Python Library

wandb を使用して、機械学習の作業を追跡します。

モデルの学習とファインチューン、実験からプロダクションまでのモデルを管理します。

ガイド と例については、https://docs.wandb.ai を参照してください。

スクリプト とインタラクティブな notebook については、https://github.com/wandb/examples を参照してください。

リファレンスドキュメントについては、https://docs.wandb.com/ref/python を参照してください。

クラス

class Artifact: データセット とモデルの バージョン管理のための、柔軟で軽量な構成要素。

class Run: wandb によって記録される計算の単位。通常、これは ML の実験です。

関数

agent(...): 1つまたは複数の sweep agent を起動します。

controller(...): パブリック sweep controller コンストラクタ。

finish(...): run を終了し、残りのデータをアップロードします。

init(...): 新しい run を開始して、W&B への追跡とログ記録を行います。

log(...): run データをアップロードします。

login(...): W&B のログイン認証情報を設定します。

save(...): 1つまたは複数のファイルを W&B に同期します。

sweep(...): ハイパーパラメーター探索 を初期化します。

watch(...): 指定された PyTorch モデルにフックして、勾配 とモデルの計算グラフを監視します。