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# Manage algorithms locally

> W&B 클라우드 호스팅 서비스를 사용하는 대신 로컬에서 알고리즘을 검색하고 중지합니다.

하이퍼파라미터 컨트롤러는 기본적으로 Weights & Biases에서 클라우드 서비스로 호스팅됩니다. W\&B 에이전트는 컨트롤러와 통신하여 트레이닝에 사용할 다음 파라미터 세트를 결정합니다. 또한 컨트롤러는 조기 중단 알고리즘을 실행하여 중단할 수 있는 run을 결정합니다.

로컬 컨트롤러 기능을 사용하면 사용자가 로컬에서 검색 및 중단 알고리즘을 시작할 수 있습니다. 로컬 컨트롤러는 사용자에게 문제를 디버그하고 클라우드 서비스에 통합할 수 있는 새로운 기능을 개발하기 위해 코드를 검사하고 계측할 수 있는 기능을 제공합니다.

<Warning>
  이 기능은 Sweeps 툴에 대한 새로운 알고리즘의 더 빠른 개발 및 디버깅을 지원하기 위해 제공됩니다. 실제 하이퍼파라미터 최적화 워크로드에는 적합하지 않습니다.
</Warning>

시작하기 전에 W\&B SDK(`wandb`)를 설치해야 합니다. 커맨드라인에 다음 코드 조각을 입력하세요.

```
pip install wandb sweeps
```

다음 예제에서는 이미 구성 파일과 트레이닝 루프가 Python 스크립트 또는 Jupyter Notebook에 정의되어 있다고 가정합니다. 구성 파일을 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 [스윕 구성 정의](/ko/models/sweeps/define-sweep-configuration/)를 참조하세요.

### 커맨드라인에서 로컬 컨트롤러 실행

W\&B에서 클라우드 서비스로 호스팅하는 하이퍼파라미터 컨트롤러를 사용할 때와 유사하게 스윕을 초기화합니다. 컨트롤러 플래그(`controller`)를 지정하여 W\&B 스윕 작업에 로컬 컨트롤러를 사용하려는 의사를 나타냅니다.

```bash theme={null}
wandb sweep --controller config.yaml
```

또는 스윕 초기화와 로컬 컨트롤러 사용 지정 단계를 분리할 수 있습니다.

단계를 분리하려면 먼저 스윕의 YAML 구성 파일에 다음 키-값을 추가합니다.

```yaml theme={null}
controller:
  type: local
```

다음으로 스윕을 초기화합니다.

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

스윕을 초기화한 후 [`wandb controller`](/ko/models/ref/python/controller)로 컨트롤러를 시작합니다.

```bash theme={null}
# wandb sweep 코맨드는 sweep_id를 출력합니다.
wandb controller {user}/{entity}/{sweep_id}
```

로컬 컨트롤러를 사용하도록 지정했으면 스윕을 실행하기 위해 하나 이상의 Sweep 에이전트를 시작합니다. 평소와 같은 방식으로 W\&B 스윕을 시작합니다. 자세한 내용은 [스윕 에이전트 시작](/ko/models/sweeps/start-sweep-agents/)을 참조하세요.

```bash theme={null}
wandb sweep sweep_ID
```

### W\&B Python SDK로 로컬 컨트롤러 실행

다음 코드 조각은 W\&B Python SDK로 로컬 컨트롤러를 지정하고 사용하는 방법을 보여줍니다.

Python SDK로 컨트롤러를 사용하는 가장 간단한 방법은 스윕 ID를 [`wandb.controller`](/ko/models/ref/python/controller) 메서드에 전달하는 것입니다. 다음으로 반환 오브젝트 `run` 메서드를 사용하여 스윕 작업을 시작합니다.

```python theme={null}
sweep = wandb.controller(sweep_id)
sweep.run()
```

컨트롤러 루프를 더 세밀하게 제어하려면:

```python theme={null}
import wandb

sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
    sweep.print_status()
    sweep.step()
    time.sleep(5)
```

또는 제공되는 파라미터를 훨씬 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.

```python theme={null}
import wandb

sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
    params = sweep.search()
    sweep.schedule(params)
    sweep.print_status()
```

코드로 스윕을 완전히 지정하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.

```python theme={null}
import wandb

sweep = wandb.controller()
sweep.configure_search("grid")
sweep.configure_program("train-dummy.py")
sweep.configure_controller(type="local")
sweep.configure_parameter("param1", value=3)
sweep.create()
sweep.run()
```