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W&B オートメーション API を使用すると、ML パイプライン内のイベントに応じて実行される自動化ワークフローを、プログラムから作成および管理できます。モデル性能のしきい値やアーティファクトの作成など、特定の条件を満たしたときにトリガーされる action を設定できます。

コアクラス

イベント (トリガー)

Actions

フィルター

一般的なユースケース

モデル性能のモニタリング

  • モデルの精度がしきい値を下回ったときにアラートを送信する
  • トレーニングの損失が頭打ちになったときにチームに通知する
  • パフォーマンスメトリクスに基づいて再トレーニングパイプラインを起動する

アーティファクト管理

  • 新しいモデルバージョンが作成されたときに通知を送信する
  • アーティファクトにタグが付けられたときにデプロイメントワークフローをトリガーする
  • データセットが更新されたときに後続の処理を自動化する

実験管理

  • 失敗またはクラッシュした run についてアラートを送信する
  • 長時間実行される実験の完了時に通知する
  • 実験のメトリクスの日次サマリーを送信する

インテグレーションワークフロー

  • webhook 経由で外部のトラッキングシステムを更新する
  • モデルレジストリをデプロイメントプラットフォームと同期する
  • W&B のイベントに応じて CI/CD パイプラインをトリガーする

使用例

次の例では、custom-metric という名前のメトリクスが 10 を超えるたびに Slack 通知を送信するオートメーションを作成します。custom-metric は、トレーニング中に wandb.Run.log({"custom-metric": value }) でログされていることを前提としています。
オートメーション API の使用方法の詳細については、オートメーションガイドを参照してください。
最終更新日 2026年9月30日