров. библиотеки (см. примеры) и позволяют легко масштабировать оптимизацию процесс — без ущерба для производительности.
проектов с использованием Tune
Вот некоторые из популярных репозиториев с открытым исходным кодом и исследовательских проектов, использующих Tune.
Не стесняйтесь отправлять запрос на добавление (или запрос на удаление!) проекта из списка.
Softlearning: Softlearning — это система обучения с подкреплением для обучения политикам максимальной энтропии в непрерывных областях. Включает официальную реализацию алгоритма Soft Actor-Critic.
Flambe: платформа машинного обучения для ускорения исследований и перехода к производству. См. flambe.ai.
Расширение на основе популяции: Расширение на основе популяции (PBA) — это алгоритм, который быстро и эффективно изучает функции увеличения данных для обучения нейронной сети. PBA соответствует самым современным результатам CIFAR, используя в тысячу раз меньше вычислений.
Fast AutoAugment от Kakao: Fast AutoAugment (принято на NeurIPS 2019) изучает политики дополнений, используя более эффективную стратегию поиска, основанную на сопоставлении плотности.
Allentune: Гиперпараметр Поиск AllenNLP от AllenAI.
machinable: система модульной конфигурации для исследований в области машинного обучения. См. machinable.org.
NeuroCard: NeuroCard (принято на VLDB 2021) — это нейронный оценщик количества элементов для запросов на объединение нескольких таблиц. Он использует современные модели глубокой плотности для изучения корреляций между таблицами реляционной базы данных.
Узнать больше
Ниже вы можете найти сообщения в блогах и разговоры о Ray Tune:
[блог] Tune: библиотека Python для быстрой настройки гиперпараметров в любом масштабе
[блог] Передовая настройка гиперпараметров с помощью Ray Tune
[блог] Простой поиск гиперпараметров и архитектуры в тензорном потоке с Ray Tune
[слайды] Выступление на RISECamp 2019
[видео] Выступление на RISECamp 2018
[видео] Руководство по современной оптимизации гиперпараметров (PyData LA 2019) (слайды)
Цитирующая мелодия
Если Tune поможет вам в ваших научных исследованиях, мы рекомендуем вам цитировать нашу статью.