Aperçu des fonctions globales

Les fonctions globales de W&B sont des fonctions de premier niveau que vous appelez directement, comme wandb.init() ou wandb.login(). Contrairement aux méthodes, qui appartiennent à des classes précises, ces fonctions donnent directement accès aux fonctionnalités essentielles de W&B, sans qu’il soit nécessaire d’instancier des objets au préalable.

Fonctions disponibles

Fonction	Description
`init()`	Démarre un nouveau run pour suivre et consigner des données dans W&B. Il s’agit généralement de la première fonction appelée dans votre pipeline d’entraînement ML.
`login()`	Configure les identifiants de connexion W&B pour authentifier votre machine auprès de la plateforme.
`setup()`	Prépare W&B pour une utilisation dans le processus actuel et ses processus enfants. Utile pour les applications multiprocessus.
`teardown()`	Libère les ressources W&B et arrête le processus backend.
`sweep()`	Initialise un sweep d’hyperparamètres pour rechercher les configurations de modèle optimales.
`agent()`	Crée un agent de sweep pour exécuter des expériences d’optimisation des hyperparamètres.
`controller()`	Gère et contrôle les agents de sweep et leur exécution.
`restore()`	Restaure l’état d’un run ou d’une expérience antérieurs afin de reprendre le travail.
`finish()`	Termine un run et libère les ressources.

Exemple

Le flux de travail le plus courant commence par l’authentification auprès de W&B, l’initialisation d’un run, puis la journalisation de valeurs (telles que la précision et la perte) depuis votre boucle d’entraînement. Les premières étapes consistent à importer wandb et à utiliser les fonctions globales login() et init() :

import wandb

# S’authentifier auprès de W&B
wandb.login()

# Hyperparamètres et métadonnées
config = {
   "learning_rate": 0.01,
   "epochs": 10,
}

# Projet dans lequel le run est enregistré
project = "my-awesome-project"

# Initialiser un nouveau run
with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   # Placez votre code d’entraînement ici...
   
   # Journaliser des valeurs dans W&B
   run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})

​Fonctions disponibles

​Exemple

Fonctions disponibles

Exemple