Api クラスは、ほとんどの機能のエントリ ポイントです。
モデルのトレーニングとファインチューニングは、W&B Python SDK の別の箇所で行います。Public API は、データが W&B にログされた後に、そのデータのクエリや管理を行うために使用します。
利用可能なコンポーネント
| Component | Description |
|---|---|
Api | Public API の主要なエントリポイントです。組織全体の run、プロジェクト、Artifacts をクエリできます。 |
Runs | history、ログ、メトリクスを含む、個々のトレーニング run にアクセスして管理します。 |
Artifacts | モデル Artifacts、データセット、その他のバージョン付きファイルをクエリしてダウンロードします。 |
Sweeps | ハイパーパラメーター sweep のデータにアクセスし、最適化結果を分析します。 |
Projects | Projects を管理し、プロジェクトレベルのメタデータと設定にアクセスします。 |
Reports | W&B Reports にプログラムからアクセスして管理します。 |
Team | チーム情報をクエリし、チームレベルのリソースを管理します。 |
User | ユーザープロフィールとユーザー固有のデータにアクセスします。 |
Files | run に関連付けられたファイルをダウンロードして管理します。 |
History | トレーニング中にログされた詳細な時系列メトリクスにアクセスします (Run.history を参照) 。 |
Automations | 自動化されたワークフローとアクションを管理します。 |
Integrations | サードパーティのインテグレーションを設定、管理します。 |
よくあるユースケース
データのエクスポートと分析
- Jupyter Notebookで分析できるよう、runの履歴をDataFrame形式でエクスポートします
- 独自の可視化やレポート作成のためにメトリクスをダウンロードします
- 複数のExperimentsにまたがる結果を集約します
事後更新
- 完了後にrunのメタデータを更新する
- 完了したExperimentsにtagsやメモを追加する
- runの設定やサマリーを変更する
Artifact 管理
- バージョンまたはエイリアスで Artifact をクエリする
- プログラムでモデル チェックポイントをダウンロードする
- Artifact のリネージと依存関係をトラッキングする
sweepの分析
- sweepの結果や、最も高いパフォーマンスを示したRunsにアクセスする
- ハイパーパラメーター探索の結果をエクスポートする
- パラメーターの重要度を分析する
認証
WANDB_API_KEY 環境変数を使用して、APIキーを設定します。
Api クラスの初期化時に、APIキーを直接渡します。
wandb.login() を使用します: