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W&B는 클라우드 (표준), 로컬 (local) 환경에서 하나 이상의 머신에서 Sweeps 를 관리하기 위해 Sweep Controller 를 사용합니다. Run이 완료되면, 스윕 컨트롤러는 실행할 새로운 Run을 설명하는 새로운 명령어 세트를 발행합니다. 이 명령어는 실제로 Run을 수행하는 에이전트 에 의해 선택됩니다. 일반적인 W&B 스윕에서 컨트롤러는 W&B 서버에 존재합니다. 에이전트는 사용자 의 머신에 존재합니다. 다음 코드 조각은 CLI 및 Jupyter Notebook 또는 Python 스크립트 내에서 스윕을 초기화하는 방법을 보여줍니다.
  1. 스윕을 초기화하기 전에 YAML 파일 또는 스크립트의 중첩된 Python dictionary 오브젝트에 스윕 구성이 정의되어 있는지 확인하세요. 자세한 내용은 스윕 구성 정의를 참조하세요.
  2. W&B Sweep 과 W&B Run 은 동일한 Projects 에 있어야 합니다. 따라서 W&B를 초기화할 때 제공하는 이름(wandb.init)은 W&B Sweep 을 초기화할 때 제공하는 Projects 이름(wandb.sweep)과 일치해야 합니다.
  • Python script or notebook
  • CLI
W&B SDK를 사용하여 스윕을 초기화합니다. 스윕 구성 dictionary 를 sweep 파라미터에 전달합니다. 선택적으로 W&B Run 의 출력을 저장할 Projects 파라미터 (project)에 대한 프로젝트 이름을 제공합니다. 프로젝트가 지정되지 않은 경우 Run은 “Uncategorized” 프로젝트에 배치됩니다.
import wandb

# 스윕 구성 예시
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},
    },
}

sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="project-name")
wandb.sweep 함수는 스윕 ID를 반환합니다. 스윕 ID에는 Entities 이름과 Projects 이름이 포함됩니다. 스윕 ID를 기록해 두세요.