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OpenMMLab에서 개발한 MMEngine은 PyTorch 기반의 딥러닝 모델 트레이닝을 위한 핵심 라이브러리입니다. MMEngine은 OpenMMLab 알고리즘 라이브러리를 위한 차세대 트레이닝 아키텍처를 구현하여, OpenMMLab 내 30개 이상의 알고리즘 라이브러리에 통일된 실행 기반을 제공합니다. 주요 구성 요소로는 트레이닝 엔진, 평가 엔진 및 모듈 관리가 포함됩니다. W&B는 전용 WandbVisBackend를 통해 MMEngine에 직접 통합되어 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다.
  • 트레이닝 및 평가 메트릭 로그.
  • 실험 설정(configs) 로그 및 관리.
  • 그래프, 이미지, 스칼라 등 추가 레코드 로그.

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시작하기

openmim과 wandb를 설치합니다. 
pip install -q -U openmim wandb
다음으로, mim을 사용하여 mmengine과 mmcv를 설치합니다. 
mim install -q mmengine mmcv

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MMEngine Runner에서 WandbVisBackend 사용하기

이 섹션에서는 mmengine.runner.Runner를 사용하여 WandbVisBackend를 활용하는 일반적인 워크플로우를 보여줍니다.
  1. 시각화 설정에서 visualizer를 정의합니다. 
    from mmengine.visualization import Visualizer

# 시각화 설정 정의
visualization_cfg = dict(
    name="wandb_visualizer",
    vis_backends=[
        dict(
            type='WandbVisBackend',
            init_kwargs=dict(project="mmengine"),
        )
    ],
    save_dir="runs/wandb"
)

# 시각화 설정으로부터 visualizer 인스턴스 생성
visualizer = Visualizer.get_instance(**visualization_cfg)
    W&B run 초기화 입력 파라미터를 위한 인수 사전을 init_kwargs에 전달합니다.
  2. visualizer와 함께 runner를 초기화하고 runner.train()을 호출합니다. 
    from mmengine.runner import Runner

# PyTorch 트레이닝 헬퍼인 mmengine Runner 빌드
runner = Runner(
    model,
    work_dir='runs/gan/',
    train_dataloader=train_dataloader,
    train_cfg=train_cfg,
    optim_wrapper=opt_wrapper_dict,
    visualizer=visualizer, # visualizer 전달
)

# 트레이닝 시작
runner.train()

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OpenMMLab 컴퓨터 비전 라이브러리에서 WandbVisBackend 사용하기

WandbVisBackend는 MMDetection과 같은 OpenMMLab 컴퓨터 비전 라이브러리에서도 Experiments를 추적하는 데 쉽게 사용할 수 있습니다. 
# 기본 런타임 설정에서 베이스 설정을 상속함
_base_ = ["../_base_/default_runtime.py"]

# 베이스 설정의 `visualizer`에 있는 `vis_backends`에
# `WandbVisBackend` 설정 사전을 할당함
_base_.visualizer.vis_backends = [
    dict(
        type='WandbVisBackend',
        init_kwargs={
            'project': 'mmdet',
            'entity': 'geekyrakshit'
        },
    ),
]