Aperçu de l’API publique

L’API publique W&B offre un accès programmatique permettant d’effectuer des requêtes, d’exporter et de mettre à jour les données stockées dans W&B. Utilisez cette API pour l’analyse a posteriori, l’exportation de données et la gestion programmatique des runs, des artifacts et des sweeps. Alors que le SDK principal gère le logging en temps réel pendant l’entraînement, l’API publique vous permet de récupérer des données historiques, de mettre à jour des métadonnées, de gérer des artifacts et d’effectuer des analyses sur des expériences terminées. La classe principale Api constitue le point d’entrée de la plupart des fonctionnalités.

Pour entraîner et effectuer le Fine-tuning des modèles, utilisez W&B Python SDK. Utilisez l’API publique pour interroger et gérer les données une fois qu’elles ont été consignées dans W&B.

Composants disponibles

Composant	Description
`Api`	Point d’entrée principal de l’API publique. Effectuez des requêtes sur les runs, les projets et les Artifacts à l’échelle de votre organisation.
`Runs`	Accédez aux runs d’entraînement individuels et gérez-les, y compris leur historique, leurs journaux et leurs métriques.
`Artifacts`	Effectuez des requêtes sur et téléchargez des artifacts de modèle, des Datasets et d’autres fichiers versionnés.
`Sweeps`	Accédez aux données de balayage d’hyperparamètres et analysez les résultats d’optimisation.
`Projects`	Gérez les projets et accédez aux métadonnées et aux paramètres au niveau du projet.
`Reports`	Accédez aux Reports W&B et gérez-les par programmation.
`Team`	Effectuez des requêtes sur les informations de l’équipe et gérez les ressources au niveau de l’équipe.
`User`	Accédez aux profils des utilisateurs et aux données propres à chaque utilisateur.
`Files`	Téléchargez et gérez les fichiers associés aux runs.
`History`	Accédez aux métriques détaillées de séries temporelles enregistrées pendant l’entraînement (voir `Run.history`).
`Automations`	Gérez les flux de travail et les actions automatisés.
`Integrations`	Configurez et gérez les intégrations tierces.

Cas d’usage courants

Export et analyse des données

Exportez l’historique des runs sous forme de DataFrames pour les analyser dans des notebooks Jupyter
Téléchargez des métriques pour une visualisation ou la création de rapports personnalisés
Agrégez les résultats de plusieurs expériences

Mises à jour a posteriori

Mettez à jour les métadonnées du run une fois terminé
Ajoutez des tags ou des notes aux expériences terminées
Modifiez la configuration ou le résumé du run

Gestion des Artifacts

Effectuer une requête sur des Artifacts par version ou alias
Télécharger des points de contrôle du modèle par programmation
Suivre la traçabilité et les dépendances des Artifacts

Analyse du balayage

Accédez aux résultats du balayage et aux meilleurs runs
Exportez les résultats de la recherche d’hyperparamètres
Analysez l’importance des paramètres

Authentification

L’API publique utilise le même mécanisme d’authentification que le SDK Python. Vous pouvez vous authentifier de plusieurs manières : Utilisez la variable d’environnement WANDB_API_KEY pour définir votre clé API :

export WANDB_API_KEY=your_api_key

Passez la clé API directement lors de l’initialisation de la classe Api :

api = Api(api_key="your_api_key")

Ou utilisez wandb.login() pour authentifier la session actuelle :

import wandb

wandb.login()
api = Api()

Exemple d’utilisation

Télécharger un Artifact par son nom et son alias

L’exemple suivant montre comment récupérer un Artifact enregistré dans W&B à partir de son nom et de son alias, puis en télécharger le contenu.

import wandb

api = wandb.Api()
artifact = api.artifact("entity/project/artifact:alias")
artifact.download()

Télécharger un Artifact à partir d’un registre

L’exemple suivant montre comment récupérer un artifact lié à partir d’un registre W&B

import wandb

REGISTRY = "<registry_name>"
COLLECTION = "<collection_name>"
VERSION = "<version>"

api = wandb.Api()
artifact_name = f"wandb-registry-{REGISTRY}/{COLLECTION}:{VERSION}"

# Récupérer l'artifact
fetched_artifact = api.artifact(name = artifact_name)

# Télécharger l'artifact. Renvoie le chemin vers le contenu téléchargé
downloaded_path = fetched_artifact.download()

requête le registre W&B

Utilisez des filtres de type Mongo pour interroger les registres, les collections et les Artifacts W&B. L’exemple suivant montre comment filtrer les collections par nom à l’aide d’une expression régulière.

import wandb

# Initialiser l'API wandb
api = wandb.Api()

# Filtrer toutes les collections, indépendamment du registre, qui
# contiennent la chaîne `yolo` dans le nom de la collection
collection_filters = {
    "name": {"$regex": "yolo"}
}

# Renvoie un itérable de toutes les collections correspondant aux filtres
collections = api.registries().collections(filter=collection_filters)

Pour plus d’informations sur la requête d’un registre, d’une collection ou d’un artifact, voir Rechercher des éléments du registre.

W&B Models

W&B Weave

Serverless Inference

Serverless Training

Composants disponibles

Cas d’usage courants

Export et analyse des données

Mises à jour a posteriori

Gestion des Artifacts

Analyse du balayage

Authentification

Exemple d’utilisation

Télécharger un Artifact par son nom et son alias

Télécharger un Artifact à partir d’un registre

requête le registre W&B

​Composants disponibles

​Cas d’usage courants

​Export et analyse des données

​Mises à jour a posteriori

​Gestion des Artifacts

​Analyse du balayage

​Authentification

​Exemple d’utilisation

​Télécharger un Artifact par son nom et son alias

​Télécharger un Artifact à partir d’un registre

​requête le registre W&B

Composants disponibles

Cas d’usage courants

Export et analyse des données

Mises à jour a posteriori

Gestion des Artifacts

Analyse du balayage

Authentification

Exemple d’utilisation

Télécharger un Artifact par son nom et son alias

Télécharger un Artifact à partir d’un registre

requête le registre W&B