Launch ジョブ
- 少なくとも 1 つの実行可能なエントリポイントを含む Python コードとその他のファイルアセット。
- 入力 (設定パラメーター) と出力 (ログされるメトリクス) に関する情報。
- 環境に関する情報 (たとえば、
requirements.txt、ベースのDockerfile) 。
| ジョブの種類 | 定義 | この種類のジョブの実行方法 |
|---|---|---|
| Artifact-based (または code-based) jobs | コードおよびその他のアセットは W&B Artifact として保存されます。 | artifact ベースのジョブを実行するには、Launch エージェントを builder で設定する必要があります。 |
| Git-based jobs | コードおよびその他のアセットは、git repository 内の特定のコミット、ブランチ、またはタグからクローンされます。 | git ベースのジョブを実行するには、Launch エージェントを builder と git repository の認証情報で設定する必要があります。 |
| Image-based jobs | コードおよびその他のアセットは Docker image に組み込まれています。 | image ベースのジョブを実行するには、Launch エージェントを image repository の認証情報で設定する必要がある場合があります。 |
Launch ジョブは、モデル トレーニングに関係しない処理も実行できます。たとえば、モデルを Triton inference server にデプロイできます。ただし、すべてのジョブは正常に完了するために
wandb.init を呼び出す必要があります。これにより、トラッキング用の run が W&B Workspace に作成されます。Jobs タブで確認できます。そこから、ジョブを設定し、さまざまな ターゲットリソース で実行するために Launch キュー に送信できます。
Launch キュー
ターゲットリソース
Launch エージェント
Launch エージェント環境
エージェントのランタイム環境は、キューのターゲットリソースとは独立しています。つまり、必要なターゲットリソースにアクセスできるよう十分に設定されていれば、エージェントは任意の場所にデプロイできます。