Versions du SDK W&B

Modifications notables

• wandb.InternalApi, les alias wandb.PublicApi et wandb.apis.PublicApi, ainsi que les modules wandb.apis.internal et wandb.sdk.internal.internal_api ont été supprimés. Utilisez plutôt wandb.Api().
• wandb.api et wandb.ensure_configured() sont obsolètes. Utilisez wandb.login(prompt=False) pour vérifier si un utilisateur est connecté, et wandb.Api() pour tout le reste.
• Les anciennes options de wandb sync ont été supprimées. Exécutez wandb sync sans argument au lieu de wandb sync --sync-all, et utilisez --job-type au lieu de --job_type. Pour afficher la liste des options actuelles, exécutez wandb sync --help.

Ajouts

• wandb.login(prompt=False) utilise les identifiants d’authentification configurés, le cas échéant, et renvoie False dans le cas contraire, sans demander de clé API ni basculer en mode hors ligne. Utilisez-le pour vérifier, sans bloquer l’exécution, si un utilisateur est connecté.
• L’API Automatisations permet d’envoyer un prompt à ARIA comme action d’automatisation avec SendPromptToAria. Pour plus d’informations, voir Créer une automatisation ARIA.
• Fonctionnalités de la TUI W&B LEET :
  • Les graphiques prennent en charge les axes X personnalisés que vous définissez avec run.define_metric(), y compris les définitions glob telles que run.define_metric("train/*", step_metric="train/step"). L’en-tête du graphique affiche le nom de l’axe sous la forme [x: train/step]. Cela s’applique aux runs que vous ouvrez à partir de fichiers .wandb locaux.
  • Pour filtrer les journaux de la console, placez le focus sur le volet des journaux, appuyez sur /, puis saisissez une expression régulière, ou appuyez sur Tab et saisissez un motif glob. Seules les lignes correspondantes s’affichent, et les nouvelles correspondances sont suivies au fur et à mesure de leur arrivée. Appuyez sur Ctrl+/ pour effacer le filtre.
  • Les filtres des métriques, des métriques système et des runs sont enregistrés pour chaque répertoire wandb et réappliqués à sa prochaine ouverture, aussi bien dans le workspace que dans la vue run unique. Les filtres sont stockés dans le fichier .wandb-leet.json à l’intérieur du répertoire. Effacer un filtre le supprime des filtres enregistrés.
  • La bordure ou la ligne de séparation que vous faites glisser pour redimensionner un volet ou une barre latérale est mise en surbrillance pendant le glissement.

Modifications

• wandb status --settings n’affiche plus la clé API et wandb projects n’affiche plus les descriptions des projets.
• Sur les Mac Apple Silicon, la collecte des métriques système commence environ 1,5 seconde plus tôt après le démarrage d’un run.
• La TUI W&B LEET est plus rapide avec les runs longs. Un run comportant 100 métriques et 400 000 étapes s’ouvre 10 fois plus vite, le rendu des images est environ 30 % plus rapide et les mises à jour en direct des graphiques ne redessinent plus chaque point.

Obsolète

• wandb.api et wandb.ensure_configured() sont obsolètes et seront supprimés dans une version ultérieure. wandb.api ne fournit désormais que api_key, default_entity et viewer(). Utilisez wandb.login(prompt=False) pour vérifier si un utilisateur est connecté, et wandb.Api() pour tout le reste.
• wandb.sandbox et les commandes wandb beta sandbox sont obsolètes et seront supprimés dans une version ultérieure. Utilisez directement le package cwsandbox.

Suppression

• Suppression de wandb.InternalApi, des alias wandb.PublicApi et wandb.apis.PublicApi, ainsi que des modules wandb.apis.internal et wandb.sdk.internal.internal_api. Utilisez plutôt wandb.Api().
• Suppression des anciennes options de wandb sync. Exécutez wandb sync sans argument au lieu de wandb sync --sync-all, et utilisez --job-type au lieu de --job_type.

Correctifs

• Les téléversements et téléchargements de fichiers qui durent plus de 20 secondes n’échouent plus avec l’erreur CommError: Failed to execute API request: the service process is busy and did not respond in time. Il s’agissait d’une régression introduite dans la v0.29.0.
• wandb.init() et wandb.Api() ne restent plus bloqués jusqu’à 10 secondes lorsque le serveur W&B tarde à répondre. Il s’agissait d’une régression introduite dans la v0.29.0.
• Les requêtes rejetées avec le code HTTP 402 Payment Required, qui signale une limite de forfait ou de quota (par exemple une limite d’utilisation des artifacts), ne sont plus relancées. L’erreur est signalée immédiatement.
• La synchronisation d’un run dont les artifacts ont déjà été téléversés n’échoue plus lorsque les fichiers de l’artifact ne sont plus présents sur le disque. Il s’agissait d’une régression introduite dans la v0.29.0.
• L’échec du téléversement d’un artifact n’entraîne plus la suppression des fichiers en cours de téléversement, ce qui permet à wandb sync de relancer l’opération. Après un téléversement réussi, seuls les fichiers du répertoire de staging de l’artifact sont nettoyés.
• Lorsqu’un fichier .wandb se termine par un enregistrement incomplet, ce qui arrive lorsqu’un run est encore en cours d’écriture ou après l’arrêt brutal d’un run en pleine écriture, wandb sync indique désormais la marche à suivre au lieu de signaler une erreur interne.
• Transmettre aliases ou tags à Run.log_artifact() dans l’API publique ne provoque plus d’erreur serveur.
• Les masques wandb.Image fournis sous forme de tableaux de nombres à virgule flottante contenant des valeurs hors de la plage [0, 255] lèvent désormais une TypeError, comme c’était déjà le cas pour les tableaux d’entiers, au lieu d’être enregistrés avec des ID de classe incorrects.
• Les métriques système sont collectées dès le démarrage d’un run, et non plus après un premier intervalle d’échantillonnage (15 secondes par défaut). Les runs courts enregistrent désormais des métriques système, et les graphiques système ne commencent plus par une zone vide.
• wandb.init() n’attend plus jusqu’à 5 secondes le démarrage du collecteur de métriques GPU et TPU.
• Dans les notebooks Jupyter, les métriques système sont collectées pendant l’exécution d’une cellule et suspendues entre les cellules. Depuis la v0.19.10, ces deux comportements étaient inversés, si bien que les métriques système n’étaient collectées que lorsque le notebook était inactif.
• Sur les machines équipées de GPU AMD, la surveillance des métriques système n’exécute plus rocm-smi au démarrage, ce qui prenait de 1 à 3 secondes, et ne plante plus lorsque rocm-smi ne détecte aucun GPU.
• Métriques système sur les Mac Apple Silicon :
  • L’utilisation, la fréquence et la consommation électrique du CPU couvrent désormais l’intégralité de l’intervalle d’échantillonnage, et non plus un instantané d’environ 10 millisecondes. Cet instantané rendait les mesures d’utilisation et de fréquence bruitées et surestimait la consommation électrique d’environ 25 %.
  • Les Mac dotés de 256 Go de RAM ou plus n’indiquent plus une taille de mémoire de 0 Go.
  • Les températures du CPU et du GPU ne sont plus faussées par des relevés de capteurs non valides.
  • Les Mac M5 Pro et M5 Max n’indiquent plus 0 cœur à haute efficacité énergétique.
  • Les fréquences du CPU du MacBook Neo ne sont plus surévaluées d’un facteur d’environ 1 000.
  • L’utilisation et la fréquence du CPU, qui manquaient jusqu’ici, sont désormais collectées pour les cœurs à haute efficacité énergétique des Mac M5 et pour les cœurs de performances des Mac M5 Pro et M5 Max.
• TUI W&B LEET :
  • wandb leet affiche désormais une erreur lorsqu’il ne peut pas démarrer, par exemple lorsqu’aucun terminal n’est disponible, au lieu de se terminer avec le statut 1 sans rien afficher. Les journaux de débogage (WANDB_DEBUG=true) sont écrits à côté du fichier de configuration de LEET et non plus dans le répertoire courant.
  • Comme le reste du SDK, wandb leet n’envoie plus de télémétrie d’utilisation en mode hors ligne ou désactivé (WANDB_MODE=offline ou WANDB_MODE=disabled).
  • Dans les terminaux étroits, le workspace masque la barre latérale d’aperçu du run, puis la liste des runs, lorsqu’elles laisseraient moins de 24 colonnes de largeur aux graphiques. Auparavant, dans un terminal de 80 colonnes, les graphiques se réduisaient à une mince bande d’une colonne entre les deux barres latérales.
  • L’étiquette supérieure de l’axe Y d’un graphique n’est plus tronquée lorsqu’elle est plus large que les autres étiquettes. Par exemple, l’étiquette affiche désormais 1.09e+03 au lieu de +03.

Modifications notables

• Sur macOS, wandb nécessite désormais macOS 13 (Ventura) ou une version ultérieure.
• wandb.Image ne normalise plus les valeurs des pixels. Assurez-vous que vos données sont déjà comprises dans la plage [0, 255].
• wandb.Video() exige désormais l’argument format lorsque vous l’initialisez à partir d’un tableau NumPy ou d’un objet IO.
• La propriété .length des objets paginés, tels que Api.runs(), Api.sweeps() et run.files(), a été supprimée. Utilisez plutôt len(...).
• Les API obsolètes suivantes ont été supprimées : le paramètre start_method, l’option summary="best" et l’argument goal de run.define_metric(), l’argument quiet de run.finish() et de wandb.finish(), ainsi que les méthodes run.project_name(), run.get_url(), run.get_project_url() et run.get_sweep_url().

Ajouts

• La nouvelle méthode de l’API publique run.console_logs() renvoie la sortie console capturée par W&B pour un run, qu’il soit terminé ou actif. Pour ne renvoyer que les N dernières lignes, passez last=N. La lecture depuis le début du journal nécessite W&B Server v0.77 ou une version ultérieure.
• L’API Automatisations prend en charge les portées équipe et organisation.
• L’API Automatisations permet de créer et de modifier des automatisations limitées à un objet Registry.
• wandb.Artifact accepte un nouvel argument digest_algorithm, qui prend la valeur "MD5" (par défaut) ou "XXH128". Passez digest_algorithm="XXH128" pour activer le hachage XXH128 d’un artifact lorsque c’est possible. Pour les artifacts créés avec digest_algorithm="XXH128", artifact.verify() échoue avec les versions du SDK antérieures à v0.29.0.
• La nouvelle propriété Artifact.linked_at renvoie la date et l’heure auxquelles une version a été liée à la collection concernée. Elle ne s’applique qu’aux versions liées et renvoie None pour les artifacts sources.
• Les requêtes de versions du registre (Api.registries().versions(), Api.registries().collections().versions(), Registry.versions() et Registry.collections().versions()) acceptent un argument nommé facultatif order (chaîne) pour les organisations disposant de la recherche avancée. Vous pouvez trier les versions par created_at, artifact_size ou linked_at.
• Fonctionnalités de la TUI W&B LEET :
  • La nouvelle commande wandb leet inspect [PATH] permet de parcourir les enregistrements bruts du journal de transactions .wandb d’un run. Elle affiche une liste filtrable d’enregistrements à côté d’une vue textuelle de l’enregistrement sélectionné, et suit les runs en cours au fur et à mesure de leur écriture. Appuyez sur i dans la vue run unique pour inspecter le run actuel. Pour imprimer plutôt les enregistrements, redirigez la sortie vers un pipe ou un fichier, par exemple wandb leet inspect | less.
  • Appuyez sur g pour afficher des repères derrière les graphiques linéaires, sous forme d’arrière-plan pointillé ou de lignes horizontales alignées sur les graduations de l’axe. Votre choix est enregistré et vous pouvez également le définir avec chart_guides dans wandb leet config.
  • Faites glisser à la souris les lignes de séparation entre les sections de l’aperçu du run pour les redimensionner. Les proportions sont enregistrées pour chaque vue. Appuyez sur 0 pour les réinitialiser, ainsi que les tailles des autres volets.

Modifications

• Le format des messages utilisé par le SDK pour communiquer entre ses processus internes a légèrement changé. Si vous utilisez wandb beta core, redémarrez le service après avoir mis à niveau wandb, car certaines opérations peuvent échouer lorsque les versions du SDK et du service diffèrent.
• wandb.sandbox accepte désormais les demandes de ressources GPU pour les sandboxes, au lieu de rejeter resources.gpu côté client.
• Les méthodes de recherche du registre Api.registries(), .collections() et .versions() valident désormais les noms des champs de filtre et rejettent les noms non pris en charge.
• Api.create_automation() et Api.update_automation() lèvent désormais UnsupportedError au lieu de CommError lorsque le serveur ne prend pas en charge l’automatisation indiquée.
• Les wheels macOS nécessitent désormais macOS 13 (Ventura) ou une version ultérieure. macOS 12 a atteint sa fin de vie en 2024.
• Dans la TUI W&B LEET, les sections de l’aperçu du run (Environment, Config et Summary) se partagent désormais proportionnellement la hauteur de la barre latérale et occupent tout l’espace disponible. Auparavant, leur taille plafonnait à des valeurs fixes, ce qui laissait vide le bas des terminaux de grande hauteur.

Suppressions

• Suppression de wandb.tensorboard.log() et de wandb.tensorflow.log().
• Suppression du paramètre obsolète start_method, qui n’avait déjà plus aucun effet.
• Suppression de la propriété obsolète .length de wandb.apis.paginator.SizedPaginator. Utilisez plutôt len(...).
• Suppression de l’option obsolète summary="best" et de l’argument obsolète goal de run.define_metric(). Utilisez plutôt summary="min" ou summary="max".
• Suppression de l’argument obsolète quiet de run.finish() et de wandb.finish(). Utilisez plutôt wandb.Settings(quiet=...).
• Suppression des méthodes obsolètes run.project_name(), run.get_url(), run.get_project_url() et run.get_sweep_url(). Utilisez plutôt les propriétés run.project, run.url, run.project_url et run.sweep_url.
• Suppression de l’argument obsolète normalize de wandb.Image. Assurez-vous que les valeurs de pixels des tableaux NumPy et des tenseurs PyTorch sont déjà comprises dans l’intervalle [0, 255].

Correctifs

• Artifact.new_file() fonctionne désormais pour les artifacts téléversés avec wandb sync.
• Run.scan_history(keys=...) n’échoue plus pour les runs contenant des valeurs imbriquées.
• Pour certaines largeurs de volet, par exemple lorsque vous faisiez glisser le bord d’une barre latérale, la TUI W&B LEET affichait des graphiques de métriques plus larges que l’espace disponible, ce qui repoussait la barre latérale droite hors de l’écran.
• TUI W&B LEET :
  • wandb leet config fonctionne désormais dans les fenêtres de terminal de faible hauteur. La liste des champs défile avec la sélection, et Space permet de basculer les paramètres booléens.
  • Les volets multimédias n’affichent plus de bandes noires autour des images dans la vue ANSI et ne clignotent plus en noir lorsque vous passez à la vue en pleine résolution. La zone autour de l’image affiche désormais l’arrière-plan du terminal, et le changement de mode ne fait plus clignoter ni déplacer l’image.

Sécurité

• Le téléchargement d’artifacts avec artifact.files() ou artifact.checkout() rejette désormais les noms de fichiers et d’artifacts contenant des chemins relatifs. Ce changement corrige une vulnérabilité de type path traversal (traversée de répertoires) décrite dans CVE-2026-91771.

Modifications notables

• La commande wandb sync --clean se termine désormais avec le code 1 et affiche un message suggérant d’utiliser à la place la nouvelle commande wandb clean.
• wandb login vérifie désormais les identifiants par défaut. Pour désactiver la vérification, passez --no-verify en ligne de commande ou verify=False à wandb.login().

Ajouts

• Les requêtes Filestream prennent en charge la compression gzip, ce qui réduit le trafic réseau lorsque vous consignez des métriques. La compression est facultative et nécessite une prise en charge côté serveur. Pour l’activer, définissez x_file_stream_no_gzip=False dans wandb.Settings. La compression sera activée par défaut dans une version ultérieure.
• La commande wandb agent accepte une nouvelle option --term-timeout.
• La nouvelle propriété run.sync_dir renvoie le répertoire de synchronisation du run.

Modifications

• La nouvelle commande wandb clean remplace wandb sync --clean.
• Lorsque wandb.init() expire, il indique désormais l’erreur à l’origine des nouvelles tentatives, par exemple une erreur réseau, au lieu d’un message générique d’expiration du délai. Le paramètre init_timeout limite désormais aussi les nouvelles tentatives du backend lors de l’initialisation du run.
• wandb.Api().create_run_queue(), wandb.Api().create_custom_chart() et wandb.Api().upsert_run_queue() lèvent désormais WandbApiFailedError lorsque l’opération échoue côté backend.
• Les méthodes de requête paginées sur les artifacts et les registres valident désormais les arguments de pagination côté client avant de récupérer le moindre résultat. Cela concerne Api.artifacts(), Api.artifact_collections(), Api.registries(), Registries.collections(), Registries.versions(), Collections.versions(), Registry.collections(), Registry.versions() et Project.collections().
• La recherche triée dans les registres limite désormais la portée des requêtes de collections et de versions de chaque registre à l’ID interne du registre courant, ce qui rend la pagination et le filtrage plus fiables.
• L’analyse des réponses est plus rapide pour de nombreuses opérations de wandb.Api, notamment les requêtes sur les artifacts et les registres.
• La gestion des arguments dans wandb launch pour la ressource local-process a été renforcée afin que les valeurs fournies par le job soient toujours échappées pour le shell.
• L’agent Launch n’accepte désormais que des dépôts distants HTTPS et SSH comme URL source Git d’un job, et fige la liste des protocoles autorisés par Git lorsqu’il récupère la source et met à jour les sous-modules.

Obsolète

• wandb sync --sync-tensorboard est obsolète et sera supprimé dans une version ultérieure.

Suppression

• Les versions n’incluent plus de wheels Windows 32 bits (win32). Utilisez une version 64 bits de Python sous Windows.

Correctifs

• La recherche dans le registre avec registries(order=...).collections(order=...).versions() renvoie désormais les versions d’artifact dans l’ordre du registre, dans celui de la collection, ou selon les deux.
• Les wheels macOS x86_64 contiennent désormais des builds x86_64 du binaire wandb-xpu et de la bibliothèque Rust parquet. Auparavant, ces composants étaient livrés sous forme de builds arm64, qui ne pouvaient être ni exécutés ni chargés sur les Mac Intel.
• wandb.login(verify=True) et wandb login --verify vérifient désormais les identifiants d’authentification d’identité fédérée (jeton d’identité), qui n’étaient pas vérifiés auparavant.
• wandb login valide désormais les clés API avant de les enregistrer dans le fichier .netrc.
• wandb login ne supprime ni ne corrompt plus les identifiants d’authentification d’autres machines présents dans votre fichier .netrc.
• wandb login et wandb verify ne modifient plus les paramètres d’hôte du système en cas d’échec d’une tentative de connexion.
• wandb verify signale désormais une vérification en échec au lieu de planter lorsqu’une opération échoue encore après plusieurs tentatives.
• Correctif : wandb.Api(overrides={"base_url": ...}) ne parvenait pas à s’authentifier avec des identifiants d’authentification d’identité fédérée (jeton d’identité) lorsque le serveur spécifié n’était pas celui par défaut, par exemple un déploiement Cloud dédié, sauf si WANDB_BASE_URL était également défini.
• Lorsque vous utilisez l’identité fédérée, le fichier du jeton d’identité est désormais relu à chaque échange de jeton d’accès, et non plus uniquement au démarrage. Les jetons d’identité de courte durée régénérés au même emplacement continuent ainsi de fonctionner pour les runs qui leur survivent.
• Lorsque vous utilisez l’identité fédérée et que le serveur rejette l’échange du jeton d’identité, par exemple si le jeton est invalide ou expiré, les requêtes échouent désormais immédiatement avec le message d’erreur du serveur. Auparavant, l’échange rejeté était relancé jusqu’à ce que les requêtes expirent avec une erreur générique.
• Les agents de sweep respectent désormais un WANDB_DIR personnalisé lorsqu’ils écrivent la sortie JSON.
• La métrique global_step créée lors de la synchronisation des fichiers TensorBoard n’est plus préfixée (par exemple train/global_step), ce qui facilite la comparaison des métriques d’entraînement et de validation.
• L’intégration TensorBoard produit désormais moins d’étapes W&B en fusionnant, dans la mesure du possible, les données d’un même global_step en une seule étape W&B.
• wandb sync ne se bloque plus sur un run dont le nom, les tags ou les notes ont été définis après son démarrage.
• Les messages de journal capturés depuis les loggers Python n’ajoutent plus de lignes vides aux journaux d’un run.
• del run.summary[key] supprime désormais les métriques journalisées sous forme de valeurs imbriquées, qui étaient auparavant ignorées.

Sécurité

• Les journaux de débogage ne contiennent plus les identifiants d’authentification des clusters CoreWeave.
• wandb docker et wandb docker-run ne transmettent plus votre clé API via la ligne de commande, où d’autres utilisateurs de la même machine pouvaient la lire.

Modifications notables

• Cette version nécessite protobuf v5+ et abandonne la prise en charge de protobuf v4.
• Cette version n’est plus compatible avec le serveur W&B v0.69.x et les versions antérieures.

Ajouts

• Api().project().sweeps() accepte un argument facultatif filters, qui utilise le même format de filtre que Api().runs().
• La nouvelle méthode de l’API publique Run.stop() (wandb.Api().run(...).stop()) demande l’arrêt propre d’un run actif, comme le bouton Stop run de l’application W&B.
• La nouvelle méthode wandb.Api().organization() renvoie une Organization à partir de son nom. Si vous omettez le nom, elle renvoie votre organisation par défaut actuelle.

Modifications

• wandb sync redirige désormais vers wandb beta sync pour les combinaisons de paramètres prises en charge. Pour utiliser l’implémentation précédente, passez --legacy.
• wandb beta sync ignore désormais par défaut les runs en ligne, comme wandb sync. Pour inclure les runs en ligne, passez --no-skip-online.
• wandb.sandbox applique désormais par défaut aux sandboxes serverless une durée de vie maximale de 12 heures (max_lifetime_seconds=43200). Pour remplacer cette valeur par défaut, passez max_lifetime_seconds pour une sandbox donnée ou définissez-le dans SandboxDefaults.
• wandb.Api().runs() et wandb.Api().run() lèvent désormais RunNotFoundError lorsque le chargement des données d’un run échoue, par exemple lorsque le run est supprimé avant la fin du chargement de ses données.
• run.save() accepte un nouvel argument glob. Passez glob=False pour désactiver l’expansion glob (*, ? et [...]) et traiter le chemin de manière littérale. C’est utile lorsqu’un nom de fichier contient des métacaractères glob.
• Les fichiers et répertoires temporaires de sockets Unix sont désormais supprimés à l’arrêt.
• protobuf v4 n’est plus pris en charge.

Suppressions

• Suppression des implémentations de repli héritées pour le téléchargement des fichiers d’artifacts depuis les versions du serveur W&B antérieures à v0.70.0. Sur ces serveurs, Artifact.files() et Artifact.download() ne fonctionnent plus pour aucun artifact, et les téléchargements de fichiers via Artifact.get_entry() et Artifact.get_path() ne fonctionnent plus pour les artifacts non référencés. Pour continuer à utiliser ces opérations, mettez à niveau le serveur W&B vers v0.70.0 ou une version ultérieure.
• Suppression des implémentations de repli héritées pour la récupération d’un artifact par son nom depuis les versions du serveur W&B antérieures à v0.70.0. Sur ces serveurs, wandb.Api().artifact() et les autres méthodes qui récupèrent des artifacts par chemin ne fonctionnent plus. Pour continuer à utiliser ces opérations, mettez à niveau le serveur W&B vers v0.70.0 ou une version ultérieure.
• Suppression de la dépendance GitPython. Les métadonnées Git sont désormais collectées en appelant directement l’exécutable git. La variable d’environnement GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE est toujours prise en compte pour localiser l’exécutable.

Correctifs

• L’enregistrement d’un artifact de registre lié, par exemple lors de l’ajout d’un alias, n’échoue plus lorsque vous n’avez pas d’accès en écriture au projet source.
• Les valeurs NaN de type np.float16 et np.float32 journalisées avec Run.log() sont désormais enregistrées comme NaN au lieu d’être ignorées silencieusement, comme c’est déjà le cas pour np.float64 et le float natif.
• Run.upload_file() (via wandb.Api().run(...)) associe désormais le fichier téléversé au run sur les déploiements autogérés. Auparavant, le contenu du fichier était téléversé mais jamais validé, si bien que le fichier n’apparaissait pas dans le run sur les déploiements sans notifications du stockage d’objets.
• Les agents de sweep laissent désormais un run en cours se terminer avant de s’arrêter lorsque le sweep est supprimé ou que Api() renvoie une erreur 404.
• Correction d’interblocages introduits dans le SDK v0.25.1. Ces interblocages ont été signalés lors de l’utilisation de PyTorch avec des versions de Python antérieures à 3.14, qui utilisent par défaut la méthode de démarrage fork de multiprocessing. Ils pouvaient également survenir pendant le garbage collection lors de l’utilisation de certaines fonctionnalités de wandb.Api.

Modifications notables

• Cette version n’est plus compatible avec les versions de serveur antérieures à 0.65.0.

Ajouts

• Fonctionnalités de la TUI W&B LEET :
  • Les volets multimédias prennent en charge le rendu d’images haute résolution dans les terminaux compatibles avec le protocole Kitty, avec repli sur un rendu ANSI.
  • Les volets multimédias prennent en charge le défilement synchronisé : appuyez sur l pour lier le défilement, puis naviguez avec les touches fléchées, Début et Fin. Ces touches déplacent un curseur partagé sur la chronologie combinée des steps, et chaque vignette d’image le suit.
  • Prise en charge de base des runs distants avec wandb leet [run-url].
• Les méthodes paginées suivantes des API d’artifacts et de registre acceptent désormais une chaîne de tri facultative comme argument nommé : Api.artifacts(), Api.artifact_collections(), Api.registries(), Api.registries().collections(), Registry.collections().

Modification

• Modifications de la TUI W&B LEET :
  • La TUI W&B LEET est désormais en disponibilité générale, et la commande wandb beta leet devient wandb leet. L’ancienne commande reste disponible en tant qu’alias.
  • Les listes d’images journalisées sous une même clé s’affichent désormais dans le volet multimédia de W&B LEET, à raison d’une vignette par image.
• Pour améliorer les performances des requêtes, wandb.Api().runs() ne charge plus par défaut les sweeps de chaque run. Les données du sweep sont chargées lors du premier accès à la propriété sweep.

Correctif

• File.download() n’échoue plus après un délai d’expiration de 5 secondes codé en dur ; les téléchargements respectent désormais les paramètres de transfert de fichiers.
• Correction d’une régression introduite dans la version 0.27.1, qui pouvait faire échouer wandb.Api().viewer, Api().user() et Api().users() avec l’erreur WandbApiFailedError: relogin required for some API keys.
• Lorsqu’une wandb.Image est journalisée dans une wandb.Table avec plusieurs couches de boîtes ou de masques dotées de class_labels distincts, les étiquettes de chaque couche sont désormais conservées dans les nouveaux champs box_class_maps ou mask_class_maps du fichier table.json. Auparavant, un unique class_map était écrasé à tort par chaque ensemble d’étiquettes de classe.
• Les opérations sur les fichiers d’artifact exigent désormais systématiquement des chemins relatifs normalisés.
• Pour corriger des échecs silencieux lorsque $TMPDIR est absent ou non accessible en écriture, la journalisation d’un artifact avec un WandbLogger ou run.log_artifact écrit désormais le fichier manifeste dans le répertoire de préparation de l’artifact plutôt que dans le répertoire temporaire du système d’exploitation.
• Correction d’un bug qui provoquait une erreur lors de la journalisation d’artifacts en mode partagé (wandb.init(mode="shared")) avec l’enregistrement du code activé.
• Pour créer un fichier diff.patch, le paramètre git_root est désormais utilisé par défaut, avec repli sur le paramètre root_dir.
• Les métriques système Apple, telles que le GPU, le CPU, la consommation électrique et la température, sont désormais collectées sur les Mac équipés d’une puce Apple M5.
• La progression du téléchargement des fichiers s’affiche désormais lors de l’exportation de l’historique avec wandb.Api().run(...).download_history_exports.
• Correction d’une régression introduite dans la version 0.27.1, qui faisait que Run.scan_history() ne renvoyait aucune ligne pour un run dont l’historique existe mais n’a pas été exporté au format Parquet, comme un run actif.

Correctif

• Run.scan_history() ne renvoie plus de steps en double ou manquants lors de la récupération de l’historique d’un run.

Ajouts

• L’API Automatisations prend désormais en charge les événements d’ajout de tag à un artifact, d’ajout de tag à une collection et de dissociation d’artifact.

Modification

• Les opérations GraphQL de wandb.Api passent désormais par wandb-core au lieu de l’ancien client GraphQL Python.
  • Les échecs des opérations GraphQL de wandb.Api lèvent désormais WandbApiFailedError au lieu des exceptions HTTP de requests.
• Run.scan_history() lit désormais l’historique exporté au format Parquet lorsqu’il est disponible, ce qui peut améliorer considérablement le débit pour les runs dotés d’un historique volumineux. Cette fonctionnalité avait été introduite sous beta_scan_history dans le SDK v0.23.1.

Suppression

• Suppression de l’API non prise en charge wandb.apis.importers.
• Suppression des intégrations LLM obsolètes pour OpenAI, Cohere et LangChain, y compris les anciennes API d’autojournalisation et de traçage.
• Suppression du WandbCallback Keras obsolète et de l’ancien package de callbacks wandb.integration.yolov8.

Correctif

• wandb.sandbox rejette désormais les valeurs d’argument non valides pour le placement, le GPU et le trafic sortant.

Modifications notables

Ajouts

• Le nouveau package wandb.sandbox et la CLI wandb beta sandbox permettent d’utiliser Serverless Sandboxes.
• Le nouveau paramètre stop_on_fatal_error et la variable d’environnement WANDB_STOP_ON_FATAL_ERROR arrêtent un run après une erreur fatale qui l’empêche de téléverser des métriques.
• Le nouveau paramètre finish_timeout et la variable d’environnement correspondante WANDB_FINISH_TIMEOUT vous permettent d’indiquer le nombre de secondes pendant lesquelles attendre le téléversement des données à la fin d’un run. Si le délai expire, un message d’avertissement s’affiche. Utilisez le paramètre booléen finish_timeout_raises ou la variable d’environnement correspondante WANDB_FINISH_TIMEOUT_RAISES pour lever également une erreur en plus de l’avertissement.
• Le nouveau paramètre capture_loggers vous permet d’indiquer les loggers Python à capturer dans l’onglet Logs du run, au moyen d’un mappage associant chaque nom de logger à un niveau de journalisation minimum. Les enregistrements émis par ces loggers sont publiés dans le run en tant que sortie console, comme pour la capture de stdout/stderr.
• La nouvelle méthode run.write_logs() écrit du texte directement dans l’onglet Logs du run, sans passer par la capture automatique de stdout/stderr.

Modification

• Les métriques système des runs exécutés dans des conteneurs Linux indiquent désormais l’utilisation du CPU et de la mémoire par rapport aux limites cgroup v2 du conteneur, et non plus par rapport aux totaux de l’hôte.
• Python 3.9 n’est plus pris en charge.
• Pydantic 2.6 ou une version ultérieure est désormais requis. Pydantic v1 n’est plus pris en charge.

Ajouts

• Les méthodes de wandb.Api qui renvoient des artifacts, des registres, des automatisations et les paginateurs associés acceptent un argument facultatif start qui vous permet de reprendre l’itération à partir d’un curseur enregistré.
• Le paramètre stop_fn de wandb.Settings permet de personnaliser la manière dont le SDK demande au processus Python de s’arrêter lorsqu’un arrêt de run est demandé (par défaut, un signal SIGINT est envoyé). Transmettez ce paramètre avec wandb.setup(settings=...) ou wandb.init(settings=...). Sa valeur étant un callable, il ne peut pas être défini au moyen d’une variable d’environnement.

Modification

• Dans wandb beta leet, les touches WASD et les touches fléchées sont interchangeables pour déplacer le focus dans chaque volet (grilles de graphiques, navigation dans les listes). Les touches Début, Fin, Page préc. et Page suiv. fonctionnent désormais de manière cohérente. Le volet multimédia utilise toujours les touches fléchées pour parcourir l’axe X et les touches WASD pour passer d’une vignette d’image à l’autre.

Correctif

• wandb.init(id=run_id, reinit="create_new") lève désormais une erreur si un autre run avec le même run_id est encore actif dans le même script.
• wandb.Api ne lève plus d’exception lors de certaines opérations lorsque le mode hors ligne est activé via la variable d’environnement WANDB_MODE ou le paramètre mode.

Modifications notables

Ajouts

• Les commandes wandb beta core start|stop exécutent un service wandb-core détaché et le réutilisent entre plusieurs processus via la variable d’environnement WANDB_SERVICE.
• Le décorateur @wandb_log prend désormais en charge Kubeflow Pipelines v2 (kfp>=2.0.0).
• Définissez la propriété wandb.Settings(allow_media_symlink=true) pour créer des liens vers les fichiers multimédias dans le répertoire du run au lieu de les copier. Vous améliorez ainsi les performances et économisez de l’espace disque. Un lien symbolique est utilisé si le système de fichiers le prend en charge. Dans le cas contraire, par exemple sous Windows, un lien physique est utilisé à la place. Le SDK ne vérifie pas si le fichier multimédia a été modifié localement avant de le téléverser.
• Utilisez la méthode run.pin_config_keys(keys) pour épingler par programmation des clés de configuration spécifiques afin de les afficher dans la section References de la page Run Overview.
• Les méthodes Sweep.agent().Runs() et Sweep.agents().Runs() renvoient des détails sur les runs du sweep exécutés sur un agent donné ou sur l’ensemble des agents.
• Sur l’infrastructure Google TPU, le SDK tente de collecter de nouvelles métriques, telles que tensorcore_util et des distributions de latence, en plus de duty_cycle_pct et hbm_capacity_total/hbm_capacity_usage. Voir TPU monitoring library: Supported metrics dans la documentation Google Cloud.
• Sur les GPU Nvidia Hopper+ (H100 et plus récents), les métriques de profilage NVML GPU Performance Monitoring sont collectées. Elles offrent une visibilité sur l’utilisation des SM, l’activité des pipelines tensor/FP, la bande passante DRAM et le débit PCIe/NVLink, sans avoir à exécuter le démon DCGM.
• Mises à jour de la TUI wandb beta leet :
  • Prise en charge de l’affichage des tags et des notes dans l’aperçu du run.
  • Prise en charge du filtrage des runs par métadonnées en mode workspace multi-runs à l’aide du raccourci clavier f.
  • Prise en charge de l’affichage des données wandb.Image sous forme de miniatures ANSI, avec disposition en grille, défilement sur l’axe X, mode plein écran et navigation au clavier ou au pointeur.
  • Parcourez les modes d’affichage suivants d’un graphique individuel à l’aide du raccourci clavier y :
    • Appuyez une fois pour activer l’échelle logarithmique sur l’axe Y.
    • Pour les métriques système exprimées en pourcentage, comme l’utilisation du GPU, appuyez de nouveau pour désactiver l’échelle logarithmique et activer le mode carte thermique par buckets.
    • Appuyez encore une fois pour revenir au mode d’affichage par défaut.
  • Nouveau mode autonome de moniteur système : wandb beta leet symon.
  • Nouveaux jeux de couleurs adaptés aux daltoniens :
    • dusk-shore : dégradé terre de Sienne/bleu/gris, adapté au mode run unique par graphique.
    • clear-signal : thème terre de Sienne/bleu/gris aux couleurs entrelacées pour une différenciation maximale entre séries adjacentes.
    Configurez-les avec wandb beta leet config.

Modifications

• La sérialisation et la désérialisation JSON utilisent désormais orjson pour de meilleures performances.
• Amélioration de l’observabilité des métriques système dans la TUI wandb beta leet grâce aux superpositions multi-séries, à l’inspection et au zoom en direct/sur l’historique.
• Réduction du risque de collision entre les couleurs de base des runs dans wandb beta leet. Un allocateur de couleurs de run à l’échelle du workspace préserve désormais l’affinité de palette par hachage et résout les collisions à l’aide de variantes HSL proches.

Correctifs

• Correction d’un bug qui empêchait le SDK, en l’absence de branche de suivi upstream, de créer un fichier .patch git diff entre la branche locale et la branche upstream la plus proche. Pour activer ce correctif, passez la propriété wandb.Settings(disable_git_fork_point=False). Voir Settings().
• Correction d’un bug où update_automation() pouvait supprimer silencieusement des filtres d’événements, comme les conditions d’alias sur OnAddArtifactAlias, lorsqu’un nouvel événement était fourni.
• Correction d’un bug susceptible de provoquer des collisions d’ID client d’artifact dans les processus enfants forkés : la graine du générateur rapide d’ID est désormais réinitialisée après fork().
• Correction d’un bug où la variable d’environnement WANDB__EXTRA_HTTP_HEADERS n’était pas appliquée aux requêtes présignées de téléversement et de téléchargement vers le stockage d’objets.
• Correction d’un interblocage dans artifact.download() pour les artifacts comportant de nombreux fichiers volumineux.
• Correction d’un bug où User.generate_api_key() pouvait ne pas parvenir à récupérer la liste des noms de clés API existantes.

Ajouts

• Nouveau volet des journaux de la console du run dans la commande wandb beta leet. Affichez-le ou masquez-le avec l.
• Nouveau volet des métriques système dans le mode workspace multi-runs de la commande wandb beta leet. Affichez-le ou masquez-le avec s.
• La commande wandb beta leet prend désormais en charge le filtrage des métriques système. Activez-le ou désactivez-le avec \.
• ArtifactType.collections() prend désormais en charge le filtrage et le tri des collections.
• Un avertissement est désormais journalisé si run.log_artifact() ne crée pas de nouvelle version parce que le contenu de l’artifact est identique à celui d’une version existante.
• La nouvelle méthode Project.collections() récupère les collections d’artifacts d’un projet, filtrées et triées.
• La nouvelle commande CLI wandb purge-cache supprime les fichiers en cache.

Correctifs

• Correction d’un interblocage rare qui survenait lorsque le garbage collection se déclenchait au mauvais moment et exécutait une méthode __del__ produisant un affichage.
• Correction d’un bug qui pouvait provoquer une AttributeError lors du chargement de plusieurs runs avec api.Runs("..."), suivi de la récupération de l’utilisateur d’un run individuel avec un code tel que le suivant :
  for run in runs:
    print(run.user)
  

Modifications notables

• Python 3.8 n’est plus pris en charge.

Ajouts

• La TUI wandb beta leet prend désormais en charge les workspaces multi-runs.
• Configurez de manière interactive les paramètres persistants de wandb beta leet avec la commande wandb beta leet config.
• Accédez aux informations utilisateur du propriétaire du projet grâce à la propriété owner de wandb.apis.public.Project.

Correctifs

• Correction d’un bug qui pouvait faire tourner indéfiniment un agent de sweep associé à un sweep supprimé, avec des erreurs 404 à répétition.
• Correction d’un bug qui, en cas de plantage de wandb-core, pouvait produire des traces de pile extrêmement longues et répétitives dans les anciennes versions de Python.
• Correction d’une régression introduite dans la v0.24.0 qui pouvait interrompre une synchronisation TensorBoard après 1 Mo de données synchronisées.

Ajouts

• wandb.Api() prend désormais en charge l’authentification fédérée (authentification basée sur JWT).

Correctifs

• L’URL de téléchargement présignée est désormais actualisée si elle expire pendant le téléchargement des fichiers d’un artifact.

Modifications notables

• Les runs créés avec wandb==0.24.0 peuvent ne pas téléverser certaines données, un problème corrigé dans cette version. Les données manquantes sont stockées dans le fichier .wandb du run et peuvent être téléversées à nouveau avec wandb sync.

Ajouts

• Ajout de download_history_exports dans la classe api.Run pour télécharger l’historique exporté d’un run au format parquet.

Modification

• Lorsqu’un fichier de paramètres (tel que ./wandb/settings ou ~/.config/wandb/settings) contient un paramètre non valide, tous les fichiers de paramètres sont ignorés et une erreur est affichée.

Correctifs

• Après wandb login --host <invalid-url>, wandb login --host <valid-url> fonctionne de nouveau normalement.
• Correction d’un bug qui pouvait bloquer wandb beta sync sur Syncing... et empêcher le chargement des identifiants d’authentification.
• Correction d’un bug qui pouvait occasionnellement empêcher le téléversement de certaines données. Désormais, toutes les données sont stockées dans le fichier .wandb du run et peuvent être téléversées à nouveau avec wandb sync.

Modifications notables

Ajouts

• wandb agent et wandb.agent() acceptent désormais un indicateur forward_signals (CLI : --forward-signals/-f) pour relayer SIGINT/SIGTERM et les autres signaux interceptables de l’agent vers les runs enfants de son sweep, ce qui permet des arrêts plus propres lorsque vous interrompez un processus d’agent.
• wandb beta sync prend désormais en charge une option --live pour synchroniser un run pendant sa journalisation.

Suppression

• Suppression du module obsolète wandb.beta.workflows, y compris ses fonctions log_model(), use_model() et link_model(), respectivement remplacées par les méthodes Run.log_artifact, Run.use_artifact et Run.link_artifact.

Correctif

• Correction des annotations de type de Run.__exit__ afin d’accepter les valeurs None, transmises lorsqu’aucune exception n’est levée.
• Correction de l’erreur Invalid Client ID digest lors de la création d’artifacts après un appel à random.seed(). Les identifiants client pouvaient entrer en collision lorsque l’état aléatoire était initialisé de manière déterministe.
• Correction d’une erreur de la CLI lors du listage d’artifacts vides.
• Correction d’une régression lors de l’appel de api.run() sur un run de Sweeps.
• Correction du message « View run at » affiché à la fin d’un run, qui ne contenait parfois pas d’URL.
• Les runs récupérés via wandb.Api() affichent désormais une représentation sous forme de chaîne dans les notebooks VSCode, au lieu d’une fenêtre HTML défectueuse.

Ajouts

• Prise en charge des expressions régulières dans les filtres de métriques et d’aperçu du run de la commande wandb beta leet.
• Inspection des graphiques dans la commande wandb beta leet : cliquez avec le bouton droit et faites glisser pour afficher (x, y) au point de données le plus proche ; maintenez Alt enfoncée pour une inspection synchronisée sur tous les graphiques visibles.
• L’API Automatisations prend désormais en charge la création et la modification d’automatisations déclenchées par les états de run.
• L’API Automatisations prend désormais en charge les événements d’automatisation zscore de base.
• Ajout de la méthode beta_history_scan aux objets Run pour parcourir plus rapidement l’historique avec wandb.Api.

Modifications

• wandb.Api() lève désormais une UsageError si WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE est défini et qu’aucune clé API explicite n’est fournie.

Obsolescences

• Le mode anonyme est obsolète et émet désormais des avertissements. Cette obsolescence concerne le paramètre anonymous, la variable d’environnement WANDB_ANONYMOUS, wandb.init(anonymous=...), ainsi que les commandes wandb login --anonymously et wandb.login(anonymous=...).

Correctif

• wandb.Image() n’affiche plus d’avertissement d’obsolescence.
• Registry.description et ArtifactCollection.description ne rejettent plus les chaînes vides.
• L’instanciation d’objets Artifact est désormais nettement plus rapide.
• wandb.Run.save() se rabat désormais sur des liens physiques et, si nécessaire, sur la copie (en rétrogradant la politique de fichier ‘live’ en ‘now’, le cas échéant) lorsque les liens symboliques sont désactivés ou indisponibles (par exemple, entre volumes ou sans mode développeur sous Windows).
• Les alias de collection d’artifacts sont désormais récupérés à la demande lors de l’accès à ArtifactCollection.aliases plutôt qu’à l’instanciation de ArtifactCollection, ce qui améliore les performances de Api.artifact_collections(), Api.registries().collections(), etc.
• La clé API fournie explicitement dans wandb.init(settings=wandb.Settings(api_key="...")) est désormais utilisée pour la connexion. La clé du run est utilisée lors de la journalisation d’artifacts via run.log_artifact().
• La TUI W&B LEET affiche correctement les valeurs de graduation négatives de l’axe Y ainsi que les unités de base et d’affichage de certaines métriques système.
• Correction d’une boucle infinie rare dans console_capture.py.
• Le téléversement et le téléchargement de fichiers respectent désormais WANDB_X_EXTRA_HTTP_HEADERS, sauf pour les artifacts de référence.

Ajouts

• Commande expérimentale wandb beta leet (Lightweight Experiment Exploration Tool) : une interface en terminal permettant de visualiser les runs W&B en local, avec visualisation des métriques en temps réel et monitoring du système.
• L’API du registre prend désormais en charge la gestion programmatique des utilisateurs et des membres d’équipe de chaque registre.
• Registry.id a été ajouté en tant que propriété (en lecture seule) des objets Registry.

Correctifs

• Artifact.files() renvoie désormais une valeur len() correcte lors du filtrage par le paramètre names.
• Le numérateur de la progression du téléversement de fichiers ne dépasse plus occasionnellement la taille totale du fichier.
• Artifact.link() journalise désormais les artifacts non enregistrés au lieu de lever une erreur, conformément au comportement de Run.link_artifact().
• L’enregistrement automatique du code fonctionne désormais lors de l’exécution de notebooks ipython dans l’extension Jupyter Notebook de VSCode.
• La journalisation d’un artifact contenant des flottants infinis dans Artifact.metadata lève désormais une ValueError immédiatement, au lieu d’attendre l’expiration des nouvelles tentatives de requête.

Ajouts

• Paramètres console_chunk_max_seconds et console_chunk_max_bytes permettant de découper en fragments, selon la taille et la durée, le fichier de journaux de console en mode multipart.
• Les méthodes de requête de l’API du registre (Api.registries(), Registry.{collections,versions}(), Api.registries().{collections,versions}()) acceptent désormais un argument nommé per_page pour remplacer la taille de lot par défaut des résultats paginés.

Modifications

• Les clés API de plus de 40 caractères sont désormais prises en charge.

Correctifs

• run.config renvoie désormais correctement un dict lors de l’appel à artifact.logged_by() dans la v0.22.1.
• wandb.Api(api_key=...) donne désormais la priorité à la clé API fournie explicitement plutôt qu’aux identifiants d’authentification mis en cache localement au niveau du thread.
• Correction d’un interblocage rare dans console_capture.py. Si vous videz les traces de pile des threads pendant l’interblocage et constatez que le thread wandb-AsyncioManager-main est bloqué sur une ligne de console_capture.py, sachez que ce problème est désormais corrigé.
• Correction d’un problème qui provoquait parfois l’arrêt de la synchronisation TensorBoard lorsque les fichiers tfevents étaient écrits en direct.
• Artifact.manifest diffère le téléchargement et la génération de l’URL de téléchargement du manifeste de l’artifact jusqu’à sa première utilisation. Si le manifeste n’a pas été modifié localement, Artifact.size et Artifact.digest peuvent renvoyer une valeur sans attendre la récupération du manifeste complet.
• Correction du téléversement de références de dossiers GCS via artifact.add_reference.
• Le SDK déduit désormais correctement les chemins des notebooks dans les sessions Jupyter à partir du répertoire racine du serveur, ce qui permet à l’enregistrement du code de fonctionner dans les sous-répertoires (par exemple code/nested/<notebook>.ipynb).

Correctifs

• Correction probable de certains cas où le fichier output.log n’était pas téléversé.
• Correction de téléversements de données excessifs lors d’appels répétés à run.save() sur des fichiers inchangés.

Ajouts

• Optimisation de la revérification des téléchargements d’artifacts grâce à la mise en cache des sommes de contrôle.
• Prise en charge du chargement différé pour Api().runs() afin d’améliorer les performances lors du listage des runs. Le nouveau paramètre lazy=True (par défaut) ne charge initialement que les métadonnées essentielles ; les champs volumineux, comme la configuration et le résumé, sont chargés automatiquement à la demande lorsqu’on y accède.
• Ajout de l’option storage_region lors de la création d’artifacts. Les utilisateurs de wandb.ai peuvent utiliser CoreWeave AI Object Storage en spécifiant wandb.Artifact(storage_region="coreweave-us"), afin d’accélérer le téléversement et le téléchargement d’artifacts sur l’infrastructure de CoreWeave.

Correctifs

• Api.artifact_exists() et Api.artifact_collection_exists() lèvent désormais une exception en cas d’erreur d’expiration, au lieu de renvoyer (potentiellement à tort) False.

Modifications notables

Suppression

• Suppression d’un build ciblant MacOS 10.x pour plusieurs raisons liées à la sécurité et à la chaîne d’approvisionnement.

Correctif

• La reprise d’un run alors qu’un autre run est actif lève désormais une erreur, sauf si vous appelez d’abord run.finish() ou si vous appelez wandb.init() avec le paramètre reinit='create_new'.
• Correction de Api().runs() pour wandb server < 0.51.0 (version dans laquelle project.internalId a été ajouté à l’API gql).
• Sweeps : les scripts de run command qui exécutent import readline, directement ou indirectement (par exemple import torch sous Python 3.13), ne devraient plus provoquer d’interblocage.

Ajouts

• Ajout de l’intégration DSPy : suivez l’évolution des métriques d’évaluation, journalisez les prédictions et l’évolution de la signature du programme dans des tableaux W&B, et enregistrez les programmes DSPy en tant que W&B Artifacts (programme complet ou état au format JSON/PKL).

Modification

• Mise à jour de la contrainte de dépendance click de >=7.1 à >=8.0.1.

Correctif

• Le message « Changes to your wandb environment variables will be ignored » ne s’affiche plus lorsque rien n’a été modifié.

Modifications notables

Ajouts

• Nouveaux paramètres max_end_of_run_history_metrics et max_end_of_run_summary_metrics.
• Nouveau module wandb.integration.weave permettant d’initialiser automatiquement Weave lorsqu’un run W&B est actif et que weave est importé.

Modification

• Les erreurs rencontrées lors de la liaison d’un artifact ne sont plus masquées, et Artifact.link() et Run.link_artifact() ne renvoient plus None.
• Les sections « Run history » et « Run summary » affichées à la fin d’un run sont désormais limitées à 10 métriques chacune.

Correctif

• Les dataclasses présentes dans la config d’un run ne lèvent plus l’erreur Object of type ... is not JSON serializable lorsque certains de leurs champs contiennent de véritables classes.
• Artifact.link() et Run.link_artifact() devraient être plus rapides sur les versions de serveur 0.74.0 et ultérieures, grâce à la suppression de 4 à 5 requêtes GraphQL bloquantes inutiles.

Modifications notables

Ajouts

• Prise en charge de l’option de synthèse first dans define_metric.
• Ajout de la prise en charge des sweeps paginés.
• Ajout du paramètre pattern à Api().run().files afin de ne récupérer depuis le backend W&B que les fichiers correspondant à un motif donné.
• Ajout d’une clé facultative format au JSONSchema d’entrée de Launch pour spécifier une chaîne au format secret.

Modification

• La propriété Sweep.name renvoie désormais le nom d’affichage modifié par l’utilisateur, s’il est disponible (sinon, comme auparavant, le nom d’origine issu de la configuration du sweep, puis l’ID du sweep).
• Api().runs(...) et Api().sweeps(...) renvoient désormais les runs dans l’ordre croissant de leur heure created_at.
• Le téléversement d’un artifact contenant un fichier volumineux (>2 Go) est plus rapide grâce au hachage parallèle sur les systèmes dotés de davantage de cœurs.
• Suppression de l’implémentation de __bool__ pour les itérateurs de registre, par souci de cohérence avec les itérateurs paresseux de Python.

Obsolète

• Le module wandb.beta.workflows et son contenu (notamment log_model(), use_model() et link_model()) sont obsolètes et seront supprimés dans une version ultérieure.

Correctif

• Correction de l’URL des artifacts de registre d’organisation, désormais indépendante du type d’artifact.
• Les suffixes des noms InternalArtifact assainis ont été raccourcis à 6 caractères alphanumériques.
• wandb.Video n’affiche plus d’indicateur de progression pendant l’encodage vidéo lorsque les variables d’environnement WANDB_SILENT/WANDB_QUIET sont définies.
• Correction d’un problème qui ajoutait un préfixe wandb-registry- superflu dans les champs name et full_name des registres récupérés via api.registries().
• Correction d’un plantage pouvant survenir lors de l’utilisation de sync_tensorboard.
• Api().run(...).upload_file ne génère plus d’erreur lors du téléversement d’un fichier situé dans un autre chemin que le répertoire racine fourni.
• L’appel de la fonction load() sur un objet run de l’API publique ne génère plus de TypeError.
• Lorsqu’une fonction de run Sweeps appelée par l’API wandb.agent() lève une exception, celle-ci apparaît désormais sur la page des journaux du run. (Auparavant, ce n’était le cas que pour les runs lancés par la commande CLI wandb agent.)

Modifications notables

Ajouts

• Paramètre x_stats_track_process_tree permettant de suivre des métriques propres aux processus, telles que le RSS, le pourcentage de CPU et le nombre de threads utilisés, pour l’ensemble de l’arborescence de processus à partir de x_stats_pid. Cette opération peut être coûteuse et est désactivée par défaut.
• Les notes sont désormais renvoyées au client lors de la reprise d’un run.
• Ajout de la prise en charge de la création de préréglages de graphiques Vega personnalisés via l’API. Les utilisateurs peuvent désormais définir et téléverser des spécifications de graphiques personnalisés, puis les réutiliser dans plusieurs runs avec wandb.plot_table().

Modification

• L’appel à Artifact.link() n’instancie plus de run temporaire.
• wandb tente désormais d’utiliser des sockets Unix pour l’IPC au lieu d’écouter sur localhost, ce qui lui permet de fonctionner dans des environnements aux permissions plus restrictives (comme Databricks).
• Api.artifact() affiche désormais un avertissement lors de la récupération d’artifacts depuis des collections migrées du registre de modèles.
• La propriété .length des objets interrogés depuis wandb.Api est désormais obsolète. Utilisez plutôt len(...).

Suppression

• Suppression de l’implémentation Python historique du processus service. L’option legacy-service de wandb.require(), ainsi que les paramètres x_require_legacy_service et x_disable_setproctitle et les variables d’environnement correspondantes, ont été supprimés et déclenchent désormais une erreur s’ils sont utilisés.
• Suppression de l’attribut privé wandb.Run._metadata. Pour redéfinir le nombre de CPU et de GPU détectés automatiquement ainsi que le type de GPU, utilisez les nouveaux paramètres x_stats_{cpu_count,cpu_logical_count,gpu_count,gpu_type}.

Correctif

• Prise en charge des URI CoreWeave de style s3 pour les artifacts de référence.
• Correction d’un bug rare qui rendait Ctrl+C inopérant après la journalisation de grandes quantités de données.
• Les paramètres silent, quiet et show_warnings transmis à une instance Run sont désormais respectés pour les avertissements émis par le processus de service.
• api.Runs n’effectue plus d’appel d’API pour chaque run chargé depuis W&B.
• Analyse correcte du paramètre x_extra_http_headers depuis la variable d’environnement.
• Lorsqu’aucune donnée n’a été chargée, .length appelle le backend W&B pour charger la longueur des objets au lieu de renvoyer None.

Correctif

• wandb.Image() ne fonctionnait plus dans la version 0.20.0 avec des tableaux NumPy contenant des valeurs comprises dans l’intervalle [0, 1]. Ce problème est désormais corrigé.
• wandb.Table : ajout d’un nouveau paramètre de constructeur, log_mode, avec les options "IMMUTABLE" et "MUTABLE". Le mode de journalisation IMMUTABLE (par défaut) correspond au comportement existant, qui ne permet de journaliser un tableau qu’une seule fois. Le mode de journalisation MUTABLE permet de journaliser à nouveau le tableau s’il a été modifié. (@domphan-wandb dans https://github.com/wandb/wandb/pull/9758)
• wandb.Table : ajout d’un nouveau log_mode, "INCREMENTAL", qui journalise de manière incrémentielle les données nouvellement ajoutées au tableau. (@domphan-wandb dans https://github.com/wandb/wandb/pull/9810)

Modifications notables

Ajouts

• Ajout du paramètre merge à Artifact.add_dir pour permettre l’écrasement des fichiers d’artifact ajoutés précédemment.
• Prise en charge de pytorch.tensor pour les paramètres masks et boxes lors de la création d’un objet wandb.Image.
• sync_tensorboard prend désormais en charge la synchronisation des fichiers tfevents stockés dans S3, GCS et Azure.
  • Les chemins GCS utilisent le format gs://bucket/path/to/log/dir et s’appuient sur les identifiants d’authentification par défaut de l’application, configurables avec gcloud auth application-default login
  • Les chemins S3 utilisent le format s3://bucket/path/to/log/dir et s’appuient sur les identifiants d’authentification par défaut définis avec aws configure
  • Les chemins Azure utilisent le format az://account/container/path/to/log/dir et les identifiants d’authentification de az login, mais nécessitent aussi de définir les variables d’environnement AZURE_STORAGE_ACCOUNT et AZURE_STORAGE_KEY. D’autres variables d’environnement sont également prises en charge (voir ici).
• Ajout de la prise en charge de l’initialisation de certains objets Media avec pathlib.Path.
• Nouveau paramètre x_skip_transaction_log permettant d’ignorer le journal des transactions. Remarque : à utiliser avec prudence, car il supprime les garanties de récupérabilité.
• Paramètre normalize pour l’initialisation de wandb.Image, afin de normaliser les valeurs des pixels des images initialisées avec un tableau numpy ou un tenseur pytorch.

Modification

• Diverses API lèvent désormais TypeError au lieu de ValueError ou d’autres erreurs génériques lorsqu’elles reçoivent un argument d’un type incorrect.
• Diverses API Artifacts et Automatisations lèvent désormais CommError au lieu de ValueError en cas d’erreur du serveur, afin de faire remonter le message d’erreur du serveur.
• La méthode wandb.sdk.wandb_run.Run::save exige désormais l’argument glob_str.

Suppression

• Suppression de la possibilité de désactiver le processus service. Le paramètre x_disable_service/_disable_service et la variable d’environnement WANDB_DISABLE_SERVICE/WANDB_X_DISABLE_SERVICE sont obsolètes et lèvent désormais une erreur s’ils sont utilisés.
• Suppression de la possibilité d’utiliser wandb.docker en important uniquement wandb.
  • wandb.docker ne fait pas partie de l’interface publique de wandb et peut faire l’objet de modifications incompatibles. Veuillez ne pas l’utiliser.
• Suppression de l’argument sans effet sync de la fonction wandb.Run::log.
• Suppression de la propriété obsolète wandb.sdk.wandb_run.Run.mode.
• Suppression de la méthode obsolète wandb.sdk.wandb_run.Run::join.

Obsolète

• Le paramètre start_method est obsolète et sans effet ; il est ignoré sans conséquence.
• La propriété Artifact.use_as et le paramètre use_as de run.use_artifact() sont obsolètes, car ils ne sont plus utilisés par W&B Launch.

Correctif

• L’appel de wandb.teardown() dans un processus enfant d’un processus ayant appelé wandb.setup() ne lève plus WandbServiceNotOwnedError.
  • Cette erreur pouvait survenir lors de l’utilisation de W&B Sweeps
• Les runs hors ligne avec une ramification demandée (fork ou rembobinage) se synchronisent désormais correctement.
• L’exception est journalisée sous forme de chaîne lorsqu’une exception est levée dans la méthode wait_until_running de Job.
• wandb.Image initialisé avec des données tensorflow n’est plus normalisé différemment que lorsqu’il est initialisé avec un tableau numpy.
• wandb login n’affiche plus d’avertissement concernant wandb.require("legacy-service").
• La journalisation d’un Table (ou d’autres objets qui créent des artifacts internes) ne lève plus ValueError depuis un run dont l’ID contient des caractères spéciaux.
• wandb.Api initialisé avec base_url respecte désormais l’URL fournie, et non plus la dernière URL de connexion.

Ajouts

• Ajout de la création, de la suppression et de la mise à jour des registres dans le SDK.
• Ajout de la propriété artifact.is_link aux artifacts pour déterminer si un artifact est un artifact lié (comme dans le registre) ou un artifact source.
• artifact.linked_artifacts pour récupérer tous les artifacts liés à un artifact source, et artifact.source_artifact pour récupérer l’artifact source d’un artifact lié.
• run.link_artifact(), artifact.link() et run.link_model() renvoient désormais tous l’artifact lié une fois la liaison effectuée.
• Téléchargement multipart pour les fichiers d’artifact de plus de 2 Go, contrôlable directement avec artifact.download(multipart=True).
• Propriété Project.id pour obtenir l’ID du projet d’un wandb.public.Project.
• Nouvelle API publique pour W&B Automations.
  • Nouveaux sous-modules et classes dans wandb.automations.* pour gérer W&B Automations par programmation.
  • Api.integrations(), Api.slack_integrations(), Api.webhook_integrations() pour récupérer les intégrations Slack ou webhook existantes d’une équipe.
  • Api.create_automation(), Api.automation()/Api.automations(), Api.update_automation(), Api.delete_automation() pour créer, récupérer, modifier et supprimer des automatisations.
• Création et modification d’automatisations déclenchées par des événements RUN_METRIC_CHANGE, c’est-à-dire par des variations des valeurs de métriques d’un run (écarts absolus ou relatifs).
• Possibilité de collecter des métriques de profilage pour les GPU Nvidia à l’aide de DCGM. Pour l’activer, définissez la variable d’environnement WANDB_ENABLE_DCGM_PROFILING sur true. Le service nvidia-dcgm doit être en cours d’exécution sur la machine. L’activation de cette fonctionnalité peut augmenter la consommation de ressources.

Correctifs

• run.log_code définit correctement la valeur code_path de la configuration du run.
• WANDB_CONFIG_DIR est désormais correctement utilisé pour déterminer le chemin du fichier de paramètres système.
• Les noms Artifact et ArtifactCollection invalides (qui empêcheraient leur journalisation) sont désormais refusés : une ValueError est explicitement levée lors d’une tentative d’attribution d’un nom invalide.
• Correction de l’erreur pydantic ConfigError dans les environnements Pydantic v1, causée par l’absence d’appel à .model_rebuild()/.update_forward_refs() sur les types générés comportant des champs ForwardRef.
• wandb.init() ne lève plus d’erreur Permission denied lorsque le répertoire wandb n’est pas accessible en écriture ou en lecture.
• L’appel de file.delete() sur des fichiers obtenus via api.Runs(...) ne lève plus CommError.
  • Bug introduit dans la version 0.19.1

Ajouts

• Avec le nouveau paramètre reinit="create_new", wandb.init() crée un nouveau run même si d’autres runs sont actifs, sans terminer ces derniers (contrairement à reinit="finish_previous"). Ce comportement deviendra à terme la valeur par défaut.
• Ajout de Artifact.history_step, qui renvoie l’étape de run la plus proche à laquelle des métriques d’historique ont été journalisées pour le run source de l’artifact.
• Ajout de l’indicateur data_is_not_path pour ignorer les vérifications de fichier lors de l’initialisation de wandb.Html avec une chaîne qui pointe vers un fichier.

Modifications

• Artifact.download() ne lève plus d’erreur lors de l’utilisation de WANDB_MODE=offline ou en présence d’un run hors ligne.

Suppressions

• Suppression de l’argument -q / --quiet de la commande magique wandb dans IPython / Jupyter ; utilisez plutôt le paramètre de run quiet.

Obsolètes

• Les méthodes wandb.Run suivantes sont obsolètes au profit de propriétés et seront supprimées dans une version ultérieure (@kptkin dans https://github.com/wandb/wandb/pull/8925) :
  • run.project_name() est obsolète au profit de run.project
  • La méthode run.get_url() est obsolète au profit de run.url
  • La méthode run.get_project_url() est obsolète au profit de run.project_url
  • La méthode run.get_sweep_url() est obsolète au profit de run.sweep_url

Correctifs

• Correction d’une ValueError sous Windows lors de l’exécution d’un script W&B depuis un autre lecteur.
• Correction du paramètre base_url qui n’était pas transmis à wandb.login().
• wandb.Html() ne lève plus IsADirectoryError lorsqu’une valeur correspond à un répertoire du système de l’utilisateur.

Ajouts

• Le paramètre reinit peut désormais être défini sur "default".
• Ajout de la prise en charge de la création d’URL de téléchargement de fichiers d’artifacts selon le nouveau schéma d’URL, avec le contexte d’appartenance à la collection d’artifacts.

Modification

• Les valeurs booléennes du paramètre reinit sont obsolètes ; utilisez plutôt “return_previous” et “finish_previous”.
• Le logger « wandb » est désormais configuré avec propagate=False dès l’importation, et non plus au démarrage d’un run. Cela peut modifier les messages reçus par le logger racine dans certains flux de travail.
• Metaflow nécessite désormais le package plum-dispatch.
• Assouplissement de l’exigence de version de pydantic afin de prendre en charge à la fois la v1 et la v2.
• Les types pydantic existants ont été adaptés pour être compatibles avec Pydantic v1.
• wandb.init(dir=...) crée désormais tous les répertoires manquants dans dir si celui-ci possède un répertoire parent accessible en écriture.
• Le serveur permet désormais de récupérer les fichiers d’artifacts en fournissant des informations supplémentaires sur la collection ; l’API des artifacts a été mise à jour pour utiliser ces nouveaux points de terminaison.
• Les méthodes paginées (et les paginateurs sous-jacents) qui acceptent un argument per_page n’acceptent désormais que des valeurs int. Les valeurs per_page par défaut sont définies directement dans les signatures des méthodes, et il n’est plus possible de passer explicitement None.

Correctif

• L’appel de wandb.init() dans un notebook termine bien les runs précédents, comme indiqué dans la documentation.
  • Bug introduit dans la version 0.19.0
• Correction d’une erreur levée lors de la journalisation d’images jpg/jpeg contenant des données de transparence.
• wandb.init(resume_from=...) fonctionne désormais sans qu’il soit nécessaire de spécifier explicitement l’id du run.
• La suppression de fichiers avec l’API publique fonctionne de nouveau.
  • Bug introduit dans la version 0.19.1
• Correction d’un problème empêchant l’affichage des fichiers multimédias dans l’interface utilisateur lors de la journalisation dans un run utilisant un bucket de stockage personnalisé.

Correctif

• Les chemins de fichiers multimédias contenant des caractères spéciaux (?, *, ], [ ou ) ne font plus échouer les téléversements de fichiers dans wandb-core.

Modification

• Le moniteur système échantillonne désormais les métriques toutes les 15 secondes par défaut, contre 10 secondes auparavant.

Ajouts

• API de recherche dans le registre.

Modification

• La contrainte de version de moviepy est désormais >=1.0.0.
• wandb.init() affiche des informations plus détaillées, en particulier lorsqu’il reste bloqué à relancer des requêtes après des erreurs HTTP.

Suppression

• Suppression du paramètre privé x_show_operation_stats.

Correctif

• Correction de la journalisation erronée d’une exception « wandb.Video requires moviepy […] » lors de l’utilisation de moviepy v2.
• wandb.setup() démarre correctement le processus de service interne ; ce comportement avait été involontairement cassé dans la version 0.19.2.
• Correction de l’erreur TypeError: Object of type ... is not JSON serializable lors de l’utilisation de types numériques numpy comme valeurs.

Ajouts

• Prise en charge de l’API Prometheus pour la collecte des métriques GPU Nvidia DCGM.

Modification

• Les compteurs ECC des GPU Nvidia sont passés du mode agrégé au mode volatil.

Correctif

• Correction d’un problème de performances qui ralentissait l’instanciation de wandb.Artifact et, par conséquent, la récupération des artifacts dans diverses méthodes de l’API.
• Certaines erreurs de wandb.Api ont désormais une représentation sous forme de chaîne plus explicite.
• Artifact.add_reference, utilisé avec des URI de fichier pointant vers un répertoire et le paramètre name, ajoutait à tort la valeur de name au chemin des références de fichiers.
• Correction d’un bug qui amenait Artifact.add_reference() avec checksum=False à journaliser de nouvelles versions d’artifacts de référence locaux alors que l’URI de référence n’avait pas changé.

Ajouts

• Ajout de wandb login --base-url {host_url} pour se connecter, en tant qu’alias de wandb login --host {host_url}.

Modification

• Désactivation temporaire de la collecte des statistiques d’utilisation du CPU par cœur.

Correctif

• Correction d’un bug qui amenait le mode offline à effectuer des requêtes réseau lors de la journalisation d’artifacts multimédias. Si vous utilisez une ancienne version du serveur W&B qui ne prend pas en charge le téléversement d’artifacts hors ligne, utilisez le paramètre allow_offline_artifacts=False pour rétablir l’ancien comportement compatible.
• Extension des règles de nettoyage des noms d’artifacts de tableau journalisés afin d’autoriser les traits d’union et les points. Cette mise à jour aligne ces règles sur celles actuellement appliquées aux noms d’artifacts (lettres, chiffres, caractères de soulignement, traits d’union et points autorisés).
• Gestion correcte des paramètres de rembobinage de run fork_from et resume_from.

Correctif

• Correction du nombre d’appareils et des mesures de cycle d’utilisation signalés de manière incorrecte pour les TPU comportant un seul appareil par puce ou plusieurs appareils sur l’hôte, et fiabilisation de l’échantillonnage des métriques TPU.
• Prise en charge des ID d’appareils TPU non consécutifs dans le moniteur système.

Correctif

• Correction d’une régression affectant la mise à jour de wandb.Settings dans wandb.integration.metaflow.

Ajouts

• Prise en charge de l’authentification JWT dans wandb-core.
• Ajout de la prise en charge de la journalisation de graphiques personnalisés imbriqués.

Modification

• L’appel à wandb.init(mode="disabled") ne désactive plus par défaut tous les runs ultérieurs. Utilisez plutôt wandb.setup(settings=wandb.Settings(mode="disabled")), ou définissez explicitement mode="disabled" dans chaque appel à wandb.init().

Correctif

• Le bouton d’arrêt interrompt correctement les runs dont le thread Python principal exécute du code C, est en veille, etc.
• Suppression d’un affichage involontaire lors de l’inspection de wandb.Api().runs().
• Correction du téléversement de gros artifacts avec Azure Blob Storage.
• La commande wandb offline n’ajoute plus de paramètre non pris en charge à wandb.Settings, ce qui résout l’erreur ValidationError.
• Correction d’une erreur lors de la réinitialisation d’un run, causée par l’accès à un attribut supprimé.
• Correction d’un interblocage occasionnel lors de l’utilisation de multiprocessing pour mettre à jour un même run depuis plusieurs processus.
• Prévention des erreurs dues à des bugs dans les anciennes versions de botocore < 1.5.76.
• Correction de diverses vérifications portant sur des valeurs non valides du paramètre anonymous.

Suppression

• Le paramètre reset de la fonction wandb.wandb_sdk.wandb_setup._setup() a été supprimé. Notez qu’il s’agit d’une fonction privée, même si elle semble être utilisée en dehors du dépôt. Utilisez wandb.teardown() au lieu de _setup(reset=True).
• Dans le module privé wandb.wandb_sdk.wandb_setup, les symboles logger et _set_logger ont été supprimés.

Sécurité

• Mise à jour de github.com/go-git/go-git vers la version 5.13.0 pour corriger la CVE-2025-21613.
• Mise à jour de golang.org/x/net vers la version 0.33.0 pour corriger la CVE-2024-45338.

Correctifs

• Correction d’un bogue qui provoquait une exception lors de wandb.init() lorsque WANDB__SERVICE_WAIT était défini.

Modifications

• run.finish() affiche des informations plus détaillées dans le terminal et dans les notebooks Jupyter.
• Amélioration du message d’erreur en cas d’échec des appels à tensorboard.patch() : il indique désormais la possibilité d’appeler d’abord tensorboard.unpatch().
• Ajout de projectId à la mutation deleteFiles si le serveur le prend en charge.

Sécurité

• Mise à jour de golang.org/x/crypto vers la version 0.31.0 afin de corriger la CVE-2024-45337.

Modifications notables

Modifications

• Par défaut, aucun W&B Job n’est désormais créé.
• Ajout de pydantic>=2.6,<33 comme dépendance (@dmitryduev dans https://github.com/wandb/wandb/pull/8649 & estellazx. dans https://github.com/wandb/wandb/pull/8905)

Suppressions

• Suppression de la méthode wandb.Run.plot_table. La fonctionnalité reste disponible via wandb.plot_table, qui est désormais la méthode recommandée pour l’utiliser.
• Abandon de la prise en charge de Python 3.7.

Correctifs

• Correction des rapports ultralytics lorsqu’un lot de validation ne contient aucun exemple positif.
• Correction de l’affichage de débogage de l’algorithme d’arrêt hyperband, qui affichait un caractère par ligne.
• Ajout de l’argument manquant log_params lors de l’appel de la fonction wandb_callback de lightgbm.

Ajouts

• Ajout de create_and_run_agent à __all__ dans wandb/sdk/launch/__init__.py afin de l’exposer en tant qu’API publique.

Modifications

• Lors de la synchronisation, les clés des tableaux journalisés en mode hors ligne pointent désormais vers les chemins d’artifact. Pour rétablir l’ancien comportement, utilisez le paramètre allow_offline_artifacts = False.

Obsolescences

• L’argument quiet de wandb.run.finish() est obsolète ; utilisez plutôt wandb.Settings(quiet=...).

Correctifs

• Correction de api.artifact() afin de transmettre correctement l’argument enable_tracking à la méthode Artifact._from_name().

Ajouts

• Ajout d’un paramètre booléen overwrite à Artifact.add()/Artifact.add_file() pour permettre l’écrasement de fichiers d’artifact déjà ajoutés.

Correctifs

• Ajout des annotations de type manquantes du module wandb.plot dans le stub du package.
• Correction de la limitation à max_objects des téléversements d’artifacts de référence Azure.
• Correction du téléchargement des artifacts de référence Azure avec skip_cache=True.
• Correction des téléversements multipart pour les fichiers dont les en-têtes ne définissent aucun type de contenu.
• Correction de l’échec de synchronisation de tensorboard lors de la journalisation de lots d’images.
• Correction du comportement de mode='x'/mode='w' dans Artifact.new_file(), désormais conforme aux modes de fichier intégrés de Python.
• Le paramètre distribution n’est plus ignoré lors de la configuration des paramètres d’un sweep depuis le SDK.

Modifications

• Ajout d’une méthode interne, api._artifact(), pour récupérer les artifacts sans créer d’événements d’utilisation lorsqu’elle n’est pas appelée par un utilisateur externe.
• Le mode par défaut de Artifact.new_file() passe de 'w' à 'x' afin de refléter fidèlement le comportement par défaut existant.

Correctifs

• Importation de Literal depuis typing_extensions sous Python 3.7 (régression introduite dans la 0.18.4).

Ajouts

• Suivi de métriques détaillées pour les systèmes Apple ARM, notamment l’utilisation du GPU, de l’eCPU et du pCPU, la consommation électrique et la température, ainsi que l’utilisation de la mémoire et du swap.
• Les utilisateurs peuvent désormais lier des artifacts du registre sans saisir le nom de l’entity de l’organisation.
• Ajout d’un message d’avertissement indiquant que l’argument fps sera ignoré lors de la création d’un objet wandb.Video à partir d’une chaîne de chemin de fichier ou d’un objet bytes.
• Mise à jour des docstrings des méthodes logged_artifacts et used_artifacts de la classe Run.
• Le paramètre _show_operation_stats permet de prévisualiser une expérience utilisateur améliorée pour run.finish().

Correctifs

• Journalisation de la consommation électrique sur les GPU de la série AMD MI300X.
• Correction d’un problème de typage de wandb.Api.
• Les objets artifact sont désormais entièrement mis à jour lors de Artifact.save().

Modifications

• Passage de la version minimale de sentry-sdk à 2.0.0 afin de résoudre des avertissements d’obsolescence.

Ajouts

• Ajout de la possibilité de surveiller les métriques d’utilisation des appareils Cloud TPU de Google.

Correctifs

• Capture des statistiques des GPU Nvidia sous Windows.
• Correction d’une régression introduite dans la v0.18.2 qui affectait la capture des noms des GPU Nvidia.
• run.log_artifact() ne bloque plus les autres téléversements de données jusqu’à la fin du téléversement de l’artifact.
• Correction de la dépendance multimédia pour rdkit, qui passe de rdkit-pypi à rdkit.
• L’enregistrement d’un artifact contenant de nombreux fichiers volumineux n’épuise plus les threads du système d’exploitation.

Modifications

• Après artifact = run.log_artifact(), vous devez appeler artifact.wait() avant toute opération qui nécessite que l’artifact ait été téléversé. Auparavant, cela n’était pas toujours nécessaire, car run.log_artifact() bloquait les autres opérations sur le run.

Ajouts

• Ajout de la méthode upsert_run_queue à wandb.Api.
• Ajout du paramètre tags à wandb.Api.artifacts() pour filtrer les artifacts par tag.

Correctifs

• Mise à jour de la signature et de la docstring de wandb.api.public.runs.Run.log_artifact() pour prendre en charge les tags d’artifact, comme le font les instances Run renvoyées par wandb.init().
• Ajout d’une docstring pour wandb.watch() afin de prendre en charge l’autocomplétion.
• Correction de la correspondance glob dans define metric pour les clés journalisées contenant /.
• Prise en charge de la syntaxe a\.b dans run.define_metric() pour faire référence à un nom de métrique contenant des points.
  • REMARQUE : non corrigé si vous utilisez wandb.require("legacy-service")
• Correction de l’erreur de format d’image inconnu lors du téléversement d’un gif via tensorboard.
• Correction de l’erreur OSError lors de l’appel à Artifact.add_file() avec des chemins de fichiers sur des systèmes de fichiers montés.
• Rétablissement de la compatibilité avec les versions de macOS <== 10.15 pour wandb-core.

Correctifs

• Tous les utilisateurs peuvent désormais lire les fichiers de cache lorsque core est activé.
• Les scalaires infinis journalisés dans TensorBoard sont désormais correctement téléversés au lieu d’être ignorés.
• WANDB_ERROR_REPORTING=false est désormais correctement respecté. Cela corrige une régression introduite dans la 0.18.0.

Modifications

• Suppression de la journalisation sentry pour sendLinkArtifact.
• Run.log_code capture désormais requirements.txt par défaut.

Modifications notables

Ajouts

• Ajout de la prise en charge des tags d’artifact, via Artifact.tags et Run.log_artifact().

Correctifs

• Détection du nom du notebook dans le serveur Jupyter intégré de VS Code.

Modifications

• Le nouveau backend « core », auparavant activé avec wandb.require(“core”), est désormais utilisé par défaut. Pour revenir au comportement hérité, ajoutez wandb.require("legacy-service") au début de votre script. Remarque : dans une future version mineure, l’option permettant de désactiver ce nouveau comportement sera supprimée.

Modifications

• L’intervalle d’échantillonnage par défaut des métriques système passe à 10 secondes sans moyenne, des intervalles personnalisés restant possibles via wandb.init(settings=wandb.Settings(_stats_sampling_interval=...)).

Obsolescences

• define_metric(summary='best', goal=...) est obsolète et sera bientôt supprimé ; utilisez plutôt define_metric(summary='min') ou define_metric(summary='min').

Ajouts

• Capture de la fréquence d’horloge (MHz) des SM (Streaming Multiprocessor), de la mémoire et du processeur graphique, du nombre d’erreurs corrigées et non corrigées, de la vitesse du ventilateur (%) et de l’utilisation de l’encodeur pour les GPU Nvidia avec core.
• Possibilité d’itérer sur wandb.Config comme sur un dictionnaire.
• Les courbes PR, les images et les histogrammes sont pris en charge lors de l’utilisation de TensorBoard avec core activé.
• Ajout de wandb.require("legacy-service"), pendant de wandb.require("core") permettant de désactiver le nouveau backend.

Correctifs

• Le processus wandb-core ne reste plus actif si l’utilisateur appuie deux fois sur Ctrl+C.
• Correction des avertissements d’obsolescence liés à NumPy >= 2.1 par la suppression de l’argument newshape de numpy.reshape.
• Les entrées du manifeste d’artifact de référence GCS correspondant à des dossiers ne sont plus téléversées ni téléchargées.

Obsolescences

• La possibilité de désactiver le processus de service (WANDB__DISABLE_SERVICE) est obsolète et sera supprimée dans la prochaine version mineure.

Correctifs

• Les métriques des GPU Nvidia sont bien capturées avec core, même si libnvidia-ml.so n’est pas disponible.
• define_metric("x", step_metric="x") est autorisé avec core.
• Les fichiers vides sont correctement téléversés avec core.
• Correction d’un panic « send on closed channel » occasionnel à la fin d’un run avec core.

Ajouts

• Possibilité de spécifier des schémas d’entrée de job lors de l’appel à manage_config_file ou manage_wandb_config afin d’offrir une interface plus agréable au lancement du job.
• Utilisation du système de fichiers plutôt que de messages protobuf pour transmettre au processus core les manifestes comportant plus de 100 000 entrées.
• Ajout du constructeur box3d pour Box3D.

Modifications

• run.define_metric() lève une erreur lorsque des arguments superflus lui sont transmis.
• En mode désactivé, la classe wandb.sdk.wandb_run.Run est utilisée à la place de wandb.sdk.wandb_run.RunDisabled, qui a été supprimée.
• Lorsque WANDB_MODE = offline, l’appel à artifact.download() lève désormais une erreur au lieu de se bloquer.

Correctifs

• Gestion correcte des stubs de répertoire lors de la journalisation d’un artifact externe dans un compte de stockage Azure dont l’espace de noms hiérarchique est activé.
• Correction de la docstring de api.runs() concernant l’ordre de tri par défaut, oubliée dans https://github.com/wandb/wandb/pull/7675.

Ajouts

• Avec wandb-core, prise en charge des téléversements multipart vers S3.

Modifications

• run.finish() peut lever une exception dans des cas où il appelait auparavant os._exit().
• run.link_artifact() peut désormais faire remonter les erreurs du serveur.

Correctifs

• Prise en charge des path_prefix qui ne correspondent pas à des noms de répertoires lors du téléchargement d’artifacts.
• Correction de la création ou de la mise à jour d’un artifact avec l’option incremental=True.
• Utilisation des macros resource_arg renseignées lors de la soumission de jobs W&B Launch vers AmazonSageMaker.

Ajouts

• Prise en charge des variables de modèle de file d’attente dans les jobs du sweep scheduler de Launch.

Correctifs

• Utilisation de sys.exit() au lieu de os._exit() lorsqu’un sous-processus interne se termine avec un code non nul.
• Correction d’une race condition occasionnelle lors de l’utilisation de core, susceptible d’affecter les journaux des runs.
• Correction d’une OSError sur Artifact.download(skip_cache=True) en présence de systèmes de fichiers différents.

Correctifs

• Le fichier netrc est désormais correctement nommé _netrc sous Windows.
• Lorsque core est activé, les barres tqdm imbriquées s’affichent correctement dans l’onglet Logs.
• Correction de la regex ECR du registre W&B Launch qui scindait le tag au niveau des barres obliques et des points.

Ajouts

• Ajout de runs antérieurs lors de la création d’un sweep depuis la CLI.

Correctifs

• Correction de problèmes de prise en charge de numpy>=2.
• Correction de l’erreur « UnicodeDecodeError: ‘charmap’ » à l’ouverture de fichiers HTML sous Windows, grâce à la spécification de l’encodage UTF-8.
• Artifact.delete() appliqué à des artifacts liés supprime désormais uniquement le lien, et non l’artifact source.
• Les runs de sweep n’apparaissent plus comme repris alors qu’ils ne le sont pas, par @TimH98 https://github.com/wandb/wandb/pull/7684.

Modifications

• Mise à niveau de github.com/vektah/gqlparser/v2 de la version 2.5.11 à la version 2.5.16.

Ajouts

• Ajout de api.runs().histories() pour récupérer l’historique des métriques des runs qui remplissent des conditions spécifiées.
• Affichage d’un avertissement lorsque la planification d’un pod Kubernetes échoue.
• Ajout de ArtifactCollection.save() pour permettre d’enregistrer les modifications.
• Ajout de la possibilité d’écraser l’historique de runs précédents à partir d’une étape quelconque et de reprendre la journalisation à partir de cette étape.
• Ajout d’une nouvelle API Workspace pour modifier les workspaces W&B par programmation.
• Ajout de Artifact.unlink() pour permettre de dissocier les artifacts par programmation.
• Ajout d’une prise en charge de base de TensorBoard lors de l’exécution avec wandb.require("core").
  • L’onglet TensorBoard de W&B fonctionne.
  • Les graphiques s’affichent dans W&B, parfois mieux que lors d’une exécution sans core.
  • Tous les types de données ne sont pas encore pris en charge. Les données non prises en charge ne sont pas affichées dans les graphiques.

Correctifs

• Correction du comportement de define_metric pour plusieurs métriques en mode shared.
• Transmission correcte du nom du projet à l’API interne depuis le run lors de l’appel à run.use_artifact().
• Téléversement correct des fichiers journaux de la sortie console lors de la reprise de runs pour lesquels le paramètre console_multipart est activé, par @kptkin dans https://github.com/wandb/wandb/pull/7694 et @dmitryduev dans https://github.com/wandb/wandb/pull/7697.
• Dans les configurations de sweep, les chaînes non octales commençant par des zéros sont désormais interprétées comme des chaînes et non comme des entiers, par @KyleGoyette https://github.com/wandb/wandb/pull/7649.
• Prise en charge du format d’URI des dépôts Azure dans Launch @KyleGoyette https://github.com/wandb/wandb/pull/7664.
• Correction de l’analyse des chemins pour les artifacts dont les alias contiennent des barres obliques.
• Ajout des docstrings manquantes pour toutes les méthodes publiques de la classe Api.
• Ajout correct de l’alias latest aux jobs créés par le générateur de jobs @KyleGoyette https://github.com/wandb/wandb/pull/7727.

Modifications

• Option permettant de remplacer le schéma de nommage des journaux de sortie console output.log par logs/YYYYMMDD_HHmmss.ms_output.log.
• unsafe=True est désormais requis dans les appels à use_model susceptibles de charger et de désérialiser des fichiers pickle non sûrs, par @anandwandb https://github.com/wandb/wandb/pull/7663.
• Le tri dans api.runs() se fait désormais par ordre croissant afin d’éviter les réponses en double, par @thanos-wandb https://github.com/wandb/wandb/pull/7675.
• Suppression des erreurs d’expiration des URL signées lors du téléversement de fichiers d’artifacts dans core.

Obsolète

• ArtifactCollection.change_type() est obsolète au profit de ArtifactCollection.save().

Modifications notables

Ajouts

• Le package wandb inclut désormais le binaire wandb-core.
  • wandb-core est un nouveau backend amélioré pour le SDK W&B, axé sur les performances, la polyvalence et la robustesse.
  • Son activation est pour l’instant facultative. Pour commencer à utiliser le nouveau backend, ajoutez wandb.require("core") à votre script après l’import de wandb.
• wandb-core prend désormais en charge la mise en cache des fichiers d’artifacts, par @moredatarequired dans https://github.com/wandb/wandb/pull/7364 et https://github.com/wandb/wandb/pull/7366.
• Ajout des méthodes artifact_exists() et artifact_collection_exists() à Api pour vérifier l’existence d’un artifact ou d’une collection.
• wandb launch -u <git-uri | local-path> crée et lance un job à partir du code source indiqué.

Correctifs

• Correction d’un plantage lors de l’appel à run.summary pour les runs terminés.
• Les erreurs de téléversement de fichiers sont désormais correctement signalées lors de l’utilisation de wandb-core.
• Mise en place d’une vérification plus stricte de la disponibilité des GPU AMD.
• Correction de run.save() sous Windows.
• Affichage d’un avertissement au lieu d’un échec lors de l’utilisation de registres autres qu’ECR et GAR avec le générateur Kaniko.
• Correction de la signature de type de wandb.init() incluant None.

Modifications

• Pour utiliser wandb-core, il faut désormais l’activer explicitement avec l’indicateur requis (wandb.require("core")) ; auparavant, il était pris en compte automatiquement.
• Utilisation des ETags au lieu des hachages MD5 pour les artifacts de référence GCS.

Suppressions

• Suppression des fonctions obsolètes wandb.plots.* et des intégrations tierces de premier niveau wandb.[catboost,fastai,keras,lightgbm,sacred,xgboost]. Utilisez wandb.plot au lieu de wandb.plots et wandb.integration.[catboost,fastai,keras,lightgbm,sacred,xgboost] au lieu de wandb.[catboost,fastai,keras,lightgbm,sacred,xgboost].
• Suppression de l’extra [async] et du paramètre _async_upload_concurrency_limit.
• Suppression de paramètres non documentés : _except_exit et problem.

Ajouts

• Ajout de la possibilité de remplacer les paramètres du générateur kaniko dans la configuration de l’agent.
• Ajout, dans le pied de page, d’un lien vers le workspace du projet d’un run.
• Ajout de la possibilité de remplacer le délai de grâce des runs arrêtés dans la configuration de l’agent.
• Ajout d’un paramètre (_disable_update_check) permettant de désactiver les vérifications de version lors de l’initialisation.
• WandbLogger.sync dans l’intégration OpenAI Fine-Tuning dispose d’un nouvel argument booléen log_datasets permettant de désactiver la journalisation automatique des datasets dans Artifacts.
• Réduction de la fréquence d’affichage par défaut du statut de l’agent Launch. Ajout de contrôles de verbosité permettant d’augmenter la fréquence d’affichage du statut et d’afficher des informations de débogage sur stdout.

Modifications

• L’option de politique de put() dans la CLI des artifacts est désormais limitée aux choix [“mutable”, “immutable”].
• Mise à jour des méthodes de l’API publique des artifacts pour gérer le champ Project nullable du type ArtifactSequence/ArtifactCollection, suite aux modifications du serveur gorilla.

Correctifs

• Correction de run.save() qui ne fonctionnait pas avec les fichiers situés dans run.dir, régression introduite dans la version précédente.
• Correction d’un panic rare lors du téléversement d’artifacts volumineux.
• Correction de wandb.login() qui empêchait l’association des runs à la file d’attente Launch.
• Correction de l’échec silencieux du téléchargement de l’artifact de job, qui provoquait le plantage du run lors de l’utilisation de W&B Launch, par @KyleGoyette https://github.com/wandb/wandb/pull/7285.
• Correction de la gestion de l’enregistrement des fichiers d’entraînement dans Artifacts au sein de l’intégration OpenAI Fine-Tuning.

Ajouts

• Ajout d’une fonctionnalité permettant de déplacer (au lieu de copier) les fichiers de staging vers le cache lors du téléversement de fichiers d’artifacts modifiables, lorsque la mise en cache est activée.
• Ajout de la prise en charge de la désactivation de la mise en cache des fichiers dans le système de fichiers local lors du téléversement de fichiers vers des artifacts.
• Ajout de la prise en charge de la désactivation du staging des fichiers d’artifacts lors du téléversement, via la sélection d’une politique de stockage.
• Prise en charge préliminaire du fork d’un run avec wandb.init(fork_from=...).
• run.save() accepte les valeurs pathlib.Path.

Modification

• Le lien du run affiché pointe désormais explicitement vers le workspace.

Correctif

• En cas de problèmes temporaires du serveur lors de la création du secret Kubernetes contenant la clé API wandb, jusqu’à 5 nouvelles tentatives sont désormais effectuées.

Suppression

• Suppression des liens vers les jobs lors de l’affichage des informations du run dans le terminal.

Ajouts

• Ajout de la possibilité de modifier les types de collections d’artifacts.
• Ajout de la prise en charge de l’installation des dépendances depuis pyproject.toml.
• Prise en charge des builds kaniko avec un PVC et une configuration docker fournis par l’utilisateur.
• Ajout de la possibilité d’importer des runs entre instances W&B.

Modification

• Wandb-core limite le débit des requêtes envoyées au backend et respecte les en-têtes RateLimit-*. par @timoffex dans https://github.com/wandb/wandb/pull/7065

Correctif

• Correction de la transmission des variables de modèle dans le scheduler des sweeps sur Launch.
• Liaison de l’artifact de job à un run afin de pouvoir le spécifier comme entrée.
• Correction du point d’entrée sagemaker pour qu’il utilise le point d’entrée fourni.
• Analyse correcte des en-têtes de téléversement.
• Propagation correcte des erreurs du serveur.
• Accélération du téléversement de fichiers grâce au parallélisme.
• Les données git ne sont plus envoyées si elles ne sont pas renseignées.
• Correction de la reprise de la journalisation de la console afin d’éviter l’écrasement.
• Suppression de la validation du nom d’hôte lors de l’utilisation de —host avec wandb login.
• Les visualisations passées ne sont plus supprimées lors de la reprise d’un run.
• Aucune nouvelle tentative n’est plus effectuée en cas de code de statut de conflit.
• Correction de la fusion de la configuration des visualisations pour les runs repris dans wandb-core.
• Remplacement du module json de la bibliothèque standard par celui de segmentio.
• Suppression de stderr comme destination d’écriture des journaux.
• Désactivation des étapes négatives dès l’initialisation.
• Correction du chargement des rapports avec pydantic26.
• Annulation de « make upload request async to support progress reporting (#6497) ».
• Correction de la spécification du point d’entrée lors de l’utilisation d’un Dockerfile.wandb.
• Correction du stream qui libérait trop tôt le handle de la sonde.
• Tentative systématique de récupération de la dernière image pour le conteneur local.

Améliorations

• Génération des informations de type de données dans core.
• Ajout de la prise en charge de Launch.
• Ajout d’une option permettant de contrôler le nombre de runs groupés échantillonnés dans les rapports.
• Ajout d’un mode partagé permettant à plusieurs processus d’écriture indépendants d’écrire dans le même run.
• Réduction de la latence de téléchargement des artifacts grâce à une copie en cache facultative et à des threads.
• Ajout du téléchargement partiel de fichiers, via un préfixe de répertoire.
• Mise à jour de l’intégration Diffusers.
• Mise à jour de l’intégration Ultralytics.
• Ajout du Logger Fabric de Pytorch Lightning.
• Mise à jour des packages Go.

Correctifs

• Suppression des champs project et runner de la configuration de l’agent.
• Les jobs k8s supprimés sont désormais reconnus comme ayant échoué.
• Les champs supplémentaires du bloc environment déclenchent désormais un avertissement plutôt qu’une erreur.
• Correction d’un bug de redéfinition de l’entity où la variable d’environnement était prioritaire sur les kwargs.
• Le runner de conteneur local n’ignore plus les arguments de redéfinition.
• Fusion de la configuration avec la configuration de sweep/Launch.
• Correction de la logique de nouvelle tentative dans wandb-core et dans le conftest de system_tests.
• Utilisation de verrous en lecture/écriture dans la gestion des ressources du moniteur système.
• Le contexte de build est défini sur le répertoire du point d’entrée s’il contient Dockerfile.wandb.
• Sécurité (launch) : montage de la clé API wandb dans les pods de job Launch à partir d’un secret k8s.
• wandb job create ne recherche plus requirements.txt si Dockerfile.wandb se trouve à côté du point d’entrée.
• Correction de _parse_path lorsque seul l’id est transmis à wandb.Api().run().
• Mise à jour de video.py : correction d’un bug lié aux fps.
• Nettoyage des dossiers temporaires.
• Correction des chemins d’artifact longs sous Windows.
• Mise à jour de l’API Report pour la rendre compatible avec pydantic2.6.
• Récupération de tous les commits pour permettre l’extraction par SHA.
• Les exceptions ne sont plus masquées dans pyagent.
• Suivi de la progression du téléversement des fichiers d’artifact dans nexus.
• Prudence accrue du moniteur système lorsque rocm-smi est installé sur un système sans GPU AMD.
• Correction d’une coquille dans cli.py.
• Suppression de deadsnakes de l’étape de build de l’accélérateur.

Améliorations

• Refactorisation de la logique de stockage et ajout d’un processus d’écriture pour le stockage.
• Ajout de la surveillance des GPU AMD.
• Ajout du téléversement du fichier journal de la console.
• Ajout d’un champ d’URI de registre aux générateurs.
• Ajout de la fonctionnalité wandb beta sync pour téléverser des runs vers W&B.
• La CLI prend en charge les paramètres de file d’attente autorisés.
• Ajout de la prise en charge de requirements et de patch.diff.
• Capture des variables d’environnement liées à SLURM dans les métadonnées.
• Option —priority de la commande wandb launch pour spécifier la priorité lors de la mise en file d’attente des jobs.
• Ajout d’une fonctionnalité de vérification à wandb login.
• Les sweeps sur Launch respectent la priorité de job sélectionnée pour les runs de sweep.
• Lancement de l’opération SDKrab.
• La requête de téléversement est désormais asynchrone pour permettre le suivi de la progression.
• Ajout d’un observateur du répertoire de journaux TensorBoard.
• Téléversement des fichiers wandb-summary.json et config.yaml.

Correctifs

• Mise à jour du message d’erreur et suppression d’éléments superflus.
• Résolution de problèmes liés à l’envoi de fichiers.
• Ajout d’une gigue à la stratégie de temporisation des clients de nouvelle tentative.
• Le téléchargement d’un fichier n’est ignoré que si le condensé correspond.
• Correction de la reprise et ajout de tests.
• Capture des erreurs lors de la création d’un job k8s à partir d’un fichier YAML.
• Récupération de l’entity par défaut avant la vérification des variables de modèle.
• Suppression de la création de run pour les téléchargements d’artifacts si core n’est pas utilisé.
• Récupération de l’ETag pour ObjectVersion au lieu d’Object pour les buckets versionnés.
• Annulation de #6759 et lecture de l’ETag de la version d’objet sur place.
• Rétablissement du nombre de fichiers téléversés.
• Ajout de l’envoi d’une requête d’annulation à l’expéditeur.
• Vérification des erreurs dans la surveillance de la mémoire.
• Ajout de l’option job_type dans la CLI pour permettre de redéfinir job_type.
• Prise en charge de la refactorisation de l’import des utilitaires ultralytics.
• Téléchargement des artifacts avec wandb-core sans run actif.
• Correction d’une erreur lors de la journalisation d’un nuage de points matplotlib si la version minimale de la bibliothèque plotly n’est pas installée.
• Possibilité de redéfinir l’emplacement par défaut du fichier .netrc avec la variable d’environnement NETRC.

Améliorations

• Suppression du téléchargement récursif.
• Ajout d’un anti-rebond (debounce) pour la synthèse dans le handler.
• Correction d’un bogue dans l’import d’ultralytics et l’épinglage de version.
• Prise en charge des variables de modèle lors de la mise en file d’attente de runs Launch.
• Ajout de l’option —skip-console à la commande CLI de synchronisation hors ligne.
• Ajout d’un mécanisme de base de gestion des versions GraphQL.
• Ajout de la surveillance des statistiques des GPU Apple M*.
• Ajout d’un utilitaire pour charger wandb.Config à partir des variables d’environnement.
• Portage du WandbLogger OpenAI vers openai-python v1.0.
• Correction de la vérification de version pour le WandbLogger OpenAI.
• Journalisation automatique pour Diffusers.
• Ajout d’un paramètre aux images pour spécifier le type de fichier (jpg, png, bmp, gif).

Correctifs

• La synchronisation hors ligne fonctionne désormais correctement.
• La vérification de l’existence d’un run ne dépend plus du téléversement de fichiers dans le run.
• La vérification de l’URI de stockage GCP échouait en raison d’un encapsulage asynchrone incorrect.
• La mise à jour de la synthèse avec des dicts imbriqués ne génère plus d’erreur.
• Ajout d’un mode de priorisation à la création de RunQueue.
• Création d’un lien symbolique vers les journaux du serveur dans le dossier des runs.
• Problème de valeur unique dans wandb/wandb_torch.py::log_tensor_stats.
• Confusion entre tmin et tmax dans wandb/wandb_torch.py::log_tensor_stats.
• Correction mineure pour les cas sans serveur.
• Renforcement de la robustesse des anciens paramètres.
• Gestion des tags lors de la reprise d’un run.

Améliorations

• Ajout de la prise en charge des configurations imbriquées.
• Finalisation de l’enregistreur d’artifacts.
• Ajout du nombre de fichiers synchronisés dans le pied de page.
• Implémentation d’un observateur de répertoires et des fonctionnalités associées.
• Exécution de l’agent dans une boucle d’événements.
• Ajout d’un historique échantillonné.
• Prototype d’API de modèles.
• Enregistrement asynchrone des agents virtuels du planificateur de sweeps.
• Les téléversements de fichiers fonctionnent désormais en local.
• Les utilisateurs peuvent journaliser des tables de graphiques personnalisés dans une autre section.
• Généralisation de l’uploader en filemanager pour permettre les téléchargements.
• Abandon de la prise en charge de Python 3.6.
• Suppression des fichiers de staging dans Nexus.
• Les téléchargements d’artifacts utilisent désormais le cœur Nexus du SDK.
• Ajout de la progression du téléversement des fichiers ; le callback de fin devient une liste de callbacks.
• Ajout du label wandb.ai/run-id aux jobs.

Correctifs

• La totalité de run.config est désormais capturée dans SageMaker.
• Amélioration de la gestion des erreurs FileNotFoundError de gitlib.
• Augmentation de la taille maximale des messages et gestion des erreurs.
• L’agent répartit mieux la charge entre plusieurs files d’attente.
• Suppression de la vérification de l’activation de la gestion des versions dans le handler de références GCS.
• Ajout de google-cloud-aiplatform au shard launch.
• Ajout de use_artifact en tant que messages transmis directement.
• Ajustement des variables d’environnement Vertex.
• Mise à jour des autorisations des fichiers du cache d’artifacts pour NamedTemporaryFile.
• Correction de plusieurs problèmes.
• Le format doit être spécifié lors de l’enregistrement d’une figure mlp dans un tampon et de sa lecture avec PIL.
• Envoi de content-length et vérification du code de statut de la réponse dans l’uploader.
• Correction de la logique des étapes lors de la reprise de runs sans métriques journalisées.
• Hook_handle était défini sur une liste au lieu d’un dict lors du unhook.
• Vérification des identifiants d’authentification GCP avant la création d’un job Vertex.
• Ajout de l’option load à docker buildx.
• Correction de régressions de performances dans les téléchargements d’artifacts et de l’emplacement de téléchargement des fichiers.
• Ajout d’un avertissement lorsque log_code ne trouve aucun fichier.
• Ajustement des hooks IPython pour la v8.17.

Améliorations

• Implémentation d’un mécanisme d’anti-rebond (debounce) pour la configuration.
• Correction de l’inversion des canaux dans la tâche de classification ultralytics.
• Implémentation de l’interface C++ alpha de Nexus.
• Exposition des métriques système dans l’objet run (PoC).
• Épinglage de la prise en charge d’ultralytics à la version v8.0.186.

Correctifs

• Récupération des journaux des pods k8s en échec.
• Possibilité d’ajouter un bucket S3 en tant qu’artifact de référence.
• Correction d’une condition de concurrence lors du nettoyage du thread de l’agent.
• Le run et ses artifacts d’entrée/sortie ne sont plus supposés appartenir au même projet.
• Correction de wandb.Api().run(run_name).log_artifact(artifact).
• ValueError avec une valeur None dans un sweep.
• Correction d’une coquille dans le handler S3.
• Correction de l’ordre des arguments pour le nouvel argument target_fraction.
• Correction d’une condition de concurrence potentielle dans le debouncer de configuration.
• Correction du mappage des types GraphQL.
• Correction de la limite de concurrence dans l’uploader.

Améliorations

• Ajout de la prise en charge de l’enregistrement du code en mode script.
• Ajout de la prise en charge de policy=end dans wandb.save().
• Ajout des informations système aux métadonnées.
• Ajout des informations système des GPU NVIDIA aux métadonnées.
• Possibilité de supprimer des files d’attente de run avec l’API publique.
• Ajout de la prise en charge d’un proxy personnalisé pour le trafic HTTP(S) de wandb.

Correctifs

• Correction du logger lors de la journalisation d’une exception filestream.
• Utilisation de l’API watch pour surveiller les CRD lancées.
• Interdiction de mettre en file d’attente des images Docker sans projet cible.
• Ajout de l’import Twitter manquant pour les utilisateurs de l’API.
• Récupération des versionIDs S3 à partir des références de répertoire.
• Les flux watch se rétablissent désormais après une réinitialisation de la connexion.
• Utilisation de json.loads(…, strict=False) pour ignorer l’UTF-8 invalide et les caractères de contrôle dans api.Run.load.
• Identification correcte de Colab comme environnement de type Jupyter dans les paramètres.
• Amélioration de la gestion de la mémoire lors des mises à jour de la synthèse.
• Ajout d’une variable d’environnement pour configurer la taille de lot des URL de téléchargement.
• Les rqis passent en échec si aucun run n’est créé.

Nettoyage

• Mise à jour de README.md.

Améliorations

• Ajout de la prise en charge asynchrone à l’API Autologger et activation pour OpenAI.
• Ajout de la prise en charge officielle de Python 3.11 et abandon de la prise en charge de Python 3.6.
• Implémentation de la journalisation réseau et d’un délai d’expiration pour le file pusher à des fins de débogage.
• Définition d’une durée de vie (TTL, time to live) pour les versions d’artifact.
• Ajout de la prise en charge de define metric.
• Inclusion de la version de l’agent lors de la création d’un agent Launch.
• Les jobs git sans run peuvent utiliser le fichier requirements.txt des répertoires parents.
• Récupération de la collection parente à partir d’un Artifact.
• Amélioration des téléversements de fichiers.
• Ajout d’une option d’ID de run à la méthode put des artifacts pour journaliser des artifacts dans des runs existants.
• Ajout d’une propriété metadata à l’objet Run.
• Prise en charge de la définition d’un Dockerfile personnalisé dans les redéfinitions Launch.
• Ajout d’une ressource GPU Nvidia au moniteur système.
• Possibilité de supprimer des collections d’artifacts depuis le SDK.
• Ajout d’un paramètre CLI dockerfile et utilisation par défaut de Dockerfile.wandb s’il est présent.
• Extension du nettoyage du cache afin de pouvoir spécifier une fraction cible.
• Ajout d’un repr évaluable à ArtifactManifestEntry.
• Activation de la compilation de wheels basée sur Docker pour nexus.
• Ajout d’une ressource GPU Nvidia au moniteur système.
• Vidage du cache lors de l’ajout pour éviter tout débordement.
• Capture de l’utilisation des E/S disque dans les métriques système.
• Ajout de compteurs d’E/S disque aux métriques de surveillance.
• Chemins de surveillance de l’utilisation du disque désormais configurables.
• Utilisation de WANDB_SWEEP_ID pour inclure un run dans un sweep existant.
• Gestion des appels LinkArtifact adressés à Nexus Core.
• Correction de la logique de nouvelle tentative des clients HTTP et possibilité de personnalisation par l’utilisateur.
• Prise en charge d’en-têtes définis par l’utilisateur dans le transport du client gql.
• Prise en charge des types set dans wandb.Config.
• Visualisation des images avec superposition de boîtes englobantes pour ultralytics.
• Ajout d’un utilitaire d’échantillonnage à décroissance exponentielle pour line_plot.
• Affichage systématique de la trace d’appels dans le gestionnaire de contexte wandb.init().
• Ajout d’un paramètre permettant de désactiver la capture automatique des informations machine.

Correctifs

• Extension du bloc try de la boucle de l’agent à l’ensemble de la gestion des jobs.
• Protection contre un délai d’expiration filestream non défini.
• Erreur si l’artifact de code sous-jacent au job a été supprimé.
• Utilisation d’un nom unique pour l’artifact créé par verify.
• Utilisation de resume=allow lors de la remise en file d’attente automatique.
• Correction du chemin du point d’entrée depuis un sous-répertoire de repo git désactivé.
• Redéfinition des resource_args de chaque job.
• Correction d’un problème d’importation pour prendre en charge Python 3.6.
• Correction de la redéfinition du point d’entrée lors de l’utilisation de sweeps sur Launch sans job de planificateur.
• Correction de la référence de reprise lorsqu’elle vaut nil.
• Nouvelle accélération du temps d’importation.
• Correction du montage du secret dans l’exemple de manifeste de l’agent Kubernetes.
• Suppression d’une importation inutilisée.
• Utilisation de watch pour obtenir les statuts des runs Kubernetes.
• Interdiction d’enregistrer des artifacts dans un projet différent de celui de leur artifact de base.
• Les artifacts existants doivent être enregistrés dans leur entity/projet source.
• Ajustement des fonctionnalités de démarrage et d’arrêt du moniteur système.
• Suppression des caractères suspects en cas d’échec de création d’un répertoire.
• Le comportement d’exclusion par défaut de log_code gère désormais correctement wandb dans le préfixe du chemin racine.
• Interdiction de créer des files d’attente de projet.
• Interception de toutes les erreurs de définition d’état des sweeps.
• Create_job fonctionne désormais depuis un notebook Jupyter.
• Correction d’une condition de concurrence pour defer et update control.
• Amélioration de la gestion et de la journalisation des types de tenseurs.
• La commande CLI launch se termine désormais avec un statut non nul si le run lancé sous-jacent se termine avec un statut non nul.
• Correction du fonctionnement en mode hors ligne.
• API Reports : correction du chemin JSON media_keys.
• Possibilité de journaliser des images uint8 avec wandb.Image().
• Repli sur /tmp/username/.config/wandb dans les anciens paramètres.
• Utilisation de UpsertBucketRetryPolicy dans tous les appels gql.UpsertBucket.
• Mise à jour de la validation et de l’encodage des ID de report.
• Ajout de la prise en charge de la propagation des messages depuis le processus interne.

Nettoyage

• Mise en conformité avec les nouveaux ajouts de la règle ruff E721.

Améliorations

• Lancement de planificateurs de sweeps vers les files d’attente d’équipe depuis l’interface.
• Lanceur Vertex plus personnalisable.
• Utilisation par défaut du générateur noop si Docker n’est pas installé.

Correctifs

• Utilisation des commandes entrypoint et args intégrées pour SageMaker.
• Copie des informations du projet source parent vers le nouveau brouillon d’artifact.
• Suppression d’une erreur en fin de run avec des bigints.
• Les jobs d’image créés manuellement peuvent désormais être relancés correctement.

Améliorations

• Utilisation de la mutation createRunFiles pour obtenir les uploadUrls.
• Ajout de create_run_queue à l’API publique.
• Ajout d’une option masquée permettant d’utiliser orjson au lieu de json.
• Amélioration du message d’erreur lors d’une construction avec le générateur noop.
• La création d’un agent Launch inclut désormais la configuration de l’agent, si elle existe.
• Vérification de l’existence des ingrédients du job avant sa création.
• Gestion plus robuste de l’erreur Kubernetes 404.

Correctifs

• Un nouveau projet n’est créé que s’il n’existe pas déjà.
• Prise en charge du namespace dans la clé de métadonnées des arguments de ressource.
• Utilisation de "" au lieu de None pour le kwarg project lorsqu’aucun projet n’est fourni.
• Ajout de + à la regex torch cpu, avec tests.
• Implémentation d’un délai d’expiration pour file_stream et ajout de journaux de débogage.
• Correction du filtrage des collections lors de la récupération des alias.
• Remplacement des paramètres dir_watcher par SettingsStatic.
• Définition de la bonne base pour les artifacts incrémentiels.
• Suppression de https dans les registres Azure pour assurer la compatibilité avec la macro $.
• Gestion correcte d’une description None.
• Le secret k8s n’est plus créé s’il existe déjà.
• Suppression de la vérification de la gestion des versions du bucket S3.
• Réduction du temps d’importation et correction de l’avertissement DeprecationWarning de pkg_resources.

Correctifs

• Les images n’étaient synchronisées qu’à la fin du run (annulation de #5777).

Améliorations

• Ajout d’un lien vers le job dans le pied de page wandb.
• Réimplémentation de la remise en file d’attente des jobs et correction du comportement d’annulation.
• Création manuelle de jobs depuis la CLI.
• Les utilisateurs peuvent désormais spécifier le nom du job via le paramètre job_name.
• Ajout d’une API de trace simplifiée pour journaliser les traces de prompts.
• Prise en charge du format de modèle .keras avec WandbModelCheckpoint et compatibilité avec TF 2.13.0.
• Prise en charge initiale de la migration des runs W&B et des rapports entre instances.

Correctifs

• Callback LightGBM rendu compatible avec la version 4.0.0.
• Utilisation des paramètres par défaut, s’ils sont disponibles, pour la récupération du projet.

Améliorations

• Amélioration de la gestion des noms et des tags des jobs d’image Docker.
• Prise en charge des constructions kaniko sur AKS.
• Les constructions kaniko peuvent désormais s’exécuter dans d’autres namespaces.
• Prise en charge de la clé d’accès pour les références Azure.
• Ajout d’informations aux éléments de file d’attente de run en échec et prise en charge des avertissements pour ces éléments.
• Possibilité de configurer directement l’URI du registre pour tous les registres.
• Amélioration du processus de récupération des URL de téléchargement grâce au traitement par lots et à une logique de nouvelle tentative.
• Ajout d’un indicateur permettant d’ignorer les références S3 manquantes dans Artifact.download.
• Implémentation de la remise en file d’attente des jobs lors de la déconnexion d’un pod.
• Ajout d’un paramètre permettant de désactiver setproctitle.

Correctifs

• Gestion des schémas d’URI dans LogicalPath.
• Mise à jour du stockage d’objets pour inclure la référence et empêcher la réutilisation des identifiants.
• Mise à jour des exigences de version du paquet click.
• Import différé rendu thread-safe.
• Correction d’une coquille dans le nom de l’image kaniko.
• Correction de l’analyse des dates dans la configuration SageMaker.
• Construction Docker rendue non interactive afin d’éviter les questions liées à la région.
• Remplacement du chemin de l’image de base « cuda » par celui de l’image de base « accelerator ».
• Remplacement du nom de l’artifact par un espace réservé pour ignorer la validation.
• Les jobs produisant des sorties volumineuses ne se bloquent plus sur local-container.
• La reprise ne transmet plus d’informations sensibles.
• Correction de la gestion des références lors du téléchargement.
• L’auteur des sweeps Launch correspond désormais au nom d’utilisateur personnel.
• Les méthodes et attributs d’artifact deviennent privés.

Améliorations

• Définition de la source du job dans les paramètres.
• Lancement de sweeps contrôlés par un run wandb.
• Ajout de l’autolog pour le SDK Python de Cohere.
• Prise en charge du lancement d’objets k8s personnalisés.
• Réduction de la consommation de mémoire lors du hachage des fichiers.
• Ajout de la méthode new_draft pour modifier des artifacts enregistrés et les journaliser en tant que nouvelle version.
• Les dépendances figées ne sont plus installées en présence d’un fichier de dépendances.
• Par défaut, les fichiers temporaires ne sont plus supprimés du cache des artifacts.
• Ajout de source_entity et mise à jour de la gestion de sequenceName.
• Ajout de « remove » à l’API Artifacts.
• Planificateur Optuna pour les sweeps sur Launch.
• Prise en charge de la création de jobs à partir de notebooks.
• Activation des macros Launch pour tous les runners.
• Ajout de l’autologging pour les pipelines Hugging Face pris en charge.
• Ajout des métriques d’utilisation et de la journalisation de tableaux à l’autologger OpenAI.
• Ajout de la prise en charge de la surveillance des métriques système des GPU AMD.
• Capture de l’allocation absolue de la mémoire GPU.

Correctifs

• wandb peut désormais être utilisé dans AWS Lambda.
• LogicalPath peut désormais supprimer les barres obliques finales.
• Prudence accrue lors de la création du fichier ~/.config/wandb/settings.
• Mise à jour de la gestion des requêtes de graphiques personnalisés et ajout d’un constructeur alternatif pour les graphiques basés sur des tableaux.
• Ajout de l’upload multipart S3 pour les fichiers d’artifacts.
• Gestion des chaînes de nom d’artifact incompatibles.
• Le runner Docker effectue désormais systématiquement un pull pour les jobs issus d’une image.
• Amélioration de la gestion des erreurs lors de l’installation des paquets.
• Les objets k8s personnalisés respectent les command/args redéfinis.
• Suppression de entity et project des propriétés valides et ajustement de la gestion des noms.
• Utilisation d’une variable d’environnement pour l’URL de base de l’agent Launch.
• Écriture défensive dans le cache (interception d’OSError).
• Gestion des exceptions dans finish_thread_id et passage en échec des éléments de la file d’attente de run.
• Ajout de secrets de pull pour les images préconstruites lorsqu’un registre est spécifié.
• Lecture du nom du compte de service du pod kaniko depuis une variable d’environnement.
• Correctifs GCP divers.
• Prise en charge de la déclaration de l’environnement local et du registre.
• Prise en charge des URL Git SSH et des sous-modules dans l’agent.
• Mise à jour de la gestion des dépôts Git en cas d’échec et renommage en gitlib.
• Unification des modes hors ligne et en ligne lors de l’initialisation et correction de l’attachement multiprocessus.
• Prévention des erreurs grâce à la vérification de wandb.run dans l’intégration Gym.
• Correction d’un problème de synchronisation tfevent dans wandb.

Correctifs

• Le SDK fonctionne désormais même si le jeton du compte de service ne peut pas être lu.
• Nettoyage de la logique de découverte du jeton k8s dans util.py::image_id_from_k8s.
• Mise à jour de WandbTracer pour assurer la compatibilité avec la nouvelle version de langchain.
• Mise à jour de la synthèse uniquement pour les clés modifiées.

Correctifs

• Mise à jour de WandbTracer pour la nouvelle version de langchain par @parambharat @tssweeney dans https://github.com/wandb/wandb/pull/5467.
• Correction du message d’erreur dans la vérification de version de wandb_tracer pour langchain.

Améliorations

• Implémentation du nouveau schéma de configuration du runner Kubernetes.
• Possibilité de redéfinir la plateforme pour le générateur Docker.
• Obtention du nom complet de l’artifact pour faciliter sa récupération.
• Possibilité de configurer la racine par défaut pour le téléchargement des artifacts.
• Ajout d’un gestionnaire de stockage Azure dans le SDK.
• Ajout d’une méthode pour convertir wandb.Table en pandas.DataFrame.
• Les arguments de commande des sweeps sur Launch sont transmis en tant que paramètres.

Correctifs

• Les clés des arguments et de la configuration ne sont plus supposées désigner la même chose.
• L’environnement ElasticContainerRegistry gère désormais correctement « ImageNotFoundException ».
• Désactivation des nouvelles tentatives du générateur kaniko.
• Amélioration du message d’erreur en cas d’erreur d’authentification.
• Le runner Kubernetes ne respecte pas les arguments de redéfinition.
• Prise en charge des attr-dicts comme configurations de sweep.
• Calcul de la somme de contrôle sur la copie de staging en lecture seule plutôt que sur le fichier d’origine.
• Les informations du run ne sont plus récupérées si le run se termine avec succès ou provient d’une autre entity.
• Utilisation par défaut du projet « uncategorized » au lieu de « None » lors de la récupération des artifacts.
• Ajout d’une vérification d’activation à VideoRecorder de gym.
• Correction de la gestion du projet et de l’entity par défaut.
• Mise à jour de import_hook.py avec les dernières modifications du dépôt wrapt.
• Correction de la prise en charge des URL locales dans l’agent Launch k8s.
• Amélioration de la détection et des tests de l’environnement notebook.
• Implémentation d’un utilitaire de vérification isinstance récursive pour l’objet Settings.
• Analyse correcte des cas limites dans les définitions de filtres OpenMetrics du moniteur système.
• Le journal de débogage inclut désormais la version du SDK.
• Filtrage des métriques AWS Trainium par rang local en cas d’exécution avec torchrun.
• Les utilisateurs sont désormais informés de l’incompatibilité de WandbTracer avec LangChain > 0.0.153.

Améliorations

• Ajout de la prise en charge du type de média LangChain.
• Ajout de l’autolog pour la bibliothèque Python d’OpenAI par @dmitryduev @parambharat @kptkin @raubitsj dans https://github.com/wandb/wandb/pull/5362.

Correctifs

• Ajout d’un wrapper de signature de fonction aux méthodes openai patchées.
• Ajustement de l’API publique de l’autolog OpenAI pour améliorer l’expérience utilisateur par @dmitryduev @kptkin @raubitsj dans https://github.com/wandb/wandb/pull/5381.

Correctifs

• Correction d’une régression de wandb sync.

Améliorations

• Amélioration de run.log_artifact() avec un type par défaut et des références de chemin.
• Ajout d’une prise en charge facultative du téléversement asynchrone des artifacts.
• Mise à jour de la synthèse uniquement pour les clés modifiées.
• Utilisation d’un objet de session persistant pour les requêtes GraphQL.
• Possibilité de définir des en-têtes supplémentaires pour le client gql.
• Possibilité de filtrer les métriques en fonction des points de terminaison OpenMetrics.

Correctifs

• Message plus explicite en cas d’échec de création du répertoire d’artifact de staging.
• Valeur par défaut de backoffLimit de Kubernetes définie à 0.
• Suppression du tri par défaut lors de l’export de la configuration dans un fichier YAML.
• Correction de l’encodage des types HTML sous Windows.
• Nettoyage de l’état de reprise automatique lors de l’initialisation d’un nouveau run.
• Renforcement de la gestion des erreurs backend dans wandb.init().
• Correction de la logique d’arrêt du moniteur système.
• Possibilité pour les utilisateurs de spécifier des versions épinglées dans requirements.txt.
• wandb.log() gère désormais correctement les chaînes vides.
• Levée d’une exception lors de l’accès aux méthodes et attributs d’un run terminé.

Nettoyage

• Utilisation du module ‘secrets’ au lieu d’un générateur de jetons aléatoires personnalisé.
• Déplacement de _manifest_json_from_proto vers sender.py.

Améliorations

• Prise en charge de l’image de base CUDA pour les runs Launch.
• Avertissement indiquant aux utilisateurs quels paquets n’ont pas pu être installés pendant le processus de build.
• Ajout de la prise en charge de l’importation de runs depuis MLFlow.
• Les runs en file d’attente dont le lancement échoue sont marqués comme FAILED.

Correctifs

• Suppression temporaire de la validation locale de la clé d’API.
• L’agent Launch supprime proprement le thread lorsque celui-ci rencontre une exception.
• Message d’erreur explicite lorsque la connexion au démon Docker est impossible.
• Prise en charge par Launch des rôles d’instance EKS.
• Messages d’erreur plus clairs et échec propre lorsque Launch rencontre des erreurs Docker.
• Hachage des images Docker en fonction de la version du job et du contenu du Dockerfile.
• Sécurité (Launch) : avertissement lorsque l’agent est démarré pour interroger une file d’attente d’équipe.
• Ajout de télémétrie lors de la synchronisation des fichiers tfevents.
• Correction d’une régression qui empêchait l’arrêt des runs.
• Indications fournies à l’utilisateur pour résoudre l’absence de l’import kubernetes lors de l’utilisation du runner kubernetes ou du générateur kaniko.
• Masquage des options non prises en charge de la CLI Launch.
• Le générateur d’images Launch installe désormais correctement PyTorch avec ses dépendances sur différents matériels.

Améliorations

• Amélioration de la journalisation de l’agent Launch.
• Le paramètre run_cap des sweeps fonctionne désormais pour les sweeps Launch.
• Lancement de sweep jobs à partir de image_uri.
• Ajout du paramètre num_workers à la section planificateur dans launch_config.
• Levée de ArtifactNotLoggedError au lieu de ValueError.
• L’agent Launch utilise un pool de threads pour exécuter les jobs.
• Les runners et les générateurs utilisent désormais les classes Environment et Registry.
• Ajout de la prise en charge d’OpenMetrics pour les métriques système.
• Possibilité de filtrer les métriques système collectées depuis les points de terminaison OpenMetrics.
• Ajout de la prise en charge de la surveillance des environnements gymnasium, en plus de gym.
• Ajout de la clé max_scheduler à la configuration de l’agent Launch.
• Ajout d’une intégration avec la bibliothèque ultralytics pour YOLOv8.

Correctifs

• Nettoyage de l’avertissement d’obsolescence des widgets d’IPython.
• Ajout d’exceptions spécifiques dans la logique du gestionnaire lors d’une tentative de connexion à un service qui n’existe plus.
• Correction d’un problème qui imposait que le répertoire de configuration global soit accessible en écriture pour utiliser l’Api.
• Message d’erreur plus exploitable lors de l’initialisation d’un run et correction d’une exception non interceptée.
• Ajout de la méthode dunder deepcopy à la classe Run.
• Le projet n’est plus systématiquement utilisé comme valeur par défaut dans les sweeps.
• Une erreur est levée lors de la tentative de création d’un sweep Launch sans job spécifié.
• Mkdir_exists_ok vérifie (à nouveau) les autorisations si le répertoire existe.
• Seul le job reçu est journalisé lors du lancement d’un élément issu d’un job.
• Correction d’un problème qui faisait disparaître de l’URI les runs en file d’attente issus d’images.
• Ajout d’autorisations d’écriture aux artifacts copiés.
• Amélioration de l’analyse de l’argument queue dans la commande CLI sweep.
• En mode désactivé, le service n’est plus démarré.
• Correction de la prise en charge des images Docker avec un point d’entrée spécifié par l’utilisateur dans un conteneur local.
• API : ArtifactFiles ne génère plus d’erreur lors de l’accès à un élément.
• Vérification de l’existence du job avant le démarrage du planificateur de sweeps.
• Gestion des métriques système nécessitant des étapes supplémentaires de configuration et de nettoyage.
• Correction d’une coquille dans CONTRIBUTING.md.
• Détection correcte du nom du notebook et correction de l’enregistrement du code dans Colab.
• Autorisation jusqu’à max_artifacts (correction d’une erreur de décalage d’une unité).
• Prudence accrue lors du démarrage des threads de surveillance des ressources.
• Correction d’un bug où la dépendance boto3 plantait lors de l’importation pendant le téléchargement….
• Vérification de la validité de l’argument CLI num_workers, avec une valeur par défaut de 8 sinon.
• Correction de la référence de fichier ajoutée à l’artifact de vérification.
• Traitement spécifique du planificateur de sweeps dans l’agent.
• Les fichiers ne sont retéléchargés ou écrasés qu’en cas de modifications.
• Suppression de l’introspection en mode hors ligne.
• Tri topologique de wandb.Settings.
• Suppression du chargement paresseux pour le patch de tensorboard.

Nettoyage

• Correction de bugbear B028 : ajout de stacklevel.
• Déplacement des erreurs Launch au plus près du code.
• Déplacement de l’erreur mailbox au plus près du code.
• Ajout d’un type d’erreur non pris en charge.
• Ajout de la prise en charge du linter ruff.
• Modifications cosmétiques pour améliorer la lisibilité.
• Introduction des classes abstraites environment et registry.
• Correction d’un type union inutilisé dans l’agent Launch.
• Suppression de l’artifact du manifeste.
• Activation de la vérification de types pour interface.artifacts et ajout d’annotations / conversions de types.
• Annotation de types pour wandb_setup.py.
• Suppression des directives #noqa inutilisées.
• Désactivation du suivi sentry pendant les tests.

Améliorations

• Réutilisation de la session pour les requêtes de téléversement de fichiers.
• Exposition d’un point de terminaison de liste des alias pour les collections d’artifacts.
• Inclusion du nom d’utilisateur de l’auteur du run dans les variables d’environnement.
• Ajout de la prise en charge des arguments de ressources local-container.
• Possibilité d’ajouter des données à un run existant avec wandb sync --append.
• Ajout d’une option de contournement (disable_job_creation) permettant de désactiver la création automatique de jobs.

Correctifs

• Suppression des caractères de soulignement du nom de job généré dans le runner Kubernetes.
• Les arguments de commande de sweep peuvent de nouveau être de type int.
• Les artifacts préparés possèdent désormais bien l’alias latest.
• Interception de FileNotFoundError et PermissionError pendant cache.cleanup().
• Correction de l’ordre de résolution de l’exécutable Python.
• Correction de la gestion de la console lors d’un fork avec stdout==stderr.
• Correction d’un problème qui entraînait la journalisation des artifacts de job sans l’alias latest.
• Les noms de jobs ne dépassent plus la longueur maximale autorisée pour les artifacts.

Dév

• Vérification systématique de la version du manifeste.
• Ajout de tests pour les certificats SSL personnalisés et la désactivation de SSL.
• Correction des builds Docker nocturnes.
• Arrêt de la création d’un paquet universel py2/py3.
• Correction de flake8-bugbear B028 et exclusion de B017.
• Correction de la version du SDK gcloud demandée dans les tests nocturnes.
• Suppression des paramètres inutilisés dans StorageHandler.load_{path,file,reference}.
• Séparation des tests unitaires en tests système et en véritables tests unitaires.
• Prise en compte du déplacement du serveur de fixture du port 9010 au port 9015 dans local-testcontainer.
• Ajout des alias à la réponse de la requête ac.
• Exécution nocturne de la suite de régression.
• Correction d’un test lightning défaillant.
• Activation de la vérification de types pour wandb_init.py.
• Dépréciation du recours implicite à la file d’attente par défaut dans la commande launch-agent.
• Ajout d’un test unitaire pour le runner Kubernetes avec annotations.
• Correction du test train_gpu_ddp.
• Correction de l’image de test Docker pour récupérer la version amd64.
• Correction du fichier codeowners après la restructuration des tests.
• Correction des échecs du test md5 sous Windows.
• Extraction du serveur relais afin qu’il puisse être partagé avec yea-wandb.
• Correction d’un avertissement flake8 dans un test.
• Correction de plusieurs tests d’importation.
• Abandon des liens symboliques pour les ressources de test SSL, en raison de Windows.
• Ajout de tests unitaires pour filesync.Stats.
• Ajout d’une logique de nouvelle tentative asynchrone.
• Renforcement des tests pour ArtifactSaver et StepUpload.
• L’agent journalise la trace complète de la pile lorsqu’il intercepte une exception.
• Masquage de l’avertissement affiché par neuron-ls.
• Épinglage des versions de pip et tox dans les environnements de développement.

Nettoyage

• Renforcement des tests StepUpload ; gestion des exceptions plus complète dans upload/commit.
• Refactorisation de la requête Artifact pour récupérer l’entity et le projet.
• Remplacement d’autres appels communicate par deliver.
• Utilisation interne de Future pour communiquer la réussite ou l’échec du commit, au lieu de threading.Event.
• Utilisation de ThreadPoolExecutor de la bibliothèque standard dans StepUpload au lieu d’une implémentation maison.

Correctifs

• Prudence accrue lors de la vérification de la disponibilité d’AWS Trainium sur le système.
• Restauration de ‘util.generate_id’ pour le code hérité ou utilisateur.
• Remplacement de release par abandon lors de la libération du handle de mailbox pendant l’initialisation.

Améliorations

• Conservation des téléversements non validés dans une zone de préparation distincte.
• Amélioration de la gestion des descripteurs de fichiers.
• Utilisation par défaut du projet model-registry pour agent et launch_add.
• Ajout de exist_ok=False à file.download().
• Création automatique d’artifacts de job à partir des runs disposant des éléments requis.
• Ajout d’un modèle généralisé d’injection de réponses pour les tests.
• Remplacement des multiprocessing.Queue par des queue.Queue.
• Utilisation d’un journal de transactions pour plafonner l’utilisation de la mémoire.
• Prise en charge des métriques système pour AWS Trainium.

Correctifs

• Correction de l’indication de type pour wandb.run.
• Reprise de la collecte des métriques système au redémarrage de l’objet.
• Correction de la gestion de env et de node_selector.
• Correction de Job.call(), qui utilisait le mauvais mot-clé (queue au lieu de queue_name) lors de l’appel à launch_add.
• Les schedulers de Sweeps gèrent désormais les paramètres composés de plusieurs mots.
• Autorisation des espaces dans le fichier requirements, suppression du fichier d’amorçage wandb en double.
• Gestion correcte des références de fichiers locaux encodées en URL.
• Obtention du condensé directement plutôt qu’à partir du manifeste des manifestes.
• Artifact.version correspond désormais à l’index de version de la collection associée.
• Suppression des fonctions generate_id en double, remplacement de shortuuid par secrets.
• Correction de la vérification de type pour jax.Array, introduit dans jax==0.4.1.
• Correction du blocage après un échec de wandb.init() (ajout de l’annulation).
• Possibilité pour les utilisateurs de fournir le chemin vers des exécutables personnalisés.
• Correction d’une TypeError lors de la tentative de découpage d’un objet Paginator.
• Ajout de AttributeError à la liste des exceptions gérées lors de l’enregistrement d’un modèle keras.
• Suppression des arguments des jobs.

Dév

• Mise à jour de t2_fix_error_cond_feature_importances pour installer scikit-learn.
• Mise à jour des images Docker de base pour les tests nocturnes.
• Remplacement de sklearn par scikit-learn dans le test fonctionnel sacred.
• Ajout d’une vérification d’erreur pour --build lorsque resource=local-process.
• Mise à jour de la gestion des ressources du scheduler et de l’agent pour permettre la redéfinition de DRC.
• Exigence d’une revue par l’équipe sdk-team pour l’ajout ou la suppression de haut niveau….
• Suppression de l’obligation de faire correspondre le projet cible à la file d’attente.
• Amélioration du processus de tests cloud nocturnes.
• Mise à jour du modèle de pull request.
• Renvoi du runSpec mis à jour après la requête pushToRunQueue.
• Correction de la gestion de run spec dans le SDK.
• Suppression de la dépendance des tests à l’ancien paquet fastparquet.
• Correction du dtype np.float (qui n’existe pas), remplacé par le float de Python.
• Remplacement de ‘exclude’ par ‘ignore-paths’ dans .pylintrc.
• Utilisation de tmp_path de pytest afin de pouvoir inspecter les échecs.
• Réinitialisation de la commande build après la compilation.
• Réexécution des tests instables en CI avec pytest-rerunfailures.
• Suppression du code mort de la logique filesync.
• Suppression des champs inutilisés d’un message filesync.
• Refactorisation de la logique de nouvelle tentative pour utiliser des variables globales au lieu de les injecter comme dépendances.
• Ajout de tests unitaires pour filesync.StepUpload.
• Ajout de tests pour Api.upload_file_retry.
• Suppression de la ressource de repli lorsqu’aucune n’est spécifiée pour une file d’attente.
• Amélioration de la couverture de tests du gestionnaire de stockage.
• Correction des tests d’importation.
• MetricsMonitor est désormais moins verbeux en cas d’erreur.
• Prise en compte du déplacement du serveur de fixtures du port 9003 au port 9010 dans local-testcontainer.
• Intégration de promise==2.3.0 dans le code pour supprimer définitivement la dépendance six.
• Possibilité de définir le répertoire du cache d’artifacts dans wandb.init(…).
• Réduction temporaire du tampon réseau pour les tests.
• Ajout de télémétrie lorsque l’utilisateur s’exécute dans un environnement pex.
• Ajout de télémétrie supplémentaire sur le contrôle de flux.
• Ajout de paramètres et de débogage pour les problèmes de démarrage du service (wait_for_ports).
• Correction du test AWS Trainium.
• Correction d’un problème du thread de vérification d’état lorsque le processus utilisateur se termine sans finish().
• Ajout de télémétrie pour l’utilisation avec le service désactivé.

Nettoyage

• Utilisation d’une syntaxe uniforme pour toutes les levées d’exceptions.
• Fusion de _safe_mkdirs avec mkdir_exist_ok.
• Utilisation d’une fixture pytest pour le cache d’artifacts.
• Utilisation directe d’ArtifactEntry au lieu d’une sous-classe.
• Regroupement des utilitaires de hachage dans lib.hashutil.
• Formatage correct du fichier public.
• Installation de tox dans le bon environnement dans l’outil de configuration de l’environnement de dév.
• Nettoyage de la logique d’initialisation et de run.

Correctifs

• Annulation de la modification Circular reference detected afin de résoudre Object of type Tensor is not JSON serializable.

Améliorations

• Ajout de Sweep.expected_run_count à l’API publique.
• Prise en charge des montages de volumes et des contextes de sécurité dans le runner Kubernetes.
• Ajout d’un nouvel indicateur --build pour générer l’image puis la téléverser dans une file d’attente.
• Ajout de la possibilité de journaliser le taux d’apprentissage avec WandbMetricsLogger.
• Amélioration de l’API Report en vue de la disponibilité générale.

Correctifs

• Ajout d’un filtre sur artifact_version pour ne récupérer que les artifacts committés.
• Stabilisation de wandb verify.
• Correction du type des arguments de redéfinition transmis d’un Job à un LaunchProject.
• Suppression d’un deux-points superflu dans le préfixe des journaux.
• Ajout de la prise en charge de l’exécution du service dans un environnement basé sur pex.
• Correction de la détection des informations statiques des IPU.
• Remplacement de artifactSequence par artifactCollection dans les requêtes GQL publiques.
• Correction de problèmes de compatibilité TF avec WandbModelCheckpoint.
• Keras WandbCallback est désormais compatible avec TF version >= 2.11.0.
• Mise à jour de l’intégration gym pour prendre en charge la dernière version.
• Renforcement de la gestion interne des threads dans SystemMetrics.

Dév

• Réduction du temps de git fetch grâce à la spécification d’un refspec et de depth=1.
• Correction de la règle linguist pour ignorer les fichiers générés par grpc.
• Nouveau shard pour les tests de Launch.
• Mise à niveau des GitHub Actions basées sur Node 12.
• Le test instable artifact_metadata_save est désormais ignoré.
• Remplacement des mises en veille par un flush lors de l’attente de l’écriture d’un fichier.
• Utilisation de la fixture tmp_path au lieu d’écrire des fichiers locaux pendant les tests.
• Correction d’un test de file d’attente défaillant.
• Utilisation de skip au lieu de xfail pour le test test_artifact_metadata_save.
• Ajout de nombreux tests pour InternalApi.upload_file.
• Ajout d’une solution de repli sur artifact Sequence pour les serveurs plus anciens.
• Exigences de version de protobuf rendues plus granulaires.

Nettoyage

• Lors du commit d’artifacts, les erreurs 409 Conflict ne font plus l’objet de nouvelles tentatives.
• Possibilité d’ajouter et de supprimer des alias sur les artifacts par programmation depuis le SDK.
• Suppression de wandb.sklearn.plot_decision_boundaries, qui contenait du code mort.
• Ajout d’une option pour forcer la récupération de la dernière version d’une image de dev-container de test.
• Générateur noop.
• Suppression d’un attribut inutilisé.
• Mise à jour de mypy vers 0.991.
• Analyse des URI plus robuste.
• Activation du linting pour internal_api.py.
• Suppression de la dépendance à six grâce à la modification des bibliothèques embarquées.

Améliorations

• Ajout d’une option pour téléverser des références d’images.

Correctifs

• Génération de noms d’images plus lisibles.
• Utilisation de hash(etag+url) au lieu de etag seul comme clé dans le cache des artifacts.
• Lors de l’utilisation de wandb artifact put, attente du commit de l’artifact avant d’indiquer à l’utilisateur qu’il est prêt.
• Préfixage de la bibliothèque embarquée watchdog.
• Correction de l’erreur Circular reference detected lors de la mise à jour de métadonnées avec un tableau numpy de plus de 32 éléments.
• Ajout d’une chaîne aléatoire à run_id sur SageMaker pour ne pas casser le mode DDP.

Dév

• Le cluster de test n’est plus arrêté avant la récupération des résultats.
• Ajout d’un test d’artifact autonome à la suite CPU nocturne.
• Renommage de la branche par défaut en main.
• Mise à jour de l’extension mypy pour la vérification de types protobuf.
• Mise à jour du nom de branche dans codeql-analysis.yml.
• Déplacement des tests fonctionnels d’importation vers les tests nocturnes et extension de la couverture des versions de Python.
• Ajout d’une notification Slack en cas d’échec des tests d’importation nocturnes.
• Correction de tests CLI défaillants qui tentaient de téléverser des artifacts inexistants.

Nettoyage

• Création de jobs via use_artifact au lieu de log_artifact.
• Ajout d’une action GH pour automatiser une partie du processus de publication des versions.
• Les nuages de points 3D sont désormais visibles dans l’interface dans tous les cas.
• Correction de l’échec des URL Git lorsque fsmonitor est activé.
• Les nouveaux répertoires de fichiers générés par proto sont désormais ignorés.
• Correction d’un bogue empêchant la suppression d’une file d’attente de run dans le SDK.
• Ajout de la prise en charge de la mutation pushToRunQueueByName.
• Refactorisation de la surveillance et de la détection des métriques système.
• Correction du gitattribute pour les fichiers générés par protobuf.

Améliorations

• Affichage de l’entity et du projet dans les noms des jobs k8s.
• Ajout d’une macro de commande de sweep pour les variables d’environnement.
• Ajout de constructeurs from_*, de la caméra de scène et des scores de confiance des boîtes englobantes au type de données Object3D.
• Ajout d’un indicateur de progression simple pour les téléchargements d’artifacts.
• Ajout du callback WandbMetricsLogger, un callback de journalisation de métriques dédié à Keras.
• Ajout du callback WandbModelCheckpoint, un callback Keras d’enregistrement de points de contrôle du modèle.
• Ajout du callback WandbEvalCallback, un callback Keras permettant de journaliser les prédictions du modèle sous forme de tableaux W&B.

Correctifs

• Conversion en entier de l’attribut max_jobs de la configuration de l’agent.
• Correction du chemin affiché vers debug-cli.log (journal de débogage).
• Interception des délais d’expiration de requête pouvant donner lieu à une nouvelle tentative lors du téléversement d’artifacts vers AWS.
• Amélioration des retours affichés à l’utilisateur pour les appels de longue durée : summary, finish.
• Correction d’une RuntimeError lors de l’utilisation de keras.WandbCallback avec tf.MirroredStrategy.

Dév

• Ajout de l’analyse de code avec codeql.
• Validation des titres de PR afin de garantir leur conformité aux directives Conventional Commits.
• Renforcement de Launch par l’épinglage des versions de build de kaniko et launch-agent-dev.
• Ajout de la télémétrie pour le paquet mmengine.
• Ajout du type build à notre configuration Conventional Commits.
• Ajout de la dépendance tensorflow_datasets au shard imports12.
• Correction du test sb3 par l’épinglage d’une dépendance en amont.
• Compatibilité du SDK avec protobuf v4.
• Correction de la coloration de la sortie de flake8.
• Correction du répertoire des ressources de test des références d’artifacts.

Nettoyage

• Correction de l’indication de type de l’argument filters dans public_api.runs.
• Amélioration des annotations de type liées à la création de fichiers d’artifacts.
• Amélioration des annotations de type et de la configuration VSCode pour l’API publique.
• Navigation facilitée dans les annotations de type sous VSCode.
• Introduction de NewTypes str, désormais utilisés pour divers champs d’Artifact.
• Ajout d’annotations de type pour de meilleures suggestions de l’IDE lors de l’utilisation de boto3.

Amélioration

• Ajoute des exemples et des tests raytune.
• Remanie les tests unitaires pytest pour qu’ils s’exécutent sur un vrai wandb server.
• Ajoute la prise en charge des taints et des tolerations dans Launch kubernetes.
• Ajoute les sweeps on Launch sur Kubernetes.
• Ajoute le parallélisme aux tests fonctionnels.
• Met à niveau mypy vers la version 0.971.
• Ajoute Mailbox, un mécanisme de communication asynchrone interne entre processus.
• Implémente la recherche d’un job Launch dans la configuration de sweep.
• Améliore les performances lors de l’envoi de messages volumineux.
• Intègre la dernière version de nvidia-ml-py-11.515.48.
• Améliore les performances en augmentant la taille de réception sur le socket du service.
• Ajoute la prise en charge d’isort avec le profil black.
• Implémente l’envoi des résultats de tests vers CircleCI pour les tests nocturnes.
• Ajoute un mode débogage pour les tests unitaires pytest.
• Ajoute la prise en charge des arguments dans les jobs Launch.
• Ajoute la requête FetchRunQueueItemById.
• Ajoute la télémétrie pour keras-cv.
• Ajoute le suivi des sessions Sentry.
• Ajoute la possibilité de journaliser un artifact tout en le liant à un modèle enregistré.

Nettoyage

• Sépare les hooks de gradients et de paramètres.
• Ajoute un message d’erreur explicite en cas de double uri/docker-image.
• Vérifie que les arguments de la fixture wandb_init sont synchronisés avec wandb.init().
• Met à niveau le cluster GKE utilisé pour les tests nocturnes vers n1-standard-8.
• Déplace l’arrêt du service à la fin des tests.
• Réduit le parallélisme des jobs pytest de 10 à 6.
• Supprime la documentation sur l’utilisateur de service.
• Déplace la logique _timestamp vers le processus interne.
• Ajoute un message d’erreur gitversion pour Launch.
• Met à jour l’image de VM de la machine KFP dans CircleCI.
• Met à niveau sweeps vers la dernière version.
• Implémente le nettoyage du sweep scheduler et améliore les tests.
• Exige l’approbation de la sdk-team pour toute modification d’API.
• Accorde un délai supplémentaire pour le commit des artifacts.
• Implémente une configuration tox avec résolution dynamique.
• Supprime l’épinglage de version de buildx pour les builds nocturnes.
• Déplace les configurations de run Launch du point d’entrée vers les paramètres.
• Supprime l’utilisation de l’orb Slack du job Win sur CircleCI.
• Ajoute l’analyse des heartbeats pour les arguments de run Launch avec l’agent hérité.
• Améliore la gestion des erreurs lors de l’arrêt du service.
• Nettoie le pipeline de création de jobs Launch.
• Précise le message d’erreur affiché lors du téléversement d’un artifact avec un type incorrect.
• Ajoute un paramètre de timeout facultatif à la méthode wait() des artifacts.
• Assainit les types génériques numpy dans les clés.
• Supprime la réaffectation de la fonction run dans l’API publique.
• Rend facultative la récupération des sweeps lors de l’interrogation des runs via l’API publique.
• Met à jour la documentation de référence de wandb.init() pour mieux décrire les caractères spéciaux.

Correction de bug

• Corrige l’exigence des sweeps on Launch pour les jobs.
• Corrige l’encodage JSON des métadonnées d’artifact pour accepter davantage de types.
• Ajuste la logique de traitement du paramètre root_dir.
• Empêche run.log() de modifier les arguments transmis.
• Corrige le test 05-batch5.py.
• Permet aux utilisateurs de contrôler run_id via la spec Launch.
• Corrige un écrasement accidentel dans config.yml.
• Garantit la propagation de la valeur redéfinie de base_url lors de l’initialisation de l’API publique.
• Corrige la configuration Launch et le chemin relatif de la CLI pour les sweeps on Launch.
• Corrige le message d’erreur défectueux relatif à la clé API Launch.
• Marque comme xfail le test de sweeps instable.
• Corrige le message d’erreur gitversion de Launch.
• Corrige yea-wandb : version de développement -> version finale.
• Résout les problèmes restants après le renommage client->wandb.
• Corrige le test de précision/rappel.
• Corrige le test fonctionnel sklearn.
• Corrige un blocage causé par une interruption clavier sous Windows.
• Corrige le tag par défaut du conteneur de test.
• Corrige la gestion de la synthèse dans conftest.py.
• Corrige quelques petites fautes de frappe dans la sortie de la CLI.
• Corrige un problème provoqué par une mise à jour de Colab en utilisant le fichier par défaut et en interceptant les exceptions.
• Corrige un problème de verrouillage de mailbox.
• Corrige l’inclusion de variables dans la chaîne de journal.
• Corrige l’attribut wandb.Artifacts.artifact.version.
• Corrige la transmission des arguments docker par l’agent Launch.
• Corrige une RecursionError lors de l’affichage d’un objet User de l’API publique dont l’e-mail n’a pas été récupéré.
• Corrige la désérialisation des noms de colonnes numériques.

Correction de bug

• Corrige un problème provoqué par une mise à jour de Colab en utilisant le fichier par défaut et en interceptant les exceptions.

Correction de bug

• Empêche run.log() de modifier les arguments qui lui sont transmis.

Amélioration

• Active le service par défaut.
• Ajoute une logique de prise en charge des messages fournis par le serveur.
• Permet aux runs de produire des jobs à la fin de leur exécution.
• Ajoute Job, QueuedRun et la gestion des jobs dans Launch.
• Prend en charge, dans l’agent Launch, les rôles d’instance dans EC2 et EKS.
• Ajoute un comportement par défaut au Keras Callback : les points de contrôle du modèle sont toujours enregistrés en tant qu’artifacts.
• Nettoie le nom de l’artifact dans le KerasCallback lors de l’enregistrement de l’artifact de modèle.
• Améliore la journalisation de la console en déplaçant l’émulateur vers le processus de service.
• Corrige un problème de corruption des données lors de la journalisation de grands volumes de données.
• Ajoute l’état au repr de Sweep dans l’API publique.
• Ajoute une option permettant de spécifier un autre répertoire racine pour git via les paramètres ou des variables d’environnement.
• Ajoute une option permettant de transmettre remote url et commit hash comme arguments dans les paramètres ou comme variables d’environnement.
• Améliore la résolution temporelle des métriques suivies et des métriques système.
• Utilise par défaut le nom de projet défini dans la configuration du sweep lorsque le projet n’est pas spécifié dans l’appel wandb.sweep().
• Ajoute la prise en charge du namespace défini par l’agent Launch.
• Ajoute de la télémétrie pour détecter les cas où un run risque d’être écrasé.
• Ajoute un outil permettant d’exporter l’historique de wandb vers sqlite.
• Remplace certains types Mapping[str, ...] par des NamedTuples.
• Ajoute un hook d’importation pour la télémétrie des runs.
• Implémente la prise en charge du profilage pour les IPU.

Correction de bug

• Corrige le fonctionnement de l’agent de sweep avec le service.
• Corrige le fait qu’un type vide soit considéré comme un type invalide, ainsi que la gestion des dictionnaires d’artifacts.
• Corrige l’objet wandb.Config afin qu’il prenne en charge les valeurs par défaut lors de l’accès à un attribut.
• Supprime la configuration par défaut des jobs.
• Corrige un problème survenant lorsque le patch vaut None.
• Corrige l’analyse de requirements.txt dans les vérifications d’installation du SDK nightly.
• Corrige la gestion des erreurs 409 Conflict lorsque les requêtes GraphQL expirent.
• Corrige la gestion de l’arrêt du service lorsque le processus utilisateur a été interrompu.
• Ajoute storage_path et corrige artifact.files.
• Corrige un problème de performances lors de la synchronisation de runs comportant un grand nombre de fichiers multimédias.

Nettoyage

• Ajoute une option de contournement permettant de désactiver le service.
• Annote wandb/docker et annule une modification apportée à la fixture docker.
• Remplace GFLOPS par GFLOPs dans le WandbCallback de Keras.
• Ajoute des annotations de type à file_stream.py.
• Renomme le dépôt client en wandb.
• Met à jour la documentation : ajout de --report_to wandb pour HuggingFace Trainer.
• Rend les alias facultatifs dans link_artifact.
• Renomme wandb local en wandb server.
• Met à jour les badges du README.

Amélioration

• Corrige l’affichage de la configuration, qui n’apparaissait qu’à la fin du run.
• Ajoute de nouveaux types au TypeRegistry pour gérer les objets artifact dans les jobs et les configurations de run.
• Ajoute une nouvelle requête à l’API interne pour obtenir l’état du run.
• Remplace les chargeurs yaml non sécurisés par yaml.safe_load.
• Améliore les outils de test en permettant de spécifier des shards lors des tests manuels.
• Corrige les courbes ROC et PR dans l’intégration sklearn grâce à un échantillonnage stratifié.
• Corrige la zone de saisie qui dépassait de la cellule dans les notebooks.
• Permet de transmettre une chaîne de caractères comme alias à link_model.
• Ajoute la prise en charge du calcul des FLOPS dans le WandbCallback de keras.
• Étend les possibilités d’édition des rapports en Python.

Correction de bug

• Corrige le logger de statistiques afin qu’il détecte correctement tous les GPU dans les processus enfants.
• Corrige une régression dans le téléversement de références s3 pour les dossiers.
• Corrige la logique de commit des artifacts pour gérer les collisions dans le backend.
• Vérifie les réponses None dans la logique de nouvelle tentative (contrôle de sécurité).
• Ajoute les sweeps par-dessus Launch (actuellement au stade de MVP).
• Renomme le répertoire et les fichiers des tests fonctionnels.

Nettoyage

• Corrige l’ordre des conditions de la fonction utilitaire _to_dict.
• Corrige le lien rompu vers la PR 3709 dans le journal des modifications.
• Corrige une requête de l’API publique (API QueuedJob).
• Renomme les runners locaux en local-container et local-process.
• Ajoute des annotations de type aux fichiers du répertoire wandb/filesync.
• Réorganise tous les répertoires de test sous un répertoire racine commun.
• Corrige la configuration des tests et ajoute une machine plus puissante sur CircleCi.
• Corrige une faute de frappe dans le fichier readme de wandb-service-user.
• Corrige un test d’artifact défaillant lié à une régression.
• Supprime les fichiers inutilisés (liés à py27) et la déclaration submodules vide.
• Ajoute un extra pour la dépendance du registre de modèles à cloudpickle.
• Remplace les alias de threading obsolètes.
• Met à jour le readme du sdk avec les commandes renommées (local -> server).

Correction de bug

• Relance commit_artifact en cas d’erreur de conflit.

Correction de bug

• Corrige une régression dans le téléversement de références s3 pour les dossiers.

Amélioration

• Launch : BareRunner basé sur LocalRunner.
• Ajout de la possibilité de spécifier une clé API pour l’API publique.
• Ajout de la prise en charge, dans les artifacts, des fichiers contenant des caractères Unicode sous Windows.
• Ajout de télémétrie pour les nouveaux paquets.
• Amélioration de la gestion des clés API.
• Ajout d’informations sur wandb server lors de la connexion.

Correction de bug

• Prise en charge native des horodatages dans les types Table Python.
• Ajout de la prise en charge de magic avec service.
• Ajout de tests unitaires pour DirWatcher et ses classes auxiliaires.
• Amélioration de DirWatcher.update_policy, désormais en O(1) au lieu de O(nombre de fichiers téléversés).
• Ajout d’un argument pour contrôler ce qui est journalisé dans le callback SB3.
• Amélioration du nommage des paramètres dans l’intégration sb3.
• Ajustement des exigences pour la configuration de l’environnement de développement sur un Mac M1.
• Launch : correction des clés Linux de l’image de base NVIDIA.
• Correction de la gestion de la file d’attente de run de launch depuis le fichier de configuration.
• Correction d’un problème où les tfevents n’étaient pas toujours consommés.
• [Snyk] Correction de 8 vulnérabilités.
• Correction du gestionnaire de stockage s3 pour téléverser les dossiers en cas de collision entre noms de clés.
• Chargement correct des horodatages depuis les tables dans les artifacts.
• Exigence de protobuf<44.
• Les conteneurs créés via launch peuvent désormais être réexécutés en tant que jobs de conteneur.
• Correction de l’intégration tensorboard qui ignorait des étapes lors de finish().
• Renommage de wandb local en wandb server.
• Correction de la commande docker inspect défectueuse.
• Ajout d’un sentry wandb dédié.
• Le type Image gère désormais correctement les anciens paramètres de type.

Nettoyage

• Intégration de FileEventHandler.synced dans la seule méthode qui l’utilise.
• Utilisation de l’argument de taille transmis pour faire de PolicyLive.min_wait_for_size une classmethod.
• FileEventHandler devient une ABC ; suppression de certaines implémentations de méthodes « par défaut » utilisées une seule fois.
• Suppression d’un champ inutilisé de DirWatcher.
• sweeps devient une dépendance optionnelle (extra) au lieu d’être intégré (vendoring).
• Ajout de tests CI nocturnes.
• Amélioration de la documentation de référence de keras et des types de données.
• Mise à jour des exigences de version de pytorch dans les environnements de développement.
• Nettoyage de la configuration CircleCI.
• Ajout de tests py310 dans la CI.
• Suppression de dateutil des exigences.
• Ajout d’un message d’obsolescence à Table.add_row.

Correction de bug

• Mise à jour des exigences pour corriger l’incompatibilité avec protobuf >= 4.

Amélioration

• Amélioration du pied de page W&B grâce à l’alignement de summary/history dans l’environnement notebook.
• Activation de la journalisation expérimentale des étapes d’historique dans les artifacts.
• Ajout de la macro args_no_boolean_flags à la configuration de sweep.
• Ajout de la prise en charge de la journalisation pour jax.bfloat.bfloat16.
• Levée d’une exception lorsque la taille d’une Table dépasse la limite.
• Ajout du générateur kaniko k8s pour wandb launch.
• Ajout d’un paramètre de délai d’expiration pour wandb.init().
• wandb launch ne présume plus de l’exécutable pour les points d’entrée fournis.
• Les environnements Jupyter ne collectent plus les arguments de commande.
• Ajout de la prise en charge du format SavedModel de TensorFlow/Keras.

Correction de bug

• Prise en charge des ID de version dans les réf. d’artifact, correction des références s3/gcs sous Windows.
• Correction de la prise en charge de plusieurs appels à finish pour un même run avec wandb-service.
• Correction d’une trace d’appels dupliquée avec wandb-service.
• Correction de l’entity erronée affichée dans le message de connexion.
• Correction d’un blocage lorsque wandb.init() est interrompu en pleine configuration avec wandb-service.
• Correction de la gestion des interruptions clavier pour éviter les blocages lorsque wandb-service est activé.
• Correction de la journalisation de la console en cas de sorties très longues avec wandb-service.
• Correction d’une chaîne d’artifact défectueuse dans la configuration d’init de launch.

Nettoyage

• Correction d’une coquille dans la docstring de wandb.log().
• Nettoyage du code des graphiques personnalisés et ajout d’annotations de type aux fonctions de tracé.
• Amélioration de wandb.init(settings=) pour gérer l’objet Settings de la même manière que le paramètre dict.
• Ajout d’une note de documentation sur api.viewer dans api.user() et api.users().
• Mention explicite dans setup.py que seul py3+ est pris en charge.
• Ajout d’annotations de type à DirWatcher.
• Correction du nom d’argument dans la docstring de wandb.log().

Amélioration

• Optimisation de la journalisation de wandb.Image lorsqu’elle est liée à un artifact.

Correction de bug

• Correction d’une régression : désactivation de l’enregistrement de l’étape d’historique dans les artifacts.

Correction de bug

• Annulation du renforcement de la validation de api_key.

Amélioration

• Possibilité de transmettre des objets Run à d’autres processus avec wandb-service.
• Ajout de la création d’utilisateur à l’API publique.
• Prise en charge de la journalisation depuis plusieurs processus avec wandb-service.
• Ajout d’un indicateur gpus pour le runner Launch local avec CUDA.
• Amélioration de l’agent Launch déployable.
• Ajout de l’intégration Kubernetes de Launch.
• KFP : ajout d’un utilitaire de visualisation wandb.
• KFP : ajout d’un lien de retour vers l’interface utilisateur de Kubeflow.
• Ajout d’une macro pour les arguments d’indicateur booléen.

Correction de bug

• Amélioration de la validation de l’hôte / de WANDB_BASE_URL.
• Correction de l’utilisation non sécurisée de fichiers temporaires.
• Correction d’avertissements excessifs lorsque le WANDB_DIR/root_dir demandé n’est pas accessible en écriture.
• Correction de line_series pour tracer un tableau de chaînes de caractères.
• Gestion correcte des arguments de ligne de commande avec service.
• Amélioration de la validation de api_key.
• Correction de plusieurs problèmes de performances liés à la non-utilisation de defaultdict.
• Prise en charge d’un nombre maximal de jobs illimité sur l’agent Launch.
• Correction de la commande colab pour qu’elle fonctionne avec Launch.
• Correction d’une coquille dans la docstring de Config.
• L’enregistrement du code n’est plus une politique ; la logique personnalisée précédente est conservée.
• Correction de la journalisation de séquences d’images avec service.
• Ajout du nom d’utilisateur au fichier journal de debug-cli pour éviter les conflits entre plusieurs utilisateurs.
• Correction de l’agent de sweep Python pour les utilisateurs de wandb service / pytorch-lightning.
• Suppression de vérifications inutiles des exigences de Launch.
• Contournement du problème d’Unclosed Writer de MoviePy.
• Amélioration de la gestion des objets Run lorsque service n’est pas activé.

Amélioration

• Ajout de légendes aux objets Molecule.
• Ajout de l’intégration CatBoost.
• Launch : intégration AWS Sagemaker.
• Launch : suppression de repo2docker et ajout de la prise en charge des GPU.
• Ajout de l’inférence d’horodatage depuis Python pour Weave.
• Intégration de Launch avec GCP Vertex.
• Utilisation des artifacts lorsqu’ils sont placés dans la configuration de run. Une chaîne de caractères est désormais acceptée pour représenter un artifact dans la configuration de run.
• Amélioration de wandb_callback pour xgboost (#2929).
• Ajout d’une prise en charge initiale des pipelines Kubeflow.

Correction de bug

• Correction de la journalisation d’images dont la clé contient des caractères spéciaux.
• Correction de la logique de nouvelle tentative lors du téléversement de blobs Azure.
• Correction du champ program pour les scripts exécutés en tant que module Python.
• Correction d’un problème qui pouvait faire planter sync_tensorboard sur de grands histogrammes.
• Correction d’un problème de performances de wandb service lors de l’arrêt d’un run.
• Correction de l’intégration (vendoring) de gql et graphql.
• Vidage des données de journal sans appel à finish avec service.
• Correction du blocage de wandb service lorsque le service plante.
• Correction d’un problème de journalisation d’images contenant « / » sous Windows.
• Ajout des noms de fichiers d’images aux médias images/séparés.
• Ajout de setproctitle à requirements.txt.
• Correction d’un problème où les ID de run Sagemaker perturbaient les files d’attente de run.
• Correction d’une exception d’encodage lors de l’utilisation de la commande magique %%capture.

Amélioration

• Amélioration de la validation lors de la création de Tables avec des colonnes non valides à partir de dataframes.
• Activation de la déduplication par empreinte pour les appels à use_artifact().
• Premier prototype de la prise en charge du téléversement vers Azure Blob.

Correction de bug

• Correction de wandb launch avec les versions de développement de Python.
• Correction du chargement d’un tableau enregistré avec des types mixtes.
• Correction d’un ResourceWarning lors de l’appel à wandb.log().
• Correction d’un curseur manquant dans ProjectArtifactCollections.
• Correction d’un problème de classes lors de la journalisation de tableaux sous Windows.
• Gestion correcte des libellés de type chaîne dans wandb.sklearn.plot.classifier.calibration_curve.
• L’avertissement de connexion ne s’affiche plus lors de l’appel à wandb.sweep().

Nettoyage

• Suppression des dépendances de rétroportage Python 2 (enum34, subprocess32, configparser).
• Refactorisation des paramètres.

Correction de bug

• Correction d’une régression dans le gestionnaire d’exceptions de upload_file().

Amélioration

• Mise à jour du guide de contribution et de l’outil de configuration de l’environnement de développement.
• Amélioration de wandb_callback pour LightGBM (#2945).

Correction de bug

• Réduction de l’utilisation de la mémoire GPU lors de la génération d’histogrammes des poids du modèle.
• Prise en charge des classes mixtes dans les couches d’annotation de boîtes englobantes et de masques d’image.
• Ajout des arguments max-jobs et async pour launch.
• Prise en charge des listes d’objets Summary encodés en chaînes dans wandb.tensorboard.log.
• Correction de la gestion des tableaux np de dimension 0.
• Correction de la gestion d’un fichier de configuration par défaut vide.
• Ajout d’un backend de service reposant sur des sockets (prise en charge de fork).
• Envoi du port git avec l’URL lors de l’envoi du dépôt git.
• Ajout de la prise en charge des adresses IP brutes pour launch.
• Les Tables ne sérialisent plus et ne masquent plus les NDArrays à une dimension.
• Correction du téléversement des fichiers d’artifacts vers les stockages S3.
• Envoi de la liste des fichiers téléversés lors des signaux de pulsation du flux de fichiers.
• Ajout de la prise en charge des couches expérimentales de Keras.
• Correction de from wandb import magic afin de ne plus nécessiter TensorFlow.
• Correction d’une erreur d’autorisation de launch.

Correction de bug

• Correction d’un problème qui entraînait un trafic réseau excessif lors de la diffusion en continu du journal de la console.
• Metaflow : les dépendances facultatives sont désormais réellement facultatives.
• Correction des docstrings de wandb.watch() et de ValidationDataLogger.
• L’agent Launch ne peut plus envoyer de runs vers un autre projet ou entity.
• Correction de la journalisation des pr_curves via TensorBoard.
• La surveillance des TPU ne signale plus de métriques non valides lorsqu’elles ne sont pas disponibles.
• Fiabilisation des dépendances liées à l’ordre d’importation pour WandbCallback.
• Correction d’un bug dans le graphique d’importance des variables afin de gérer des matrices de formes différentes.
• Correction de la gestion de l’URL de base pour autoriser une barre oblique (/) finale.
• wandb.agent() n’envoie plus un nombre excessif de signaux de pulsation, qui pénalisait les limites de débit.
• Masquage des informations sensibles dans les journaux de débogage.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge par wandb.Molecule des formats pris en charge par rdkit.
• Ajout de docstrings au niveau des modules pour les modules de la documentation de référence.
• Stockage des métadonnées de launch dans un fichier.
• Ajout de l’appel d’API publique Project.sweeps() pour afficher tous les sweeps d’un projet.
• L’invite de saisie de la clé API reste active lorsque l’utilisateur ne saisit rien.
• Refactorisation de wandb.sklearn en sous-modules.
• Prise en charge des artifacts de code dans wandb launch.
• Amélioration de l’agent Launch (async, arrêt, mises à jour des signaux de pulsation).
• Amélioration des messages d’utilisation et d’erreur pour le mode anonyme.
• Ajout d’un exemple montrant comment trouver les runs correspondant à une expression régulière avec wandb.Api().runs(…).

Correction de bug

• Correction d’un problème de plot_calibration_curve() de sklearn qui endommageait le modèle fourni.
• Correction de CondaEnvExportError grâce à la redirection de stderr.
• Correction de use_artifact() lorsqu’un artifact provenant d’un autre projet est spécifié.

Amélioration

• Ajout des noms de métriques aux graphiques de courbes PR dans TensorBoard.

Correction de bug

• Signalement d’erreurs pour les caractères non valides dans les clés de médias journalisés sous Windows.
• Gestion des erreurs lors de la détection des TPU dans les environnements non pris en charge.
• Correction d’un bug qui empêchait l’affichage des liens du run lorsque %%wandb était suivi de wandb.init().
• Correction de api.runs() afin de renvoyer correctement tous les runs de l’entity/du projet actuel.

Amélioration

• Ajout de wandb.require(experiment="service") pour améliorer la prise en charge du multiprocessing.
• Ajout de la prise en charge des artifacts interchangeables dans le contexte de Launch.
• Ajout de la prise en charge de wandb.login(timeout=) pour les environnements Jupyter.
• Ajout de la possibilité de désactiver l’enregistrement des références Git avec WANDB_DISABLE_GIT.
• Prise en charge des versions plus récentes de pytest-mock et PyYAML.
• Ajout de la possibilité de supprimer des artifacts ayant des alias : artifact.delete(delete_aliases=True).
• Ajout de la méthode unwatch() à l’objet Run.

Correction de bug

• Correction d’une régression introduite dans la version 0.12.2 qui provoquait un accès réseau lorsque WANDB_MODE=offline.

Correction de bug

• Correction de la condition d’arrêt de la recherche sur grille dans le contrôleur local.

Amélioration

• Nouvelle commande magique Jupyter pour afficher les runs, les sweeps et les projets : %wandb path/to/run -h 1024.
• L’iframe du run n’est plus affichée par défaut dans Jupyter ; ajoutez %%wandb à une cellule pour afficher un run.
• La demande de clé API est désormais relancée indéfiniment en cas de saisie mal formée.
• Invitation d’utilisateurs dans des équipes via l’API : api.team("team_name").invite("username_or_email").
• Retrait d’utilisateurs d’une équipe via l’API : api.team("team_name").members[0].delete().
• Création de comptes de service via l’API : api.team("team_name").create_service_account("Description").
• Gestion des clés API via l’API : api.user("username_or_email").generate_api_key().
• Ajout de la prise en charge des traces de profilage PyTorch avec wandb.profiler.torch_trace_handler().

Correction de bug

• Correction de tensorboard_sync pour gérer les fichiers tfevents éphémères de SageMaker.
• Correction de la requête Reports depuis l’API publique (pagination et chemin du rapport défectueux).
• Correction de wandb.login() lorsque relogin est spécifié (connexion forcée une seule fois).

Amélioration

• Nettoyage de l’affichage en pied de page des métriques de synthèse et d’historique.
• Nettoyage du message d’erreur de wandb sweep --update.
• Ajout d’un avertissement invitant les utilisateurs de wandb local à mettre à jour leur Docker.
• Ajout de l’argument facultatif log_learning_curve à wandb.sklearn.plot_classifier().
• Restauration des versions figées des paquets pip lors de l’utilisation de wandb launch.
• Ajout de la prise en charge des notebooks Jupyter dans Launch.
• Ajout d’une option de délai d’expiration à wandb.login().

Correction de bug

• Correction de TensorFlow/Keras 2.6, qui ne journalisait pas les exemples de validation.
• Correction des métriques journalisées via TensorBoard, qui ne prenaient pas en charge le temps sur l’axe des x.
• Correction de la gestion de la variable d’environnement WANDB_IGNORE_GLOBS.
• Correction de la gestion du cas où sys.stdout est redirigé vers un logger personnalisé.
• Correction des graphiques d’importance des variables sklearn, qui n’associaient pas correctement les noms des variables.
• Correction d’un problème empêchant la capture des URL Colab.
• Enregistrement de la ligne de commande du programme si l’exécutable du run se trouvait en dehors du répertoire courant (cwd).

Amélioration

• Ajout de l’intégration Prodigy pour téléverser des jeux de données annotés dans des tableaux W&B.
• Ajout d’une prise en charge initiale de Metaflow.
• Ajout d’une prise en charge expérimentale de wandb launch.
• Ajout d’avertissements lorsque les requêtes à l’API publique expirent, avec possibilité de redéfinir le délai.
• Amélioration de la gestion des erreurs dans le moteur de sweeps du contrôleur local.

N’est plus pris en charge

• Suppression de la prise en charge de Python 3.5.

Correction de bug

• Correction d’un problème pouvant faire échouer le téléversement d’artifacts si les fichiers de l’artifact étaient en cours de modification.
• Correction d’un problème empêchant wandb.restore() de fonctionner avec les runs d’un sweep.

Amélioration

• Amélioration du calcul du temps d’exécution des runs.

Correction de bug

• Rétablissement de la bibliothèque graphql-core embarquée en raison d’une régression réseau.

Obsolète

• Python 3.5 ne sera plus pris en charge à partir de wandb==0.12.0.

Correction de bug

• Réduction de l’empreinte mémoire des images dans les Tables.
• Ajout d’une dépendance à graphql-core>=2.3.0.
• Suppression de l’épinglage de urllib3 pour éviter les conflits. Si vous rencontrez des erreurs liées à urllib3, exécutez pip install --upgrade urllib3.
• Amélioration des messages d’erreur HTTP de l’API publique.
• En mode désactivé, run.dir est désormais défini sur le nom du répertoire généré.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge de la journalisation native des tableaux Jax.
• Les Tables prennent désormais en charge le type de données Molecule.
• Amélioration de l’API Stable-Baselines3 grâce à la journalisation automatique du nom du modèle et au téléversement systématique des modèles à la fin de l’entraînement.
• Implémentation du contrôleur local de sweep à l’aide de wandb/sweeps.

N’est plus pris en charge

• Suppression de la prise en charge de Python 2.7.

Correction de bug

• Correction d’un problème où wandb.watch() empêchait l’enregistrement des modèles dans pytorch.
• Correction d’un problème où les paramètres de sweep uniformes étaient interprétés comme int_uniform.
• Correction d’un problème où le thread file_stream était interrompu en cas d’erreurs 4xx.

Amélioration

• Amélioration des performances de la journalisation des artifacts, désormais non bloquante.
• Ajout de l’intégration wandb pour Stable-Baselines3.
• Amélioration de la logique d’inférence de la journalisation de validation du callback keras.
• Exposition de l’état des sweeps via l’API publique.
• Amélioration des performances de récupération des runs de sweep via l’API.

Correction de bug

• Correction d’un problème où wandb restore renvoyait une erreur 404 si le run ne contenait pas de fichier diff.patch.
• Correction d’un problème où wandb.log() levait une exception lors de la journalisation d’un dataframe pandas.
• Correction d’un problème où les runs pouvaient être marqués comme terminés avant la fin du téléversement des fichiers.

Amélioration

• Désactivation du rechargement des métadonnées du run (comme la commande) dans les runs repris.
• Possibilité de journaliser des dataframes pandas, désormais convertis automatiquement en Tables W&B.
• Correction de la fonction d’exclusion de log_code() pour gérer le répertoire .wandb.
• Amélioration de la gestion de la topologie des modèles PyTorch.
• Augmentation de l’intervalle d’anti-rebond de la configuration à 30 s afin de réduire la charge sur le backend W&B.
• Amélioration de la fiabilité de la CLI lors de la génération de sweeps avec des noms, des programmes et des paramètres.

Correction de bug

• log_artifact() est désormais plus résilient aux erreurs réseau.
• Suppression des dépendances d’artifact en double.
• Contournement d’un problème urlib3 sous Windows.
• Correction d’une régression provoquant le blocage d’ipython.
• Possibilité de journaliser des valeurs numpy à virgule flottante de haute précision.
• Réduction du risque de collisions pour les médias ou objets d’artifact adossés à des fichiers.
• Correction d’une régression de wandb.watch() lors de la journalisation de graphes pytorch.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge de la journalisation de tableaux joints et partitionnés.
• Gestion des avertissements de validation de schéma pour les configurations de sweep.
• Amélioration de la gestion des erreurs par wandb sync.
• Possibilité d’étiqueter les scripts et les dépôts qui utilisent wandb.

Correction de bug

• Wandb.login() ne conservait pas correctement le paramètre host.
• Correction d’un problème qui empêchait la bonne synchronisation des informations d’étape lors de la synchronisation des répertoires tensorboard.
• Correction de certains problèmes Unicode avec python2.7.
• Correction d’un bug dans plot_calibration_curve pour ComplementNB.
• Désactivation de SendFile en solution de repli sur certains systèmes Linux.
• Correction de problèmes de console qui tronquaient certaines lignes.
• Correction de problèmes de console qui pouvaient bloquer la journalisation dans la console.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge des sweeps préemptibles.
• Ajout d’une ligne de commande pour contrôler les sweeps.
• Ajout de la prise en charge du chargement des propriétés des collections d’artifacts.

Correction de bug

• Identification et correction des derniers problèmes qui entraînaient le marquage des runs comme plantés lors des pannes.
• Amélioration des performances pour les utilisateurs de define_metric, de pytorch-lightning et de la sauvegarde intensive de la configuration.
• Correction d’un problème lors de la journalisation d’un tenseur CUDA dans la configuration ou la synthèse.
• Suppression de la dépendance à backward_hooks de torch pour calculer le graphe.
• Correction d’un problème empêchant la reprise des runs sur SageMaker.
• Correction de problèmes empêchant pdb de fonctionner de manière fiable avec wandb.
• Correction d’un avertissement d’obsolescence dans une bibliothèque intégrée (contribution d’un utilisateur).
• Correction du comportement de journalisation : la bibliothèque envoyait accidentellement des journaux vers la console.
• Correction du mode désactivé afin qu’il ne crée plus le répertoire wandb ni les fichiers journaux.
• Renommage de types en préparation du lancement de Tables.

Amélioration

• Possibilité de renommer des groupes avec l’API publique.

Correction de bug

• Correction d’autres problèmes de gestion réseau entraînant le marquage des runs comme plantés (utilisez wandb sync pour les récupérer).
• Amélioration de la journalisation et de la gestion des exceptions afin de mieux signaler et journaliser les processus plantés.

Correction de bug

• Correction d’un problème de gestion réseau entraînant le marquage des runs comme plantés (utilisez wandb sync pour les récupérer).
• Utilisation de register_full_backward_hook pour prendre en charge les modèles dont les sorties sont des Dict.
• Autorisation des points dans les colonnes de tableau.
• Correction des collisions dans le cache d’artifacts lors de l’utilisation de processus forkés.
• Correction d’un problème d’affichage des graphiques personnalisés avec pytorch-lightning.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge expérimentale des artifacts incrémentiels.
• Amélioration des avertissements lorsque la journalisation est soumise à une limite de débit.

Correction de bug

• Correction d’un cas de tensorboard_sync où les métriques de fin d’un run court étaient perdues.
• Correction de wandb sync lorsque des fichiers tensorboard sont détectés.
• Correction du prompt de saisie de la clé API dans les notebooks Databricks.

Amélioration

• Intégration de DSViz dans le WandbCallback de Keras.
• Ajout de la prise en charge des dépendances conda (contribution d’un utilisateur).

Correction de bug

• Correction d’un problème de gestion réseau qui interrompait la synchronisation (utilisez wandb sync pour la récupérer).
• Correction d’un problème d’authentification lors de l’utilisation conjointe des intégrations SageMaker et Hugging Face.
• Correction de la gestion des valeurs NaN dans les tableaux contenant des valeurs non flottantes.
• Chargement différé de l’objet API afin d’éviter des accès inutiles aux fichiers lors du chargement du module.

Amélioration

• Amélioration des messages d’erreur lors de l’utilisation des accesseurs d’historique de l’API publique.

Correction de bug

• Correction d’une situation de concurrence possible dans le cache d’artifacts lors de lectures parallèles d’artifacts.
• Correction de la référence d’artifact lorsque checksum=False.

Amélioration

• Publication de run.define_metric() pour simplifier notamment la personnalisation de l’axe X.
• Ajout des opérateurs de colonne add_column, get_column et get_index à wandb.Table().

Correction de bug

• Corrections importantes de la journalisation de la console (stdout/stderr).
• Prévention d’un trafic réseau excessif lors de l’enregistrement de fichiers avec policy=live.
• Correction d’erreurs lors de l’envoi de mises à jour volumineuses (surtout avec wandb sync).

Amélioration

• Génération automatique d’un artifact run_table pour les tableaux journalisés.
• Ajout de la notation entre crochets pour les artifacts.
• Amélioration de la validation de l’URL du serveur indiquée à wandb login.

Correction de bug

• Les artifacts journalisés sont désormais accessibles après wait().
• Correction de l’intégration spell.run.
• Amélioration des performances de la synchronisation des journaux de console contenant des retours chariot.
• Correction de la matrice de confusion avec des noms de classes et des données non étiquetées.

Amélioration

• Possibilité d’enregistrer des artifacts sans créer de run.
• Ajout des références de tables étrangères (Foreign Table References) à wandb.Table.
• Possibilité de journaliser le même objet d’exécution dans plusieurs artifacts.
• Ajout de la prise en charge expérimentale de run._define_metric().
• Les appels wandb.log() multiprocessus non pris en charge sont désormais ignorés et génèrent un avertissement.

Correction de bug

• Correction de la fréquence de journalisation des métriques système dans la 0.10.x.
• Correction d’un problème de référence externe pour Audio.
• Correction des runs courts avec tensorboard_sync.
• wandb.init(id=) est désormais ignoré lors de l’exécution d’un sweep.
• Nettoyage des métadonnées d’artifact si nécessaire.

Amélioration

• Possibilité de synchroniser les tfevents avec wandb sync --sync-tensorboard.

Correction de bug

• Correction d’une régression de artifact.get() apparue dans la 0.10.18.
• Les artifacts de 0 octet sont désormais autorisés.
• Correction de l’enregistrement du code et du signalement du nom du programme.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge des fichiers glb pour wandb.Object3D().
• Ajout de la prise en charge des références externes pour wandb.Audio().
• Les graphiques personnalisés prennent en charge le plugin tensorboard pr_curves.
• Possibilité d’enregistrer un répertoire de code complet dans un artifact.

Correction de bug

• Wandb.login() respecte désormais le mode désactivé.
• Gestion de l’exception levée lors de la journalisation des TPU dans Colab.

Amélioration

• Ajout de WANDB_START_METHOD=thread pour prendre en charge l’exécution sans multiprocessing.
• Ajout de group et job_type à l’objet Run dans l’API d’exportation.
• Amélioration des docstrings des artifacts.

Correction de bug

• Correction des fichiers manifest d’artifact nommés à tort avec un suffixe de patch.

Améliorations

• Ajout de la suppression de runs et de fichiers dans l’API publique.
• Alignement des étapes entre tensorboard_sync et l’historique de wandb.log().
• Ajout de WANDB_START_METHOD pour permettre aux systèmes POSIX d’utiliser fork.
• Prise en charge des types mixtes dans wandb.Table() avec allow_mixed_types.

Corrections de bugs

• Correction d’une fuite potentielle de fichier due à un journal mal fermé.
• Amélioration de wandb verify pour mieux gérer les problèmes réseau et signaler les erreurs.
• Les téléchargements de fichiers sont désormais plus déterministes vis-à-vis des caches du système de fichiers.

Corrections de bugs

• Correction d’une régression constatée avec Python 3.5.
• Suppression des avertissements du watchdog embarqué sur Mac.

Améliorations

• Les artifacts prennent désormais en charge l’écriture parallèle pour les flux de travail distribués à grande échelle.
• Les artifacts prennent en charge les tableaux distribués pour la visualisation de jeux de données.
• Améliorations des modèles de PR.
• Ajout d’annotations de type supplémentaires.
• watchdog 0.9.0 est désormais intégré au code et n’est plus une dépendance.
• Nouveau générateur de documentation.
• L’API publique propose désormais file.direct_url pour éviter les redirections des URL signées.

Corrections de bugs

• Possibilité d’écraser config-defaults.yaml lors de l’exécution de sweeps.
• Corrections de bugs générales et améliorations de wandb verify.
• Désactivation des widgets dans l’IDE Spyder.
• Correction de WANDB_SILENT dans l’IDE Spyder.
• Les artifacts de référence file:// respectent désormais l’attribut name.

Améliorations

• Ajout de wandb verify pour diagnostiquer les installations locales.

Corrections de bugs

• Correction d’un problème d’écriture vers S3 avec tensorboard_sync.
• Les secrets git ne sont plus stockés.
• Désactivation des messages de console détaillés lors de l’utilisation de moviepy.
• Les artifacts avec points de contrôle sont plus robustes lors de l’écrasement de fichiers.
• Correction d’un problème d’identifiants recyclés dans les artifacts.

Améliorations

• Ajout de la prise en charge de wandb.Audio dans Artifacts.

Corrections de bugs

• Correction des régressions de la configuration wandb introduites dans la 0.10.13.
• Annulation des modifications prenant en charge les médias avec des barres obliques dans les clés.

Améliorations

• Ajout de la prise en charge de la surveillance des GPU Mac M1.
• Ajout de la prise en charge de la surveillance des TPU.
• Ajout d’un paramètre pour désactiver l’intégration SageMaker.

Corrections de bugs

• Correction de tensorboard_sync avec tensorboardX et tf1.
• Correction de problèmes de journalisation d’images contenant des barres obliques.
• Correction de problèmes liés aux graphiques personnalisés.
• Amélioration des messages d’erreur de wandb pull.
• Amélioration des messages d’erreur de wandb.Table().
• Le mode silencieux est désormais réellement silencieux.
• Correction de wandb online pour réactiver la journalisation.
• Plusieurs correctifs concernant les artifacts.

Amélioration

• Ajout de Artifact.used_by et Artifact.logged_by.
• Validation de la cohérence des types lors de la journalisation des artifacts.
• Amélioration de JoinedTable, qui ne nécessite plus de ressources téléchargées.
• Ajout de la possibilité de télécharger récursivement les artifacts dépendants.
• Activation de la journalisation des gradients avec keras et tf2+.
• Vérification que les modèles transmis à wandb.watch() sont bien des modèles pytorch.
• Amélioration des docstrings des méthodes et objets publics.
• Avertissement lorsque des séquences d’images de tailles différentes sont journalisées.

Correction de bug

• Correction des noms de fichiers générés de manière incorrecte dans la synthèse.
• Correction du mode anonyme pour inclure la clé API dans les URL.
• Correction d’un problème de pickle avec le mode désactivé.
• Correction de la requête from_id des artifacts.
• Correction de la gestion des Tables avec des chemins d’images différents.

Amélioration

• Désactivation de la journalisation wandb avec wandb disabled ou wandb.init(mode="disabled").
• Prise en charge du clonage d’un artifact lors de la journalisation de wandb.Image().

Correction de bug

• Nombreuses améliorations des artifacts de médias et refactorisation interne.
• Amélioration de la gestion des erreurs d’artifacts.
• Correction d’un problème qui entraînait l’ignorance du nom du notebook.
• Extension du mode silencieux à la journalisation Jupyter.
• Correction d’un problème d’interférence des bibliothèques embarquées avec le chemin python.
• Correction de diverses exceptions (division par zéro, conversion en int, TypeError).

Amélioration

• Ajout du graphique de matrice de confusion.
• Amélioration des messages jupyter avec wandb.init()/reinit/finish.

Correction de bug

• Correctif pour fastai 2.1.5 (suppression de log_args).
• Correction de la journalisation des médias lors d’un changement de répertoire.

Amélioration

• Ajout de la journalisation des médias d’artifacts (alpha).
• Ajout des alertes scriptables.
• Ajout de l’attribut url à l’API publique des sweeps.
• Mise à jour des docstrings des fonctions du SDK wandb.

Correction de bug

• Correction de cas où le mode hors ligne établissait des connexions réseau.
• Correction de problèmes liés aux sweeps python et à l’arrêt des runs.
• Correction d’un problème de journalisation susceptible d’afficher accidentellement une clé API.
• Correction de problèmes de wandb login avec des hôtes mal formés.
• wandb.restore() peut désormais être appelé sans wandb.init().
• Correction de la reprise (réutilisation de run_id) avec une synthèse vide.
• Correction d’un problème de téléchargement d’artifact.
• Ajout de la fonction wandb.unwatch(), qui manquait.
• Suppression de la création de répertoires wandb superflus.
• Correction d’un problème d’importation de collections avec une ancienne version de six.

Amélioration

• Les objets appelables peuvent désormais être sérialisés.

Correction de bug

• Correction d’un problème de compatibilité avec python 3.9.
• Correction de l’échec de wandb sync introduit dans la version 0.10.6.
• Amélioration de la gestion des runs en échec par l’agent python.
• Correction d’un cas rare où la reprise des runs ne fonctionnait pas.
• Amélioration de la gestion des liens symboliques lors d’un appel dans un contexte de thread.
• Correction de problèmes survenant lors d’un changement de répertoire avant l’appel à wandb.init().

Correction de bug

• Correction d’un problème lors de la recherche de nouvelles versions sur pypi.

Correction de bug

• L’enregistrement du code est désormais bien activé dans les environnements Jupyter après la connexion.
• Les agents de sweep disposent d’un délai d’expiration prolongé pour les configurations de sweep volumineuses.
• Prise en charge de la variable d’environnement WANDB_SILENT.
• Avertissement en cas de paquet Python manquant lors de la journalisation d’images.
• Correction de wandb.restore() pour appliquer le patch de diff.
• Amélioration des messages d’erreur des artifacts.
• Correction du chargement de config-defaults.yaml et de la liste de fichiers de configuration YAML spécifiée.

Amélioration

• Ajout de nouveaux graphiques personnalisés : wandb.plot.*.
• Ajout d’un nouvel agent de sweep basé sur Python : wandb.agent().

Correction de bug

• Correctifs du journal de la console (tqdm sous Windows, correction des exceptions à la fermeture).
• Ajout d’attributs supplémentaires à l’objet Run (group, job_type, urls).
• Correction de problèmes de connexion avec SageMaker.
• Correction d’un problème qui empêchait le téléversement des graphiques avant la fin du run.

Correction de bug

• Correction d’un problème qui faisait lever une exception à wandb.init(allow_val_change=).

Amélioration

• Ajout d’un avertissement lors d’une tentative de synchronisation de répertoires de runs antérieurs à la version 0.10.0.
• Amélioration de la prise en charge de Jupyter pour les informations de synchronisation des runs wandb.

Correction de bug

• Correction de problèmes de téléchargement d’artifacts.
• Correction de plusieurs problèmes liés à tensorboard_sync.
• Correction de plusieurs problèmes liés aux sweeps Jupyter/Python.
• Correction d’un problème d’expiration du délai de connexion.
• Correction d’un problème qui entraînait l’écrasement de la configuration lors de la reprise de runs.
• Portage de l’observateur Sacred vers la version 0.10.x.
• Correction de l’écrasement des boîtes englobantes prédites par les boîtes de vérité terrain.
• Ajout du paramètre save_code manquant à wandb.init().

Amélioration

• Ajout de upload_file à l’API.
• wandb.finish() peut désormais être appelé sans wandb.init() correspondant.

Correction de bug

• Correction d’un problème qui entraînait la journalisation de fichiers dans les mauvais runs parallèles.
• Correction de propriétés/méthodes manquantes : as_dict(), sweep_id.
• Correction de wandb.summary.update(), qui ne mettait pas à jour toutes les clés.
• L’enregistrement du code n’était pas correctement activé en fonction des paramètres de l’interface.
• TensorBoard journalise désormais les images avant la fin du programme.
• Correction de problèmes de reprise liés à la configuration et aux métriques de synthèse.

Amélioration

• sync_tensorboard peut désormais gérer les fichiers S3 et GCS.
• Ajout de la possibilité de spécifier l’hôte lors de la connexion.
• Amélioration de l’API des artifacts pour permettre la modification des attributs.

Correction de bug

• L’enregistrement du code respecte désormais les paramètres du serveur.
• Correction d’un problème d’exécution de wandb.init() sur les réseaux restreints.
• Correction d’un problème qui entraînait l’ignorance des modifications de paramètres.
• Correction de problèmes de téléchargement d’artifacts.

Amélioration

• Ajout de sparklines de l’historique à la fin du run.
• Améliorations des artifacts et API de création de liens.
• Amélioration de la prise en charge du mode hors ligne et de la synchronisation.
• Prise en charge d’un mode noop de base pour simplifier les tests.
• Amélioration de la prise en charge de Windows/PyCharm.
• L’objet Run dispose de davantage de propriétés modifiables.
• L’API publique permet de joindre des artifacts à des runs antérieurs.

Correction de bug

• Nombreux bugs corrigés grâce à la simplification de la logique.

Amélioration

• Nouvel observateur sacred disponible via wandb.sacred.WandbObserver.
• Amélioration du suivi des références d’artifacts pour les URL HTTP.

Correction de bug

• Affichage d’un message d’erreur explicite lorsque les runs sont interrogés avec summary au lieu de summary_metrics.

Amélioration

• Les sous-chemins des artifacts exposent désormais un argument facultatif de répertoire racine pour download().
• Artifact.new_file accepte un argument facultatif mode.
• Suppression de l’ancienne documentation fastai, car nous sommes désormais intégrés à fastai v2 !

Correction de bug

• Correction de la logique de gestion des erreurs d’analyse YAML.
• Correction d’une faute d’orthographe dans la docstring torch, merci @mkkb473.

Amélioration

• Suppression du paramètre inutilisé y_probas dans les graphiques sklearn, merci @dreamflasher.
• Nouvelles API de suppression pour les artifacts.

Correction de bug

• Correction de wandb restore en l’absence de connexion.
• Correction des chemins de téléchargement des artifacts sous Windows.
• Nouvelle tentative en cas d’erreur 408 lors du téléversement.
• Correction des types numériques des masques, merci @numpee.
• Correction d’une confusion dans le nommage des références d’artifacts.

Amélioration

• La fréquence de journalisation par défaut des histogrammes PyTorch passe de 100 à 1000 étapes.

Correction de bug

• Correction des invites de connexion multiples lors de l’utilisation de la ligne de commande.
• Correction de l’erreur « no method rename_file ».
• Correction d’un cas limite dans le calcul des histogrammes avec PyTorch.
• Correction d’une erreur dans Jupyter lors de l’enregistrement de l’historique de session.
• Les métadonnées des artifacts sont désormais correctement renvoyées par l’API publique.
• Correction d’une erreur de rendu matplotlib / plotly.

Amélioration

• Nouvelles commandes CLI pour les artifacts !

wandb artifact put path_file_or_ref
wandb artifact get artifact:version
wandb artifact ls project_name

• Nouvelles commandes d’API pour les artifacts !

wandb.log_artifact()
wandb.use_artifact()
wandb.Api().artifact_versions()
wandb.Api().run.used_artifacts()
wandb.Api().run.logged_artifacts()
wandb.Api().Artifact().file()

• Amélioration de la synchronisation des fichiers wandb-history.jsonl volumineux avec wandb sync.
• Nouvelle méthode Artifact.verify pour garantir l’intégrité des artifacts locaux.
• Amélioration du harness de test pour les commandes d’API.
• Le nom du répertoire du run contient désormais l’heure locale au lieu de l’heure UTC, merci @aiyolo !
• Améliorations générales de nos docstrings.
• Wandb.Table prend désormais en charge un argument dataframe pour journaliser des dataframes sous forme de tableaux !

Correction de bug

• Les artifacts fonctionnent désormais sous Python 2.
• Les emplacements de téléchargement par défaut des artifacts fonctionnent désormais sous Windows.
• Les références GCS sont désormais correctement mises en cache et téléchargées, merci @yoks !
• Correction de l’encodage des tableaux NumPy en JSON.
• Correction du message d’erreur de comparaison de chaînes.

Amélioration

• Refonte majeure de la mise en cache des artifacts.
• Répertoire de cache configurable pour les artifacts.
• Répertoire de téléchargement configurable pour les artifacts.
• Nouvelle méthode Artifact.verify pour garantir l’intégrité des artifacts locaux.
• Use_artifact ne requiert plus type.
• Les artifacts supprimés peuvent désormais être validés à nouveau.
• Les scènes Lidar prennent désormais en charge les vecteurs.

Correction de bug

• Correction d’un problème de téléchargement d’artifacts renvoyant des erreurs.
• Les masques de segmentation gèrent désormais les données autres que uint8.
• Correction de la logique d’analyse des chemins dans api.runs().

Correction de bug

• Correction d’un problème qui entraînait la journalisation systématique des fichiers dans le dernier run d’un projet.
• Correction d’un problème qui empêchait l’affichage de l’URL lors du premier appel à wandb.init().

Correction de bug

• Prise en charge de plusieurs appels init dans Jupyter.
• Gestion des ValueError lors de la capture de signaux, merci @jsbroks.
• L’agent Wandb gère désormais correctement la limitation de débit.

Amélioration

• Wandb.Artifact est désormais en disponibilité générale !
• Feature_importances prend désormais en charge CatBoost, merci @neomatrix369.

Correction de bug

• Interception de toutes les exceptions lors de l’enregistrement des sessions Jupyter.
• Validation_data est désormais défini automatiquement avec TF >= 2.2.
• Les hooks implements* sont désormais implémentés dans le callback Keras pour TF >= 2.2.

Amélioration

• L’enregistrement du code source brut est désormais désactivé par défaut.
• Prise en charge de paramètres globaux au démarrage pour activer l’enregistrement du code sur le serveur.
• Nouvel argument code_save=True pour wandb.init() afin d’activer manuellement l’enregistrement du code.

Correction de bug

• Les cellules ne restent plus bloquées une fois leur exécution terminée.
• Correction de l’intégration Jupyter dans les shells PyCharm.
• L’enregistrement de l’historique de session gère désormais les métadonnées None dans les sorties.

Amélioration

• Enregistrement de l’historique de session dans les notebooks Jupyter.
• Notification invitant à activer l’accès Internet dans Kaggle.
• Extension de wandb.plots.feature_importances à davantage de types de modèles, merci @neomatrix369 !

Correction de bug

• Rétablissement de l’enregistrement du code pour les notebooks Jupyter.
• Correction des erreurs de thread dans Jupyter.
• Les dernières lignes de l’historique ne sont plus perdues dans Jupyter.

Amélioration

• Ajout d’étiquettes de classe par défaut pour la segmentation sémantique.
• L’API des boîtes englobantes est désormais alignée sur celle de la segmentation sémantique.

Correction de bug

• Augmentation du nombre de lignes des tableaux de médias pour améliorer la journalisation des courbes ROC/PR.
• Correction d’un problème de gestion des histogrammes pré-regroupés en intervalles.
• Gestion des valeurs nan dans les histogrammes PyTorch.
• Correction de la gestion des masques d’image binaires.

Amélioration

• Amélioration de la journalisation des masques d’image de segmentation sémantique.

Amélioration

• Fermeture de tous les fichiers ouverts pour éviter les ResourceWarnings, merci @CrafterKolyan !

Correction de bug

• Analyse des protobufs « tensor », ce qui corrige des problèmes de synchronisation TensorBoard en version 2.1.

Amélioration

• Ajout de ROC, precision_recall, HeatMap, explainText, POS et NER à wandb.plots.
• Ajout de la journalisation de wandb.Molecule().
• Capture des runs Kaggle pour les métriques.
• Ajout de la possibilité d’appeler watch depuis l’objet run.

Correction de bug

• Les journaux de débogage globaux ne sont plus récupérés par erreur.

Amélioration

• Amélioration des annotations de boîtes englobantes.
• Journalisation des métriques système des GPU actifs.
• Le fichier wandb/settings n’est écrit que si wandb init est appelé.
• Améliorations de la commande wandb local.

Correction de bug

• Correction de la journalisation GPU sur certains appareils ne fournissant pas de métriques de consommation électrique.
• Correction de la gestion de la commande de configuration de sweep.
• Correction de la journalisation des chaînes TensorFlow.

Amélioration

• Ajout de l’enregistrement du code du module Python principal.
• Ajout de la possibilité de spécifier des métadonnées pour les boîtes englobantes et les masques de segmentation.

Correction de bug

• Correction des cas où les données non validées de wandb.log() n’étaient pas conservées.

Correction de bug

• Correction d’un conflit de dépendances avec les nouvelles versions du paquet six.

Amélioration

• Ajout de la meilleure métrique et de l’époque correspondante à la synthèse du run avec le callback Keras.
• Ajout de wandb.run.config_static pour les environnements nécessitant une configuration sérialisée avec pickle.

Correction de bug

• Correction d’une régression provoquant des échecs avec wandb.watch() et DataParallel.
• Amélioration de la compatibilité avec Python 3.8.
• Correction de la journalisation des modèles sous Windows.

Correction de bug

• Correction d’une exception lors de l’utilisation de wandb.watch() dans un notebook.
• Amélioration de la prise en charge de la journalisation des gradients de tenseurs creux sur GPU.

Correction de bug

• Assouplissement de la contrainte de version sur la dépendance PyYAML pour les utilisateurs disposant d’anciens environnements.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge de scikit-learn.
• Ajout de la possibilité d’inclure ou d’exclure certaines clés lors de la construction de wandb.config.

Correction de bug

• Correction de wandb.watch() sur les tenseurs creux.
• Correction d’une incompatibilité avec ray 0.8.1.
• Ajout de la dépendance pyyaml manquante.
• Correction des problèmes « W&B process failed to launch ».
• Amélioration de la journalisation des graphes de modèles et des graphiques volumineux.

Amélioration

• Ajout de la possibilité de configurer la ligne de commande de l’agent depuis la configuration du sweep.

Correction de bug

• Correction de la journalisation des prédictions fast.ai.
• Correction de la journalisation des tenseurs TensorFlow en mode eager.
• Correction de problèmes Jupyter liés à la journalisation du nom du notebook et à wandb.watch().

Amélioration

• Le projet et l’entity spécifiés dans wandb.init() sont désormais ignorés lors de l’exécution d’un sweep.

Correction de bug

• Correction de la détection du « flapping » (instabilité) de l’agent.
• Correction du contrôleur local qui ne démarrait pas lorsque le sweep était en attente.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge de LightGBM.
• Ajout de la prise en charge d’un tableau de bord local (expérimental).
• Ajout de la possibilité de modifier la configuration de sweep.
• Ajout de la journalisation de la consommation électrique des GPU aux métriques système.

Correction de bug

• L’agent de sweep n’échoue plus en boucle lorsqu’il est mal configuré.

Amélioration

• Ajout de la prise en charge bêta de la stratégie de recherche hyperopt de ray/tune.
• Ajout de la possibilité de spécifier un nombre maximal de runs par agent.
• Démarrage d’un sweep simplifié lorsque le projet n’a pas encore été créé.

Correction de bug

• Les appels répétés à wandb.Api().Run(id).scan_history() récupèrent désormais des données à jour.
• Correction de early_terminate/hyperband dans les environnements notebook/Python.

Amélioration

• Ajout de min_step et max_step à run.scan_history pour récupérer des sous-ensembles de métriques.
• Wandb.init(reinit=True) appelle désormais automatiquement wandb.join() afin de mieux prendre en charge plusieurs runs par processus.

Correction de bug

• Wandb.init(sync_tensorboard=True) fonctionne de nouveau avec TensorFlow 2.0.

Amélioration

• Prise en charge des tags transmis sous forme de chaîne de caractères.

Correction de bug

• Version de graphql-core épinglée à < 3.0.0 pour corriger les erreurs d’installation.
• Les barres de progression TQDM mettent correctement à jour les journaux.
• Les journaux de synthèse ou d’historique trop volumineux sont désormais ignorés, ce qui évite le blocage des nouvelles tentatives.

Correction de bug

• Correction d’une régression, présente depuis la 0.8.13, affectant la synchronisation de certaines versions de Tensorboard.
• Correction d’une erreur réseau dans Jupyter.

Correction de bug

• Correction des appels multiples à wandb.init() avec sync_tensorboard dans Jupyter.
• Correction d’une situation de concurrence provoquant une RuntimeError lors de l’utilisation de threads et de l’appel à wandb.log().
• Sentry n’est plus initialisé lorsque le signalement des erreurs est désactivé.

Amélioration

• Ajout de best_run() aux objets wandb.sweep() de l’API publique.
• Suppression des clés de suivi internes des objets wandb.config dans l’API publique.

Correction de bug

• Amélioration de l’avertissement relatif aux objets volumineux lorsque les valeurs atteignent la taille maximale.
• Avertissement lorsque wandb.save() ne reçoit pas de chaîne de caractères.
• L’arrêt d’un run depuis l’interface fonctionne à nouveau, après une régression introduite dans la version 0.8.12.
• La restauration d’un fichier déjà présent localement fonctionne.
• Correction d’un problème de TensorBoard qui plaçait certaines clés dans la mauvaise étape depuis la version 0.8.10.
• Wandb.Video accepte uniquement uint8 au lieu de convertir à tort les valeurs en flottants.
• La détection de l’environnement SageMaker est désormais plus robuste.
• La reprise renseigne correctement la configuration.
• Wandb.restore respecte la racine lorsque run.dir est défini #658.
• Appeler wandb.watch() plusieurs fois attribue correctement un namespace aux histogrammes et aux graphes.

Amélioration

• Les sweeps fonctionnent désormais sous Windows !
• Ajout de l’attribut sweep à Run dans l’API publique.
• Ajout du lien vers le sweep dans la sortie Jupyter et dans celle du terminal.
• La journalisation TensorBoard enregistre désormais des horodatages corrects lors de l’importation de résultats antérieurs.
• La journalisation TensorBoard prend désormais en charge la configuration de rate_limits et le filtrage des types d’événements.
• Utilisation d’une simple duplication de la sortie lorsque stdout n’a pas de descripteur de fichier.
• Écriture des métafichiers wandb dans le répertoire temporaire du système si le répertoire local n’est pas accessible en écriture.
• Ajout de api.reports (bêta) à l’API publique.
• Ajout de wandb.unwatch pour supprimer les hooks des modèles pytorch.
• Enregistrement du framework utilisé dans config._wandb.

Correction de bug

• Création d’un répertoire imbriqué lorsque des vidéos sont journalisées depuis des namespaces tensorboard.
• Correction d’une situation de concurrence lors de l’utilisation de wandb.log() async=True.
• Run.summary se comporte comme un véritable dictionnaire.
• Les sous-dictionnaires de Run.summary s’affichent correctement.
• Gestion de None lors du passage de class_colors pour les masques de segmentation.
• Gestion de l’absence de SessionHook dans tensorflow2.
• Échappement correct des arguments sous Windows.
• Correction du blocage de la connexion en mode anonyme.
• Le patch Keras pour Tf2 gère désormais l’absence d’arguments de callbacks.

Amélioration

• Mise à jour de la documentation générée automatiquement à partir des docstrings dans /docs.
• Wandb.init(config=config_dict) ne met pas à jour les paramètres définis par le sweep.
• L’objet Wandb.config dispose désormais d’une méthode setdefaults qui améliore la prise en charge des sweeps.
• Amélioration des messages du terminal et de Jupyter, désormais agrémentés d’emojis !
• wandb.watch() peut désormais être appelé plusieurs fois sur différents modèles.
• Amélioration de la prise en charge de la surveillance de plusieurs fichiers tfevent.
• Windows ne nécessite plus wandb run : exécutez simplement python script_name.py.
• wandb agent fonctionne désormais sous Windows.
• Message d’erreur explicite lorsque wandb.log() est appelé sans dict.
• Le callback Keras dispose d’un nouveau paramètre log_batch_frequency pour consigner des métriques tous les N lots.

Correction de bug

• Correction d’un problème de compatibilité avec python 2.7 et d’anciennes dépendances pip.

Amélioration

• Amélioration du parcours d’intégration lors de la création de comptes et de la saisie de l’api_key.

Correction de bug

• Correction de l’API publique qui renvoyait des données incorrectes lorsque la valeur de configuration était 0 ou False.
• Les runs repris n’écrasent plus les noms de run par l’ID du run.

Amélioration

• Ajout de l’enregistrement de l’ID spell.run dans la configuration.

Correction de bug

• La magie Wandb gère le cas où tf.keras et keras sont tous deux chargés.
• La journalisation Tensorboard ne perd plus d’étapes si plusieurs loggers ont des global_steps différents.
• La journalisation des gradients Keras fonctionne avec la dernière version de tf.keras.
• Le paramètre validation_data de Keras est correctement défini dans tensorflow 2.
• La commande wandb pull crée les répertoires s’ils n’existent pas, merci à @chmod644.
• Le téléversement de fichiers par lots impose désormais une taille minimum.
• Les sweeps fonctionnent de nouveau avec python2.
• Scan_history parcourt désormais l’ensemble des points.
• Jupyter s’exécute en mode local si les identifiants d’authentification ne peuvent pas être obtenus.

Amélioration

• Les sweeps peuvent désormais être exécutés depuis jupyter ou directement depuis python ! https://docs.wandb.com/sweeps/python.
• La nouvelle intégration openai gym consigne automatiquement les vidéos ; elle s’active avec l’argument nommé monitor_gym de wandb.init().
• Callback de journalisation Ray Tune dans wandb.ray.WandbLogger.
• Nouveau fichier de configuration global dans ~/.config/wandb pour les paramètres globaux.
• Ajout de tests pour fastai, merci à @borisdayma.
• Amélioration des performances de l’API publique.
• username est obsolète au profit d’entity dans l’API publique, par souci de cohérence.
• Prise en charge de la connexion anonyme activée par défaut.
• Nouvelle méthode wandb.login() à utiliser dans jupyter pour permettre les connexions anonymes.
• Messages d’erreur de dépendance améliorés pour les dataframes.
• Première intégration avec spell.run.
• Toutes les images sont désormais rendues au format PNG afin d’éviter les artefacts JPEG.
• L’API publique dispose désormais d’un champ projects.

Correction de bug

• Les mises à jour de Run.summary fonctionnent dans jupyter avant l’appel de log.
• L’installation de numpy n’est plus requise.
• La définition de clés imbriquées dans summary fonctionne désormais.
• Les notebooks situés dans des répertoires imbriqués sont correctement enregistrés.
• Les erreurs 404 ne font plus l’objet de nouvelles tentatives ; messages d’erreur du serveur améliorés.
• Suppression des barres obliques initiales lors du chargement des chemins dans l’API publique.

Amélioration

• Les petits fichiers sont téléversés par lots sous forme d’archives tar compressées avec gzip.
• Les gifs TensorBoardX sont journalisés dans wandb.

Correction de bug

• Wandb.init gère correctement les défaillances réseau au démarrage.
• Le callback Keras ne journalise des exemples que si data_type ou input_type est défini.
• Correction d’un bug de cas limite dans la journalisation des modèles PyTorch.
• Gestion du patching multiple de tensorboard dans jupyter.
• Le sweep récupère config.yaml depuis le répertoire du run.
• Les dataframes gèrent les étiquettes entières.
• Gestion du JSON invalide lors de l’interrogation des serveurs jupyter.

Amélioration

• Fastai utilise une graine fixe pour la journalisation des exemples.
• Augmentation du nombre maximal d’images pour le callback fastai.
• Nouvelle balise wandb.Video pour journaliser des vidéos.
• L’argument Sync=False de wandb.log() déplace la journalisation dans un thread.
• Nouveau contrôleur de sweep local pour une logique de recherche personnalisée.
• Prise en charge de la connexion anonyme pour une prise en main simplifiée.
• Appeler wandb.init() plusieurs fois dans jupyter ne provoque plus d’erreur.

Correction de bug

• Le callback Keras ne devine plus input_type pour les données 2D.
• Wandb.Image gère les images d’une hauteur de 1 px.

Amélioration

• L’API publique Wandb dispose désormais de run.scan_history pour renvoyer toutes les lignes de l’historique.
• Wandb.config affiche des erreurs explicites s’il est utilisé avant l’appel d’init.
• Wandb.summary affiche des erreurs explicites s’il est utilisé avant l’appel d’init.
• L’API Filestream pointe vers une nouvelle URL sur le backend.

Correction de bug

• Le callback Fastai utilise le monitor par défaut au lieu de supposer val_loss.
• L’introspection des notebooks gère les cas d’erreur et n’affiche plus la trace de pile en cas d’échec.
• L’avertissement de description ne s’affiche plus lors de la définition du nom.
• Correction d’une erreur de journalisation des dataframes avec le callback Keras.
• Correction des décalages de lignes dans les journaux lors de la reprise de runs.
• Wandb.config convertit les types non natifs avant l’écriture en yaml.
• Intégration de backports.tempfile pour pallier un paquet manquant lors de l’installation.

Amélioration

• Ajout de api.sweep à l’API d’export Python pour interroger les sweeps.
• Ajout de WANDB_NOTEBOOK_NAME pour spécifier le nom du notebook lorsqu’il ne peut pas être déduit.
• Ajout de WANDB_HOST pour redéfinir les noms d’hôte.
• Enregistrement de l’exécution éventuelle d’un run dans Jupyter.
• Wandb permet désormais d’arrêter des runs depuis l’interface web.
• Prise en charge des nombres à virgule flottante passés comme step à wandb.log().
• Wandb.config prend entièrement en charge Unicode.
• Synchronisation du fichier principal avec wandb si l’enregistrement du code est activé et que le fichier n’est pas suivi par git.
• Callback XGBoost : wandb.xgboost.wandb_callback().

Correction de bug

• Correction de l’affichage des graphiques plotly contenant de grands tableaux numpy.
• wandb docker fonctionne en présence de nvidia.
• Message d’erreur amélioré lorsque des clés autres que des chaînes sont envoyées à log.
• Assouplissement de la dépendance pyyaml pour corriger les installations sur AMI.
• Magic fonctionne dans les notebooks Jupyter.

Amélioration

• Nouvelle préversion des auto-dataframes pour Keras.
• Ajout de input_type et output_type au callback Keras pour simplifier la configuration.
• L’API publique prend en charge la récupération de clés spécifiques et un axe x personnalisé.

Correction de bug

• WANDB_IGNORE_GLOBS est pris en compte lors de l’analyse finale des fichiers.
• Unification de run.id, run.name et run.notes dans toutes les API.
• Gestion des tailles de terminal inhabituelles lors de la configuration de notre pseudo-tty.
• Correction de la logique d’introspection des notebooks Jupyter.
• Run.summary.update() enregistre les modifications sur le serveur.
• La synchronisation Tensorboard résiste aux histogrammes invalides et aux fichiers tronqués.

Amélioration

• Préversion de magic : l’appel à wandb.init(magic=True) devrait suivre automatiquement la configuration et les métriques lorsque c’est possible.
• La CLI prend désormais en charge les installations locales du backend.
• Le callback Fastai prend en charge la journalisation d’images d’exemple.

Correction de bug

• La journalisation d’images fonctionne sous Windows.
• Wandb sync gère les tfevents comportant un seul pas de temps.
• Correction d’une commande erronée sur la page d’aperçu des runs en cours d’exécution.
• Gestion des histogrammes de plus de 512 intervalles lors du streaming Tensorboard.
• Message d’erreur amélioré lors de l’appel de wandb sync sur un fichier au lieu d’un répertoire.

Amélioration

• Nouvelle fonction utilitaire pour gérer les hyperparamètres dans les sweeps : wandb.config.user_items().
• Mocking amélioré pour de meilleurs tests.

Correction de bug

• L’entity est conservé sur wandb.run lorsqu’il est interrogé depuis le serveur.
• Les fichiers temporaires utilisent toujours le répertoire temporaire afin d’éviter leur synchronisation.
• Une erreur est levée si la taille d’un fichier diminue pendant son téléversement.
• Les images sont correctement journalisées sous Windows.
• Mise à niveau de l’exigence pyyaml pour corriger une CVE.
• L’historique des lignes n’est plus stocké afin d’éviter une fuite de mémoire.

Amélioration

• La synthèse prend désormais en charge le nouveau format de dataframe.
• La variable d’environnement WANDB_SILENT écrit tous les messages wandb dans debug.log.
• Amélioration des messages d’erreur pour Windows et la journalisation TensorBoard.
• Output.log est téléversé à la fin de chaque run.
• Les métadonnées, les exigences et les patchs sont téléversés au début d’un run.
• En dehors d’un dépôt Git, le fichier Python principal est stocké.
• Ajout de WANDB_DISABLE_CODE pour empêcher le calcul des diffs et l’enregistrement du code.
• Lors d’une exécution dans Jupyter, le nom du notebook est stocké.
• Prise en charge de la connexion automatique pour Colab.
• Stockage de l’URL du notebook Colab.
• Stockage de la version de cette bibliothèque dans la configuration.
• Stockage de sys.executable dans les métadonnées.
• Le callback Fastai ne nécessite plus de chemin.
• Wandb.init accepte désormais un argument notes.
• Dans la CLI, l’argument message est remplacé par notes et name.

Correction de bug

• Wandb sync gère les embeddings TensorBoard.
• Wandb sync gère correctement les images dans TensorBoard.
• Tf.keras gère correctement les modèles fonctionnels à entrée unique.
• Wandb.Api().runs renvoie un itérateur réutilisable.
• Un WANDB_DIR situé dans un répertoire masqué n’empêche plus la synchronisation.
• Run.files() itère sur tous les fichiers.
• Correction de l’erreur de récursion trop profonde avec PyTorch.

Amélioration

• Wandb sync accepte un argument —ignore avec des globs pour ignorer des fichiers.
• Run.summary dispose désormais d’une méthode items() pour itérer sur toutes les clés.

Correction de bug

• Messages d’erreur plus clairs en cas d’accès refusé.
• Messages d’erreur plus clairs lorsque des paquets facultatifs ne sont pas installés.
• Les URL affichées dans le terminal sont échappées.
• Les événements TensorBoard avec namespace fonctionnent avec les histogrammes.
• L’API publique effectue désormais de nouvelles tentatives en cas d’échec et réutilise le pool de connexions.
• Interception des erreurs Git lorsque les remotes n’ont pas été poussés vers origin.
• La collecte du graphe Keras a été déplacée vers on_train_begin pour gérer les modèles non construits.
• Prise en charge de davantage de cas où les poids ne peuvent pas être enregistrés.
• Les mises à jour de la synthèse après une reprise sont conservées.
• Correction de la journalisation histc de PyTorch dans la 0.4.1.
• Correction de l’import TensorBoard de wandb sync.

Amélioration

• Wandb.init(tensorboard=True) fonctionne avec TensorFlow 2 et Eager Execution.
• Wandb.init(tensorboard=True) fonctionne désormais avec tb-nightly et PyTorch.
• Consignation automatique d’exemples avec tf.keras grâce à l’ajout du validation_data manquant.
• Le socket ne se lie plus qu’à localhost pour une sécurité renforcée et pour éviter les avertissements du pare-feu sous OSX.
• Ajout d’un objet utilisateur à l’API publique pour obtenir l’utilisateur source.
• Ajout de run.display_name à l’API publique.
• Affichage du nom d’affichage dans la sortie de la console.
• Ajout de —tags, —job_group et —job_type à wandb run.
• Ajout d’une variable d’environnement définissant la durée minimale d’exécution avant qu’un run soit considéré comme planté.
• Ajout de tests flake8 à la CI, merci @cclauss !

Correction de bug

• Wandb-docker-run accepte les digests d’image.
• Le callback Keras fonctionne avec tensorflow2-alpha0.
• Le graphe du modèle Keras place désormais la couche d’entrée en premier.

Amélioration

• Ajout d’une fréquence de journalisation PyTorch pour les gradients et les poids.
• Amélioration des performances de journalisation PyTorch.
• Wandb.init accepte désormais un paramètre name pour nommer les runs.
• Wandb.run.name reflète les noms d’affichage personnalisés.
• Améliorations des valeurs de synthèse imbriquées.
• wandb.Table.add_row est obsolète au profit de wandb.Table.add_data.
• Prise en charge initiale d’un callback fast.ai, merci @borisdayma !

Correction de bug

• Run.get_url résout l’entity par défaut si aucun n’a été spécifié.
• Wandb restore accepte les chemins de run ne contenant que des barres obliques.
• Correction des avertissements d’obsolescence de PyYaml.
• Ajout du script shell de point d’entrée au manifeste.
• Suppression des sauts de ligne dans la version de cuda.

Correction de bug

• Prise en charge des identifiants d’authentification docker insensibles à la casse.
• Correction de app_url pour le flux de connexion au cloud privé.
• Les erreurs 404 ne donnent plus lieu à de nouvelles tentatives lors du démarrage des agents de sweep.

Correction de bug

• Les échecs de résolution DNS ne peuvent plus empêcher le démarrage.
• Centralisation de la journalisation de débogage.
• L’agent wandb attend plus longtemps avant d’envoyer un SIGKILL après un SIGINT.

Amélioration

• Prise en charge de la journalisation des images Docker via la variable d’environnement WANDB_DOCKER.
• WANDB_DOCKER est automatiquement défini lors d’une exécution dans kubernetes.
• Nouvelle commande wandb-docker-run pour définir automatiquement les variables d’environnement et monter le code.
• Wandb.restore prend en charge le lancement de docker pour les runs qui l’utilisaient.
• Les paquets Python sont désormais enregistrés dans un fichier requirements.txt.
• Cpu_count, gpu_count, gpu, os et la version de python sont stockés dans wandb-metadata.json.
• L’API d’export prend désormais en charge les chemins de type docker, c’est-à-dire username/project:run_id.
• Amélioration des messages destinés aux nouveaux utilisateurs et des informations de connexion.

Correction de bug

• Amélioration du signalement des erreurs pour les sweeps.

Correction de bug

• Amélioration du signalement des erreurs pour les sweeps.

Correction de bug

• Amélioration du signalement des erreurs pour les sweeps.

Correction de bug

• Amélioration du signalement des erreurs pour les sweeps.

Correction de bug

• Amélioration du signalement des erreurs pour les sweeps.

Correction de bug

• Amélioration du signalement des erreurs pour les sweeps.

Correction de bug

• Correction de la journalisation Jupyter : le niveau du logger n’est plus modifié.
• Correction de la reprise dans Jupyter.

Amélioration

• Wandb.init fonctionne désormais en mode dégradé si l’utilisateur ne s’est pas connecté à wandb.
• Ajout d’un indicateur force à wandb.init() pour exiger que la machine soit connectée.
• La journalisation Tensorboard et TensorboardX est désormais instrumentée automatiquement lorsqu’elle est activée.
• Ajout d’un paramètre tensorboard à wandb.init() qui patche tensorboard pour la journalisation.
• Wandb.save accepte désormais un chemin de base vers des fichiers situés dans des sous-répertoires.
• Wandb.tensorflow et wandb.tensorboard sont désormais accessibles sans importation directe.
• wandb sync parcourt désormais un répertoire de run wandb et synchronise tous les runs qu’il contient.

Correction de bug

• Correction de la journalisation Jupyter : le niveau du logger n’est plus modifié.
• Correction de la reprise dans Jupyter.

Amélioration

• Wandb.init fonctionne désormais en mode dégradé si l’utilisateur ne s’est pas connecté à wandb.
• Ajout d’un indicateur force à wandb.init() pour exiger que la machine soit connectée.
• La journalisation Tensorboard et TensorboardX est désormais instrumentée automatiquement lorsqu’elle est activée.
• Ajout d’un paramètre tensorboard à wandb.init() qui patche tensorboard pour la journalisation.
• Wandb.save accepte désormais un chemin de base vers des fichiers situés dans des sous-répertoires.
• Wandb.tensorflow et wandb.tensorboard sont désormais accessibles sans importation directe.
• wandb sync parcourt désormais un répertoire de run wandb et synchronise tous les runs qu’il contient.

Correction de bug

• Correction de la journalisation Jupyter : le niveau du logger n’est plus modifié.
• Correction de la reprise dans Jupyter.

Amélioration

• Wandb.init fonctionne désormais en mode dégradé si l’utilisateur ne s’est pas connecté à wandb.
• Ajout d’un indicateur force à wandb.init() pour exiger que la machine soit connectée.
• La journalisation Tensorboard et TensorboardX est désormais instrumentée automatiquement lorsqu’elle est activée.
• Ajout d’un paramètre tensorboard à wandb.init() qui patche tensorboard pour la journalisation.
• Wandb.save accepte désormais un chemin de base vers des fichiers situés dans des sous-répertoires.
• Wandb.tensorflow et wandb.tensorboard sont désormais accessibles sans importation directe.
• wandb sync parcourt désormais un répertoire de run wandb et synchronise tous les runs qu’il contient.

Correction de bug

• correction de la journalisation Jupyter : le niveau du logger n’est plus modifié.
• correction de la reprise dans Jupyter.

Amélioration

• wandb.init() fonctionne désormais en mode dégradé si l’utilisateur ne s’est pas connecté à wandb.
• ajout d’un indicateur force à wandb.init() pour exiger que la machine soit connectée.
• La journalisation Tensorboard et TensorboardX est désormais instrumentée automatiquement lorsqu’elle est activée.
• ajout d’un paramètre tensorboard à wandb.init() qui patche tensorboard pour la journalisation.
• wandb.save() accepte désormais un chemin de base vers des fichiers situés dans des sous-répertoires.
• wandb.tensorflow et wandb.tensorboard sont désormais accessibles sans importation directe.
• wandb sync parcourt désormais un répertoire de run wandb et synchronise tous les runs qu’il contient.

Correction de bug

• Correction de la journalisation Jupyter : le niveau du logger n’est plus modifié.
• Correction de la reprise dans Jupyter.

Amélioration

• Wandb.init gère désormais correctement le cas où l’utilisateur ne s’est pas connecté à wandb.
• Ajout d’un indicateur force à wandb.init() pour exiger qu’une machine soit connectée.
• La journalisation Tensorboard et TensorboardX est désormais instrumentée automatiquement lorsqu’elle est activée.
• Ajout d’un paramètre tensorboard à wandb.init() qui patche tensorboard pour la journalisation.
• Wandb.save accepte désormais un chemin de base vers des fichiers situés dans des sous-répertoires.
• Wandb.tensorflow et wandb.tensorboard sont désormais accessibles sans importation directe.
• wandb sync parcourt désormais un répertoire de run wandb et synchronise tous les runs.

Correction de bug

• Correction de la journalisation Jupyter : le niveau du logger n’est plus modifié.
• Correction de la reprise dans Jupyter.

Amélioration

• Wandb.init gère désormais correctement le cas où l’utilisateur ne s’est pas connecté à wandb.
• Ajout d’un indicateur force à wandb.init() pour exiger qu’une machine soit connectée.
• La journalisation Tensorboard et TensorboardX est désormais instrumentée automatiquement lorsqu’elle est activée.
• Ajout d’un paramètre tensorboard à wandb.init() qui patche tensorboard pour la journalisation.
• Wandb.save accepte désormais un chemin de base vers des fichiers situés dans des sous-répertoires.
• Wandb.tensorflow et wandb.tensorboard sont désormais accessibles sans importation directe.
• wandb sync parcourt désormais un répertoire de run wandb et synchronise tous les runs.

Correction de bug

• Correction d’une condition de concurrence pouvant bloquer le processus wandb à la fin d’un run.

Correction de bug

• Correction d’une condition de concurrence pouvant bloquer le processus wandb à la fin d’un run.

Correction de bug

• Correction d’une condition de concurrence pouvant bloquer le processus wandb à la fin d’un run.

Correction de bug

• Correction d’une condition de concurrence pouvant bloquer le processus wandb à la fin d’un run.

Correction de bug

• Correction d’une condition de concurrence pouvant bloquer le processus wandb à la fin d’un run.

Correction de bug

• Correction d’une condition de concurrence pouvant bloquer le processus wandb à la fin d’un run.

Correction de bug

• Correction de la reprise dans Jupyter lors du redémarrage du kernel.
• Wandb.save garantit que les fichiers sont téléversés, même si leur taille augmente.

Amélioration

• Ajout du mot-clé replace=True à init pour la reprise automatique.
• Nouvelle propriété run.resumed permettant de détecter si une reprise est en cours.
• Nouvelle propriété run.step permettant de définir une époque initiale lors de la reprise.
• Le callback Keras enregistre désormais le meilleur modèle au fil de ses améliorations.

Correction de bug

• numpy n’est désormais vraiment plus requis.
• Message d’erreur plus clair si wandb.log() est appelé avant wandb.init().
• Impossible désormais d’appeler wandb.watch() plusieurs fois.
• Prise en charge des attributs datetime dans les journaux / plotly.

Amélioration

• Ajout de l’environnement aux sweeps.
• Activation des tags dans l’API publique et dans wandb.init().
• Nouveau type de média wandb.Html pour journaliser du HTML arbitraire.
• Ajout de la méthode api.create_run de l’API publique pour les intégrations personnalisées.
• Ajout de la prise en charge des globs dans wandb.save() ; les fichiers sont enregistrés au fur et à mesure de leur écriture.
• Ajout de wandb.restore() pour récupérer des fichiers lors de la reprise.