Aperçu d’Automations

Utilisez l’API W&B Automations pour créer et gérer des flux de travail automatisés dans vos pipelines ML

L’API W&B Automations permet de créer et de gérer par programmation des flux de travail automatisés qui réagissent aux événements de votre pipeline ML. Configurez des actions pour qu’elles se déclenchent lorsque des conditions spécifiques sont remplies, comme des seuils de performance du modèle ou la création d’un artifact.

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Classes principales

Classe	Description
Automation	Représente une instance d’automatisation enregistrée avec sa configuration.
NewAutomation	Classe utilitaire permettant de créer de nouvelles automatisations.

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Événements (Déclencheurs)

Événement	Description
OnRunMetric	Se déclenche lorsqu’une métrique de run satisfait une condition définie (seuil, variation, etc.).
OnCreateArtifact	Se déclenche lorsqu’un nouvel artifact est créé dans une collection.
OnLinkArtifact	Se déclenche lorsqu’un artifact est lié à un registre.
OnAddArtifactAlias	Se déclenche lorsqu’un alias est ajouté à un artifact.

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Actions

Action	Description
SendNotification	Envoyer des notifications via Slack ou d’autres canaux intégrés.
SendWebhook	Envoyer des requêtes webhook HTTP à des services externes.
DoNothing	Action factice pour tester les configurations d’automatisation.

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Filtres

Filtre	Description
MetricThresholdFilter	Filtre les runs en comparant les valeurs des métriques à des seuils.
MetricChangeFilter	Filtre les runs en fonction de l’évolution de la valeur d’une métrique au fil du temps.

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Cas d’usage courants

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Surveillance des performances du modèle

• Déclencher une alerte lorsque l’accuracy du modèle passe sous un seuil
• Notifier l’équipe lorsque la perte d’entraînement plafonne
• Déclencher des pipelines de réentraînement en fonction des métriques de performance

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Gestion des Artifacts

• Envoyer des notifications lorsque de nouvelles versions de modèle sont créées
• Déclencher des flux de travail de déploiement lorsque des artifacts sont tagués
• Automatiser les traitements en aval lorsque des jeux de données sont mis à jour

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Suivi des expériences

• Alertes en cas de runs en échec ou plantés
• Notifications lorsque des expériences de longue durée se terminent
• Envoi de résumés quotidiens des métriques des expériences

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Flux de travail d’intégration

• Mettre à jour des systèmes de suivi externes via des webhooks
• Synchroniser le registre de modèles avec des plateformes de déploiement
• Déclencher des pipelines CI/CD à partir d’événements W&B

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Exemple d’utilisation

L’exemple suivant crée une automatisation qui envoie une notification Slack chaque fois qu’une métrique appelée custom-metric dépasse 10. La métrique custom-metric est censée être enregistrée pendant l’entraînement à l’aide de wandb.Run.log({"custom-metric": value }).

import wandb
from wandb.automations import OnRunMetric, RunEvent, SendNotification

api = wandb.Api()

project = api.project("<my-project>", entity="<my-team>")

# Utiliser la première intégration Slack pour l'équipe
slack_hook = next(api.slack_integrations(entity="<my-team>"))

# Créer un événement déclencheur
event = OnRunMetric(
     scope=project,
     filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
)

# Créer une action qui répond à l'événement
action = SendNotification.from_integration(slack_hook)

# Créer l'automatisation
automation = api.create_automation(
     event >> action,
     name="my-automation",
     description="Envoyer un message Slack chaque fois que 'custom-metric' dépasse 10.",
)

Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’API Automations, consultez le guide Automations.