Api 클래스가 대부분의 기능에 대한 진입점 역할을 합니다.
모델 학습과 파인튜닝은 W&B Python SDK의 다른 섹션에서 수행합니다. W&B에 데이터가 로깅된 이후에는 Public API를 사용하여 데이터를 조회하고 관리하십시오.
사용 가능한 컴포넌트
| Component | 설명 |
|---|---|
Api | Public API의 주요 진입 지점입니다. 조직 전체의 실행, 프로젝트, 아티팩트를 조회합니다. |
Runs | 개별 학습 실행에 액세스하고 history, 로그, 메트릭을 관리합니다. |
Artifacts | 모델 아티팩트, 데이터셋 및 기타 버전 관리된 파일을 조회하고 다운로드합니다. |
Sweeps | 하이퍼파라미터 스윕 데이터를 조회하고 최적화 결과를 분석합니다. |
Projects | 프로젝트를 관리하고 프로젝트 수준 메타데이터와 설정에 액세스합니다. |
Reports | 프로그래밍 방식으로 W&B Reports를 조회하고 관리합니다. |
Team | 팀 정보를 조회하고 팀 수준 리소스를 관리합니다. |
User | 사용자 프로필 및 사용자별 데이터에 액세스합니다. |
Files | 실행과 연결된 파일을 다운로드하고 관리합니다. |
History | 학습 중에 로깅된 상세 시계열 메트릭에 액세스합니다(Run.history 참조). |
Automations | 자동화된 워크플로와 작업을 관리합니다. |
Integrations | 서드파티 통합을 구성하고 관리합니다. |
주요 사용 사례
데이터 내보내기 및 분석
- Jupyter 노트북에서 분석할 수 있도록 실행 기록을 DataFrame으로 내보내기
- 사용자 지정 시각화나 보고서 작성을 위해 메트릭 다운로드하기
- 여러 실험 전반에 걸쳐 결과 집계하기
사후 업데이트
- 완료된 실행의 메타데이터 업데이트
- 완료된 실험에 태그나 노트 추가
- 실행 구성 또는 요약 수정
아티팩트 관리
- 버전 또는 별칭으로 아티팩트 조회
- 모델 체크포인트를 프로그래밍 방식으로 다운로드
- 아티팩트 계보 및 의존성 추적
스윕 분석
- 스윕 결과와 최고 성능 실행 확인
- 하이퍼파라미터 탐색 결과 내보내기
- 파라미터 중요도 분석
인증
WANDB_API_KEY 환경 변수를 사용하여 API key를 설정합니다:
Api 클래스를 초기화할 때 API key를 직접 전달하세요:
wandb.login()을 사용하세요: