W&B Launch를 사용하면 작업을 대기열에 넣어 실행을 생성할 수 있습니다. 작업은 W&B로 계측된 Python 스크립트입니다. 대기열은 대상 리소스에서 실행할 작업 목록을 유지합니다. 에이전트는 대기열에서 작업을 가져와 대상 리소스에서 실행합니다. W&B는 Launch 작업도 실행을 추적하는 것과 유사한 방식으로 추적합니다.Documentation Index
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Launch job
- 최소 하나의 실행 가능한 entrypoint를 포함한 Python 코드 및 기타 파일 자산
- 입력(설정 파라미터)과 출력(로그된 지표)에 대한 정보
- 환경에 대한 정보 (예:
requirements.txt, 기본Dockerfile)
| Job types | Definition | How to run this job type |
|---|---|---|
| Artifact-based (or code-based) jobs | 코드 및 기타 자산이 W&B 아티팩트로 저장됩니다. | 아티팩트 기반 job을 실행하려면 Launch agent를 builder와 함께 구성해야 합니다. |
| Git-based jobs | 코드 및 기타 자산이 Git 리포지터리의 특정 커밋, 브랜치 또는 태그에서 클론됩니다. | Git 기반 job을 실행하려면 Launch agent를 builder와 Git 리포지터리 자격 증명과 함께 구성해야 합니다. |
| Image-based jobs | 코드 및 기타 자산이 Docker 이미지에 미리 포함(bake)됩니다. | 이미지 기반 job을 실행하려면 Launch agent를 이미지 리포지터리 자격 증명과 함께 구성해야 할 수 있습니다. |
Launch job은 모델 학습과 직접적으로 관련되지 않은 작업(예: Triton inference server에 모델 배포)을 수행할 수 있지만, 모든 job이 성공적으로 완료되려면
wandb.init을 호출해야 합니다. 이를 통해 W&B 워크스페이스에 추적용 실행이 생성됩니다.Jobs 탭에서 W&B App을 통해 찾을 수 있습니다. 여기에서 job을 구성한 다음, 다양한 target resources에서 실행되도록 launch queue로 전송할 수 있습니다.
Launch 큐
대상 리소스
Launch 에이전트
Launch 에이전트 환경
에이전트의 런타임 환경은 큐의 대상 리소스와는 독립적입니다. 즉, 에이전트는 필요한 대상 리소스에 접근할 수 있도록만 구성되어 있다면 어디에든 배포할 수 있습니다.