스윕 에이전트 시작하기
하나 이상의 머신에서 하나 이상의 에이전트로 W&B 스윕을 시작합니다. W&B 스윕 에이전트는 W&B 스윕을 초기화할 때 실행한 W&B 서버(wandb sweep)에서 하이퍼파라미터를 조회하고 이를 사용하여 모델 트레이닝을 실행합니다.
W&B 스윕 에이전트를 시작하려면, W&B 스윕을 초기화할 때 반환된 W&B 스윕 ID를 제공해야 합니다. W&B 스윕 ID는 다음과 같은 형태입니다:
entity/project/sweep_ID
여기서:
- entity: W&B 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.
- project: W&B Run의 출력이 저장될 프로젝트의 이름입니다. 프로젝트가 지정되지 않은 경우, run은 "Uncategorized" 프로젝트에 저장됩니다.
- sweep_ID: W&B에 의해 생성된 유사 랜덤, 고유 ID입니다.
Jupyter Notebook 또는 Python 스크립트 내에서 W&B 스윕 에이전트를 시작할 경우 실행할 함수의 이름을 제공합니다.
다음 코드 조각은 W&B와 함께 에이전트를 시작하는 방법을 보여줍니다. 이미 설정 파일을 가지고 있고 W&B 스윕을 초기화했다고 가정합니다. 설정 파일을 정의하는 방법에 대한 자세한 정보는 스윕 구성 정의하기를 참조하세요.
- CLI
- Python 스크립트 또는 Jupyter Notebook
wandb agent 코맨드를 사용하여 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 반환된 스윕 ID를 제공하세요. 아래의 코드 조각을 복사하여 붙여넣고 sweep_id를 스윕 ID로 교체하세요:
wandb agent sweep_id
W&B Python SDK 라이브러리를 사용하여 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 반환된 스윕 ID를 제공하세요. 추가로, 스윕이 실행할 함수의 이름을 제공하세요.
wandb.agent(sweep_id=sweep_id, function=function_name)
W&B 에이전트 중지하기
랜덤 및 베이지안 탐색은 영원히 실행됩니다. 커맨드라인, 파이썬 스크립트 내부 또는 Sweeps UI에서 프로세스를 중지해야 합니다.
스윕 에이전트가 시도해야 할 W&B Runs의 수를 선택적으로 지정하세요. 다음 코드 조각은 CLI와 Jupyter Notebook, Python 스크립트 내에서 최대 W&B Runs 수를 설정하는 방법을 보여줍니다.
- Python 스크립트 또는 Jupyter Notebook
- CLI
먼저, 스윕을 초기화하세요. 자세한 정보는 스윕 초기화하기를 참조하세요.
sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)
다음으로, 스윕 작업을 시작하세요. 스윕 시작 시 생성된 스윕 ID를 제공하세요. count 매개변수에 정수 값을 전달하여 시도할 최대 실행 횟수를 설정하세요.
sweep_id, count = "dtzl1o7u", 10
wandb.agent(sweep_id, count=count)
같은 스크립트 또는 노트북에서 스윕 에이전트가 완료된 후 새로운 run을 시작하는 경우, 새 run을 시작하기 전에 wandb.teardown()을 호출해야 합니다.
먼저, wandb sweep 명령어로 스윕을 초기화하세요. 자세한 정보는 스윕 초기화하기를 참조하세요.
wandb sweep config.yaml
count 플래그에 정수 값을 전달하여 시도할 최대 실행 횟수를 설정하세요.
NUM=10
SWEEPID="dtzl1o7u"
wandb agent --count $NUM $SWEEPID