run 포크하기

import wandb

# 포크할 원본 run의 고유 ID
source_run_id = "<source-run-id>"

# 포크할 지점의 step을 지정합니다
fork_step = 200

# run을 포크합니다
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>",
    fork_from=f"{source_run_id}?_step={fork_step}",
) as forked_run:
    pass

import wandb

# run 초기화
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>"
) as original_run:
    # ...여기에 트레이닝 로직 작성...
    pass

# 포크 시작 지점이 될 step 지정
fork_step = int("<num>")

# 원본 run의 ID와 포크 시작 step 지정
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>",
    fork_from=f"{original_run.id}?_step={fork_step}",
) as forked_run:
    # ...여기에 트레이닝 로직 작성...
    pass

import wandb
import math

# 첫 번째 run을 초기화하고 메트릭 몇 개를 로깅합니다
with wandb.init(
    project="<project>",
    entity="<entity>"
) as run1:
    for i in range(300):
        run1.log({"metric": i})

# 첫 번째 run의 특정 step에서 포크하고
# step 200부터 메트릭을 로깅합니다
with wandb.init(
    project="<project>", 
    entity="<entity>", 
    fork_from=f"{run1.id}?_step=200"
) as run2:
    # 새 run에서 계속 로깅합니다
    # 처음 몇 step 동안은 run1과 동일하게 메트릭을 로깅합니다
    # step 250 이후부터는 스파이크 패턴을 로깅합니다
    for i in range(200, 300):
        if i < 250:
            # 스파이크 없이 run1에 이어서 로깅합니다
            metric_value = i
        else:
            # step 250부터 스파이크를 추가합니다
            metric_value = i + (2 * math.sin(i / 3.0))  # 약한 스파이크 패턴을 적용합니다

        # 두 메트릭이 같은 step에 로깅되도록
        # 단일 Call로 함께 로깅합니다
        run2.log({
            "metric": metric_value,
            "additional_metric": i * 1.1
        })