[협업/MLOps] Weights & Biases

Weights & Biases는 머신러닝 실험을 지원하기 위한 상용 도구로, 기본적인 기능들만 무료라고 한다. 기계학습의 모니터링 도구라는 점에서 Tensorboard와 유사하지만, 프로젝트 단위로 저장 및 공유가 가능하다는 점에 강점이 있다.

 

https://wandb.ai/site?gclid=CjwKCAiA3L6PBhBvEiwAINlJ9AEiDrFK8EHyWC5XxBs3zFPg5mXS3roYual_uZpxFnBxF_6dyBHgJBoC5z0QAvD_BwE 

Weights & Biases – Developer tools for ML

먼저 위 링크에서 가입 후 로그인을 한다. 구글 계정 혹은 깃허브 계정으로 가입이 가능하다.

로그인 후 profile로 이동해 project를 생성하면, 각 프레임워크에서 어떻게 사용하는지에 대한 간단한 설명이 나온다.

!pip install wandb
# wandb login

import wandb

# 로그인시 혹은 init시에 API key 필요
wandb.init(project="프로젝트명", entity="엔티티명")
wandb.config = {
  "learning_rate": 0.001,
  "epochs": 100,
  "batch_size": 128
}
wandb.log({"loss": loss})

# Optional
wandb.watch(model)

API key는 settings에서도 확인할 수 있다.

또한 프로젝트 이름을 기억해야 하는데(연결시 코드에 입력) 이 또한 profile에서 확인이 가능하다.

현재는 클릭해도 Quick Start 외에 없지만, 코드로 기록을 시작하면 그 결과를 해당 project 내에서 확인할 수 있다. 아래는 사용 화면 예시다.

Graph 사용 예시

Table 사용 예시

Pytorch 뿐만 아니라 다른 프레임워크 관련 예시 코드들은 wandb깃허브에서 제공하고 있다. 추가로 documentation page를 참고하자.