Run 페이지

run 페이지를 사용하여 모델의 단일 버전에 대한 자세한 정보를 탐색하세요.

Overview 탭

• Run 이름, 설명, 태그
• Run 상태
  • finished: 스크립트가 종료되고 데이터가 완전히 동기화되었거나 wandb.finish()가 호출됨
  • failed: 스크립트가 0이 아닌 종료 상태로 종료됨
  • crashed: 스크립트가 내부 프로세스에서 심장박동을 보내지 않아 중지됨, 이는 기계가 충돌했을 때 발생할 수 있음
  • running: 스크립트가 여전히 실행 중이며 최근에 심장박동을 보냄
• 호스트 이름, 운영 체제, Python 버전 및 run을 시작한 코맨드
• wandb.config로 저장된 설정 파라미터 목록
• wandb.log()로 저장된 요약 파라미터 목록, 기본적으로 마지막에 로그된 값으로 설정됨

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Python 세부 정보는 페이지 자체를 공개하더라도 비공개입니다. 여기 제 run 페이지의 익명 상태와 제 계정의 오른쪽 예입니다.

차트 탭

• 시각화 검색, 그룹화 및 배열
  • 검색창은 정규 표현식을 지원함
• 그래프에서 연필 아이콘 ✏️을 클릭하여 편집
  • x축, 메트릭, 범위 변경
  • 차트의 범례, 제목, 색상 편집
• 검증 세트에서 예시 예측값을 봄
• 이 차트들을 얻으려면 wandb.log()로 데이터를 로그하세요

시스템 탭

• CPU 사용량, 시스템 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽, GPU 사용량, GPU 온도, GPU 메모리 접근 시간 소요, GPU 메모리 할당량, GPU 전력 사용량 시각화
• Lambda Labs에서 W&B 시스템 메트릭 사용 방법을 블로그 포스트 →에서 설명했습니다.

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모델 탭

• 모델의 레이어, 파라미터 수, 각 레이어의 출력 모양을 확인

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로그 탭

• 모델을 트레이닝하는 기계의 커맨드라인, stdout 및 stderr에 출력된 내용
• 마지막 1000줄을 보여줍니다. run이 종료된 후 전체 로그 파일을 다운로드하려면 오른쪽 상단의 다운로드 버튼을 클릭하세요.

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파일 탭

• wandb.save()를 사용하여 run과 동기화할 파일 저장
• 모델 체크포인트, 검증 세트 예시 등 유지
• 코드의 정확한 버전을 복원하기 위해 diff.patch 사용 실시간 예시 보기 →

:::안내 W&B Artifacts 시스템은 데이터셋 및 모델과 같은 대용량 파일을 처리, 버전 관리, 중복 제거하기 위한 추가 기능을 제공합니다. run의 입력 및 출력을 추적하기 위해 wandb.save 대신 Artifacts를 사용하는 것이 좋습니다. 여기서 Artifacts 퀵스타트를 확인하세요 여기. :::

Artifacts 탭

• 이 run의 입력 및 출력 Artifacts에 대한 검색 가능한 목록 제공
• 특정 아티팩트에 대한 정보를 보려면 행을 클릭하세요
• 웹 앱에서 아티팩트 뷰어를 탐색하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 프로젝트 수준 Artifacts 탭 참조를 확인하세요 실시간 예시 보기 →