スイープエージェントの開始

1台以上のマシンで1つ以上のエージェントを使用してW&B スイープを開始します。W&Bスイープエージェントは、W&Bスイープ（wandb sweep）を初期化したときに起動したWeights & Biasesサーバーにクエリを送信し、それらのハイパーパラメーターを使用してモデルトレーニングを実行します。

W&Bスイープエージェントを開始するには、W&Bスイープを初期化したときに返されたW&BスイープIDを提供してください。W&B スイープIDは以下の形式です：

entity/project/sweep_ID

ここで：

• entity: あなたのWeights & Biases ユーザー名またはチーム名。
• project: W&B Runの出力を保存するプロジェクトの名前。プロジェクトが指定されていない場合、ランは "Uncategorized" プロジェクトに入れられます。
• sweep_ID: W&Bによって生成された疑似ランダムでユニークなID。

Jupyter NotebookまたはPythonスクリプト内でW&Bスイープエージェントを開始する場合、W&Bスイープが実行する関数の名前を提供してください。

以下のコードスニペットでは、Weights & Biasesを使用してエージェントを開始する方法を示しています。すでに構成ファイルがあり、W&Bスイープを初期化済みであることを前提としています。構成ファイルの定義方法についての詳細は、スイープ構成の定義を参照してください。

CLI

sweep_idに初期化したスイープから返されたスイープIDを指定して、wandb agentコマンドを使用してスイープを開始します。下のコードスニペットをコピーして貼り付け、sweep_idをあなたのスイープIDに置き換えてください：

wandb agent sweep_id

PythonスクリプトまたはJupyterノートブック

Weights & Biases Python SDKライブラリを使用して、スイープを開始します。スイープを初期化したときに返されたスイープIDを提供してください。さらに、スイープが実行する関数の名前を提供してください。

wandb.agent(sweep_id=sweep_id, function=function_name)

W&Bエージェントの停止

注意

ランダム検索とベイズ検索は無限に実行されます。コマンドライン、Pythonスクリプト内、またはSweeps UIからプロセスを停止する必要があります。

スイープエージェントが試行するW&B Runsの数をオプションで指定できます。以下のコードスニペットは、CLIとJupyterノートブック、Pythonスクリプト内で最大のW&B Runsを設定する方法を示しています。

PythonスクリプトまたはJupyterノートブック

まず、スイープを初期化します。詳細については、スイープの初期化を参照してください。

sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)

次に、スイープジョブを開始します。スイープ初期化から生成されたスイープIDを提供してください。countパラメータに整数値を渡して、試行する最大run数を設定します。

sweep_id, count = "dtzl1o7u", 10
wandb.agent(sweep_id, count=count)

CLI

まず、wandb sweepコマンドを使ってスイープを初期化します。詳細については、スイープの初期化を参照してください。

wandb sweep config.yaml

countフラグに整数値を渡して、試行する最大run数を設定します。

NUM=10
SWEEPID="dtzl1o7u"
wandb agent --count $NUM $SWEEPID