Global Functions 개요

W&B Python SDK의 Global functions

W&B의 Global function은 wandb.init() 또는 wandb.login()처럼 직접 호출하는 최상위 함수입니다. 특정 클래스에 속한 메서드와 달리, 이러한 함수는 객체를 먼저 인스턴스화하지 않고도 W&B의 핵심 기능에 바로 접근할 수 있게 해 줍니다.

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사용 가능한 함수

Function	Description
init()	새 실행을 시작하고 W&B에 추적 정보와 로그를 기록합니다. 일반적으로 ML 학습 파이프라인에서 가장 먼저 호출하는 함수입니다.
login()	플랫폼에서 머신을 인증하기 위한 W&B 로그인 자격 증명을 설정합니다.
setup()	현재 프로세스와 그 자식 프로세스에서 W&B를 사용할 수 있도록 준비합니다. 멀티프로세스 애플리케이션에 유용합니다.
teardown()	W&B 리소스를 정리하고 백엔드 프로세스를 종료합니다.
sweep()	최적의 모델 구성을 탐색하기 위한 하이퍼파라미터 스윕을 초기화합니다.
agent()	하이퍼파라미터 최적화 실험을 실행할 스윕 에이전트를 생성합니다.
controller()	스윕 에이전트와 해당 실행을 관리하고 제어합니다.
restore()	이전 실행이나 실험 상태를 복원하여 작업을 재개합니다.
finish()	실행을 종료하고 리소스를 정리합니다.

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예시

가장 일반적인 워크플로는 먼저 W&B에 대해 인증을 수행하고 실행을 초기화한 뒤, 학습 루프에서 정확도와 손실 같은 값을 로깅하는 것입니다. 우선 wandb를 임포트하고 전역 함수 login()과 init()을 사용합니다:

import wandb

# W&B 인증
wandb.login()

# 하이퍼파라미터 및 메타데이터
config = {
   "learning_rate": 0.01,
   "epochs": 10,
}

# 실행이 기록될 프로젝트
project = "my-awesome-project"

# 새 실행 초기화
with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   # 여기에 학습 코드를 작성하세요...
   
   # W&B에 값 기록
   run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})