Add W&B (wandb) to your code
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스크립트 또는 Jupyter Notebook에 W&B Python SDK를 추가하는 방법은 다양합니다. 아래에는 W&B Python SDK를 사용자 정의 코드에 통합하는 “모범 사례” 예제가 나와 있습니다.
원본 트레이닝 스크립트
다음 코드가 Python 스크립트에 있다고 가정합니다. 일반적인 트레이닝 루프를 모방하는 main이라는 함수를 정의합니다. 각 에포크마다 트레이닝 및 검증 데이터 세트에서 정확도와 손실이 계산됩니다. 이 예제의 목적을 위해 해당 값은 임의로 생성됩니다.
하이퍼파라미터 값을 저장하는 config라는 사전을 정의했습니다. 셀의 끝에서 main 함수를 호출하여 모의 트레이닝 코드를 실행합니다.
import random
import numpy as np
def train_one_epoch(epoch, lr, bs):
acc = 0.25 + ((epoch / 30) + (random.random() / 10))
loss = 0.2 + (1 - ((epoch - 1) / 10 + random.random() / 5))
return acc, loss
def evaluate_one_epoch(epoch):
acc = 0.1 + ((epoch / 20) + (random.random() / 10))
loss = 0.25 + (1 - ((epoch - 1) / 10 + random.random() / 6))
return acc, loss
# config 변수, 하이퍼파라미터 값 포함
config = {"lr": 0.0001, "bs": 16, "epochs": 5}
def main():
# 하드 코딩된 값을 정의하는 대신
# `wandb.config`에서 값을 정의합니다.
lr = config["lr"]
bs = config["bs"]
epochs = config["epochs"]
for epoch in np.arange(1, epochs):
train_acc, train_loss = train_one_epoch(epoch, lr, bs)
val_acc, val_loss = evaluate_one_epoch(epoch)
print("epoch: ", epoch)
print("training accuracy:", train_acc, "training loss:", train_loss)
print("validation accuracy:", val_acc, "training loss:", val_loss)
W&B Python SDK를 사용한 트레이닝 스크립트
다음 코드 예제에서는 W&B Python SDK를 코드에 추가하는 방법을 보여줍니다. CLI에서 W&B Sweep 작업을 시작하는 경우 CLI 탭을 살펴보십시오. Jupyter Notebook 또는 Python 스크립트 내에서 W&B Sweep 작업을 시작하는 경우 Python SDK 탭을 살펴보십시오.
W&B Sweep을 생성하기 위해 코드 예제에 다음을 추가했습니다.
- Weights & Biases Python SDK를 가져옵니다.
- 키-값 쌍이 스윕 구성을 정의하는 사전 오브젝트를 생성합니다. 다음 예제에서는 각 스윕 중에 배치 크기(
batch_size), 에포크(epochs) 및 학습률(lr) 하이퍼파라미터가 다양합니다. 스윕 구성을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 구성 정의를 참조하십시오. - 스윕 구성 사전을
wandb.sweep에 전달합니다. 그러면 스윕이 초기화됩니다. 스윕 ID(sweep_id)가 반환됩니다. 스윕을 초기화하는 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 초기화를 참조하십시오. wandb.init()API를 사용하여 데이터를 동기화하고 W&B Run으로 기록하는 백그라운드 프로세스를 생성합니다.- (선택 사항) 하드 코딩된 값을 정의하는 대신
wandb.config에서 값을 정의합니다. wandb.log를 사용하여 최적화하려는 메트릭을 기록합니다. 구성에 정의된 메트릭을 기록해야 합니다. 구성 사전(이 예제에서는sweep_configuration) 내에서val_acc값을 최대화하도록 스윕을 정의했습니다.wandb.agentAPI 호출로 스윕을 시작합니다. 스윕 ID, 스윕이 실행할 함수의 이름(function=main)을 제공하고 시도할 최대 run 수를 4개(count=4)로 설정합니다. W&B Sweep 시작 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 에이전트 시작을 참조하십시오.
import wandb
import numpy as np
import random
# 스윕 구성 정의
sweep_configuration = {
"method": "random",
"name": "sweep",
"metric": {"goal": "maximize", "name": "val_acc"},
"parameters": {
"batch_size": {"values": [16, 32, 64]},
"epochs": {"values": [5, 10, 15]},
"lr": {"max": 0.1, "min": 0.0001},
},
}
# 구성을 전달하여 스윕을 초기화합니다.
# (선택 사항) 프로젝트 이름을 제공합니다.
sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="my-first-sweep")
# `wandb.config`에서 하이퍼파라미터
# 값을 가져와서 모델을 트레이닝하고
# 메트릭을 반환하는 트레이닝 함수를 정의합니다.
def train_one_epoch(epoch, lr, bs):
acc = 0.25 + ((epoch / 30) + (random.random() / 10))
loss = 0.2 + (1 - ((epoch - 1) / 10 + random.random() / 5))
return acc, loss
def evaluate_one_epoch(epoch):
acc = 0.1 + ((epoch / 20) + (random.random() / 10))
loss = 0.25 + (1 - ((epoch - 1) / 10 + random.random() / 6))
return acc, loss
def main():
run = wandb.init()
# 하드 코딩된 값을 정의하는 대신
# `wandb.config`에서 값을 정의합니다.
lr = wandb.config.lr
bs = wandb.config.batch_size
epochs = wandb.config.epochs
for epoch in np.arange(1, epochs):
train_acc, train_loss = train_one_epoch(epoch, lr, bs)
val_acc, val_loss = evaluate_one_epoch(epoch)
wandb.log(
{
"epoch": epoch,
"train_acc": train_acc,
"train_loss": train_loss,
"val_acc": val_acc,
"val_loss": val_loss,
}
)
# 스윕 작업을 시작합니다.
wandb.agent(sweep_id, function=main, count=4)
W&B Sweep을 생성하려면 먼저 YAML 구성 파일을 생성합니다. 구성 파일에는 스윕이 탐색할 하이퍼파라미터가 포함되어 있습니다. 다음 예제에서는 각 스윕 중에 배치 크기(batch_size), 에포크(epochs) 및 학습률(lr) 하이퍼파라미터가 다양합니다.
# config.yaml
program: train.py
method: random
name: sweep
metric:
goal: maximize
name: val_acc
parameters:
batch_size:
values: [16,32,64]
lr:
min: 0.0001
max: 0.1
epochs:
values: [5, 10, 15]
W&B Sweep 구성을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 구성 정의를 참조하십시오.
YAML 파일의 program 키에 Python 스크립트의 이름을 제공해야 합니다.
다음으로 코드 예제에 다음을 추가합니다.
- Weights & Biases Python SDK(
wandb) 및 PyYAML(yaml)을 가져옵니다. PyYAML은 YAML 구성 파일을 읽어오는 데 사용됩니다. - 구성 파일을 읽어옵니다.
wandb.init()API를 사용하여 데이터를 동기화하고 W&B Run으로 기록하는 백그라운드 프로세스를 생성합니다. config 오브젝트를 config 파라미터에 전달합니다.- 하드 코딩된 값을 사용하는 대신
wandb.config에서 하이퍼파라미터 값을 정의합니다. wandb.log를 사용하여 최적화하려는 메트릭을 기록합니다. 구성에 정의된 메트릭을 기록해야 합니다. 구성 사전(이 예제에서는sweep_configuration) 내에서val_acc값을 최대화하도록 스윕을 정의했습니다.
import wandb
import yaml
import random
import numpy as np
def train_one_epoch(epoch, lr, bs):
acc = 0.25 + ((epoch / 30) + (random.random() / 10))
loss = 0.2 + (1 - ((epoch - 1) / 10 + random.random() / 5))
return acc, loss
def evaluate_one_epoch(epoch):
acc = 0.1 + ((epoch / 20) + (random.random() / 10))
loss = 0.25 + (1 - ((epoch - 1) / 10 + random.random() / 6))
return acc, loss
def main():
# 기본 하이퍼파라미터를 설정합니다.
with open("./config.yaml") as file:
config = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
run = wandb.init(config=config)
# 하드 코딩된 값을 정의하는 대신
# `wandb.config`에서 값을 정의합니다.
lr = wandb.config.lr
bs = wandb.config.batch_size
epochs = wandb.config.epochs
for epoch in np.arange(1, epochs):
train_acc, train_loss = train_one_epoch(epoch, lr, bs)
val_acc, val_loss = evaluate_one_epoch(epoch)
wandb.log(
{
"epoch": epoch,
"train_acc": train_acc,
"train_loss": train_loss,
"val_acc": val_acc,
"val_loss": val_loss,
}
)
# main 함수를 호출합니다.
main()
CLI로 이동합니다. CLI 내에서 스윕 에이전트가 시도해야 하는 최대 run 수를 설정합니다. 이 단계는 선택 사항입니다. 다음 예제에서는 최대 숫자를 5로 설정합니다.
NUM=5
다음으로 wandb sweep 코맨드로 스윕을 초기화합니다. YAML 파일의 이름을 제공합니다. 선택적으로 프로젝트 플래그(--project)에 대한 프로젝트 이름을 제공합니다.
wandb sweep --project sweep-demo-cli config.yaml
그러면 스윕 ID가 반환됩니다. 스윕을 초기화하는 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 초기화를 참조하십시오.
스윕 ID를 복사하고 다음 코드 조각에서 sweepID를 바꾸어 wandb agent 코맨드로 스윕 작업을 시작합니다.
wandb agent --count $NUM your-entity/sweep-demo-cli/sweepID
스윕 작업 시작 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 작업 시작을 참조하십시오.
메트릭 로깅 시 고려 사항
스윕 구성에 지정한 메트릭을 W&B에 명시적으로 기록해야 합니다. 하위 디렉터리 내부에 스윕에 대한 메트릭을 기록하지 마십시오.
예를 들어 다음 유사 코드를 고려하십시오. 사용자는 검증 손실("val_loss": loss)을 기록하려고 합니다. 먼저 값을 사전에 전달합니다. 그러나 wandb.log에 전달된 사전은 사전에서 키-값 쌍에 명시적으로 엑세스하지 않습니다.
# W&B Python 라이브러리를 가져오고 W&B에 로그인합니다.
import wandb
import random
def train():
offset = random.random() / 5
acc = 1 - 2**-epoch - random.random() / epoch - offset
loss = 2**-epoch + random.random() / epoch + offset
val_metrics = {"val_loss": loss, "val_acc": acc}
return val_metrics
def main():
wandb.init(entity="<entity>", project="my-first-sweep")
val_metrics = train()
# 잘못되었습니다. 사전에서 키-값 쌍에 명시적으로 엑세스해야 합니다.
# 메트릭을 올바르게 기록하는 방법을 보려면 다음 코드 블록을 참조하십시오.
wandb.log({"val_loss": val_metrics})
sweep_configuration = {
"method": "random",
"metric": {"goal": "minimize", "name": "val_loss"},
"parameters": {
"x": {"max": 0.1, "min": 0.01},
"y": {"values": [1, 3, 7]},
},
}
sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="my-first-sweep")
wandb.agent(sweep_id, function=main, count=10)
대신 Python 사전 내에서 키-값 쌍에 명시적으로 엑세스합니다. 예를 들어 다음 코드는 사전을 wandb.log 메소드에 전달할 때 키-값 쌍을 지정합니다.
# W&B Python 라이브러리를 가져오고 W&B에 로그인합니다.
import wandb
import random
def train():
offset = random.random() / 5
acc = 1 - 2**-epoch - random.random() / epoch - offset
loss = 2**-epoch + random.random() / epoch + offset
val_metrics = {"val_loss": loss, "val_acc": acc}
return val_metrics
def main():
wandb.init(entity="<entity>", project="my-first-sweep")
val_metrics = train()
wandb.log({"val_loss", val_metrics["val_loss"]})
sweep_configuration = {
"method": "random",
"metric": {"goal": "minimize", "name": "val_loss"},
"parameters": {
"x": {"max": 0.1, "min": 0.01},
"y": {"values": [1, 3, 7]},
},
}
sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="my-first-sweep")
wandb.agent(sweep_id, function=main, count=10)
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