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# Tutorial: Create sweep job from project

> 기존 W&B 프로젝트에서 스윕 작업을 생성하는 방법에 대한 튜토리얼입니다.

이 튜토리얼에서는 기존의 W\&B 프로젝트에서 스윕 작업을 생성하는 방법을 설명합니다. [Fashion MNIST 데이터셋](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)을 사용하여 이미지를 분류하는 방법을 PyTorch 컨볼루션 신경망을 트레이닝합니다. 필요한 코드와 데이터셋은 W\&B 저장소에 있습니다: [https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cnn-fashion](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cnn-fashion)

이 [W\&B 대시보드](https://app.wandb.ai/carey/pytorch-cnn-fashion)에서 결과를 살펴보세요.

## 1. 프로젝트 생성

먼저, 베이스라인을 만듭니다. W\&B 예제 GitHub 저장소에서 PyTorch MNIST 데이터셋 예제 모델을 다운로드합니다. 다음으로, 모델을 트레이닝합니다. 트레이닝 스크립트는 `examples/pytorch/pytorch-cnn-fashion` 디렉토리 내에 있습니다.

1. 이 저장소를 클론합니다: `git clone https://github.com/wandb/examples.git`
2. 이 예제를 엽니다: `cd examples/pytorch/pytorch-cnn-fashion`
3. run을 수동으로 실행합니다: `python train.py`

선택적으로 W\&B App UI 대시보드에 나타나는 예제를 탐색합니다.

[예제 프로젝트 페이지 보기 →](https://app.wandb.ai/carey/pytorch-cnn-fashion)

## 2. 스윕 생성

프로젝트 페이지에서 사이드바의 [Sweep tab](/ko/models/sweeps/sweeps-ui/)을 열고 **Create Sweep**을 선택합니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-feat-cli-docs-generator/H38wUKSUimeO8IEX/images/sweeps/sweep1.png?fit=max&auto=format&n=H38wUKSUimeO8IEX&q=85&s=78dc8cc920e0b42bdc75a49354158340" width="1589" height="636" data-path="images/sweeps/sweep1.png" />
</Frame>

자동 생성된 설정은 완료한 run을 기반으로 스윕할 값을 추측합니다. 시도할 하이퍼파라미터 범위를 지정하도록 설정을 편집합니다. 스윕을 시작하면 호스팅된 W\&B 스윕 서버에서 새 프로세스가 시작됩니다. 이 중앙 집중식 서비스는 트레이닝 작업을 실행하는 머신인 에이전트를 조정합니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-feat-cli-docs-generator/H38wUKSUimeO8IEX/images/sweeps/sweep2.png?fit=max&auto=format&n=H38wUKSUimeO8IEX&q=85&s=727302060358bd73f8d51b400ec14397" width="2308" height="1768" data-path="images/sweeps/sweep2.png" />
</Frame>

## 3. 에이전트 시작

다음으로, 로컬에서 에이전트를 시작합니다. 작업을 분산하고 스윕 작업을 더 빨리 완료하려면 최대 20개의 에이전트를 서로 다른 머신에서 병렬로 시작할 수 있습니다. 에이전트는 다음에 시도할 파라미터 세트를 출력합니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-feat-cli-docs-generator/H38wUKSUimeO8IEX/images/sweeps/sweep3.png?fit=max&auto=format&n=H38wUKSUimeO8IEX&q=85&s=64af63519958f97d004c66ed4771e10d" width="2082" height="1046" data-path="images/sweeps/sweep3.png" />
</Frame>

이제 스윕을 실행하고 있습니다. 다음 이미지는 예제 스윕 작업이 실행되는 동안 대시보드가 어떻게 보이는지 보여줍니다. [예제 프로젝트 페이지 보기 →](https://app.wandb.ai/carey/pytorch-cnn-fashion)

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-feat-cli-docs-generator/H38wUKSUimeO8IEX/images/sweeps/sweep4.png?fit=max&auto=format&n=H38wUKSUimeO8IEX&q=85&s=95d368e62a62e84549450ac27febd1cc" width="3346" height="1512" data-path="images/sweeps/sweep4.png" />
</Frame>

## 기존 run으로 새 스윕 시드하기

이전에 기록한 기존 run을 사용하여 새 스윕을 시작합니다.

1. 프로젝트 테이블을 엽니다.
2. 테이블 왼쪽에서 확인란을 사용하여 사용할 run을 선택합니다.
3. 드롭다운을 클릭하여 새 스윕을 만듭니다.

이제 스윕이 서버에 설정됩니다. run 실행을 시작하려면 하나 이상의 에이전트를 시작하기만 하면 됩니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-feat-cli-docs-generator/H38wUKSUimeO8IEX/images/sweeps/tutorial_sweep_runs.png?fit=max&auto=format&n=H38wUKSUimeO8IEX&q=85&s=6910855167f65d6270ef97ba0e80a36a" width="1786" height="1086" data-path="images/sweeps/tutorial_sweep_runs.png" />
</Frame>

<Note>
  새 스윕을 베이지안 스윕으로 시작하면 선택한 run도 가우스 프로세스를 시드합니다.
</Note>