Tutorial: Use W&B for model management
W&B を使用して Model Management を行う方法について説明します。
2 minute read
W&B は最終的に W&B Model Registry のサポートを停止します。 ユーザー は、代わりにモデルアーティファクトの バージョン をリンクおよび共有するために、W&B Registry を使用することをお勧めします。 W&B Registry は、従来の W&B Model Registry の機能を拡張します。 W&B Registry の詳細については、Registry のドキュメント を参照してください。
W&B は、従来の Model Registry にリンクされている既存のモデルアーティファクトを、近い将来、新しい W&B Registry に移行します。 移行 プロセス の詳細については、従来の Model Registry からの移行 を参照してください。
W&B Model Registry には、 ML 実践者がプロダクション 用の候補を公開し、ダウンストリーム の チーム や関係者が利用できる、 チーム がトレーニング したモデルが格納されています。 これは、ステージング されたモデル/候補モデルを格納し、ステージング に関連する ワークフロー を管理するために使用されます。
W&B Model Registry では、次のことが可能です。
いくつかの簡単なステップで、ステージング されたモデルを追跡および管理します。
次の コード スニペット は、モデルを ログ に記録して Model Registry にリンクする方法を示しています。
import wandb
import random
# Start a new W&B run
run = wandb.init(project="models_quickstart")
# Simulate logging model metrics
run.log({"acc": random.random()})
# Create a simulated model file
with open("my_model.h5", "w") as f:
f.write("Model: " + str(random.random()))
# Log and link the model to the Model Registry
run.link_model(path="./my_model.h5", registered_model_name="MNIST")
run.finish()
ユースケース に応じて、次の リソース を調べて W&B Models の使用を開始してください。
W&B を使用して Model Management を行う方法について説明します。
モデルレジストリ の用語と概念
W&B Python SDK で、 モデル 、 モデル の依存関係、およびその モデル に関連するその他の情報を追跡します。
モデリングタスクのすべての候補モデルを保持するために、登録済み モデル を作成します。
W&B App を使用するか、Python SDK でプログラム的に モデル の バージョン を Registered Model にリンクします。
モデルカード に説明を追加して、 モデル を文書化します。
W&B Python SDK でモデルをダウンロードする方法
新しい モデル バージョン が モデルレジストリ にリンクされたときに Slack 通知を受け取ります。
モデルレジストリのロールベース アクセス制御(RBAC)を使用して、保護されたエイリアスを更新できるユーザーを制御します。
[i18n] feedback_question
Glad to hear it! Please tell us how we can improve.
Sorry to hear that. Please tell us how we can improve.