Explore artifact graphs

W&B は、特定の run が ログに記録した Artifacts と、特定の run が使用する Artifacts を自動的に追跡します。これらの Artifacts には、データセット、モデル、評価結果などが含まれます。Artifacts のリネージを調べることで、機械学習のライフサイクル全体で生成されるさまざまな Artifacts を追跡および管理できます。

リネージ

Artifacts のリネージを追跡することには、いくつかの重要な利点があります。

• 再現性: すべての Artifacts のリネージを追跡することで、チームは Experiments、モデル、および結果を再現できます。これは、デバッグ、実験、および機械学習モデルの検証に不可欠です。

• バージョン管理: Artifacts のリネージには、Artifacts のバージョン管理と、時間の経過に伴う変更の追跡が含まれます。これにより、チームは必要に応じてデータまたはモデルの以前のバージョンにロールバックできます。

• 監査: Artifacts とその変換の詳細な履歴を持つことで、組織は規制およびガバナンスの要件を遵守できます。

• コラボレーションと知識の共有: Artifacts のリネージは、試行錯誤の明確な記録を提供することにより、チームメンバー間のより良いコラボレーションを促進します。これは、努力の重複を回避し、開発プロセスを加速するのに役立ちます。

Artifacts のリネージの検索

[Artifacts] タブで Artifacts を選択すると、Artifacts のリネージを確認できます。このグラフビューには、パイプラインの概要が表示されます。

Artifacts グラフを表示するには:

1. W&B App UI で プロジェクト に移動します。
2. 左側の パネル で Artifacts アイコンを選択します。
3. [Lineage] を選択します。

リネージグラフのナビゲート

指定した Artifacts またはジョブタイプが名前の前に表示され、Artifacts は青いアイコンで、runs は緑のアイコンで表示されます。矢印は、グラフ上の run または Artifacts の入出力を詳細に示します。

より詳細なビューを表示するには、個々の Artifacts または run をクリックして、特定のオブジェクトに関する詳細情報を取得します。

Artifacts クラスター

グラフのレベルに 5 つ以上の runs または Artifacts がある場合、クラスターが作成されます。クラスターには、runs または Artifacts の特定の バージョン を検索するための検索バーがあり、クラスターから個々のノードをプルして、クラスター内のノードのリネージの調査を続行します。

ノードをクリックすると、ノードの概要を示すプレビューが開きます。矢印をクリックすると、個々の run または Artifacts が抽出され、抽出されたノードのリネージを調べることができます。

API を使用してリネージを追跡する

W&B APIを使用してグラフをナビゲートすることもできます。

Artifacts を作成します。まず、wandb.init で run を作成します。次に、wandb.Artifact で新しい Artifacts を作成するか、既存の Artifacts を取得します。次に、.add_file で Artifacts にファイルを追加します。最後に、.log_artifact で Artifacts を run に ログ します。完成した コード は次のようになります。

with wandb.init() as run:
    artifact = wandb.Artifact("artifact_name", "artifact_type")

    # Add Files and Assets to the artifact using
    # `.add`, `.add_file`, `.add_dir`, and `.add_reference`
    artifact.add_file("image1.png")
    run.log_artifact(artifact)

Artifacts オブジェクトの logged_by メソッドと used_by メソッドを使用して、Artifacts からグラフをたどります。

# Walk up and down the graph from an artifact:
producer_run = artifact.logged_by()
consumer_runs = artifact.used_by()

次のステップ

• Artifacts をさらに詳しく調べる
• Artifacts ストレージを管理する
• Artifacts プロジェクト を調べる