Jupyter 노트북 추적

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Jupyter 노트북에서 W&B 활용 사례

1. 반복 실험: 매개변수를 조정하며 실험을 실행하고 다시 실행하세요. 수동으로 메모할 필요 없이 실행한 모든 run이 W&B에 자동으로 저장됩니다.
2. 코드 저장: 모델을 재현할 때는 노트북에서 어떤 셀이 어떤 순서로 실행되었는지 파악하기 어렵습니다. 설정 페이지에서 코드 저장을 켜면 각 실험의 셀 실행 기록을 저장할 수 있습니다.
3. 맞춤형 분석: run을 W&B에 로깅한 후에는 API에서 데이터프레임을 손쉽게 조회하여 맞춤형 분석을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 결과를 W&B에 로깅하여 Reports에 저장하고 공유할 수 있습니다.

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노트북에서 시작하기

!pip install wandb -qqq
import wandb
wandb.login()

wandb.init(
    project="jupyter-projo",
    config={
        "batch_size": 128,
        "learning_rate": 0.01,
        "dataset": "CIFAR-100",
    },
)

%%wandb

# 여기에 트레이닝 루프를 작성하세요

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노트북에서 W&B 인터페이스 실시간 렌더링

# 프로젝트 Workspace 표시
%wandb USERNAME/PROJECT
# single run 표시
%wandb USERNAME/PROJECT/runs/RUN_ID
# 스윕 표시
%wandb USERNAME/PROJECT/sweeps/SWEEP_ID
# report 표시
%wandb USERNAME/PROJECT/reports/REPORT_ID
# embedded iframe의 높이 지정
%wandb USERNAME/PROJECT -h 2048

import wandb
from IPython.display import display
# run을 초기화합니다
run = wandb.init()

# 셀에서 run.finish()를 출력하면 라이브 그래프를 볼 수 있습니다
run.finish()

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W&B의 추가 Jupyter 기능

1. Colab에서 간편한 인증: Colab에서 처음으로 wandb.init()을 호출할 때 브라우저에서 W&B에 로그인되어 있으면 런타임을 자동으로 인증합니다. run 페이지의 Overview 탭에서 Colab 링크를 확인할 수 있습니다.
2. Jupyter 매직: 노트북에서 대시보드, 스윕, Reports를 직접 표시하세요. %wandb 매직은 프로젝트, 스윕 또는 Reports의 경로를 받아 노트북에서 W&B 인터페이스를 직접 렌더링합니다.
3. 도커로 컨테이너화된 Jupyter 실행: wandb docker --jupyter를 호출하여 도커 컨테이너를 실행하고, 컨테이너에 코드를 마운트하고, Jupyter가 설치되어 있는지 확인한 후 포트 8888에서 실행하세요.
4. 원하는 순서로 안심하고 셀 실행: 기본적으로 다음에 wandb.init()이 호출될 때까지 기다린 후 run을 finished로 표시합니다. 따라서 여러 셀(예: 데이터 설정, 학습, 테스트용 셀)을 원하는 순서로 실행하고 모두 동일한 run에 로깅할 수 있습니다. User Settings에서 코드 저장을 활성화하면 실행된 셀도 실행 순서와 실행 당시의 상태로 로깅되므로, 실행 흐름이 매우 비선형적인 파이프라인도 재현할 수 있습니다. Jupyter 노트북에서 run을 수동으로 완료 상태로 표시하려면 wandb.Run.finish()를 호출하세요.

import wandb

run = wandb.init()

# 여기에 트레이닝 스크립트와 로깅 코드를 작성하세요

run.finish()