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아래 안내에 따라 일반적인 오류 메시지를 해결하세요.

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CommError, Run does not exist 및 ERROR Error uploading

이 두 오류 메시지가 모두 반환되면 W&B Run ID가 설정되어 있을 수 있습니다. 예를 들어 Jupyter Notebook이나 Python 스크립트 어딘가에 다음과 비슷한 코드 스니펫이 정의되어 있을 수 있습니다: 
wandb.init(id="some-string")
W&B는 W&B Sweeps가 생성한 Runs에 대해 무작위의 고유 ID를 자동으로 생성하므로 W&B Sweeps에서는 Run ID를 설정할 수 없습니다. W&B Run ID는 프로젝트 내에서 고유해야 합니다. 테이블과 그래프에 표시할 맞춤형 이름을 설정하려면 W&B를 초기화할 때 name 파라미터에 이름을 전달하는 것을 권장합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 
wandb.init(name="a helpful readable run name")

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Cuda out of memory

이 오류 메시지가 표시되면 프로세스 기반 실행을 사용하도록 코드를 리팩터링하세요. 좀 더 구체적으로는 코드를 Python 스크립트로 다시 작성하세요. 또한 W&B Python SDK 대신 CLI에서 W&B Sweep Agent를 호출하세요. 예를 들어 코드를 train.py라는 Python 스크립트로 다시 작성한다고 가정해 보겠습니다. YAML Sweep 설정 파일(이 예제에서는 config.yaml)에 트레이닝 스크립트(train.py) 이름을 추가하세요: 
program: train.py
method: bayes
metric:
  name: validation_loss
  goal: maximize
parameters:
  learning_rate:
    min: 0.0001
    max: 0.1
  optimizer:
    values: ["adam", "sgd"]
다음으로, train.py Python 스크립트에 다음을 추가하세요: 
if _name_ == "_main_":
    train()
CLI로 이동한 다음 wandb sweep으로 W&B Sweep을 초기화합니다: 
wandb sweep config.yaml
반환된 W&B Sweep ID를 메모해 두세요. 다음으로, Python SDK(wandb.agent()) 대신 CLI에서 wandb agent를 사용해 Sweep 작업을 시작하세요. 아래 코드 스니펫의 sweep_ID를 이전 step에서 반환된 Sweep ID로 바꾸세요: 
wandb agent sweep_ID

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anaconda 400 error

다음 오류는 일반적으로 최적화하려는 메트릭을 로깅하지 않았을 때 발생합니다: 
wandb: ERROR Error while calling W&B API: anaconda 400 error:
{"code": 400, "message": "TypeError: bad operand type for unary -: 'NoneType'"}
YAML 파일 또는 중첩 딕셔너리에서 최적화할 “metric” 키를 지정합니다. 이 메트릭을 (wandb.Run.log())로 로깅해야 합니다. 또한 Python 스크립트나 Jupyter Notebook에서 sweep이 최적화하도록 정의한 메트릭 이름과 정확히 일치하는 이름을 사용해야 합니다. 설정 파일에 대한 자세한 내용은 sweep 설정 정의를 참조하세요.