wandb beta leet 터미널 UI를 사용해 run을 확인하고 모니터링할 수 있습니다.
- WA&B App
- LEET
W&B App에서 특정 run을 보려면 다음 단계를 따르세요.꺾쇠괄호(
- W&B App으로 이동합니다.
- run을 초기화할 때 지정한 W&B 프로젝트로 이동합니다.
- 프로젝트 사이드바에서 Workspace 탭을 선택합니다.
- run selector에서 보려는 run을 클릭하거나, 일치하는 run을 필터링할 수 있도록 run 이름의 일부를 입력합니다.
< >)로 묶인 값은 팀 이름, 프로젝트 이름, run ID의 실제 값으로 바꾸세요.Overview, 로그, Files, 코드, Artifacts 탭을 이동하며 run의 속성을 살펴보세요.Overview
- References: W&B App에서 눈에 띄게 표시하려는 실험의 config에 있는 딕셔너리 키입니다. 자세한 내용은 Highlight config values를 참조하세요.
- Notes: run에 추가한 메모입니다. W&B App에서 또는 Python SDK를 사용해 프로그래밍 방식으로 run에 메모를 추가할 수 있습니다.
- Tags: 문자열 목록입니다. Tags는 관련된 run들을 함께 구성하거나
baseline,production같은 임시 레이블을 적용하는 데 유용합니다. W&B App에서 또는 Python SDK를 사용해 프로그래밍 방식으로 run에 태그를 추가할 수 있습니다. - Author: run을 생성한 W&B entity입니다.
- Command: run을 초기화하는 command입니다.
- Description: 사용자가 제공한 run 설명입니다. run을 생성할 때 설명을 지정하지 않으면 이 필드는 비어 있습니다. W&B App에서 또는 Python SDK를 사용해 프로그래밍 방식으로 run에 설명을 추가할 수 있습니다.
- Tracked Hours: 일시 중지되거나 대기한 시간을 제외하고, run이 실제로 계산하거나 데이터를 로깅한 시간입니다. 이 metric은 run에 실제로 소요된 계산 시간을 파악하는 데 도움이 됩니다. Tracked Hours에는 요금이 청구되지 않으며, 모든 플랜에서 무제한으로 제공됩니다.
- Runtime: run 시작부터 종료까지의 전체 시간을 측정합니다. 여기에는 run이 일시 중지되었거나 리소스를 기다린 시간도 포함됩니다. 즉, run의 실제 경과 시간(wall-clock time)입니다. 이 metric은 run의 전체 소요 시간을 보여줍니다.
- Git repository: run과 연결된 git 저장소입니다. 이 필드를 보려면 git을 활성화해야 합니다.
- Host name: W&B가 run을 계산하는 위치입니다. 사용자의 머신에서 로컬로 run을 초기화하면 W&B는 해당 머신의 이름을 표시합니다.
- Name: run의 이름입니다.
- OS: run을 초기화한 운영 체제입니다.
- Python executable: run을 시작하는 command입니다.
- Python version: run을 생성한 Python 버전을 나타냅니다.
- Run path:
entity/project/run-ID형식의 고유한 run 식별자입니다. - Start time: run을 초기화한 Timestamp입니다.
- State: run의 상태입니다.
- System hardware: W&B가 run을 계산하는 데 사용하는 하드웨어입니다.
- W&B CLI version: run command를 호스팅한 머신에 설치된 W&B CLI 버전입니다.
- Git state: run이 초기화된 저장소 또는 작업 디렉터리의 가장 최근 git commit SHA입니다. run을 생성할 때 Git을 활성화하지 않았거나 git 정보를 사용할 수 없으면 이 필드는 비어 있습니다.
- Artifact Outputs: run이 생성한 artifact 출력입니다.
- Config:
wandb.Run.config와 함께 저장된 config parameter 목록입니다. - Summary:
wandb.Run.log()와 함께 저장된 summary parameter 목록입니다. 기본적으로 W&B는 이 값을 마지막으로 로깅한 값으로 설정합니다.
acc를 입력하면 W&B는 accuracy, val_acc처럼 name에 acc가 포함된 모든 parameter를 필터링합니다.
W&B는 중첩된 config 또는 summary parameter는 검색하지 않습니다. 예를 들어
wandb.Run.config.update({"model": {"learning_rate": 0.01}})로 중첩된 config parameter를 로깅한 경우, search box에서 learning_rate를 검색해도 W&B는 learning_rate parameter를 반환하지 않습니다. learning_rate parameter는 model을 검색해야만 찾을 수 있습니다.로그
stdout)과 표준 오류(stderr)처럼 명령줄에 출력된 내용이 표시됩니다.

Files

코드
Artifacts
