任意のライブラリに wandb を追加する

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任意のライブラリに wandb を追加する

このガイドでは、独自の Python ライブラリに W&B をインテグレーションするためのベストプラクティスを提供します。このことで、強力な実験管理、GPU およびシステム監視、モデルチェックポイントなどが利用可能になります。

W&B の使い方をまだ学んでいる場合は、読み進める前に実験管理など、他の W&B ガイドを探索することをお勧めします。

ここでは、作業しているコードベースが単一の Python トレーニングスクリプトや Jupyter ノートブックよりも複雑な場合のベストなヒントとベストプラクティスを紹介します。対象となるトピックは以下の通りです：

設定要件
ユーザーログイン
wandb Run の開始
Run Config の定義
W&B へのログ記録
分散トレーニング
モデルチェックポイントなど
ハイパーパラメータチューニング
高度なインテグレーション

設定要件

始める前に、ライブラリの依存関係に W&B を必須にするかどうかを決めてください：

インストール時に W&B を必須にする

W&B の Python ライブラリ（wandb）を requirements.txt ファイルなどに含めて依存関係ファイルに追加します：

torch==1.8.0 
...
wandb==0.13.*

インストール時に W&B をオプションにする

W&B SDK（wandb）をオプションにする方法は2つあります：

A. ユーザーが手動でインストールせずに wandb 機能を使用しようとしたときにエラーメッセージを表示してエラーを発生させる：

try: 
    import wandb 
except ImportError: 
    raise ImportError(
        "You are trying to use wandb which is not currently installed."
        "Please install it using pip install wandb"
    )

B. Python パッケージをビルドする場合は wandb をオプションの依存関係として pyproject.toml ファイルに追加する：

[project]
name = "my_awesome_lib"
version = "0.1.0"
dependencies = [
    "torch",
    "sklearn"
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "wandb"
]

ユーザーログイン

API キーの作成

API キーはクライアントまたはマシンを W&B に認証するものです。ユーザープロフィールから API キーを生成できます。

よりスムーズな方法として、https://wandb.ai/authorize に直接アクセスして API キーを生成できます。表示された API キーをコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保存してください。

右上隅のユーザープロフィールアイコンをクリックします。
User Settings を選択し、API Keys セクションまでスクロールします。
Reveal をクリックします。表示された API キーをコピーします。API キーを非表示にするには、ページをリロードします。

`wandb` ライブラリのインストールとログイン

ローカルに wandb ライブラリをインストールしてログインします：

WANDB_API_KEY 環境変数にあなたの API キーを設定します。
```
export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
```
wandb ライブラリをインストールしてログインします。
```
pip install wandb

wandb login
```

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

ユーザーが上記のいずれの手順も行わずに初めて wandb を使用する場合、あなたのスクリプトが wandb.init を呼び出す際に自動的にログインを求められます。

Run の開始

W&B Run は、W&B によってログ記録された計算の単位です。通常、トレーニング実験ごとに1つの W&B Run を関連付けます。

以下のコードで W&B を初期化して Run を開始します：

run = wandb.init()

オプションとして、プロジェクトの名前をつけることができます。また、コード内で wandb_project といったパラメータを使ってユーザーに設定してもらうこともできます。エンティティのパラメータについては wandb_entity などのユーザー名やチーム名を使用します：

run = wandb.init(project=wandb_project, entity=wandb_entity)

Run を終了するには run.finish() を呼び出す必要があります。次のように Run をコンテキストマネージャとして使うこともできます：

# このブロックが終了すると、自動的に run.finish() が呼び出されます。
# 例外によって終了した場合、run.finish(exit_code=1) を使用して
# Run を失敗とマークします。
with wandb.init() as run:
    ...

`wandb.init` を呼び出すタイミング？

ライブラリは、W&B Run を可能な限り早く作成するべきです。なぜなら、コンソール出力に含まれるエラーメッセージなどの内容が W&B Run の一部としてログされ、デバッグが容易になるからです。

`wandb` をオプション依存関係として使用する

ユーザーがライブラリを使うときに wandb をオプションにしたい場合、以下のいずれかの方法を使用できます：

次のように wandb フラグを定義する：

trainer = my_trainer(..., use_wandb=True)

python train.py ... --use-wandb

または、wandb.init で wandb を disabled に設定する：

wandb.init(mode="disabled")

export WANDB_MODE=disabled

または

wandb disabled

または、wandb をオフラインに設定します - これは wandb を実行はしますが、インターネットを介して W&B に通信を試みません：

export WANDB_MODE=offline

または

os.environ['WANDB_MODE'] = 'offline'

wandb offline

Run Config の定義

wandb の Run Config を使って、W&B Run を作成する際にモデルやデータセットに関するメタデータを提供できます。この情報を利用して、異なる実験を比較し、その主な違いをすばやく理解することができます。

ログ可能な一般的な設定パラメータには以下が含まれます：

モデル名、バージョン、アーキテクチャパラメータなど
データセット名、バージョン、トレイン/バルの例数など
学習パラメータ（学習率、バッチサイズ、オプティマイザーなど）

以下のコードスニペットは設定をログする方法を示しています：

config = {"batch_size": 32, ...}
wandb.init(..., config=config)

Run Config の更新

run.config.update を使用して設定を更新します。設定辞書の更新は、辞書が定義された後にパラメータが取得された場合に役立ちます。たとえば、モデルがインスタンス化された後にモデルのパラメータを追加したい場合などです。

run.config.update({"model_parameters": 3500})

設定ファイルを定義する方法の詳細については、実験を設定するを参照してください。

W&B へのログ記録

メトリクスのログ記録

キーがメトリクス名となる辞書を作成し、この辞書オブジェクトを run.log に渡します：

for epoch in range(NUM_EPOCHS):
    for input, ground_truth in data: 
        prediction = model(input) 
        loss = loss_fn(prediction, ground_truth) 
        metrics = { "loss": loss } 
        run.log(metrics)

メトリクスが多い場合、メトリクス名にプレフィックスを使用して UI 上で自動的にグループ化することができます。例えば、train/... と val/... を使用することで、トレーニングや検証メトリクス、その他のメトリクスを分けたセクションが W&B ワークスペースに作られます：

metrics = {
    "train/loss": 0.4,
    "train/learning_rate": 0.4,
    "val/loss": 0.5, 
    "val/accuracy": 0.7
}
run.log(metrics)

run.log の詳細を学ぶ。

x軸の非整合を防ぐ

同じトレーニングステップで run.log を複数回呼び出すと、wandb SDK は run.log を呼び出すたびに内部のステップカウンタを増加させます。このカウンタはトレーニングループ内のトレーニングステップと一致しないことがあります。

このような状況を避けるために、wandb.init を呼び出した直後に run.define_metric を使用して x 軸のステップを明示的に定義してください：

with wandb.init(...) as run:
    run.define_metric("*", step_metric="global_step")

グロブパターンの * は、すべてのメトリクスがチャートの x 軸として global_step を使用することを意味します。特定のメトリクスのみを global_step に対してログする場合は、代わりにそれらを指定できます：

run.define_metric("train/loss", step_metric="global_step")

その後、メトリクス、step メトリクス、および global_step を run.log を呼び出すたびにログします：

for step, (input, ground_truth) in enumerate(data):
    ...
    run.log({"global_step": step, "train/loss": 0.1})
    run.log({"global_step": step, "eval/loss": 0.2})

独立したステップ変数にアクセスできない場合、たとえば「global_step」が検証ループ中に利用できない場合、 wandb は自動的に以前にログされた「global_step」の値を使用します。この場合、メトリクスの初期値をログして、その値が必要なときに定義されるようにしてください。

画像、テーブル、オーディオなどのログ記録

メトリクスに加えて、プロット、ヒストグラム、テーブル、テキスト、画像、動画、オーディオ、3D などのメディアをログすることができます。

データをログする際の考慮事項には以下が含まれます：

メトリクスはどのくらいの頻度でログされるべきか？オプション化すべきか？
視覚化に役立つデータの種類は何か？
- 画像の場合、サンプル予測、セグメンテーションマスクなどのログを記録して、時間の経過を見て進化を追うことができます。
- テキストの場合、後で検討できるサンプル予測のテーブルをログすることができます。

メディア、オブジェクト、プロットなどのログ記録について詳しく学ぶ。

分散トレーニング

分散環境をサポートするフレームワークでは、以下のワークフローのいずれかを適用することができます：

「メイン」のプロセスを検出し、そこでのみ wandb を使用してください。他のプロセスから必要なデータは最初にメインプロセスにルーティングされなければなりません（このワークフローが推奨されます）。
すべてのプロセスで wandb を呼び出し、それらすべてに同じ一意の group 名を与えて自動グループ化します。

詳細については分散トレーニング実験のログ記録を参照してください。

モデルチェックポイントとその他のログ記録

フレームワークがモデルまたはデータセットを使用または生成する場合、W&B Artifacts を通じて wandb で完全なトレース可能性を持ってそれらをログし、パイプライン全体を自動的に監視させることができます。

Artifacts を使用しているとき、ユーザーに次のことを定義させることは有用ですが必須ではありません：

モデルチェックポイントまたはデータセットをログする機能を有すること（任意にする場合）。
使用されるアーティファクトのパス/参照を入力として使用する場合。たとえば、user/project/artifact のような指定。
Artifacts をログする頻度。

モデルチェックポイントのログ記録

モデルチェックポイントを W&B にログすることができます。ユニークな wandb Run ID を使用して出力モデルチェックポイントに名前を付け、Run 間でそれらを区別するのが有効です。また、有用なメタデータを追加することもできます。さらに、以下のようにモデルごとにエイリアスを追加することもできます：

metadata = {"eval/accuracy": 0.8, "train/steps": 800} 

artifact = wandb.Artifact(
                name=f"model-{run.id}", 
                metadata=metadata, 
                type="model"
                ) 
artifact.add_dir("output_model") # モデルの重みが保存されているローカルディレクトリ

aliases = ["best", "epoch_10"] 
run.log_artifact(artifact, aliases=aliases)

カスタムエイリアスの作成方法についてはカスタムエイリアスを作成するを参照してください。

Artifacts は任意の頻度で出力ログが可能（例えば、各エポックごと、各500ステップごとなど）であり、これらは自動的にバージョン管理されます。

学習済みモデルまたはデータセットのログと追跡

トレーニングの入力として使用されるアーティファクト（学習済みモデルやデータセットなど）をログすることができます。以下のスニペットでは、アーティファクトをログし、上記のグラフのように進行中の Run の入力として追加する方法を示しています。

artifact_input_data = wandb.Artifact(name="flowers", type="dataset")
artifact_input_data.add_file("flowers.npy")
run.use_artifact(artifact_input_data)

アーティファクトをダウンロードする

アーティファクト（データセット、モデルなど）を再利用する場合、 wandb はローカルにコピー（およびキャッシュ）をダウンロードします：

artifact = run.use_artifact("user/project/artifact:latest")
local_path = artifact.download("./tmp")

Artifacts は W&B の Artifacts セクションで見つかり、自動で生成されるエイリアス（latest, v2, v3）またはログ時に手動で生成されるエイリアス（best_accuracy など）で参照できます。

たとえば分散環境や単純な推論のために wandb Run（wandb.init を通して）を作成せずに Artifact をダウンロードしたい場合、代わりに wandb API を使用してアーティファクトを参照できます：

artifact = wandb.Api().artifact("user/project/artifact:latest")
local_path = artifact.download()

詳細については、Artのダウンロードと使用を参照してください。

ハイパーパラメータのチューニング

ライブラリが W&B ハイパーパラメータチューニングを活用したい場合、W&B Sweeps もライブラリに追加できます。

高度なインテグレーション

以下のインテグレーションで高度な W&B インテグレーションがどのように見えるか見ることができます。ただし、ほとんどのインテグレーションはこれほど複雑ではありません：

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最終更新 May 21, 2025

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