Aperçu des Automatisations

L’API Automatisations de W&B permet de créer et de gérer par programmation des flux de travail automatisés qui réagissent aux événements de votre pipeline de ML. Configurez des actions qui se déclenchent lorsque certaines conditions sont remplies, par exemple lorsque les performances d’un modèle franchissent un seuil ou lors de la création d’un artifact.

Classes principales

Classe	Description
`Automation`	Représente une instance d’automatisation enregistrée, avec sa configuration.
`NewAutomation`	Classe générateur permettant de créer de nouvelles automatisations.

Événements (déclencheurs)

Événement	Description
`OnRunMetric`	Se déclenche lorsqu’une métrique de run remplit une condition définie (seuil, variation, etc.).
`OnCreateArtifact`	Se déclenche lorsqu’un nouvel artifact est créé dans une collection.
`OnLinkArtifact`	Se déclenche lorsqu’un artifact est lié à un registre.
`OnAddArtifactAlias`	Se déclenche lorsqu’un alias est ajouté à un artifact.

Actions

Action	Description
`SendNotification`	Envoie des notifications via Slack ou d’autres canaux intégrés.
`SendWebhook`	Envoie des requêtes webhook HTTP à des services externes.
`DoNothing`	Action factice permettant de tester les configurations d’automatisation.

Filtres

Filtre	Description
`MetricThresholdFilter`	Filtre les runs en comparant les valeurs de métriques à des seuils.
`MetricChangeFilter`	Filtre les runs en fonction de l’évolution des valeurs de métriques au fil du temps.

Cas d’utilisation courants

Surveillance des performances des modèles

Envoyer une alerte lorsque la précision du modèle passe sous un seuil
Notifier l’équipe lorsque la perte d’entraînement stagne
Déclencher des pipelines de réentraînement en fonction des métriques de performances

Gestion des artifacts

Envoyer des notifications lors de la création de nouvelles versions de modèle
Déclencher des flux de travail de déploiement lorsque des artifacts sont tagués
Automatiser les traitements en aval lors de la mise à jour des jeux de données

Suivi des expériences

Déclencher une alerte lorsque des runs échouent ou plantent
Notifier la fin des expériences de longue durée
Envoyer des résumés quotidiens des métriques des expériences

Flux de travail d’intégration

Mettre à jour des systèmes de suivi externes au moyen de webhooks
Synchroniser le registre de modèles avec les plateformes de déploiement
Déclencher des pipelines CI/CD en fonction d’événements W&B

Exemple d’utilisation

L’exemple suivant crée une automatisation qui envoie une notification Slack dès qu’une métrique nommée custom-metric dépasse 10. La métrique custom-metric doit être journalisée pendant l’entraînement avec wandb.Run.log({"custom-metric": value }).

import wandb
from wandb.automations import OnRunMetric, RunEvent, SendNotification

api = wandb.Api()

project = api.project("<my-project>", entity="<my-team>")

# Utiliser la première intégration Slack de l’équipe
slack_hook = next(api.slack_integrations(entity="<my-team>"))

# Créer un événement déclencheur
event = OnRunMetric(
     scope=project,
     filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
)

# Créer une action qui réagit à l’événement
action = SendNotification.from_integration(slack_hook)

# Créer l’automatisation
automation = api.create_automation(
     event >> action,
     name="my-automation",
     description="Send a Slack message whenever 'custom-metric' exceeds 10.",
)

Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’API Automatisations, consultez le guide des Automatisations.

​Classes principales

​Événements (déclencheurs)

​Actions

​Filtres

​Cas d’utilisation courants

​Surveillance des performances des modèles

​Gestion des artifacts

​Suivi des expériences

​Flux de travail d’intégration

​Exemple d’utilisation