Start or stop a sweep agent

하나 이상의 머신에서 W&B 스윕 에이전트 를 시작하거나 중지합니다.

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하나 이상의 머신에서 하나 이상의 에이전트로 W&B 스윕을 시작하세요. W&B 스윕 에이전트는 하이퍼파라미터에 대해 W&B 스윕 ( wandb sweep)을 초기화할 때 시작한 W&B 서버를 쿼리하고 이를 사용하여 모델 트레이닝을 실행합니다.

W&B 스윕 에이전트를 시작하려면 W&B 스윕을 초기화할 때 반환된 W&B 스윕 ID를 제공하세요. W&B 스윕 ID의 형식은 다음과 같습니다.

entity/project/sweep_ID

여기서:

  • entity: W&B 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.
  • project: W&B Run의 출력을 저장할 프로젝트의 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 run이 “Uncategorized” 프로젝트에 저장됩니다.
  • sweep_ID: W&B에서 생성한 의사 난수 고유 ID입니다.

Jupyter Notebook 또는 Python 스크립트 내에서 W&B 스윕 에이전트를 시작하는 경우 W&B 스윕이 실행할 함수의 이름을 제공하세요.

다음 코드 조각은 W&B로 에이전트를 시작하는 방법을 보여줍니다. 이미 구성 파일이 있고 W&B 스윕을 초기화했다고 가정합니다. 구성 파일을 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 구성 정의을 참조하세요.

wandb agent 코맨드를 사용하여 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 반환된 스윕 ID를 제공합니다. 아래 코드 조각을 복사하여 붙여넣고 sweep_id를 스윕 ID로 바꾸세요.

wandb agent sweep_id

W&B Python SDK 라이브러리를 사용하여 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 반환된 스윕 ID를 제공합니다. 또한 스윕이 실행할 함수의 이름을 제공합니다.

wandb.agent(sweep_id=sweep_id, function=function_name)

W&B 에이전트 중지

선택적으로 스윕 에이전트가 시도해야 하는 W&B Runs의 수를 지정합니다. 다음 코드 조각은 CLI 및 Jupyter Notebook, Python 스크립트 내에서 최대 W&B Runs 수를 설정하는 방법을 보여줍니다.

먼저 스윕을 초기화합니다. 자세한 내용은 스윕 초기화을 참조하세요.

sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)

다음으로 스윕 작업을 시작합니다. 스윕 시작에서 생성된 스윕 ID를 제공합니다. 시도할 최대 run 수를 설정하려면 count 파라미터에 정수 값을 전달합니다.

sweep_id, count = "dtzl1o7u", 10
wandb.agent(sweep_id, count=count)

먼저 wandb sweep 코맨드로 스윕을 초기화합니다. 자세한 내용은 스윕 초기화을 참조하세요.

wandb sweep config.yaml

시도할 최대 run 수를 설정하려면 count 플래그에 정수 값을 전달합니다.

NUM=10
SWEEPID="dtzl1o7u"
wandb agent --count $NUM $SWEEPID

Last modified April 3, 2025