Start or stop a sweep agent

하나 이상의 머신에서 W&B 스윕 에이전트 를 시작하거나 중지합니다.

하나 이상의 머신에서 하나 이상의 에이전트로 W&B 스윕을 시작하세요. W&B 스윕 에이전트는 하이퍼파라미터에 대해 W&B 스윕 ( wandb sweep)을 초기화할 때 시작한 W&B 서버를 쿼리하고 이를 사용하여 모델 트레이닝을 실행합니다.

W&B 스윕 에이전트를 시작하려면 W&B 스윕을 초기화할 때 반환된 W&B 스윕 ID를 제공하세요. W&B 스윕 ID의 형식은 다음과 같습니다.

entity/project/sweep_ID

여기서:

• entity: W&B 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.
• project: W&B Run의 출력을 저장할 프로젝트의 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 run이 “Uncategorized” 프로젝트에 저장됩니다.
• sweep_ID: W&B에서 생성한 의사 난수 고유 ID입니다.

Jupyter Notebook 또는 Python 스크립트 내에서 W&B 스윕 에이전트를 시작하는 경우 W&B 스윕이 실행할 함수의 이름을 제공하세요.

다음 코드 조각은 W&B로 에이전트를 시작하는 방법을 보여줍니다. 이미 구성 파일이 있고 W&B 스윕을 초기화했다고 가정합니다. 구성 파일을 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 스윕 구성 정의을 참조하세요.

CLI

wandb agent 코맨드를 사용하여 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 반환된 스윕 ID를 제공합니다. 아래 코드 조각을 복사하여 붙여넣고 sweep_id를 스윕 ID로 바꾸세요.

wandb agent sweep_id

Python 스크립트 또는 노트북

W&B Python SDK 라이브러리를 사용하여 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 반환된 스윕 ID를 제공합니다. 또한 스윕이 실행할 함수의 이름을 제공합니다.

wandb.agent(sweep_id=sweep_id, function=function_name)

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W&B 에이전트 중지

랜덤 및 베이지안 탐색은 영원히 실행됩니다. 커맨드라인, Python 스크립트 또는 Sweeps UI 내에서 프로세스를 중지해야 합니다.

선택적으로 스윕 에이전트가 시도해야 하는 W&B Runs의 수를 지정합니다. 다음 코드 조각은 CLI 및 Jupyter Notebook, Python 스크립트 내에서 최대 W&B Runs 수를 설정하는 방법을 보여줍니다.

Python 스크립트 또는 노트북

먼저 스윕을 초기화합니다. 자세한 내용은 스윕 초기화을 참조하세요.

sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)

다음으로 스윕 작업을 시작합니다. 스윕 시작에서 생성된 스윕 ID를 제공합니다. 시도할 최대 run 수를 설정하려면 count 파라미터에 정수 값을 전달합니다.

sweep_id, count = "dtzl1o7u", 10
wandb.agent(sweep_id, count=count)

스윕 에이전트가 완료된 후 동일한 스크립트 또는 노트북 내에서 새 run을 시작하는 경우 새 run을 시작하기 전에 wandb.teardown()을 호출해야 합니다.

CLI

먼저 wandb sweep 코맨드로 스윕을 초기화합니다. 자세한 내용은 스윕 초기화을 참조하세요.

wandb sweep config.yaml

시도할 최대 run 수를 설정하려면 count 플래그에 정수 값을 전달합니다.

NUM=10
SWEEPID="dtzl1o7u"
wandb agent --count $NUM $SWEEPID