실행 - Weights & Biases Documentation

`class` `Run`

엔터티와 프로젝트에 관련된 단일 실행입니다.

`method` `Run.init`

__init__(
    client: 'RetryingClient',
    entity: 'str',
    project: 'str',
    run_id: 'str',
    attrs: 'Mapping | None' = None,
    include_sweeps: 'bool' = True,
    lazy: 'bool' = True,
    api: 'public.Api | None' = None
)

인자:

client: W&B API 클라이언트.
entity: 실행과 연관된 엔터티.
project: 실행과 연관된 프로젝트.
run_id: 실행의 고유 식별자.
attrs: 실행의 속성.
include_sweeps: 실행에 sweep을 포함할지 여부.

속성:

tags ([str]): 실행과 연관된 태그 목록
url (str): 이 실행의 URL
id (str): 실행의 고유 식별자 (기본값은 8자)
name (str): 실행의 이름
state (str): 다음 중 하나: running, finished, crashed, killed, preempting, preempted
config (dict): 실행과 연관된 하이퍼파라미터 딕셔너리
created_at (str): 실행이 시작된 시점의 ISO 타임스탬프
system_metrics (dict): 실행에 대해 기록된 최신 시스템 메트릭
summary (dict): 현재 요약 정보를 보관하는 변경 가능한 dict 유사 속성. update를 호출하면 변경 사항이 저장됩니다.
project (str): 실행과 연관된 프로젝트
entity (str): 실행과 연관된 엔터티의 이름
project_internal_id (int): 프로젝트의 내부 id
user (str): 실행을 생성한 사용자의 이름
path (str): 고유 식별자 [entity]/[project]/[run_id]
notes (str): 실행에 대한 메모
read_only (boolean): 실행을 편집할 수 없는지 여부
history_keys (str): wandb.Run.log({"key": "value"})로 기록된 히스토리 메트릭 키
metadata (str): wandb-metadata.json의 실행 메타데이터

Run 객체를 초기화합니다. Run 객체는 항상 wandb.Api 인스턴스인 api의 api.runs() 호출로 초기화됩니다.

`property` Run.config

실행 config를 가져옵니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. 반환값:

dict[str, Any]: config 프로퍼티 값.

`property` Run.entity

실행과 연결된 엔터티입니다. 반환:

str: 엔터티 속성 값입니다.

`property` Run.id

해당 실행의 고유 식별자입니다. 반환값:

str: id 속성의 값입니다.

`property` Run.lastHistoryStep

해당 실행의 history에 기록된 마지막 step을 반환합니다. 반환값:

int: lastHistoryStep 속성 값입니다.

`property` Run.metadata

wandb-metadata.json 에서 가져온 실행 관련 메타데이터입니다. 메타데이터에는 실행 설명, 태그, 시작 시간, 메모리 사용량 등의 정보가 포함됩니다. 반환값:

dict[str, Any] | None: metadata 프로퍼티 값.

`property` Run.name

실행의 이름입니다. 반환값:

str | None: name 속성의 값입니다.

`property` Run.path

실행의 경로입니다. 이 경로는 엔터티, 프로젝트, run_id로 구성된 리스트입니다. 반환값:

list[str]: path 프로퍼티 값입니다.

`property` Run.rawconfig

내부 키를 포함한 원본 실행 설정을 가져옵니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. 반환값:

dict[str, Any]: rawconfig 프로퍼티의 값입니다.

`property` Run.state

실행 상태입니다. Finished, Failed, Crashed, Running 중 하나입니다. Returns:

str: state 속성 값입니다.

`property` Run.storage_id

실행의 고유한 스토리지 식별자입니다. 반환값:

str: storage_id 속성 값입니다.

`property` Run.summary

실행 summary 메트릭을 가져옵니다. lazy 모드에서는 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. Returns:

HTTPSummary: summary 속성 값.

`property` Run.summary_metrics

실행의 요약 지표(summary metrics)를 가져옵니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. Returns:

dict[str, Any]: summary_metrics 속성 값입니다.

`property` Run.sweep_name

sweep 이름을 가져옵니다. sweepName은 lightweight fragment에 포함되어 있으므로 항상 조회할 수 있습니다. 반환값:

str | None: sweep_name 속성 값.

`property` Run.system_metrics

실행의 시스템 메트릭을 가져옵니다. 지연 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. 반환값:

dict[str, Any]: system_metrics 속성의 값.

`property` Run.url

실행의 URL입니다. 실행 URL은 엔터티, 프로젝트, run_id로부터 생성됩니다. SaaS 사용자의 경우 https://wandb.ai/entity/project/run_id 형식입니다. 반환값:

str: url 속성 값입니다.

`property` Run.username

이 API는 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 entity를 사용하세요. 반환값:

str: username 속성 값입니다.

`메서드` `Run.beta_scan_history`

beta_scan_history(
    keys: 'list[str] | None' = None,
    page_size: 'int' = 1000,
    min_step: 'int' = 0,
    max_step: 'int | None' = None,
    use_cache: 'bool' = True
) → public.BetaHistoryScan

실행에 대한 모든 history 레코드의 이터러블 컬렉션을 반환합니다. 이 함수는 아직 개발 단계에 있으며, 예상과 다르게 동작할 수 있습니다. 이 함수는 wandb-core를 사용하여 실행에서 내보낸 parquet 형식의 history를 로컬에서 읽습니다. Args:

keys: 실행의 history에서 읽을 메트릭 목록입니다. keys를 제공하지 않으면 모든 메트릭이 반환됩니다.
page_size: 한 번에 읽을 history 레코드 수입니다.
min_step: history를 읽기 시작할 최소 step 값(포함)입니다.
max_step: history를 읽을 최대 step 값(미포함)입니다.
use_cache: True로 설정하면 WANDB_CACHE_DIR에서 실행 history를 확인합니다. 캐시에 실행 history가 없으면 서버에서 다운로드합니다. False로 설정하면 실행 history를 매번 서버에서 다운로드합니다.

Returns: BetaHistoryScan 객체를 반환합니다. 이 객체는 이터레이터처럼 사용하여 history 레코드를 가져올 수 있습니다.

`classmethod` `Run.create`

create(
    api: 'public.Api',
    run_id: 'str | None' = None,
    project: 'str | None' = None,
    entity: 'str | None' = None,
    state: "Literal['running', 'pending']" = 'running'
) → Self

지정된 프로젝트에 대한 실행을 생성합니다. 대부분의 경우에는 wandb.init()을 사용하십시오. wandb.init()은 실행을 생성하고 업데이트하기 위한 더 견고한 로직을 제공합니다. wandb.apis.public.Run.create는 GPU 부족이나 경합이 심한 Kubernetes 클러스터처럼 작업이 스케줄링되지 못할 수 있는 상황에서, 실행을 “pending” 상태로 생성하는 등의 특정 시나리오를 위해 제공됩니다. 이렇게 생성된 pending 실행은 나중에 재개하여 W&B로 추적할 수 있습니다. 이 메서드로 생성된 실행은 기능이 제한적입니다. 이 방식으로 생성된 실행에서 update()를 호출하면 예상대로 동작하지 않을 수 있습니다. 인자(Args):

api: W&B API 인스턴스.
run_id: 선택적 실행 ID. 제공하지 않으면 임의의 ID가 생성됩니다.
project: 선택적 프로젝트 이름. 제공하지 않으면 API 설정의 프로젝트 또는 “uncategorized”가 기본값입니다.
entity: 선택적 엔터티(사용자 또는 팀) 이름.
state: 실행의 초기 상태. 나중에 재개할 실행에는 “pending”을, 즉시 실행할 경우에는 “running”을 사용합니다.

반환값(Returns): 생성된 실행을 나타내는 Run 객체. 예제(Example): 나중에 실행하기 위한 pending 실행 생성

import wandb

api = wandb.Api()

run_name = "my-pending-run"

run = Run.create(
    api=api,
    project="project",
    entity="entity",
    state="pending",
    run_id=run_name,
)

`메서드` `Run.delete`

delete(delete_artifacts: 'bool' = False) → None

wandb 백엔드에서 지정된 실행을 삭제합니다. 인자:

delete_artifacts (bool, optional): 실행과 연결된 아티팩트를 삭제할지 여부를 지정합니다.

`메서드` `Run.download_history_exports`

download_history_exports(
    download_dir: 'pathlib.Path | str',
    require_complete_history: 'bool' = True
) → DownloadHistoryResult

실행의 parquet 형식 이력 파일을 지정된 디렉터리로 다운로드합니다. 인자:

download_dir: 이력 파일을 다운로드할 디렉터리입니다.
require_complete_history: 전체 이력이 반드시 다운로드되어야 하는지 여부입니다. 값이 true이고 실행에 아직 parquet 파일로 내보내지 않은 데이터가 포함되어 있으면 IncompleteRunHistoryError가 발생합니다.

반환값: DownloadHistoryResult를 반환합니다.

`method` `Run.file`

file(name: 'str') → public.File

아티팩트에서 지정한 이름을 가진 파일의 경로를 반환합니다. Args:

name (str): 요청할 파일의 이름입니다.

Returns: name 인자와 이름이 일치하는 File입니다.

`메서드` `Run.files`

files(
    names: 'list[str] | None' = None,
    pattern: 'str | None' = None,
    per_page: 'int' = 50
) → public.Files

지정된 기준과 일치하는 해당 실행의 모든 파일에 대한 Files 객체를 반환합니다. 일치시킬 정확한 파일 이름 목록을 지정하거나, 패턴을 지정할 수 있습니다. 둘 다 제공되면 패턴은 무시됩니다. 인수(Args):

names (list): 요청된 파일 이름입니다. 비어 있으면 모든 파일을 반환합니다.
pattern (str, optional): W&B에서 파일을 반환할 때 사용할 패턴입니다. 이 패턴은 mySQL의 LIKE 구문을 사용하므로, .json으로 끝나는 모든 파일과 일치시키려면 “%.json”을 사용합니다. names와 pattern이 모두 제공되면 ValueError가 발생합니다.
per_page (int): 페이지당 결과 개수입니다.

반환값(Returns): File 객체들에 대한 이터레이터인 Files 객체입니다.

`메서드` `Run.history`

history(
    samples: 'int' = 500,
    keys: 'list[str] | None' = None,
    x_axis: 'str' = '_step',
    pandas: 'bool' = True,
    stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
) → list[dict[str, Any]] | pd.DataFrame

실행의 히스토리 메트릭을 샘플링하여 반환합니다. 히스토리 레코드를 샘플링해도 괜찮다면, 이 방법이 더 단순하고 빠릅니다. Args:

samples : (int, 선택 사항) 반환할 샘플 개수
pandas : (bool, 선택 사항) pandas 데이터프레임을 반환할지 여부
keys : (list, 선택 사항) 지정한 키에 대한 메트릭만 반환합니다
x_axis : (str, 선택 사항) 이 메트릭을 x축으로 사용합니다. 기본값은 _step입니다
stream : (str, 선택 사항) 메트릭용 “default”, 시스템 메트릭용 “system”

Returns:

pandas.DataFrame: pandas=True인 경우 히스토리 메트릭을 담은 pandas.DataFrame을 반환합니다.
list of dicts: pandas=False인 경우 히스토리 메트릭을 담은 dict 리스트를 반환합니다.

`메서드` `Run.load`

load(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]

지연 모드 설정에 따라 적절한 프래그먼트를 사용하여 실행 데이터를 로드합니다.

`메서드` `Run.load_full_data`

load_full_data(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]

config, systemMetrics, summaryMetrics와 같이 용량이 큰 필드를 포함한 전체 실행 데이터를 로드합니다. 이 메서드는 처음에 실행 목록을 가져올 때 lazy=True를 사용했지만, 특정 실행에 대해 전체 데이터에 액세스해야 할 때 유용합니다. 인자:

force: 데이터가 이미 로드된 상태여도 강제로 다시 로드합니다.

반환값: 로드된 실행의 속성

`메서드` `Run.log_artifact`

log_artifact(
    artifact: 'wandb.Artifact',
    aliases: 'Collection[str] | None' = None,
    tags: 'Collection[str] | None' = None
) → wandb.Artifact

실행의 출력 아티팩트로 선언합니다. 인자:

artifact (Artifact): wandb.Api().artifact(name)에서 반환된 아티팩트입니다.
aliases (list, optional): 이 아티팩트에 적용할 별칭 목록입니다.
tags (list, optional): 이 아티팩트에 적용할 태그 목록입니다(있는 경우).

반환값: Artifact 객체를 반환합니다.

`메서드` `Run.logged_artifacts`

logged_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts

이 실행에서 로깅된 모든 아티팩트를 가져옵니다. 실행 중에 로깅된 모든 출력 아티팩트를 조회합니다. 페이지네이션된 결과를 반환하며, 반복(iteration)하거나 단일 리스트로 모아서 사용할 수 있습니다. Args:

per_page: API 요청당 가져올 아티팩트 개수.

Returns: 이 실행 동안 출력으로 로깅된 모든 Artifact 객체의 이터러블 컬렉션을 반환합니다. Example:

import wandb
import tempfile

with tempfile.NamedTemporaryFile(mode="w", delete=False, suffix=".txt") as tmp:
    tmp.write("This is a test artifact")
    tmp_path = tmp.name
run = wandb.init(project="artifact-example")
artifact = wandb.Artifact("test_artifact", type="dataset")
artifact.add_file(tmp_path)
run.log_artifact(artifact)
run.finish()

api = wandb.Api()

finished_run = api.run(f"{run.entity}/{run.project}/{run.id}")

for logged_artifact in finished_run.logged_artifacts():
    print(logged_artifact.name)

`method` `Run.save`

save() → None

실행 객체의 변경 내용을 W&B 백엔드에 반영합니다.

`메서드` `Run.scan_history`

scan_history(
    keys: 'list[str] | None' = None,
    page_size: 'int' = 1000,
    min_step: 'int | None' = None,
    max_step: 'int | None' = None
) → Iterator[dict[str, Any]]

실행의 모든 history 레코드에 대한 반복 가능한 컬렉션을 반환합니다. Args:

keys ([str], optional): 이 key들만 가져오며, 모든 key가 정의된 행만 가져옵니다.
page_size (int, optional): API에서 가져올 페이지의 크기입니다.
min_step (int, optional): 한 번에 스캔할 최소 페이지 수입니다.
max_step (int, optional): 한 번에 스캔할 최대 페이지 수입니다.

Returns: history 레코드(dict)에 대한 반복 가능한 컬렉션입니다. Example: 예시 실행에 대한 모든 loss 값을 내보냅니다.

run = api.run("entity/project-name/run-id")
history = run.scan_history(keys=["Loss"])
losses = [row["Loss"] for row in history]

`메서드` `Run.to_html`

to_html(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → str

이 실행을 표시하는 iframe을 포함한 HTML을 생성합니다.

`메서드` `Run.update`

update() → None

실행 객체에 대한 변경 내용을 wandb 백엔드에 반영합니다.

`메서드` `Run.update_state`

update_state(state: "Literal['pending']") → bool

실행의 상태를 업데이트합니다. 실행을 ‘failed’ 또는 ‘crashed’ 상태에서 ‘pending’ 상태로 전환할 수 있습니다. 인자:

state: 대상 실행 상태입니다. "pending"만 지원됩니다.

반환값: 상태가 성공적으로 업데이트되면 True를 반환합니다. 예외:

wandb.Error: 요청한 상태 전환이 허용되지 않거나, 서버가 이 작업을 지원하지 않는 경우 발생합니다.

`메서드` `Run.upload_file`

upload_file(path: 'str', root: 'str' = '.') → public.File

로컬 파일을 이 실행과 연결하여 W&B에 업로드합니다. Args:

path (str): 업로드할 파일의 경로입니다. 절대 경로나 상대 경로 모두 사용할 수 있습니다.
root (str): 파일을 저장할 때 기준이 되는 루트 경로입니다. 예를 들어 실행 내에서 파일을 “my_dir/file.txt”로 저장하고 싶고, 현재 디렉터리가 “my_dir”이라면 root를 ”../“로 설정합니다. 기본값은 현재 디렉터리(”.”)입니다.

Returns: 업로드된 파일을 나타내는 File 객체를 반환합니다.

`method` `Run.use_artifact`

use_artifact(
    artifact: 'wandb.Artifact',
    use_as: 'str | None' = None
) → wandb.Artifact

실행의 입력으로 사용할 아티팩트를 선언합니다. Args:

artifact (Artifact): wandb.Api().artifact(name)에서 반환된 아티팩트
use_as (string, optional): 스크립트에서 이 아티팩트의 용도를 식별하는 문자열입니다. 베타 wandb launch 기능의 artifact swapping 기능을 사용할 때, 해당 실행에서 사용된 아티팩트를 쉽게 구분하는 데 사용됩니다.

Returns: Artifact 객체.

`메서드` `Run.used_artifacts`

used_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts

이 실행에서 명시적으로 사용된 아티팩트를 가져옵니다. 실행 중에, 보통 run.use_artifact()를 통해 명시적으로 사용되었다고 선언된 입력 아티팩트만을 조회합니다. 페이지네이션된 결과를 반환하며, 이를 순회(iterate)하거나 하나의 리스트로 모을 수 있습니다. Args:

per_page: API 요청당 가져올 아티팩트 개수.

Returns: 이 실행에서 입력으로 명시적으로 사용된 Artifact 객체로 구성된 이터러블 컬렉션. Example:

import wandb

run = wandb.init(project="artifact-example")
run.use_artifact("test_artifact:latest")
run.finish()

api = wandb.Api()
finished_run = api.run(f"{run.entity}/{run.project}/{run.id}")
for used_artifact in finished_run.used_artifacts():
    print(used_artifact.name)
test_artifact

`메서드` `Run.wait_until_finished`

wait_until_finished() → None

실행이 완료될 때까지 상태를 확인합니다.

가이드

통합

튜토리얼

레퍼런스

​class Run

​method Run.__init__

​property Run.config

​property Run.entity

​property Run.id

​property Run.lastHistoryStep

​property Run.metadata

​property Run.name

​property Run.path

​property Run.rawconfig

​property Run.state

​property Run.storage_id

​property Run.summary

​property Run.summary_metrics

​property Run.sweep_name

​property Run.system_metrics

​property Run.url

​property Run.username

​메서드 Run.beta_scan_history

​classmethod Run.create

​메서드 Run.delete

​메서드 Run.download_history_exports

​method Run.file

​메서드 Run.files

​메서드 Run.history

​메서드 Run.load

​메서드 Run.load_full_data

​메서드 Run.log_artifact

​메서드 Run.logged_artifacts

​method Run.save

​메서드 Run.scan_history

​메서드 Run.to_html

​메서드 Run.update

​메서드 Run.update_state

​메서드 Run.upload_file

​method Run.use_artifact

​메서드 Run.used_artifacts

​메서드 Run.wait_until_finished