DeepChecks

DeepChecks と W&B の統合方法。

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DeepChecks は、機械学習 モデル と データの検証を支援します。たとえば、データの整合性の検証、分布の検査、データ分割の検証、モデル の評価、異なる モデル 間の比較などを、最小限の労力で行うことができます。

DeepChecks と wandb の インテグレーション についてもっと読む ->

はじめに

DeepChecks を Weights & Biases とともに使用するには、まず Weights & Biases アカウント にサインアップする 必要があります こちら。DeepChecks の Weights & Biases の インテグレーション を使用すると、次のよう にすぐに開始できます。

import wandb

wandb.login()

# deepchecks から チェック をインポートします
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis

# チェック を実行します
result = ModelErrorAnalysis()

# その 結果 を wandb にプッシュします
result.to_wandb()

DeepChecks テストスイート 全体 を Weights & Biases に ログ することもできます

import wandb

wandb.login()

# deepchecks から full_suite テスト をインポートします
from deepchecks.suites import full_suite

# DeepChecks テストスイート を作成して実行します
suite_result = full_suite().run(...)

# thes の 結果 を wandb にプッシュします
# ここでは、必要な wandb.init の config と 引数 を渡すことができます
suite_result.to_wandb(project="my-suite-project", config={"suite-name": "full-suite"})

例

``この レポート は、DeepChecks と Weights & Biases を使用する威力を示しています

この Weights & Biases の インテグレーション に関する質問や問題がありますか？ DeepChecks github repository で issue をオープンしてください。私たちがキャッチして回答します :)


最終更新 April 3, 2025