> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.wandb.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> CommError, CUDA 메모리 부족, wandb agent 실패를 포함한 일반적인 W&B Sweep 문제를 해결합니다.

# Sweeps 문제 해결

아래 안내에 따라 일반적인 오류 메시지를 해결하세요.

<div id="commerror-run-does-not-exist-and-error-error-uploading">
  ### `CommError, Run does not exist` 및 `ERROR Error uploading`
</div>

이 두 오류 메시지가 모두 반환되면 W\&B Run ID가 설정되어 있을 수 있습니다. 예를 들어 Jupyter Notebook이나 Python 스크립트 어딘가에 다음과 비슷한 코드 스니펫이 정의되어 있을 수 있습니다:

```python theme={null}
wandb.init(id="some-string")
```

W\&B는 W\&B Sweeps가 생성한 Runs에 대해 무작위의 고유 ID를 자동으로 생성하므로 W\&B Sweeps에서는 Run ID를 설정할 수 없습니다.

W\&B Run ID는 프로젝트 내에서 고유해야 합니다.

테이블과 그래프에 표시할 맞춤형 이름을 설정하려면 W\&B를 초기화할 때 `name` 파라미터에 이름을 전달하는 것을 권장합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

```python theme={null}
wandb.init(name="a helpful readable run name")
```

<div id="cuda-out-of-memory">
  ### `Cuda out of memory`
</div>

이 오류 메시지가 표시되면 프로세스 기반 실행을 사용하도록 코드를 리팩터링하세요. 좀 더 구체적으로는 코드를 Python 스크립트로 다시 작성하세요. 또한 W\&B Python SDK 대신 CLI에서 W\&B Sweep Agent를 호출하세요.

예를 들어 코드를 `train.py`라는 Python 스크립트로 다시 작성한다고 가정해 보겠습니다. YAML Sweep 설정 파일(이 예제에서는 `config.yaml`)에 트레이닝 스크립트(`train.py`) 이름을 추가하세요:

```yaml theme={null}
program: train.py
method: bayes
metric:
  name: validation_loss
  goal: maximize
parameters:
  learning_rate:
    min: 0.0001
    max: 0.1
  optimizer:
    values: ["adam", "sgd"]
```

다음으로, `train.py` Python 스크립트에 다음을 추가하세요:

```python theme={null}
if _name_ == "_main_":
    train()
```

CLI로 이동한 다음 wandb sweep으로 W\&B Sweep을 초기화합니다:

```shell theme={null}
wandb sweep config.yaml
```

반환된 W\&B Sweep ID를 메모해 두세요. 다음으로, Python SDK([`wandb.agent()`](/ko/models/ref/python/functions/agent)) 대신 CLI에서 [`wandb agent`](/ko/models/ref/cli/wandb-agent)를 사용해 Sweep 작업을 시작하세요. 아래 코드 스니펫의 `sweep_ID`를 이전 step에서 반환된 Sweep ID로 바꾸세요:

```shell theme={null}
wandb agent sweep_ID
```

<div id="anaconda-400-error">
  ### `anaconda 400 error`
</div>

다음 오류는 일반적으로 최적화하려는 메트릭을 로깅하지 않았을 때 발생합니다:

```shell theme={null}
wandb: ERROR Error while calling W&B API: anaconda 400 error:
{"code": 400, "message": "TypeError: bad operand type for unary -: 'NoneType'"}
```

YAML 파일 또는 중첩 딕셔너리에서 최적화할 "metric" 키를 지정합니다. 이 메트릭을 (`wandb.Run.log()`)로 로깅해야 합니다. 또한 Python 스크립트나 Jupyter Notebook에서 sweep이 최적화하도록 정의한 메트릭 이름과 *정확히* 일치하는 이름을 사용해야 합니다. 설정 파일에 대한 자세한 내용은 [sweep 설정 정의](/ko/models/sweeps/define-sweep-configuration/)를 참조하세요.