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Hugging Face Accelerate는 동일한 PyTorch 코드를 어떤 분산 설정에서든 실행할 수 있게 해 주어, 대규모 모델 트레이닝과 추론을 단순화하는 라이브러리입니다. Accelerate에는 W&B Tracker가 포함되어 있습니다. 이 페이지에서는 W&B Tracker를 사용해 분산 트레이닝 run의 메트릭, 설정, 아티팩트를 W&B에 로깅하는 방법을 설명합니다. 자세한 내용은 Hugging Face의 Accelerate Trackers를 참조하세요.

Accelerate로 로깅 시작하기

이 섹션에서는 트레이닝 중 W&B에 실험 데이터를 로깅하도록 Accelerate를 설정하는 방법을 보여줍니다. Accelerate와 W&B를 시작하려면 다음 의사 코드를 따르세요.
더 자세히:
  1. Accelerator 클래스를 초기화할 때 log_with="wandb"를 전달하세요.
  2. init_trackers 방법을 호출하고 다음을 전달하세요:
    • project_name을 통해 프로젝트 이름.
    • init_kwargs에 중첩된 dict로 wandb.init()에 전달할 매개변수.
    • config를 통해 wandb run에 로깅할 다른 실험 설정 정보.
  3. W&B에 로깅하려면 wandb.Run.log() 방법을 사용하세요. step 인수는 선택 사항입니다.
  4. 트레이닝이 끝나면 .end_training()을 호출하세요.

W&B tracker 액세스

Accelerate가 W&B에 로깅하면, tracker가 노출하지 않는 아티팩트, 맞춤형 차트 또는 기타 데이터를 로깅하기 위해 기본 W&B run 객체에 직접 액세스하고 싶을 수 있습니다. W&B tracker에 액세스하려면 Accelerator.get_tracker() 방법을 사용하세요. tracker의 .name 속성에 해당하는 문자열을 전달하면 main 프로세스의 tracker를 반환합니다.
이제 평소처럼 wandb run 객체를 사용할 수 있습니다.
Accelerate에 내장된 tracker는 올바른 프로세스에서 자동으로 실행되므로, tracker가 메인 프로세스에서만 실행해야 하는 경우 자동으로 그렇게 됩니다.Accelerate의 래핑을 완전히 제거하려면 다음 방법으로 동일한 결과를 얻을 수 있습니다:

Accelerate 아티클

W&B와 함께 Accelerate를 사용하는 방법을 자세히 설명하는 워크스루는 다음 아티클을 참조하세요.

마지막 수정일 2026년 9월 30일