カスタムエイリアスの作成

エイリアスを特定のバージョンへのポインタとして使用します。デフォルトでは、`Run.log_artifact`はログされたバージョンに`latest`エイリアスを追加します。

アーティファクトを初めてログするときに、アーティファクトにv0というバージョンが作成され、それがアーティファクトに関連付けられます。Weights & Biasesは、同じアーティファクトに再度ログを記録すると、内容をチェックサムします。アーティファクトが変更された場合、Weights & Biasesは新しいバージョンv1を保存します。

例えば、トレーニングスクリプトで最新のデータセットバージョンを引き出したい場合は、アーティファクトを使用するときにlatestを指定します。以下のコード例では、latestというエイリアスを持つ、bike-datasetというデータセットアーティファクトの最近のバージョンをダウンロードする方法を示しています：

import wandb

run = wandb.init(project="<example-project>")

アーティファクト = run.use_artifact("bike-dataset:latest")

アーティファクト.download()

アーティファクトのバージョンにカスタムエイリアスを適用することもできます。例えば、モデルのチェックポイントがメトリックAP-50で最も優れていることを示すために、モデルのアーティファクトをログするときに文字列'best-ap50'をエイリアスとして追加できます。

artifact = wandb.Artifact("run-3nq3ctyy-bike-model", type="model")
artifact.add_file("model.h5")
run.log_artifact(artifact, aliases=["latest", "best-ap50"])