스윕 에이전트 시작하기

하나 이상의 머신에서 W&B Sweep Agent를 시작하거나 중지합니다.

하나 이상의 머신에서 하나 이상의 에이전트를 실행하여 스윕을 시작합니다. 스윕 에이전트는 스윕을 초기화할 때 정의한 스윕 설정을 사용해 서로 다른 하이퍼파라미터 조합을 탐색합니다. W&B는 스윕 에이전트가 시도하는 각 하이퍼파라미터 조합마다 새로운 run을 생성합니다.

스윕을 일시 중지, 재개, 중지 또는 취소하는 방법은 스윕 관리를 참고하세요.

계속하기 전에 다음을 확인하세요:

• 트레이닝 스크립트가 W&B와 함께 하이퍼파라미터 조합을 생성하고 추적하도록 설정되어 있는지 확인하세요. 자세한 내용은 코드에 W&B 추가를 참조하세요.
• 스윕을 위한 설정 파일이 정의되어 있는지 확인하세요.

다음 코드 스니펫은 CLI와 Jupyter Notebook 또는 Python 스크립트 내에서 에이전트를 시작하는 방법을 보여줍니다. 두 방법 모두 스윕을 초기화할 때 W&B가 반환하는 스윕 ID를 제공해야 합니다. 스윕 ID 형식은 다음과 같습니다:

entity/project/sweep_ID

다음과 같습니다.

• entity: W&B 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.
• project: W&B가 run의 출력을 저장할 프로젝트 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 W&B는 run을 “Uncategorized”라는 프로젝트에 저장합니다.
• sweep_ID: W&B가 생성하는 의사 난수 기반의 고유 ID입니다.

CLI

wandb agent 명령을 사용해 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 W&B가 반환한 스윕 ID를 입력하십시오.

아래 코드 스니펫을 복사해 붙여넣고 sweep_id를 스윕 ID로 바꾸십시오:

wandb agent sweep_id

Python script or notebook

wandb.agent()을 사용해 스윕을 시작합니다. 스윕을 초기화할 때 W&B가 반환한 스윕 ID와, 트레이닝 스크립트의 엔트리포인트가 되는 함수 이름을 함께 지정하십시오.

아래 코드 스니펫을 복사해 붙여넣고 <sweep_id>를 스윕 ID로, <function_name>을 트레이닝 함수 이름으로 바꾸십시오:

wandb.agent(sweep_id="<sweep_id>", function="<function_name>")

이 방법을 사용하는 경우, 트레이닝 스크립트를 어떻게 설정하는지에 대한 예시는 코드에 W&B를 추가하기 문서의 Python script or notebook 탭을 참고하십시오.

Multiprocessing

Python 표준 라이브러리의 multiprocessing 또는 PyTorch의 pytorch.multiprocessing 패키지를 사용하는 경우, wandb.agent()와 wandb.sweep() 호출을 반드시 if __name__ == '__main__': 블록 안에 넣어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

if __name__ == '__main__':
    wandb.agent(sweep_id="<sweep_id>", function="<function>", count="<count>")

코드를 이 관용구로 감싸면 스크립트가 워커 프로세스에서 모듈로 import될 때가 아니라, 직접 실행될 때에만 코드가 실행되도록 보장합니다.

멀티프로세싱에 대한 자세한 내용은 Python standard library multiprocessing 또는 PyTorch multiprocessing을 참고하십시오. if __name__ == '__main__': 관용구에 대한 정보는 https://realpython.com/if-name-main-python/ 를 참고하십시오.

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스윕 에이전트가 시도하는 run 수 제한하기

Random 및 Bayesian 검색은 무기한 실행됩니다. 반드시 명령줄, Python 스크립트, 또는 Sweeps UI에서 직접 프로세스를 중지해야 합니다.

스윕 에이전트가 시도해야 하는 run 수를 지정합니다. 다음 코드 스니펫은 CLI와 Jupyter Notebook, Python 스크립트에서 W&B Runs의 최대 개수를 설정하는 방법을 보여줍니다.

CLI

먼저 wandb sweep 명령으로 스윕을 초기화합니다. 자세한 내용은 Initialize sweeps를 참조하세요.

wandb sweep config.yaml

다음으로, count 플래그에 정수 값을 전달해서 시도할 run의 최대 개수를 설정합니다.

NUM=10
SWEEPID="dtzl1o7u"
wandb agent --count $NUM $SWEEPID

Python 스크립트 또는 노트북

먼저 스윕을 초기화합니다. 자세한 내용은 Initialize sweeps를 참조하세요.

sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)

다음으로 스윕 작업을 시작합니다. 스윕 초기화 과정에서 생성된 스윕 ID를 전달합니다. count 매개변수에 정수 값을 전달해서 시도할 run의 최대 개수를 설정합니다.

sweep_id, count = "dtzl1o7u", 10
wandb.agent(sweep_id, count=count)

같은 스크립트나 노트북에서 스윕 에이전트가 종료된 이후에 새 run을 시작하는 경우, 새 run을 시작하기 전에 반드시 wandb.teardown()을 호출해야 합니다.