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W&B 는 Amazon SageMaker 와 통합되어 하이퍼파라미터를 자동으로 읽고, 분산된 Runs 를 그룹화하며, 체크포인트에서 Runs 를 재개합니다.

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인증

W&B 는 트레이닝 스크립트와 관련된 secrets.env 라는 파일을 찾고 wandb.init() 가 호출될 때 해당 파일을 환경에 로드합니다. secrets.env 파일은 실험을 시작하는 데 사용하는 스크립트에서 wandb.sagemaker_auth(path="source_dir") 를 호출하여 생성할 수 있습니다. 이 파일을 .gitignore 에 추가해야 합니다!

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기존 estimator

SageMaker 의 사전 구성된 estimator 중 하나를 사용하는 경우, wandb 를 포함하는 requirements.txt 를 소스 디렉터리에 추가해야 합니다. 
wandb
Python 2 를 실행하는 estimator 를 사용하는 경우, wandb 를 설치하기 전에 이 wheel 에서 psutil 을 직접 설치해야 합니다. 
https://wheels.galaxyproject.org/packages/psutil-5.4.8-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
wandb
GitHub 에서 전체 예제를 검토하고, 블로그 에서 자세한 내용을 읽어보세요. SageMaker 와 W&B 를 사용하여 감성 분석기를 배포하는 방법에 대한 튜토리얼 도 읽어볼 수 있습니다.
W&B 스윕 에이전트는 SageMaker 통합이 꺼져 있는 경우에만 SageMaker 작업에서 예상대로 작동합니다. wandb.init 호출을 수정하여 SageMaker 통합을 끕니다.
wandb.init(..., settings=wandb.Settings(sagemaker_disable=True))