wandb から利用できる W&B Python SDK を使うと、モデルを学習・ファインチューニングし、実験段階から本番環境まで一貫して管理できます。
この SDK で学習やファインチューニング処理を行ったあと、Public API を使用してログされたデータをクエリおよび分析し、Reports and Workspaces API を使用して作業内容を要約した、Web 公開可能な レポート を生成できます。
wandb から利用できる W&B Python SDK を使うと、モデルを学習・ファインチューニングし、実験段階から本番環境まで一貫して管理できます。
この SDK で学習やファインチューニング処理を行ったあと、Public API を使用してログされたデータをクエリおよび分析し、Reports and Workspaces API を使用して作業内容を要約した、Web 公開可能な レポート を生成できます。
pip install wandb
import wandb
# チームエンティティを指定する
entity = "<team_entity>"
# runが記録されるプロジェクト
project = "my-awesome-project"
with wandb.init(entity=entity, project=project) as run:
run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})