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W&B Sweep を 1 台以上のマシン上の 1 台以上のエージェントで開始します。W&B Sweep エージェントは、ハイパーパラメーターを取得するために W&B Sweep を初期化したときにローンンチされた W&B サーバーにクエリを送り、それらを使用してモデル トレーニングを実行します。 W&B Sweep エージェントを開始するには、W&B Sweep を初期化したときに返された W&B Sweep ID を指定します。W&B Sweep ID の形式は次のとおりです。 
entity/project/sweep_ID
ここで:
  • entity: W&B のユーザー名またはチーム名。
  • project: W&B Run の出力を保存したい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、run は「未分類」プロジェクトに置かれます。
  • sweep_ID: W&B によって生成される疑似ランダムな一意の ID。
Jupyter ノートブックまたは Python スクリプト内で W&B Sweep エージェントを開始する場合、W&B Sweep が実行する関数の名前を指定します。 次のコードスニペットは、W&B でエージェントを開始する方法を示しています。ここでは、既に設定ファイルを持っており、W&B Sweep を初期化済みであると仮定しています。設定ファイルを定義する方法について詳しくは、Define sweep configuration を参照してください。
  • CLI
  • Python script or notebook
sweep agent コマンドを使用してスイープを開始します。スイープを初期化するときに返されたスイープ ID を指定します。以下のコードスニペットをコピーして貼り付け、sweep_id をスイープ ID に置き換えてください:
wandb agent sweep_id

​
W&B エージェントを停止

ランダムおよびベイズ探索は永遠に実行されます。プロセスをコマンドライン、Python スクリプト内、または Sweeps UI から停止する必要があります。
オプションで、Sweep agent が試みるべき W&B Runs の数を指定します。以下のコードスニペットは、Jupyter ノートブック、Python スクリプト内で最大の W&B Runs 数を設定する方法を示しています。
  • Python script or notebook
  • CLI
まず、スイープを初期化します。詳細は Initialize sweeps 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 を提供します。試行する run の最大数を設定するために count パラメータに整数値を渡します。
sweep_id, count = "dtzl1o7u", 10
wandb.agent(sweep_id, count=count)
スイープエージェントが終了した後に新しい run を同じスクリプトまたはノートブック内で開始する場合は、新しい run を開始する前に wandb.teardown() を呼び出す必要があります。
⌘I