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W&B は Amazon SageMaker と統合されており、ハイパーパラメーターを自動的に読み取り、分散 run をグループ化し、チェックポイントから run を再開します。

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認証

W&B は、トレーニングスクリプトを基準とした相対パスにある secrets.env という名前のファイルを探し、wandb.init() を呼び出すとその内容を環境変数として読み込みます。Experiments の起動に使用するスクリプトで wandb.sagemaker_auth(path="source_dir") を呼び出して、secrets.env ファイルを生成します。このファイルを .gitignore に追加してください。

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既存の Estimator

SageMaker の事前設定済み Estimator のいずれかを使用している場合は、wandb を含む requirements.txt ファイルをソースディレクトリに追加してください：
Python 2 で実行される estimator を使用している場合は、wandb をインストールする前に、この wheel から psutil をインストールしてください。
完全な例については、GitHub の SageMaker サンプルを参照してください。SageMaker で sweeps を実行する方法の詳細については、SageMaker sweeps に関する W&B のブログ記事を参照してください。 SageMaker と W&B を使用して感情分析器をデプロイするチュートリアルについては、Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W&Bを参照してください。
W&B sweep agent は、SageMaker インテグレーションが無効になっている場合にのみ、SageMaker ジョブ内で正しく動作します。SageMaker インテグレーションを無効にするには、wandb.init() の呼び出しを次のように変更してください。