모델 로깅하기

이 가이드에서는 W&B run에 모델을 로깅하고 활용하는 방법을 설명합니다.

다음 API는 실험 추적 워크플로의 일부로 모델을 추적할 때 유용합니다. 이 페이지에 나열된 API를 사용하여 run에 모델을 로깅하고 메트릭, table, 미디어 및 기타 객체에 액세스하세요.다음과 같은 작업을 하려면 W&B Artifacts를 사용하는 것이 좋습니다.

데이터셋, 프롬프트 등 모델 이외의 직렬화된 데이터를 여러 버전으로 생성하고 추적합니다.
모델 또는 W&B에서 추적되는 기타 객체의 리니지 그래프를 탐색합니다.
이러한 메서드로 생성된 모델 아티팩트를 활용합니다. 예를 들어 속성(메타데이터, 별칭, 설명)을 업데이트할 수 있습니다.

W&B Artifacts 및 고급 버전 관리 사용 사례에 대한 자세한 내용은 Artifacts 문서를 참조하세요.

run에 모델 로깅하기

log_model을 사용하면 지정한 디렉터리의 콘텐츠가 담긴 모델 아티팩트를 로깅할 수 있습니다. log_model 메서드는 생성된 모델 아티팩트를 W&B run의 출력으로도 표시합니다. 모델을 W&B run의 입력 또는 출력으로 표시하면 모델의 의존성과 연관 관계를 추적할 수 있습니다. 모델의 리니지는 W&B App UI에서 확인하세요. 자세한 내용은 Artifacts 챕터의 아티팩트 그래프 탐색 및 순회 페이지를 참조하세요. path 매개변수에 모델 파일이 저장된 경로를 지정하세요. 경로로는 로컬 파일, 디렉터리 또는 s3://bucket/path와 같은 external cloud storage bucket의 참조 URI를 사용할 수 있습니다. <>로 묶인 값은 사용자 환경에 맞는 값으로 바꾸세요.

import wandb

# W&B run 초기화
with wandb.init(project="<your-project>", entity="<your-entity>") as run:

    # 모델 로깅
    run.log_model(path="<path-to-model>", name="<name>")

필요한 경우 name 매개변수로 모델 아티팩트의 이름을 지정할 수 있습니다. name을 지정하지 않으면 W&B는 입력 경로의 basename 앞에 run ID를 붙인 값을 이름으로 사용합니다.

직접 지정했거나 W&B가 부여한 모델의 name을 기록해 두세요. wandb.Run.use_model() 메서드로 모델 경로를 가져올 때 모델 이름이 필요합니다.

매개변수에 대한 자세한 내용은 API 레퍼런스의 log_model을 참조하세요.

로깅한 모델 다운로드 및 사용

use_model 함수를 사용하여 이전에 W&B run에 로깅한 모델 파일에 액세스하고 다운로드하세요. 가져올 모델 파일이 저장된 모델 아티팩트의 이름을 지정하세요. 지정한 이름은 이미 로깅된 모델 아티팩트의 이름과 일치해야 합니다. 처음에 log_model로 파일을 로깅할 때 name을 정의하지 않았다면, 입력 경로의 basename 앞에 run ID를 붙인 이름이 기본적으로 부여됩니다. <>로 묶인 값을 자신의 값으로 바꾸세요.

import wandb

# run 초기화
with wandb.init(project="<your-project>", entity="<your-entity>") as run:

    # 모델에 액세스하고 다운로드. 반환값: 다운로드한 아티팩트의 경로
    downloaded_model_path = run.use_model(name="<your-model-name>")

use_model 함수는 다운로드한 모델 파일의 경로를 반환합니다. 나중에 이 모델을 연결하려면 이 경로를 기록해 두세요. 앞의 코드 스니펫에서는 반환된 경로를 downloaded_model_path라는 변수에 저장합니다. 매개변수와 반환 유형은 API 레퍼런스의 use_model을 참조하세요.

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​run에 모델 로깅하기

​로깅한 모델 다운로드 및 사용

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로깅한 모델 다운로드 및 사용