테이블을 시각화하고 분석하기

W&B Tables를 시각화하고 분석합니다.

W&B Tables를 커스터마이즈하여 머신 러닝 모델 성능에 대한 질문에 답하고, 데이터를 분석하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

다음을 위해 데이터를 대화형으로 탐색하세요:

• 아티팩트 버전으로 로깅된 두 개의 W&B Tables를 비교하여 데이터 또는 모델 성능의 변화를 분석합니다.
• 데이터의 상위 수준 패턴을 파악합니다.
• 테이블에 로깅한 값이 여러 run 전반에서 어떻게 변하는지 확인합니다.

W&B Tables에는 다음과 같은 동작 특성이 있습니다:

1. 아티팩트 컨텍스트에서의 비상태성: 아티팩트 버전과 함께 로깅된 테이블은 브라우저 창을 닫으면 기본 상태로 초기화됩니다.
2. 워크스페이스 또는 Report 컨텍스트에서의 상태 유지: 단일 run 워크스페이스, 여러 run이 포함된 프로젝트 워크스페이스, Report에서 테이블에 가한 변경 사항은 유지됩니다.

현재 W&B Table 뷰를 저장하는 방법은 뷰 저장을 참조하세요.

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테이블 비교 옵션

두 개의 테이블을 병합 보기 또는 나란히 보기로 비교할 수 있습니다. 예를 들어 아래 이미지는 MNIST 데이터의 테이블 비교를 보여 줍니다.

두 개의 테이블을 비교하려면 다음 단계를 따르세요.

1. W&B App에서 자신의 프로젝트로 이동하세요.
2. 프로젝트 사이드바에서 Artifacts 아이콘을 선택하세요.
3. 아티팩트 버전을 하나 선택하세요.

다음 이미지는 다섯 개의 에포크 각각 이후에 MNIST 검증 데이터에 대해 모델이 예측한 결과를 보여 줍니다(여기에서 대화형 예시 보기).

3. 사이드바에서 비교하려는 두 번째 아티팩트 버전 위에 마우스를 올리고, 나타나는 Compare를 클릭하세요. 예를 들어 아래 이미지에서는 “v4”로 표시된 버전을 선택하여, 동일한 모델이 5 에포크의 트레이닝 후에 생성한 MNIST 예측 결과와 비교합니다.

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병합 보기

처음에는 두 테이블이 병합된 상태로 보입니다. 먼저 선택된 테이블은 인덱스 0이고 파란색으로 하이라이트되며, 두 번째 테이블은 인덱스 1이고 노란색으로 하이라이트됩니다. 병합된 테이블의 라이브 예시는 여기에서 볼 수 있습니다.

병합된 뷰에서 다음을 수행할 수 있습니다.

• 조인 키 선택: 왼쪽 상단의 드롭다운을 사용해 두 테이블의 조인 키로 사용할 열을 설정합니다. 일반적으로 각 행의 고유 식별자(예: 데이터셋에서 특정 예시의 파일 이름 또는 생성된 샘플의 증가하는 인덱스)입니다. 현재는 어떤 열이든 선택할 수 있으므로, 읽기 어려운 테이블이 되거나 쿼리가 느려질 수 있다는 점에 유의하세요.
• 조인 대신 이어 붙이기(concatenate): 이 드롭다운에서 “concatenating all tables”를 선택해, 두 테이블의 모든 행을 열을 기준으로 조인하는 대신 하나의 더 큰 Table로 그대로 합칩니다 (UNION ALL).
• 각 Table을 명시적으로 참조: 필터 표현식에서 0, 1, * 을 사용해 한 개 또는 두 테이블 인스턴스의 특정 열을 명시적으로 지정합니다.
• 자세한 수치 차이를 히스토그램으로 시각화: 어떤 셀의 값이든 한눈에 비교할 수 있습니다.

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나란히 보기

두 테이블을 나란히 보려면 첫 번째 드롭다운을 “Merge Tables: Table”에서 “List of: Table”로 변경한 다음, “Page size”를 적절히 조정하세요. 이렇게 하면 첫 번째로 선택한 Table은 왼쪽에, 두 번째 Table은 오른쪽에 표시됩니다. 또한 “Vertical” 체크박스를 클릭해 이 테이블들을 세로로도 비교할 수 있습니다.

• 테이블을 한눈에 비교: 두 테이블에 동시에 정렬, 필터링, 그룹화 등의 연산을 적용해 변경 사항이나 차이를 빠르게 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 추측값 기준으로 그룹화한 오분류 예측, 전체적으로 가장 어려운 네거티브 샘플, 실제 라벨별 신뢰도 점수 분포 등을 볼 수 있습니다.
• 두 테이블을 독립적으로 탐색: 스크롤하면서 관심 있는 쪽/행에 집중해 살펴볼 수 있습니다.

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아티팩트 비교

데이터 또는 모델 성능의 변화를 분석하기 위해 아티팩트 버전으로 기록된 두 개의 W&B Table을 비교합니다. 병합 보기 또는 나란히 보기를 사용해 테이블을 비교하세요.

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시간에 따른 테이블 비교

트레이닝에서 의미 있는 각 단계마다 아티팩트에 테이블을 로깅하여, 트레이닝 기간 동안의 모델 성능을 분석하세요. 예를 들어, 모든 검증 단계가 끝날 때마다, 트레이닝을 50 에포크 진행할 때마다, 또는 파이프라인에 적합한 어떤 주기든 테이블을 로깅할 수 있습니다. 나란히 보기 기능을 사용해 모델 예측의 변화를 시각화하세요.

트레이닝 시간에 따른 예측을 시각화하는 방법에 대한 더 자세한 설명은 시간에 따른 예측 리포트와 이 대화형 노트북 예제를 참고하세요.

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모델 변형 간 테이블 비교

서로 다른 두 모델에 대해 동일한 스텝에서 기록된 두 아티팩트 버전을 비교하여, 서로 다른 설정(하이퍼파라미터, 기본 아키텍처 등)에 따른 모델 성능을 분석합니다.

예를 들어, 첫 번째 합성곱 레이어는 32에서 64로, 두 번째는 128에서 256으로, 학습률은 0.001에서 0.002로 각각 두 배가 되는 새로운 모델 변형 2x_layers_2x_lr과 baseline 간의 예측을 비교할 수 있습니다. 이 라이브 예제에서 나란히 보기(side-by-side view)를 사용한 다음, 1 트레이닝 에포크(왼쪽 탭)와 5 트레이닝 에포크(오른쪽 탭) 이후의 잘못된 예측만 필터링해 확인하세요.

1 트레이닝 에포크

5 트레이닝 에포크

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여러 run에 걸쳐 값이 어떻게 변하는지 시각화하기

스텝 슬라이더를 사용해 테이블에 로그한 값이 여러 run에서 스텝에 따라 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다. 스텝 슬라이더를 움직여 서로 다른 스텝에서 로그된 값을 확인하세요. 예를 들어, 각 run 이후에 loss, accuracy 또는 기타 메트릭이 어떻게 변하는지 볼 수 있습니다.

슬라이더는 키를 사용해 스텝 값을 결정합니다. 슬라이더의 기본 키는 _step이며, 이는 W&B가 자동으로 로그해 주는 특수 키입니다. _step 키는 코드에서 wandb.Run.log()를 호출할 때마다 1씩 증가하는 정수입니다.

W&B Table에 스텝 슬라이더를 추가하려면:

1. 프로젝트의 Workspace로 이동합니다.
2. Workspace 오른쪽 상단에서 Add panel을 클릭합니다.
3. Query panel을 선택합니다.
4. 쿼리 식 편집기에서 runs를 선택한 다음 키보드에서 Enter 키를 누릅니다.
5. 패널 설정을 보려면 톱니바퀴 아이콘을 클릭합니다.
6. Render As 선택기를 Stepper로 설정합니다.
7. Stepper Key를 _step 또는 스텝 슬라이더에서 스텝 단위로 사용할 키로 설정합니다.

다음 이미지는 세 개의 W&B run과 이들이 스텝 295에서 로그한 값을 보여주는 쿼리 패널의 예시입니다.

W&B App UI에서 여러 스텝에 대해 중복된 값이 보일 수 있습니다. 여러 run이 서로 다른 스텝에서 동일한 값을 로그하거나, 특정 run이 모든 스텝마다 값을 로그하지 않는 경우 이러한 중복이 발생할 수 있습니다. 특정 스텝에 대한 값이 없는 경우, W&B는 마지막으로 로그된 값을 슬라이더 키로 사용합니다.

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사용자 지정 step 키

step 키는 epoch 또는 global_step처럼 run에서 step 키로 기록하는 임의의 수치형 메트릭이 될 수 있습니다. 사용자 지정 step 키를 사용하면, W&B는 해당 키의 각 값을 run의 step(_step)에 매핑합니다.

아래 표는 사용자 지정 step 키 epoch가 세 개의 서로 다른 run(serene-sponge, lively-frog, vague-cloud)에 대해 _step 값에 어떻게 매핑되는지를 보여줍니다. 각 행은 특정 run에서 특정 _step에 대해 wandb.Run.log()를 호출한 것을 나타냅니다. 각 열은 해당 step에서 기록된 epoch 값(있는 경우)을 보여줍니다. 공간을 절약하기 위해 일부 _step 값은 생략되었습니다.

wandb.Run.log()가 처음 호출되었을 때는 어떤 run도 epoch 값을 기록하지 않았기 때문에, 표에서 epoch 값은 비어 있습니다.

_step	vague-cloud (epoch)	lively-frog (epoch)	serene-sponge (epoch)
1
2			1
4		1	2
5	1
6			3
8		2	4
10			5
12		3	6
14			7
15	2
16		4	8
18			9
20	3	5	10

이제 슬라이더를 epoch = 1로 설정하면 다음과 같은 일이 발생합니다.

• vague-cloud는 epoch = 1을 찾아 _step = 5에서 기록된 값을 반환합니다.
• lively-frog는 epoch = 1을 찾아 _step = 4에서 기록된 값을 반환합니다.
• serene-sponge는 epoch = 1을 찾아 _step = 2에서 기록된 값을 반환합니다.

슬라이더를 epoch = 9로 설정하면 다음과 같습니다.

• vague-cloud는 epoch = 9도 기록하지 않았으므로, W&B는 가장 최근의 이전 값인 epoch = 3을 사용하고 _step = 20에서 기록된 값을 반환합니다.
• lively-frog는 epoch = 9를 기록하지 않았지만, 가장 최근의 이전 값이 epoch = 5이므로 _step = 20에서 기록된 값을 반환합니다.
• serene-sponge는 epoch = 9를 찾아 _step = 18에서 기록된 값을 반환합니다.

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뷰 저장하기

run Workspace, 프로젝트 Workspace, 또는 리포트에서 상호작용한 테이블은 뷰 상태가 자동으로 저장됩니다. 테이블 연산을 적용한 뒤 브라우저를 닫더라도, 이후에 해당 테이블로 다시 이동하면 마지막으로 보던 설정이 그대로 유지됩니다.

아티팩트 컨텍스트에서 상호작용하는 테이블은 상태를 유지하지 않습니다.

워크스페이스의 테이블을 특정 상태로 저장하려면 해당 테이블을 W&B Report로 내보냅니다. 테이블을 리포트로 내보내려면:

1. 워크스페이스 시각화 패널 오른쪽 상단에서 케밥 아이콘(세로 점 3개)을 선택합니다.
2. Share panel 또는 Add to report를 선택합니다.

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예시

다음 리포트는 W&B Tables의 다양한 사용 사례를 보여줍니다:

• 시간에 따른 예측 시각화
• Workspaces에서 Tables 비교하기
• 이미지 및 분류 모델
• 텍스트 및 생성 언어 모델
• 개체명 인식
• AlphaFold 예측 단백질