> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.wandb.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# W&B を multiprocessing（分散トレーニングなど）で使用するには？

この記事では、分散トレーニング ジョブなど、複数のプロセスにまたがるトレーニングプログラムで W\&B を使用し、競合を起こさずに Runs を正しくログする方法を説明します。

トレーニングプログラムで複数のプロセスを使用する場合は、`wandb.init()` を実行していないプロセスから W\&B の method を呼び出さないようにプログラムを構成してください。

マルチプロセスのトレーニングは、次の方法で管理できます。

* すべてのプロセスで `wandb.init()` を呼び出し、[group](/ja/models/runs/grouping) キーワード引数を使用して共有グループを作成します。各プロセスはそれぞれ独自の W\&B run を持ち、UI ではそれらのトレーニングプロセスがグループ化されて表示されます。
* 1 つのプロセスでのみ `wandb.init()` を呼び出し、ログするデータを [multiprocessing queues](https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#exchanging-objects-between-processes) 経由で渡します。

<Note>
  これらの方法の詳細な説明については、Torch DDP を使ったコード例を含む [Log distributed training experiments](/ja/models/track/log/distributed-training) を参照してください。
</Note>

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Experiments](/ja/support/models/tags/experiments)</Badge>