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Meta AI의 MMF 라이브러리의 WandbLogger 클래스는 학습/검증 지표, 시스템(GPU 및 CPU) 지표, 모델 체크포인트 및 구성 파라미터를 W&B로 로깅할 수 있도록 해줍니다.

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현재 기능

다음 기능은 현재 MMF의 WandbLogger에서 지원됩니다.
  • 학습 및 검증 지표
  • 시간에 따른 학습률
  • 모델 체크포인트를 W&B 아티팩트에 저장
  • GPU 및 CPU 시스템 메트릭
  • 학습 설정 파라미터

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구성 파라미터

wandb 로깅을 활성화하고 세부 설정을 조정하기 위해 MMF 구성에서 다음 옵션을 사용할 수 있습니다: 
training:
    wandb:
        enabled: true
        
        # 엔터티는 실행을 전송할 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.
        # 기본적으로 사용자 계정에 실행을 기록합니다.
        entity: null
        
        # wandb로 실험을 기록할 때 사용할 프로젝트 이름
        project: mmf
        
        # wandb로 프로젝트 하위에 실험을 기록할 때 사용할
        # 실험/실행 이름. 기본 실험 이름:
        # ${training.experiment_name}
        name: ${training.experiment_name}
        
        # 모델 체크포인팅을 활성화하여 체크포인트를 W&B 아티팩트에 저장
        log_model_checkpoint: true
        
        # wandb.init()에 전달할 추가 인수 값 (예:
        # job_type: 'train'
        # tags: ['tag1', 'tag2']
        
env:
    # wandb 메타데이터가 저장될 디렉토리 경로를 변경하려면
    # (기본값: env.log_dir):
    wandb_logdir: ${env:MMF_WANDB_LOGDIR,}