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W&B Multi-tenant Cloud でのみ利用できます。
W&B の AI 研究・反復処理エージェントである ARIA を研究アシスタントとして使用すると、実験の分析、結果の説明、run 全体のパターンの特定、次のステップの提案、可視化の作成などを行えます。 ARIA は過去の run に基づいて、新しい実験を提案し、実行できます。 ARIA は W&B Launch を使用して、サンドボックス環境で実験を実行します。ARIA が project で実験を実行できるようにするには、まず ARIA を使用して W&B Launch を設定してください。

ARIA で W&B Launch を設定する

ARIA は、チャットから W&B Launch を設定するお手伝いができます。たとえば、ARIA に次のように依頼します。
User prompt
ARIA は、project で利用できる W&B Launch の構成要素を確認し、残りの設定手順を案内します。 次の例は、“W&B Launch の設定を手伝ってもらえますか?” というプロンプトに対する ARIA の応答の一部です。

Launch の構成要素

W&B Launch には、3 つの主要な構成要素があります。
  • Launch job: ML ワークフローでタスクを設定して実行するための、再利用可能なひな形です。
  • Launch queue: Kubernetes クラスターなどのコンピュート対象にジョブを送信する、先入れ先出しのキューです。
  • Launch エージェント: キューをポーリングし、そのキューに設定されたコンピュート対象でジョブを実行するプロセスです。
キューと稼働中の Launch エージェントが利用可能になると、ARIA は W&B 側の Launch ワークフローを管理できます。通常、ARIA はローカルマシン、Kubernetes クラスター、SageMaker 環境、Vertex AI 環境で継続的に稼働する Launch エージェントを起動できません。ユーザーまたは管理者が、コンピュート環境、認証情報、稼働中のエージェントを用意する必要があります。 次の表に、ARIA が W&B Launch で実験を実行できるようにするためのステップと、通常の担当者をまとめます。
最終更新日 2026年9月30日