Python Library

wandb를 사용하여 기계 학습 작업을 추적하세요.

모델을 학습 및 파인튜닝하고, 실험에서 프로덕션까지 모델을 관리합니다.

가이드 및 예제는 https://docs.wandb.ai 를 참조하세요.

스크립트 및 대화형 노트북은 https://github.com/wandb/examples 를 참조하세요.

참조 문서는 https://docs.wandb.com/ref/python 를 참조하세요.

클래스

class Artifact: 데이터셋 및 모델 버전 관리를 위한 유연하고 가벼운 빌딩 블록입니다.

class Run: wandb에서 기록한 계산 단위입니다. 일반적으로 이는 ML 실험입니다.

함수

agent(...): 하나 이상의 스윕 에이전트를 시작합니다.

controller(...): 공개 스윕 컨트롤러 생성자입니다.

finish(...): run을 종료하고 나머지 데이터를 업로드합니다.

init(...): 추적 및 W&B 로깅을 위한 새 run을 시작합니다.

log(...): run 데이터를 업로드합니다.

login(...): W&B 로그인 자격 증명을 설정합니다.

save(...): 하나 이상의 파일을 W&B에 동기화합니다.

sweep(...): 하이퍼파라미터 스윕을 초기화합니다.

watch(...): 주어진 PyTorch 모델에 훅을 걸어 그레이디언트와 모델의 계산 그래프를 모니터링합니다.