시작하기 - Weights & Biases Documentation

다음 가이드에서는 첫 노트북 만들기부터 트레이닝 실험 실행까지, W&B 노트북을 시작하는 방법을 안내합니다.

첫 번째 노트북 만들기

프로젝트의 workspace로 이동합니다.
프로젝트 사이드바에서 Notebooks를 선택합니다.
Create notebook을 클릭합니다.

자세한 내용은 노트북 만들기 및 관리를 참조하세요.

트레이닝 실험 실행하기

이 예제 트레이닝 스크립트는 시뮬레이션된 정확도와 loss 메트릭을 W&B에 로깅합니다. 다음 코드를 Python 스크립트나 노트북 셀에 복사하여 붙여넣은 후 실행하세요:

Python을 선택하여 새 코드 셀을 만듭니다.

다음 코드를 셀에 복사하여 붙여넣습니다:

import random
import wandb

PROJECT = "your-project-name"

# 하이퍼파라미터가 담긴 딕셔너리
config = {
    'epochs' : 10,
    'lr' : 0.01
}

with wandb.init(project=PROJECT, config=config) as run:
    offset = random.random() / 5
    print(f"lr: {config['lr']}")
    
    # 트레이닝 run 시뮬레이션
    for epoch in range(2, config['epochs']):
        acc = 1 - 2**-config['epochs'] - random.random() / config['epochs'] - offset
        loss = 2**-config['epochs'] + random.random() / config['epochs'] + offset
        print(f"epoch={config['epochs']}, accuracy={acc}, loss={loss}")
        run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})

macOS에서는 Command + Enter, Windows 또는 Linux에서는 Ctrl+Enter를 누르세요. 또는 셀 옆의 재생() 버튼을 클릭하세요.

실험 보기

트레이닝 실험 중에 로깅된 정확도와 loss 메트릭을 확인하세요:

프로젝트 사이드바에서 Workspace를 선택하세요.
Workspace에서 run과 시각화를 살펴보세요. runs 목록에는 프로젝트에 로깅된 각 run과 세부 정보가 표시됩니다. Workspace 패널에는 각 run에서 로깅된 메트릭의 시각화가 표시됩니다.

노트북 저장

W&B는 노트북을 W&B Artifact로 저장하며, 30초마다 그리고 노트북의 컴퓨팅 세션이 중지될 때 변경 사항을 새 아티팩트 버전으로 자동 저장합니다. 최신 변경 사항을 즉시 저장하려면 다음 방법 중 하나를 사용하세요.

macOS에서는 Command+S, Windows 또는 Linux에서는 Ctrl+S를 누릅니다.
노트북 하단에서 Save()를 클릭합니다.