Api 클래스가 대부분의 기능에 대한 진입점 역할을 합니다.
모델 트레이닝과 파인튜닝은 W&B Python SDK에서 따로 수행합니다. 데이터가 W&B에 이후에 로그된 뒤 이를 조회하고 관리할 때는 Public API를 사용하세요.
사용 가능한 컴포넌트
| Component | Description |
|---|---|
Api | Public API의 주요 진입점입니다. 조직 전체에 걸쳐 run, 프로젝트, 아티팩트를 조회할 수 있습니다. |
Runs | 히스토리, 로그, 메트릭을 포함한 개별 트레이닝 run에 접근하고 관리합니다. |
Artifacts | 모델 아티팩트, 데이터셋 및 기타 버전 관리된 파일을 조회하고 다운로드합니다. |
Sweeps | 하이퍼파라미터 스윕 데이터를 조회하고 최적화 결과를 분석합니다. |
Projects | 프로젝트를 관리하고 프로젝트 수준 메타데이터와 설정에 접근합니다. |
Reports | 프로그래밍 방식으로 W&B Reports에 접근하고 관리합니다. |
Team | 팀 정보를 조회하고 팀 수준 리소스를 관리합니다. |
User | 사용자 프로필 및 사용자별 데이터에 접근합니다. |
Files | run과 연결된 파일을 다운로드하고 관리합니다. |
History | 트레이닝 중에 기록된 상세 시계열 메트릭에 접근합니다(Run.history 참조). |
Automations | 자동화된 워크플로우 및 작업을 관리합니다. |
Integrations | 타사 인테그레이션을 구성하고 관리합니다. |
일반적인 활용 사례
데이터 내보내기 및 분석
- Jupyter 노트북에서 분석할 수 있도록 run 이력을 DataFrame으로 내보내기
- 사용자 정의 시각화나 리포트 작성을 위해 메트릭 다운로드
- 여러 실험에 걸친 결과 집계
사후 업데이트
- 완료된 run의 메타데이터를 업데이트
- 완료된 실험에 태그 또는 노트를 추가
- run 설정이나 요약을 수정
아티팩트 관리
- 버전 또는 별칭으로 아티팩트 조회
- 프로그래밍 방식으로 모델 체크포인트 다운로드
- 아티팩트 계보 및 종속성 추적
스윕 분석
- 스윕 결과와 최고 성능 run 조회
- 하이퍼파라미터 검색 결과 내보내기
- 파라미터 중요도 분석
인증
WANDB_API_KEY 환경 변수를 사용하여 API 키를 설정합니다:
Api 클래스를 초기화할 때 API 키를 직접 전달하세요:
wandb.login()을 호출하세요: