> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Console logs > View and debug console log messages including info, warnings, and errors from your W&B experiment runs. 실험을 실행하면 콘솔에 메시지가 출력되는 것을 볼 수 있습니다. W\&B는 콘솔 로그를 캡처하여 W\&B App에 표시합니다. 이 메시지를 활용하여 실험의 동작을 디버깅하고 모니터링하세요. 다음 섹션에서는 run의 콘솔 로그를 확인, 설정, 검색, 필터링, 다운로드 및 복사하는 방법을 설명합니다.

콘솔 로그 보기

W\&B App에서 run의 콘솔 로그를 확인하면 run 실행 중에 생성된 메시지를 살펴볼 수 있습니다. 1. W\&B App에서 프로젝트로 이동하세요. 2. **Runs** table에서 run을 선택하세요. 3. run 페이지에서 **Logs** 탭을 선택하세요. 4. 선택 사항: 로그가 실시간으로 스트리밍 중인 run에서 위로 스크롤한 경우, **Jump to bottom**을 선택하면 최신 로그로 돌아갈 수 있습니다. 로그가 스트리밍되는 동안에는 오른쪽 상단에 줄임표 아이콘()이 표시됩니다. 로그 폴링이 완료되면 이 아이콘이 다운로드 버튼()으로 바뀝니다.

콘솔 로그 유형

W\&B는 세 가지 유형의 콘솔 로그를 캡처하고, 각 로그 앞에 심각도를 나타내는 접두사를 붙입니다. 접두사를 활용하면 로그를 빠르게 훑어보면서 디버깅에 가장 필요한 메시지를 파악할 수 있습니다. 다음 표는 각 유형을 심각도가 높은 순서대로 정리한 것입니다. | 심각도 | 접두사 | 설명 | 예시 | | - | - | - | - | | Error | `ERROR` | run이 정상적으로 완료되지 못하게 할 수 있는 심각한 문제입니다. | `ERROR Failed to save notebook.` | | Warning | `WARNING` | 실행을 중단시키지는 않는 잠재적인 문제입니다. | `WARNING Found .wandb file, not streaming tensorboard metrics.` | | Info | `wandb:` | run의 진행 상황과 상태에 대한 업데이트입니다. | `wandb: Starting Run: abc123` |

콘솔 로그 설정

W\&B가 캡처하고 표시할 콘솔 출력 유형을 제어하려면 run을 초기화할 때 `wandb.init()`에 [`wandb.Settings`](/ko/products/wandb/ref/python/experiments/settings) 객체를 전달하세요. 관련 매개변수로는 `show_errors`, `show_warnings`, `show_info`, `silent`가 있습니다. [Settings 레퍼런스](/ko/products/wandb/ref/python/experiments/settings)에는 모든 매개변수가 나와 있으며, SDK에서 자동으로 생성되므로 새 옵션이 추가되어도 항상 최신 상태로 유지됩니다. 아래 예시에서는 W\&B의 정보 메시지, 경고, 오류를 **Logs** 탭에 표시할지 여부를 설정합니다. W\&B 콘솔 출력을 모두 숨기려면 `silent=True`로 설정하세요. 트레이닝 스크립트를 출력 없이 조용히 실행하려는 경우에 유용합니다. ```python theme={"system"} import wandb settings = wandb.Settings( show_errors=True, silent=False, show_warnings=True, ) with wandb.init(settings=settings) as run: run.log({"accuracy": 0.95}) ``` stdout 및 stderr 캡처(`console`), 멀티파트 업로드(`console_multipart`, `console_chunk_max_bytes`, `console_chunk_max_seconds`), 문제 해결 방법은 아래 섹션과 Settings 레퍼런스를 참조하세요. 분산 트레이닝 및 기타 예외 사례는 [내 run의 콘솔 출력이 캡처되지 않는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-is-console-output-not-captured-for-my-run)에서 다룹니다.

멀티파트 콘솔 로깅

기본적으로 W\&B는 스크립트의 stdout과 stderr를 단일 `output.log` 파일로 저장하고 *run이 종료될 때* 업로드합니다. run이 활성 상태인 동안에는 **Logs** 탭에서 스트리밍되는 출력을 볼 수 있지만, `output.log`는 run이 완료될 때까지 **Files** 탭에 표시되지 않습니다. run이 활성 상태인 동안 로그를 다운로드해야 하는 경우, run이 종료되기 전에 비정상 종료될 수 있는 경우, 또는 run을 재개할 때 이전 세션의 로그 출력을 보존하려는 경우에는 멀티파트 콘솔 로깅을 활성화하세요. `console_multipart=True`(SDK v0.22.3 이상)를 설정하면 SDK가 `logs/` 아래에 타임스탬프가 붙은 청크를 기록하고, 각 청크가 닫힐 때마다 업로드합니다. 청크 롤오버 시점은 `console_chunk_max_bytes`와 `console_chunk_max_seconds`로 제어할 수 있습니다. 기본값과 두 값이 모두 `0`일 때의 동작은 [Settings 레퍼런스](/ko/products/wandb/ref/python/experiments/settings)를 참조하세요. 업로드된 청크는 변경할 수 없습니다. 이전 줄을 수정하는 터미널 제어 시퀀스(예: 캐리지 리턴을 사용하는 진행률 표시줄)는 현재 청크에만 적용됩니다. ```python theme={"system"} import wandb with wandb.init( project="my-project", settings=wandb.Settings( console_multipart=True, console_chunk_max_bytes=1_000_000, # 약 1MB마다 새 청크로 전환 console_chunk_max_seconds=60, # 또는 60초마다 전환(둘 중 먼저 도달하는 조건 적용) ), ) as run: print("Logs upload in chunks while this run is active.") ``` `console_multipart`는 `wandb.init` 시점에 설정해야 합니다. run이 시작된 후에는 업로드 주기를 변경할 수 없습니다. 콘솔 캡처 비활성화, 분산 트레이닝, 재개된 run, 표시 제한과 관련된 문제 해결 방법은 [run의 콘솔 출력이 캡처되지 않는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-is-console-output-not-captured-for-my-run) 및 [run에서 콘솔 로그 파일을 다운로드하려면 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-download-the-console-log-file-from-a-run)를 참조하세요.

맞춤형 로깅

이미 자체 로깅 설정을 사용하고 있다면 W\&B와 함께 계속 사용할 수 있습니다. W\&B는 애플리케이션의 콘솔 로그를 캡처하지만, 기존 로깅 설정에는 영향을 주지 않습니다. Python의 내장 `print()` 함수나 `logging` 모듈을 사용하여 메시지를 로깅할 수 있습니다. ```python theme={"system"} import wandb with wandb.init(project="my-project") as run: for i in range(100, 1000, 100): # W&B에 로깅하고 콘솔에 출력합니다 run.log({"epoch": i, "loss": 0.1 * i}) print(f"epoch: {i} loss: {0.1 * i}") ``` 콘솔 로그는 다음과 같이 표시됩니다. ```text theme={"system"} 1 epoch: 100 loss: 1.3191105127334595 2 epoch: 200 loss: 0.8664389848709106 3 epoch: 300 loss: 0.6157898902893066 4 epoch: 400 loss: 0.4961796700954437 5 epoch: 500 loss: 0.42592573165893555 6 epoch: 600 loss: 0.3771176040172577 7 epoch: 700 loss: 0.3393910825252533 8 epoch: 800 loss: 0.3082585036754608 9 epoch: 900 loss: 0.28154927492141724 ```

타임스탬프

W\&B는 각 콘솔 로그 항목에 타임스탬프를 자동으로 추가합니다. 따라서 각 로그 메시지가 언제 생성되었는지 확인할 수 있습니다. 콘솔 로그의 타임스탬프를 표시하거나 숨기려면 콘솔 로그 페이지에서 **Timestamp visible** 드롭다운 목록을 선택하세요.

콘솔 로그 검색

콘솔 로그 페이지의 검색 창에서 레이블, 키워드, 오류 메시지 등 특정 텍스트를 찾을 수 있습니다. 새 로그가 스트림으로 들어오면 W\&B가 일치 항목 수를 실시간으로 업데이트합니다.

맞춤형 레이블로 필터링

`x_` 접두사가 붙은 매개변수(예: `x_label`)는 공개 프리뷰 단계입니다. 피드백은 [W\&B 저장소에 GitHub 이슈](https://github.com/wandb/wandb)를 생성하여 남겨 주세요. `wandb.Settings`의 `x_label`에 인수로 전달한 레이블을 기준으로 콘솔 로그를 필터링할 수 있습니다. 콘솔 로그 페이지의 검색창에 레이블을 입력하세요. ```python theme={"system"} import wandb # 기본 노드에서 run 초기화 with wandb.init( entity="[ENTITY-NAME]", project="[PROJECT-NAME]", settings=wandb.Settings( x_label="[CUSTOM-LABEL]" # (선택) 로그 필터링용 맞춤형 레이블 ) ) as run: # 여기에 코드 작성 ```

콘솔 로그 다운로드

오프라인에서 분석하거나 공유할 수 있도록 로그를 로컬에 저장하려면 W\&B App에서 run의 콘솔 로그를 다운로드하세요. 1. W\&B App에서 프로젝트로 이동하세요. 2. **Runs** table에서 run을 선택하세요. 3. 프로젝트 사이드바에서 **Logs** 탭을 클릭하세요. 4. 콘솔 로그 페이지에서 로그 파일 다운로드 버튼()을 클릭하세요. run이 로그를 스트리밍하는 중에는 일시적으로 로그를 다운로드하지 못할 수 있습니다. 스트리밍 중에는 다운로드 버튼 대신 줄임표 아이콘()이 표시됩니다. run이 종료되거나 스트리밍이 멈출 때까지 기다린 후 다시 사용해 보세요.

콘솔 로그 복사

로그를 다른 도구나 메시지에 붙여 넣으려면 W\&B App에서 run의 콘솔 로그를 복사하세요. 1. W\&B App에서 프로젝트로 이동하세요. 2. **Runs** table에서 run을 선택하세요. 3. 프로젝트 사이드바에서 **Logs** 탭을 클릭하세요. 4. 콘솔 로그 페이지에서 복사 버튼을 클릭하세요. ## Related topics - [ConsoleLogs](/ko/products/wandb/ref/python/public-api/consolelogs.md)