Api 클래스는 대부분의 기능에 접근하는 진입점입니다.
모델 트레이닝과 파인튜닝은 the W&B Python SDK의 다른 섹션에서 다룹니다. 데이터가 W&B에 로깅된 후 이를 쿼리하고 관리하려면 Public API를 사용하세요.
사용 가능한 컴포넌트
| 컴포넌트 | 설명 |
|---|---|
Api | Public API의 기본 진입점입니다. 조직 전체에서 run, 프로젝트, 아티팩트를 쿼리합니다. |
Runs | 이력, 로그, 메트릭을 포함한 개별 트레이닝 run에 액세스하고 관리합니다. |
Artifacts | 모델 아티팩트, 데이터셋, 기타 버전 관리되는 파일을 쿼리하고 다운로드합니다. |
Sweeps | 하이퍼파라미터 sweep 데이터에 액세스하고 최적화 결과를 분석합니다. |
Projects | 프로젝트를 관리하고 프로젝트 수준의 메타데이터와 설정에 액세스합니다. |
Reports | 프로그래밍 방식으로 W&B Reports에 액세스하고 관리합니다. |
Team | 팀 정보를 쿼리하고 팀 수준 리소스를 관리합니다. |
User | 사용자 프로필과 사용자별 데이터에 액세스합니다. |
Files | run과 연결된 파일을 다운로드하고 관리합니다. |
History | 트레이닝 중 로깅된 상세 시계열 메트릭에 액세스합니다(Run.history 참조). |
Automations | 자동화된 워크플로와 작업을 관리합니다. |
Integrations | 타사 인테그레이션을 구성하고 관리합니다. |
일반적인 활용 사례
데이터 내보내기 및 분석
- Jupyter 노트북에서 분석할 수 있도록 run 이력을 데이터프레임으로 내보내기
- 맞춤형 시각화 또는 보고를 위해 메트릭 다운로드
- 여러 실험의 결과 집계
사후 업데이트
- 완료 후 run 메타데이터를 업데이트
- 완료된 실험에 tags 또는 notes 추가
- run 설정 또는 요약 수정
아티팩트 관리
- 버전 또는 alias로 아티팩트 쿼리
- 프로그래밍 방식으로 모델 체크포인트 다운로드
- 아티팩트 리니지와 의존성 추적
Sweep 분석
- Sweep 결과와 성능이 가장 좋은 run 확인
- 하이퍼파라미터 검색 결과 내보내기
- 파라미터 중요도 분석
인증
WANDB_API_KEY 환경 변수를 사용해 API 키를 설정합니다:
Api 클래스를 초기화할 때 API 키를 직접 전달하세요:
wandb.login()을 사용하세요: