모델 버전 다운로드

W&B Python SDK를 사용해 모델 레지스트리에 연결된 모델 아티팩트를 다운로드하세요. 모델을 다운로드하는 것은 특히 모델의 성능을 평가하거나, 데이터셋을 사용해 예측값을 생성하거나, 모델을 프로덕션으로 배포하는 경우에 유용합니다.

정보

모델을 작업할 수 있는 형태로 재구성하거나 역직렬화하기 위해 추가적인 파이썬 함수나 API 호출을 제공하는 것은 사용자의 책임입니다.

W&B는 모델 카드로 모델을 메모리에 로드하는 방법에 대한 정보를 문서화할 것을 권장합니다. 자세한 정보는 기계학습 모델 문서화 페이지를 참조하세요.

<> 내의 값을 자신의 것으로 대체하세요:

import wandb

# run 초기화
run = wandb.init(project="<project>", entity="<entity>")

# 모델에 엑세스하고 다운로드합니다. 다운로드된 아티팩트의 경로를 반환합니다
downloaded_model_path = run.use_model(name="<your-model-name>")

다음에 나열된 형식 중 하나를 사용하여 모델 버전을 참조하세요:

• latest - 가장 최근에 연결된 모델 버전을 지정하려면 latest 에일리어스를 사용하세요.
• v# - v0, v1, v2 등을 사용하여 등록된 모델에서 특정 버전을 가져옵니다.
• alias - 사용자와 팀이 모델 버전에 할당한 사용자 정의 에일리어스를 지정하세요.

API 참조 가이드의 use_model에서 가능한 파라미터와 반환 타입에 대한 자세한 정보를 확인하세요.

예시: 로그된 모델 다운로드 및 사용

예를 들어, 다음 코드 조각에서 사용자는 use_model API를 호출했습니다. 그들은 가져오고 싶은 모델 아티팩트의 이름을 지정했고 버전/에일리어스도 제공했습니다. 그런 다음 API에서 반환된 경로를 downloaded_model_path 변수에 저장했습니다.

import wandb

entity = "luka"
project = "NLP_Experiments"
alias = "latest"  # 모델 버전에 대한 의미 있는 별명 또는 식별자
model_artifact_name = "fine-tuned-model"

# run 초기화
run = wandb.init()
# 모델에 엑세스하고 다운로드합니다. 다운로드된 아티팩트의 경로를 반환합니다

downloaded_model_path = run.use_model(name=f"{entity/project/model_artifact_name}:{alias}")