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> Parallélisez les agents de sweep sur des machines multicœurs ou multi-GPU.

# Paralléliser les agents

Parallélisez vos agents de sweep sur une machine multicœur ou multi-GPU pour exécuter plusieurs runs de sweep simultanément. La parallélisation réduit le temps nécessaire à l'exploration de votre espace d'hyperparamètres. Cette page explique comment lancer des agents en parallèle sur des machines multi-CPU et multi-GPU afin d'exploiter toutes les ressources de calcul disponibles sur un même hôte.

Avant de commencer, vous devez initialiser votre sweep. Pour plus d'informations, voir [Initialiser des sweeps](/fr/products/wandb/sweeps/initialize-sweeps).

<h2 id="parallelize-on-a-multi-cpu-machine">
  Paralléliser sur une machine multi-CPU
</h2>

Les onglets suivants expliquent comment exécuter plusieurs agents de sweep en parallèle sur une même machine. Les agents parallèles sont particulièrement utiles sur une machine dotée de plusieurs cœurs CPU, où chaque agent peut s’exécuter sur son propre cœur. Selon votre flux de travail, choisissez l’onglet CLI ou Jupyter Notebook.

<Tabs>
  <Tab title="CLI">
    Utilisez la commande [`wandb agent`](/fr/products/wandb/ref/cli/wandb-agent) pour paralléliser votre agent de sweep sur plusieurs CPU depuis le terminal. Fournissez l’ID du sweep renvoyé par W\&B lorsque vous avez [initialisé le sweep](/fr/products/wandb/sweeps/initialize-sweeps).

    1. Ouvrez plusieurs fenêtres de terminal sur votre machine locale.
    2. Copiez-collez l’extrait de code suivant en remplaçant `[SWEEP-ID]` par l’ID de votre sweep :

       ```bash theme={"system"}
       wandb agent [SWEEP-ID]
       ```
  </Tab>

  <Tab title="Notebook">
    Utilisez le SDK Python W\&B pour paralléliser votre agent de sweep sur plusieurs CPU dans des notebooks Jupyter. Fournissez l’ID du sweep renvoyé par W\&B lorsque vous avez [initialisé le sweep](/fr/products/wandb/sweeps/initialize-sweeps) et définissez le paramètre `function` sur le nom de la fonction exécutée par le sweep :

    1. Ouvrez plusieurs notebooks.
    2. Copiez-collez l’ID du sweep dans plusieurs notebooks pour paralléliser le sweep. Par exemple, si l’ID du sweep est stocké dans une variable nommée `sweep_id` et que la fonction s’appelle `function_name`, collez l’extrait de code suivant dans plusieurs notebooks pour paralléliser votre sweep :

       ```python theme={"system"}
       wandb.agent(sweep_id=sweep_id, function=function_name)
       ```
  </Tab>
</Tabs>

<h2 id="parallelize-on-a-multi-gpu-machine">
  Paralléliser sur une machine multi-GPU
</h2>

Exécutez des agents de sweep en parallèle sur plusieurs GPU d’une même machine en utilisant `CUDA_VISIBLE_DEVICES` pour attribuer chaque [`wandb agent`](/fr/products/wandb/ref/cli/wandb-agent) à un GPU différent. Les agents s’exécutent ainsi en parallèle sans se disputer le même périphérique.

Pour suivre cette procédure, vous avez besoin des éléments suivants :

* Une machine équipée de plusieurs GPU.
* Le NVIDIA CUDA Toolkit installé.
* Un terminal.

Supposons par exemple que votre machine locale dispose de deux GPU NVIDIA. Dans chaque commande, remplacez `[SWEEP-ID]` par l’ID de sweep que W\&B renvoie lorsque vous initialisez un sweep :

1. Dans un terminal, définissez `CUDA_VISIBLE_DEVICES` sur `0` et démarrez un agent :

   ```bash theme={"system"}
   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 wandb agent [SWEEP-ID]
   ```

2. Dans un autre terminal, définissez `CUDA_VISIBLE_DEVICES` sur `1` et démarrez un second agent avec le même ID de sweep :

   ```bash theme={"system"}
   CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 wandb agent [SWEEP-ID]
   ```


## Related topics

- [Tracer les sous-agents](/fr/products/wandb/weave/guides/tracking/trace-sub-agents.md)