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> 하이퍼파라미터 검색 및 W&B Sweeps를 사용한 모델 최적화
# Sweeps 개요
export const TryProductLink = ({url}) =>
Try in W&B
;
export const ColabLink = ({url}) =>
Try in Colab
;
W\&B Sweeps를 사용해 하이퍼파라미터 검색을 자동화하고 풍부하고 대화형 실험 추적을 시각화하세요. 베이지안, 그리드 검색, 랜덤과 같은 인기 있는 검색 방법 중에서 선택하여 하이퍼파라미터 공간을 검색하세요. 하나 이상의 머신에서 스윕을 확장하고 병렬화하세요.
작동 방식
스윕을 두 개의 [W\&B CLI](/ko/products/wandb/ref/cli) 명령어로 생성하세요:
1. 스윕을 초기화하세요.
```bash theme={"system"}
wandb sweep --project
```
2. 스윕 에이전트를 시작하세요.
```bash theme={"system"}
wandb agent
```
이전 코드 스니펫과 이 페이지에 링크된 colab은 W\&B CLI를 사용하여 스윕을 초기화하고 생성하는 방법을 보여줍니다. Python SDK를 사용하여 스윕을 설정하고, 초기화하고, 실행하는 방법은 [Sweeps 워크스루](/ko/products/wandb/sweeps/walkthrough)를 참조하세요.
시작하기
사용 사례에 따라 다음 리소스를 살펴보며 W\&B Sweeps를 시작해 보세요.
* [Sweeps 워크스루](/ko/products/wandb/sweeps/walkthrough)에서 스윕 설정 정의, 스윕 초기화, 스윕 시작에 사용하는 W\&B Python SDK 명령어를 단계별로 확인하세요.
* 이 장에서는 다음 방법을 알아볼 수 있습니다.
* [코드에 W\&B 추가하기](/ko/products/wandb/sweeps/add-w-and-b-to-your-code)
* [스윕 설정 정의하기](/ko/products/wandb/sweeps/define-sweep-configuration)
* [스윕을 초기화](/ko/products/wandb/sweeps/initialize-sweeps)
* [스윕 에이전트 시작하기](/ko/products/wandb/sweeps/start-sweep-agents)
* [스윕 결과 시각화하기](/ko/products/wandb/sweeps/visualize-sweep-results)
* W\&B Sweeps로 하이퍼파라미터 최적화를 수행한 [엄선된 스윕 실험 목록](/ko/products/wandb/sweeps/useful-resources)을 살펴보세요. 결과는 W\&B Reports에 저장되어 있습니다.
단계별 비디오는 [Tune Hyperparameters Easily with W\&B Sweeps](https://www.youtube.com/watch?v=9zrmUIlScdY\&ab_channel=Weights%26Biases)를 참조하세요.
노트북 예시
다음 노트북 예시는 다양한 프레임워크와 사용 사례에서 W\&B Sweeps를 사용해 하이퍼파라미터 최적화를 수행하는 방법을 보여줍니다:
* [하이퍼파라미터 optimization with Sweeps](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/tensorflow/Hyperparameter_Optimization_in_TensorFlow_using_W\&B_Sweeps.ipynb)
* [Using XGBoost with W\&B Sweeps](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/boosting/Using_W\&B_Sweeps_with_XGBoost.ipynb)
