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run 포크 기능은 현재 프라이빗 프리뷰 단계입니다. 이 기능에 대한 액세스를 요청하려면 support@wandb.com으로 W&B Support에 문의하세요.
실험의 특정 지점에서 원본 run에 영향을 주지 않고 다른 파라미터나 모델을 탐색할 수 있습니다. 이를 위해 기존 W&B run을 포크하면 됩니다. run을 포크하면 W&B는 소스 run의 run ID와 지정한 step을 사용해 새 run을 생성합니다. 포크된 run에는 해당 step까지의 소스 run의 모든 데이터가 포함됩니다. 포크 기준 step 이후에는 원본 run과 독립적으로 포크된 run에 새 데이터를 로깅할 수 있습니다.
  • run을 포크하려면 wandb SDK 버전이 0.16.5 이상이어야 합니다.
  • run을 포크하려면 step이 단조 증가해야 합니다. define_metric()으로 정의된, 단조 증가하지 않는 step을 사용하는 run에서는 포크할 수 없습니다. 단조 증가하지 않는 step은 run 기록과 시스템 메트릭의 시간 순서를 깨뜨립니다.
기존 run에서 포크하려면 wandb.init()의 fork_from 파라미터를 사용하세요. 소스 run의 고유한 run ID와 포크된 run을 시작하려는 step을 지정합니다.
run ID와 이를 찾는 방법에 대한 자세한 내용은 고유 run 식별자(Unique run identifiers)를 참고하세요.

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이전에 로깅된 run에서 포크하기

다음 코드 스니펫은 이전에 W&B에 로깅된 run에서 포크하는 방법을 보여줍니다. 이 방법을 사용하면 다른 스크립트나 노트북에서 실행된 run, 또는 다른 사용자나 서비스 계정이 로깅한 run에서 포크할 수 있습니다. <source-run-id>, <project>, 그리고 <entity>를 여러분의 값으로 변경하세요. 
import wandb

# 포크할 소스 run의 고유 ID
source_run_id = "<source-run-id>"

# 포크할 스텝 지정
fork_step = 200

# run 포크
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>",
    fork_from=f"{source_run_id}?_step={fork_step}",
) as forked_run:
    pass

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동일한 스크립트에서 run 포크하기

다음 코드 스니펫은 동일한 스크립트 내의 run에서 포크하는 방법을 보여줍니다. 이는 동일한 스크립트나 노트북에서 특정 시점부터 서로 다른 파라미터나 모델을 탐색하려는 경우에 발생할 수 있습니다. 
import wandb

# run 초기화
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>"
) as original_run:
    # ...트레이닝 로직을 여기에 작성하세요 ...
    pass

# 포크할 스텝 지정
fork_step = 200

# 원본 run의 ID를 사용하여 포크할 스텝 지정
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>",
    fork_from=f"{original_run.id}?_step={fork_step}",
) as forked_run:
    # ...트레이닝 로직을 여기에 작성하세요 ...
    pass
original_run.id 속성을 사용하여 원본 run의 고유 ID를 얻습니다.

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예시 스크립트

예를 들어, 다음 코드는 먼저 run을 포크한 다음, 트레이닝 스텝 200부터 포크된 run에 메트릭을 로깅하는 방법을 보여줍니다. 다음 코드를 Python 스크립트나 노트북 셀에 복사해 붙여넣고, <project>와 <entity>를 사용자 값으로 바꾸세요. 
import wandb
import math

# 첫 번째 run을 초기화하고 일부 메트릭을 기록합니다
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>"
) as run1:
    for i in range(300):
        run1.log({"metric": i})

# 특정 스텝에서 첫 번째 run을 포크하고
# 스텝 200부터 메트릭을 기록합니다
with wandb.init(
    project="<project>", 
    entity="<entity>", 
    fork_from=f"{run1.id}?_step=200"
) as run2:
    # 새 run에서 계속 기록합니다
    # 처음 몇 스텝 동안은 run1의 메트릭을 그대로 기록합니다
    # 스텝 250 이후부터 스파이크 패턴을 기록하기 시작합니다
    for i in range(200, 300):
        if i < 250:
            # 스파이크 없이 run1에서 계속 기록합니다
            metric_value = i
        else:
            # 스텝 250부터 스파이크 동작을 도입합니다
            metric_value = i + (2 * math.sin(i / 3.0))  # 미묘한 스파이크 패턴 적용

        # 두 메트릭이 동일한 스텝에 기록되도록 단일 호출로 기록합니다
        run2.log({
            "metric": metric_value,
            "additional_metric": i * 1.1
        })
Rewind 및 포크 호환성포크는 run을 관리하고 실험하는 데 더 많은 유연성을 제공하여 rewind 기능을 보완합니다.run에서 포크를 수행하면, W&B는 특정 시점의 run으로부터 새로운 브랜치를 생성하여 다른 파라미터나 모델을 시도할 수 있게 합니다.rewind 기능으로 run을 되감으면, W&B에서 run 히스토리 자체를 수정하거나 정정할 수 있습니다.