Api クラスが、ほとんどの機能へのエントリポイントとなります。
Training and fine-tuning models is done elsewhere in the W&B Python SDK. Use the Public API for querying and managing data after it has been logged to W&B.
利用可能なコンポーネント
| コンポーネント | 説明 |
|---|---|
Api | Public APIのメインエントリポイント。組織内の Runs 、 Projects 、 Artifacts を照会します。 |
Runs | 個々のトレーニング Runs へのアクセスと管理(履歴、 ログ 、 メトリクス を含む)。 |
Artifacts | モデルの Artifacts 、 Datasets 、およびその他のバージョン管理されたファイルの照会とダウンロード。 |
Sweeps | ハイパーパラメーター Sweeps のデータへのアクセスと最適化結果の分析。 |
Projects | Projects の管理と、プロジェクトレベルの メタデータ および 設定 へのアクセス。 |
Reports | W&B Reports へのプログラムによるアクセスと管理。 |
Team | チーム情報の照会とチームレベルのリソース管理。 |
User | ユーザープロファイルとユーザー固有のデータへのアクセス。 |
Files | Runs に関連付けられたファイルのダウンロードと管理。 |
History | トレーニング中に記録された詳細な時系列 メトリクス へのアクセス(Run.historyを参照)。 |
Automations | 自動化された ワークフロー とアクションの管理。 |
Integrations | サードパーティ製 インテグレーション の 設定 と管理。 |
一般的なユースケース
データのエクスポートと分析
- Run の履歴を DataFrame としてエクスポートし、Jupyter ノートブックで分析
- カスタムの 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
- 複数の Experiments にわたる結果の集計
事後更新
- 完了後の Run メタデータ の更新
- 完了した Experiments への タグ や メモ の追加
- Run の 設定 (configurations) や サマリー の変更
Artifact 管理
- バージョンや エイリアス による Artifacts の照会
- プログラムによるモデルの チェックポイント のダウンロード
- Artifact の リネージ と依存関係の追跡
Sweep 分析
- Sweep の結果と最もパフォーマンスの高い Runs へのアクセス
- ハイパーパラメーター 探索結果のエクスポート
- パラメータの重要度 の分析
認証
Public APIは Python SDK と同じ認証メカニズムを使用します。いくつかの方法で認証できます。WANDB_API_KEY 環境変数を使用して APIキー を設定します。
Api クラスを初期化する際に直接 APIキー を渡します。
wandb.login() を使用して現在のセッションを認証します。