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# Aperçu des fonctions globales

> Référence des fonctions de premier niveau du SDK Python W&B, notamment init, login, setup, sweep et agent.

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.

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  Fonctions disponibles
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| Fonction | Description |
| - | - |
| [`init()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/login) | Configure les identifiants de connexion W\&B pour authentifier votre machine auprès de la plateforme. |
| [`setup()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/setup) | Prépare W\&B pour une utilisation dans le processus actuel et ses processus enfants. Utile pour les applications multiprocessus. |
| [`teardown()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/teardown) | Libère les ressources W\&B et arrête le processus backend. |
| [`sweep()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/sweep) | Initialise un sweep d’hyperparamètres pour rechercher les configurations de modèle optimales. |
| [`agent()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/agent) | Crée un agent de sweep pour exécuter des expériences d’optimisation des hyperparamètres. |
| [`controller()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/controller) | Gère et contrôle les agents de sweep et leur exécution. |
| [`restore()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/restore) | Restaure l’état d’un run ou d’une expérience antérieurs afin de reprendre le travail. |
| [`finish()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/finish) | Termine un run et libère les ressources. |

<h2 id="example">
  Exemple
</h2>

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()` :

```python theme={"system"}
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})
```


## Related topics

- [Aperçu](/fr/products/wandb/sweeps/define-sweep-configuration.md)