Supprimer un artifact - CoreWeave Docs

Supprimez des artifacts de manière interactive avec la W&B App ou par programmation avec le SDK Python W&B. Lorsque vous supprimez un artifact, W&B lui applique une suppression logique (suppression logique). Autrement dit, l’artifact est marqué pour suppression, mais ses fichiers ne sont pas immédiatement supprimés du stockage. Le contenu de l’artifact reste en suppression logique, c’est-à-dire en attente de suppression, jusqu’à ce qu’un processus de garbage collection exécuté régulièrement passe en revue tous les artifacts marqués pour suppression. Ce processus supprime ensuite les fichiers associés du stockage, à condition que ni l’artifact ni ses fichiers associés ne soient utilisés par des versions d’artifact antérieures ou ultérieures.

La garbage collection fonctionne au mieux (best-effort). W&B ne garantit pas le délai au bout duquel l’espace libéré apparaît dans votre stockage d’objets après la suppression d’un artifact. Sur les déploiements volumineux ou en cas d’arriéré important, ce délai peut être plus long que prévu. Pour comprendre comment ce mécanisme s’articule avec les données des runs, les paramètres de rétention et les actions facultatives de l’opérateur, consultez Gérer le stockage et les coûts des buckets.

Flux de travail du garbage collection des artifacts

Le diagramme suivant illustre le processus complet de garbage collection des artifacts : Vous pouvez planifier la suppression des artifacts de W&B à l’aide de politiques TTL. Pour plus d’informations, voir Gérer la rétention des données avec la politique TTL des artifacts.

Les artifacts supprimés par une politique TTL, par le SDK Python W&B ou depuis la W&B App font d’abord l’objet d’une suppression logique (soft-delete). Ils sont ensuite traités par le garbage collection avant d’être définitivement supprimés.

La suppression d’un entity, d’un projet ou d’une collection d’artifacts déclenche le processus de suppression des artifacts décrit sur cette page. Si vous supprimez un run en choisissant de supprimer également les artifacts qui lui sont associés, ces derniers suivent le même flux de travail de suppression logique et de garbage collection.

Supprimer une version d’artifact

Supprimez une version d’artifact de manière interactive depuis la W&B App ou par programmation avec le SDK Python W&B.

W&B App
SDK Python W&B

Pour supprimer une version d’artifact :

Accédez au projet qui contient la version d’artifact à supprimer.
Sélectionnez l’onglet Artifacts.
Dans la liste des types d’artifacts, sélectionnez le type d’artifact qui contient la version à supprimer.
Cliquez sur le menu action () à côté de la version d’artifact à supprimer.
Dans le menu déroulant, choisissez Delete Version.

Supprimez une version d’artifact par programmation avec la méthode wandb.Artifact.delete(). Fournissez le nom complet de l’artifact, au format <entity>/<project>/<artifact_name>:<version>. Définissez le paramètre delete_aliases sur True pour supprimer l’artifact même si un ou plusieurs alias lui sont associés.

import wandb

api = wandb.Api()

# Obtenir l’artifact à partir de son chemin
artifact = api.artifact("<entity>/<project>/<artifact_name>:<version>")

# Supprimer la version de l’artifact ainsi que tous ses alias
artifact.delete(delete_aliases=True)

Supprimer plusieurs versions d’artifact

L’exemple de code suivant montre comment supprimer plusieurs versions d’artifact. Fournissez en arguments de wandb.Api.run() l’entity, le nom du projet et l’ID du run qui a créé l’artifact. Cette méthode renvoie un objet run que vous pouvez utiliser pour accéder à toutes les versions d’artifact créées par ce run. Parcourez ensuite les versions d’artifact et supprimez celles qui correspondent à vos critères.

Définissez le paramètre delete_aliases sur True (wandb.Artifact.delete(delete_aliases=True)) pour supprimer une version d’artifact ainsi que tous les alias qui lui sont associés.

Remplacez les espaces réservés <entity>, <project>, <run_id> et <artifact_name> par vos propres valeurs :

import wandb

# Initialiser l’API W&B
api = wandb.Api()

# Obtenir le run à partir de son chemin, au format <entity>/<project>/<run_id>
run = api.run("<entity>/<project>/<run_id>")

# Indiquer le nom de l’artifact dont vous souhaitez supprimer les versions
artifact_name = "<artifact_name>"

# Rechercher et supprimer les versions d’artifact portant le nom indiqué
for artifact in run.logged_artifacts():
    print(f"Found artifact: {artifact.name}") # Exemple de nom : run_4dfbufgq_model:v0
    # Extraire uniquement le nom de l’artifact, sans la version, avec split()
    if artifact.name.split(":")[0] == artifact_name:
        print(f"Deleting artifact version: {artifact.name}")
        artifact.delete(delete_aliases=True)

Supprimer plusieurs versions d’artifact associées à un alias spécifique

Le code suivant montre comment supprimer plusieurs versions d’artifact associées à un alias spécifique. Remplacez les espaces réservés <entity>, <project>, <run_id>, <artifact_name> et <alias> par vos propres valeurs :

import wandb

# Initialiser l'API W&B
api = wandb.Api()

# Obtenir le run à partir de son chemin, au format <entity>/<project>/<run_id>
run = api.run("<entity>/<project>/<run_id>")

# Indiquer le nom de l'artifact dont vous voulez supprimer des versions
artifact_name = "<artifact_name>"

# Indiquer l'alias permettant de filtrer les versions d'artifact à supprimer
desired_alias = "<alias>"

# Supprimer les artifacts journalisés dans le run portant les alias 'v3' et 'v4
for artifact in run.logged_artifacts():
    print(f"Found artifact: {artifact.name}")
    if (artifact.name.split(":")[0] == artifact_name) and (desired_alias in artifact.aliases):
            artifact.delete(delete_aliases=True)

Supprimer une collection d’artifacts

W&B App
SDK Python W&B

Pour supprimer une collection d’artifacts :

Accédez à la collection d’artifacts à supprimer.
Sélectionnez le menu action () à côté du nom de la collection d’artifacts.
Dans le menu déroulant, sélectionnez Supprimer.

Supprimez une collection d’artifacts par programmation à l’aide de la méthode wandb.Artifact.delete().Fournissez le chemin complet de la collection d’artifacts à wandb.Api.artifact_collection(name=""). Le chemin complet se présente sous la forme <entity>/<project>/<artifact_collection_name>.

import wandb

# Initialiser l’API W&B
api = wandb.Api()

# Obtenir la collection d’artifacts à partir de son chemin, au format
# <entity>/<project>/<artifact_collection_name>
collection = api.artifact_collection(
    type_name = "<artifact_type>",
    name = "<entity>/<project>/<artifact_collection_name>"
)
collection.delete()

Alias protégés et autorisations de suppression

Les artifacts dotés d’alias protégés font l’objet de restrictions de suppression particulières. Les alias protégés sont des alias du registre que les administrateurs de registre peuvent définir pour empêcher toute suppression non autorisée.

Points importants concernant les alias protégés :

Seuls les administrateurs de registre peuvent supprimer des artifacts dotés d’alias protégés.
Au sein d’un registre, les administrateurs de registre peuvent dissocier des versions d’artifact protégées et supprimer des collections ou des registres contenant des alias protégés.
Pour les artifacts sources : si un artifact source est lié à un registre avec un alias protégé, aucun utilisateur ne peut le supprimer
Les administrateurs de registre peuvent retirer les alias protégés des artifacts sources, puis supprimer ces derniers.

Activer le garbage collection selon le mode d’hébergement de W&B

Le moment d’exécution du garbage collection n’est pas garanti. Pour plus de détails, voir Gérer le stockage et les coûts des buckets.

Le garbage collection est actif par défaut si vous utilisez le Cloud mutualisé de W&B. Avec les déploiements W&B dédié et autogéré, vous devrez peut-être effectuer les étapes supplémentaires suivantes pour l’activer.

W&B autogéré : définissez GORILLA_ARTIFACT_GC_ENABLED=true.
Cloud dédié : contactez l’assistance pour vérifier que le garbage collection est actif.
Activez la gestion des versions du bucket si vous utilisez AWS, Google Cloud ou tout autre fournisseur de stockage, comme Minio. Si vous utilisez Azure, activez la suppression réversible, qui équivaut à la gestion des versions du bucket.

Le tableau suivant indique, pour chaque type de déploiement, les exigences à remplir pour activer le garbage collection. Un X indique une exigence à remplir :

	Variable d’environnement	Activer la gestion des versions
Cloud mutualisé
Cloud mutualisé avec stockage BYOB		X
Cloud dédié
Cloud dédié avec stockage BYOB		X
Autogéré	X	X

remarque Le Secure Storage Connector n’est actuellement disponible que pour Google Cloud Platform et Amazon Web Services.

​Flux de travail du garbage collection des artifacts

​Supprimer une version d’artifact

​Supprimer plusieurs versions d’artifact

​Supprimer plusieurs versions d’artifact associées à un alias spécifique

​Supprimer une collection d’artifacts

​Alias protégés et autorisations de suppression

​Activer le garbage collection selon le mode d’hébergement de W&B

Flux de travail du garbage collection des artifacts

Supprimer une version d’artifact

Supprimer plusieurs versions d’artifact

Supprimer plusieurs versions d’artifact associées à un alias spécifique

Supprimer une collection d’artifacts

Alias protégés et autorisations de suppression

Activer le garbage collection selon le mode d’hébergement de W&B