sweep を初期化する - CoreWeave Docs

sweep 設定を定義したら、エージェントを起動する前に sweep を初期化します。初期化によって設定が W&B に登録され、sweep ID が発行されます。エージェントはこの sweep ID を使用して run の指示を取得します。sweep を初期化すると、1 台以上のマシンでハイパーパラメーター探索を連携して実行できるようになります。 W&B は sweep コントローラーを使用して、1 台以上のマシンにまたがる sweep を管理します。run が完了すると、コントローラーは次に実行する run の内容を記述した新しい指示を発行し、エージェントがその指示を受け取って実行します。デフォルトでは、コントローラーは W&B がホストし、エージェントはお使いのマシン上で実行されます。 sweep を初期化する前に、YAML ファイルまたはスクリプト内のネストされた Python の辞書オブジェクトで sweep 設定を定義しておく必要があります。詳細については、sweep 設定を定義するを参照してください。以下のコードスニペットでは、CLI を使用する方法と、Jupyter ノートブックまたは Python スクリプト内で sweep を初期化する方法を示します。ワークフローに合った方法を選択してください。

sweep と run は同じ project 内にある必要があります。W&B の初期化時 (wandb.init()) に指定するプロジェクト名は、sweep の初期化時 (wandb.sweep()) に指定するプロジェクト名と一致させる必要があります。

Python スクリプトまたはノートブック
CLI

W&B SDK を使用して sweep を初期化します。sweep 設定の辞書を sweep パラメーターに渡します。必要に応じて、run の出力の保存先となるプロジェクト名を project パラメーターに設定します。project を指定しない場合、run は「Uncategorized」project に格納されます。

import wandb

# sweep 設定の例
sweep_configuration = {
    "method": "random",
    "name": "sweep",
    "metric": {"goal": "maximize", "name": "val_acc"},
    "parameters": {
        "batch_size": {"values": [16, 32, 64]},
        "epochs": {"values": [5, 10, 15]},
        "lr": {"max": 0.1, "min": 0.0001},
    },
}

sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="project-name")

wandb.sweep() 関数は sweep ID を返します。sweep ID には entity 名とプロジェクト名が含まれます。sweep ID はエージェントの起動時に渡すため、控えておいてください。sweep ID を取得したら、1 つ以上のエージェントを起動して run を実行できます。

W&B CLI を使用して sweep を初期化します。設定ファイルの名前を指定します。必要に応じて、--project フラグにプロジェクト名を設定します。project を指定しない場合、run は「Uncategorized」project に格納されます。sweep を初期化するには、wandb sweep コマンドを使用します。次のコード例では、config.yaml ファイルの設定を使用して、sweeps_demo project の sweep を初期化します。

wandb sweep --project sweeps_demo config.yaml

このコマンドは sweep ID を出力します。sweep ID には entity 名とプロジェクト名が含まれます。sweep ID はエージェントの起動時に渡すため、控えておいてください。sweep ID を取得したら、1 つ以上のエージェントを起動して run を実行できます。