モデルをログする

モデルをログする

以下のガイドでは、W&B run にモデルをログし、それと対話する方法を説明します。

モデルを run にログする

log_model を使用して、指定したディレクトリ内にコンテンツを含むモデルアーティファクトをログします。 log_model メソッドは、結果のモデルアーティファクトを W&B run の出力としてもマークします。

モデルを W&B run の入力または出力としてマークすると、モデルの依存関係とモデルの関連付けを追跡できます。W&B アプリ UI 内でモデルのリネージを確認します。詳細については、Artifacts チャプターの アーティファクトグラフを探索して移動する ページを参照してください。

モデルファイルが保存されているパスを path パラメータに指定します。パスには、ローカルファイル、ディレクトリ、または s3://bucket/path などの外部バケットへの 参照 URI を指定できます。

<> 内に囲まれた値を自分のもので置き換えることを忘れないでください。

import wandb

W&B run を初期化

run = wandb.init(project="", entity="")

モデルをログする

run.log_model(path="", name="")

オプションで、name パラメータにモデルアーティファクトの名前を指定できます。name が指定されていない場合、W&B は入力パスのベース名に run ID をプレフィックスとして使用して名前を生成します。

log_model の詳細については、API リファレンスガイドを参照してください。

import os
import wandb
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

config = {"optimizer": "adam", "loss": "categorical_crossentropy"}

# W&B run を初期化
run = wandb.init(entity="charlie", project="mnist-experiments", config=config)

# ハイパーパラメーター
loss = run.config["loss"]
optimizer = run.config["optimizer"]
metrics = ["accuracy"]
num_classes = 10
input_shape = (28, 28, 1)

# トレーニング アルゴリズム
model = keras.Sequential(
    [
        layers.Input(shape=input_shape),
        layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(num_classes, activation="softmax"),
    ]
)

# トレーニング用のモデルを設定
model.compile(loss=loss, optimizer=optimizer, metrics=metrics)

# モデルを保存
model_filename = "model.h5"
local_filepath = "./"
full_path = os.path.join(local_filepath, model_filename)
model.save(filepath=full_path)

# モデルを W&B run にログする
run.log_model(path=full_path, name="MNIST")
run.finish()

View run different-surf-5 at: https://wandb.ai/charlie/mnist-experiments/runs/wlby6fuw
Synced 5 W&B file(s), 0 media file(s), 1 artifact file(s) and 0 other file(s)
Find logs at: ./wandb/run-20231206_103511-wlby6fuw/logs

ログされたモデルをダウンロードして使用する

以前に W&B run にログされたモデルファイルにアクセスしてダウンロードするには、use_model 関数を使用します。

取得したいモデルファイルが保存されているモデルアーティファクトの名前を指定します。提供した名前は、既存のログされたモデルアーティファクトの名前と一致している必要があります。

最初に log_model でファイルをログした際に name を定義しなかった場合、割り当てられたデフォルト名は、入力パスのベース名にrun ID をプレフィックスとして付けたものになります。

<> 内に囲まれた他の値を自分のもので置き換えることを忘れないでください。

import wandb

# run を初期化
run = wandb.init(project="<your-project>", entity="<your-entity>")

# モデルにアクセスしてダウンロードする。ダウンロードされたアーティファクトのパスが返されます
downloaded_model_path = run.use_model(name="<your-model-name>")

use_model 関数は、ダウンロードされたモデルファイルのパスを返します。このパスを追跡して、後でこのモデルにリンクしたい場合に備えてください。上記のコードスニペットでは、返されたパスが downloaded_model_path という変数に保存されています。

import wandb

entity = "luka"
project = "NLP_Experiments"
alias = "latest"  # モデルバージョンのセマンティックなニックネームまたは識別子
model_artifact_name = "fine-tuned-model"

# run を初期化
run = wandb.init(project=project, entity=entity)
# モデルにアクセスしてダウンロードする。ダウンロードされたアーティファクトのパスが返されます
downloaded_model_path = run.use_model(name = f"{model_artifact_name}:{alias}")

use_model API リファレンスガイドでは、利用可能なパラメータや返り値の型についての詳細情報が記載されています。

モデルを W&B モデルレジストリにログしリンクする

link_model メソッドを使用して、モデルファイルを W&B run にログし、それを W&B モデルレジストリ にリンクします。登録されたモデルが存在しない場合、W&B は registered_model_name パラメータにあなたが提供した名前で新しいものを作成します。

モデルをリンクすることは、他のチームメンバーが視聴および利用できる中央集権的なチームのリポジトリにモデルを「ブックマーク」または「公開」することに類似しています。

モデルをリンクすると、そのモデルは Registry に重複されることも、プロジェクトから移動してレジストリに入れられることもありません。リンクされたモデルは、プロジェクト内の元のモデルへのポインターです。

Registry を使用して、タスクごとに最高のモデルを整理したり、モデルのライフサイクルを管理したり、MLライフサイクル全体での追跡や監査を容易にしたり、Webhooks やジョブでの下流アクションを自動化 することができます。

Registered Model は、Model Registry にリンクされたモデルバージョンのコレクションまたはフォルダーです。登録されたモデルは通常、単一のモデリングユースケースまたはタスクの候補モデルを表します。

以下のコードスニペットは、link_model API を使用してモデルをリンクする方法を示しています。<> 内に囲まれた他の値を自分のもので置き換えることを忘れないでください。

import wandb

run = wandb.init(entity="<your-entity>", project="<your-project>")
run.link_model(path="<path-to-model>", registered_model_name="<registered-model-name>")
run.finish()

link_model API リファレンスガイドでは、オプションのパラメータに関する詳細情報が記載されています。

registered-model-name が Model Registry 内に既に存在する登録済みのモデル名と一致する場合、そのモデルはその登録済みモデルにリンクされます。そのような登録済みモデルが存在しない場合、新しいものが作成され、そのモデルが最初にリンクされます。

例えば、既に Model Registry に “Fine-Tuned-Review-Autocompletion"という名前の登録済みモデルが存在し、いくつかのモデルバージョンが既にリンクされていると仮定します: v0, v1, v2。link_model を registered-model-name="Fine-Tuned-Review-Autocompletion"を使用して呼び出した場合、新しいモデルは既存の登録済みモデルに v3 としてリンクされます。この名前の登録済みモデルが存在しない場合、新しいものが作成され、新しいモデルが v0 としてリンクされます。

import wandb

path = "/local/dir/model.pt"
registered_model_name = "Fine-Tuned-Review-Autocompletion"

run = wandb.init(project="llm-evaluation", entity="noa")
run.link_model(path=path, registered_model_name=registered_model_name)
run.finish()