모델 로깅하기

SDK의 log_model 및 use_model 방법을 사용해 모델 artifact를 W&B run에 로깅하고 나중에 조회합니다.

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모델 로깅하기

다음 가이드에서는 W&B run에 모델을 로깅하고 모델과 상호작용하는 방법을 설명합니다.

다음 API는 실험 추적 워크플로의 일부로 모델을 추적하는 데 유용합니다. 이 페이지에 나열된 API를 사용해 모델을 run에 로깅하고 메트릭, Tables, 미디어 및 기타 객체에 액세스하세요.

다음과 같은 작업을 하려면 W&B Artifacts를 사용하는 것이 좋습니다:

• 데이터셋, 프롬프트 등 모델 외의 직렬화된 데이터에 대해 여러 버전을 생성하고 추적합니다.
• 모델 또는 W&B에서 추적하는 다른 객체의 리니지 그래프를 탐색합니다.
• 이러한 방법으로 생성된 모델 artifact와 상호작용합니다. 예: 속성 업데이트 (메타데이터, aliases, descriptions)

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

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모델을 run에 로깅하기

지정한 디렉터리의 콘텐츠를 포함하는 모델 아티팩트를 로깅하려면 log_model을 사용하세요. log_model 방법은 생성된 모델 아티팩트를 W&B run의 출력으로도 표시합니다.

모델을 W&B run의 입력 또는 출력으로 표시하면 모델의 의존성과 연결 관계를 추적할 수 있습니다. W&B App UI에서 모델의 리니지를 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 Artifacts 장의 아티팩트 그래프 탐색 및 순회 페이지를 참조하세요.

모델 파일이 저장된 경로를 path 매개변수에 지정하세요. 경로는 로컬 파일, 디렉터리 또는 s3://bucket/path와 같은 외부 bucket에 대한 참조 URI일 수 있습니다.

<>로 묶인 값은 사용자 환경에 맞게 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>")

선택적으로 모델 아티팩트의 이름을 name 파라미터로 지정할 수 있습니다. name을 지정하지 않으면 W&B는 입력 경로의 basename 앞에 run ID를 붙여 이름으로 사용합니다.

사용자 또는 W&B가 모델에 할당한 name을 기억해 두세요. wandb.Run.use_model()을 사용해 모델 경로를 조회하려면 모델 이름이 필요합니다.

매개변수는 API 레퍼런스의 log_model을 참조하세요.

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로깅된 모델 다운로드 및 사용

이전에 W&B run에 로깅한 모델 파일에 액세스하고 다운로드하려면 use_model 함수를 사용하세요.

조회하려는 모델 파일이 저장된 모델 아티팩트의 이름을 지정하세요. 지정한 이름은 기존에 로깅된 모델 아티팩트의 이름과 일치해야 합니다.

원래 log_model로 파일을 로깅할 때 name을 정의하지 않았다면, 기본으로 입력 경로의 basename 앞에 run ID가 붙은 이름이 할당됩니다.

<>로 묶인 값은 사용자 환경에 맞는 값으로 바꾸세요:

import wandb

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

    # 모델 액세스 및 다운로드. 다운로드된 아티팩트의 경로를 반환합니다
    downloaded_model_path = run.use_model(name="<your-model-name>")

use_model 함수는 다운로드된 모델 파일의 경로를 반환합니다. 나중에 이 모델을 연결하려면 이 경로를 잘 기억해 두세요. 앞의 코드 스니펫에서는 반환된 경로를 downloaded_model_path라는 변수에 저장합니다.

매개변수와 반환 유형은 API 레퍼런스의 use_model을 참조하세요.