メインコンテンツまでスキップ

クイックスタート

W&B をインストールして、すぐに機械学習実験をトラッキングし始めましょう。

1. アカウントを作成し、W&Bをインストール​

まずはじめに、アカウントを作成して W&B をインストールしてください：

  1. https://wandb.ai/site で無料アカウントにサインアップし、wandb アカウントにログインします。
  2. Python 3 の環境があるマシンにpipを使ってwandbライブラリをインストールします。

以下のコードスニペットは、W&B CLI と Python ライブラリを使って W&B にインストールし、ログインする方法を示しています:

Weights and Biases APIとやり取りするためのCLIとPythonライブラリをインストールしてください：

!pip install wandb

2. W&Bにログインする​

次に、W&B Python SDKをインポートし、ログインしてください:

wandb.login()

プロンプトに表示されたときにあなたのAPIキーを提供してください。

3. runを開始し、ハイパーパラメーターをトラッキングする​

Pythonスクリプトやノートブックで、W&B Runオブジェクトをwandb.init()で初期化し、configパラメータにハイパーパラメータ名と値のキー・バリューのペアを持った辞書を渡してください:

run = wandb.init(
    # このrunがログに記録されるプロジェクトを設定
    project="my-awesome-project",
    # ハイパーパラメーターとrunのメタデータをトラッキング
    config={
        "learning_rate": 0.01,
        "epochs": 10,
    })

W&Bのエコシステムをさらに探索してみましょう。

  1. W&Bインテグレーションをチェックして、PyTorchやHugging Face、SageMakerなどのMLフレームワークやライブラリ、サービスとW&Bを統合する方法を学んでください。

  2. W&Bレポートを使用して、runの整理、可視化の埋め込み・自動化、発見の説明、コラボレーターとのアップデート共有を行います。

  3. W&Bアーティファクトを作成して、データセット、モデル、依存関係、結果を機械学習の各ステップでトラッキングします。

  4. W&Bスイープでハイパーパラメーター探索を自動化し、可能なモデルのスペースを探索します。

  5. 中央ダッシュボードでデータセットを理解し、モデルの予測を可視化し、洞察を共有します。

よくある質問​

APIキーはどこで見つけることができますか？

www.wandb.aiにサインインすると、[認証ページ](https://wandb.ai/authorize)にAPIキーがあります。

W&Bを自動化された環境でどのように使用しますか？

GoogleのCloudMLのようなシェルコマンドを実行するのが不便な自動化された環境でモデルをトレーニングしている場合は、環境変数を使った設定に関するガイドを参照してください。

オンプレミスのインストールは提供していますか？

はい、独自のマシンやプライベートクラウドでW&Bをプライベートにホストすることができます。試しにこのクイックチュートリアルノートブックを参照してください。注意: wandbのローカルサーバーにログインするには、ホストフラグを設定して、ローカルインスタンスのアドレスを指定する必要があります。

wandbのログを一時的にオフにする方法は？

コードをテストしている際にwandbの同期を無効にしたい場合は、環境変数WANDB_MODE=offlineを設定してください。

On this page
Was this page helpful?👍👎