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W&B는 두 가지 경량 인테그레이션을 제공하여 Ray와 통합됩니다.
  • WandbLoggerCallback 함수는 Tune에 보고된 메트릭을 Wandb API로 자동으로 로그합니다.
  • setup_wandb() 함수는 함수형 API와 함께 사용할 수 있으며, Tune의 트레이닝 정보로 Wandb API를 자동 초기화합니다. 트레이닝 프로세스를 기록하기 위해 run.log()를 사용하는 등 Wandb API를 평소와 같이 사용할 수 있습니다.

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인테그레이션 설정

from ray.air.integrations.wandb import WandbLoggerCallback
Wandb 설정은 tune.run()의 config 파라미터에 wandb 키를 전달하여 수행됩니다 (아래 예시 참조). wandb 설정 항목의 내용은 키워드 인수로 wandb.init()에 전달됩니다. 다만, 다음 설정들은 WandbLoggerCallback 자체를 설정하는 데 사용되는 예외 사항입니다:

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파라미터

project (str): Wandb Projects 이름. 필수 항목. api_key_file (str): Wandb API 키가 포함된 파일 경로. api_key (str): Wandb API 키. api_key_file 설정의 대안입니다. excludes (list): 로그에서 제외할 메트릭 목록. log_config (bool): 결과 사전의 config 파라미터를 로그할지 여부. 기본값은 False입니다. upload_checkpoints (bool): True인 경우, 모델 체크포인트가 Artifacts로 업로드됩니다. 기본값은 False입니다.

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예시

from ray import tune, train
from ray.air.integrations.wandb import WandbLoggerCallback


def train_fc(config):
    for i in range(10):
        # 메트릭 보고
        train.report({"mean_accuracy": (i + config["alpha"]) / 10})


tuner = tune.Tuner(
    train_fc,
    param_space={
        "alpha": tune.grid_search([0.1, 0.2, 0.3]),
        "beta": tune.uniform(0.5, 1.0),
    },
    run_config=train.RunConfig(
        callbacks=[
            WandbLoggerCallback(
                project="<your-project>", api_key="<your-api-key>", log_config=True
            )
        ]
    ),
)

results = tuner.fit()

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setup_wandb

from ray.air.integrations.wandb import setup_wandb
이 유틸리티 함수는 Ray Tune에서 Wandb를 초기화하여 사용할 수 있도록 돕습니다. 기본적인 사용을 위해 트레이닝 함수 내에서 setup_wandb()를 호출하세요: 
from ray.air.integrations.wandb import setup_wandb


def train_fn(config):
    # wandb 초기화
    wandb = setup_wandb(config)
    run = wandb.init(
        project=config["wandb"]["project"],
        api_key_file=config["wandb"]["api_key_file"],
    )

    for i in range(10):
        loss = config["a"] + config["b"]
        # run에 로그 기록
        run.log({"loss": loss})
        tune.report(loss=loss)
    run.finish()


tuner = tune.Tuner(
    train_fn,
    param_space={
        # 탐색 공간 정의
        "a": tune.choice([1, 2, 3]),
        "b": tune.choice([4, 5, 6]),
        # wandb 설정
        "wandb": {"project": "Optimization_Project", "api_key_file": "/path/to/file"},
    },
)
results = tuner.fit()

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예시 코드

인테그레이션이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있는 몇 가지 예시를 준비했습니다:
  • Colab: 인테그레이션을 시도해 볼 수 있는 간단한 데모입니다.
  • Dashboard: 예시에서 생성된 Workspace 대시보드를 확인하세요.