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# 전역 함수 개요

> W&B Python SDK의 최상위 함수(init, login, setup, sweep, agent 등)에 대한 레퍼런스입니다.

W\&B의 전역 함수는 `wandb.init()`이나 `wandb.login()`처럼 직접 호출하는 최상위 함수입니다. 특정 클래스에 속한 메서드와 달리, 이러한 함수는 객체를 먼저 인스턴스화할 필요 없이 W\&B의 핵심 기능에 바로 액세스할 수 있게 해 줍니다.

<h2 id="available-functions">
  사용 가능한 함수
</h2>

| 함수 | 설명 |
| - | - |
| [`init()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/init) | W\&B에 추적하고 로깅할 새 run을 시작합니다. 일반적으로 ML 트레이닝 파이프라인에서 가장 먼저 호출하는 함수입니다. |
| [`login()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/login) | W\&B 로그인 자격 증명을 설정하여 플랫폼에 머신을 인증합니다. |
| [`setup()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/setup) | 현재 프로세스와 하위 프로세스에서 W\&B를 사용할 수 있도록 준비합니다. 멀티 프로세스 애플리케이션에 유용합니다. |
| [`teardown()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/teardown) | W\&B 리소스를 정리하고 백엔드 프로세스를 종료합니다. |
| [`sweep()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/sweep) | 최적의 모델 설정을 검색하는 하이퍼파라미터 스윕을 초기화합니다. |
| [`agent()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/agent) | 하이퍼파라미터 최적화 실험을 실행할 스윕 에이전트를 생성합니다. |
| [`controller()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/controller) | 스윕 에이전트와 에이전트의 실행을 관리하고 제어합니다. |
| [`restore()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/restore) | 작업을 재개할 수 있도록 이전 run 또는 실험 상태를 복원합니다. |
| [`finish()`](/ko/products/wandb/ref/python/functions/finish) | run을 종료하고 리소스를 정리합니다. |

<h2 id="example">
  예시
</h2>

가장 일반적인 워크플로는 W\&B 인증, run 초기화, 트레이닝 루프에서의 값(정확도, 손실 등) 로깅으로 시작합니다. 먼저 `wandb`를 임포트하고 전역 함수 `login()`과 `init()`을 사용합니다:

```python theme={"system"}
import wandb

# W&B 인증
wandb.login()

# 하이퍼파라미터 및 메타데이터
config = {
   "learning_rate": 0.01,
   "epochs": 10,
}

# run을 기록할 프로젝트
project = "my-awesome-project"

# 새 run 초기화
with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   # 여기에 트레이닝 코드를 작성하세요...
   
   # W&B에 값 로깅
   run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})
```


## Related topics

- [개요](/ko/products/wandb/sweeps/define-sweep-configuration.md)