SageMaker
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W&B は Amazon SageMaker と連携し、ハイパーパラメータの自動読み取り、分散 run のグループ化、チェックポイントからの run の再開を自動で行います。
認証
W&B は、トレーニングスクリプトを基準とした secrets.env という名前のファイルを探し、wandb.init() が呼び出されると、それらを環境にロードします。secrets.env ファイルは、実験の launch に使用するスクリプトで wandb.sagemaker_auth(path="source_dir") を呼び出すことによって生成できます。このファイルを必ず .gitignore に追加してください!
既存のエスティメーター
SageMaker の事前構成済みエスティメーターのいずれかを使用している場合は、wandb を含む requirements.txt をソースディレクトリーに追加する必要があります。
wandb
Python 2 を実行しているエスティメーターを使用している場合は、wandb をインストールする前に、この wheel から直接 psutil をインストールする必要があります。
https://wheels.galaxyproject.org/packages/psutil-5.4.8-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
wandb
完全な例は GitHub で確認し、詳細については blog を参照してください。
SageMaker と W&B を使用したセンチメント分析アナライザーのデプロイに関する チュートリアル もお読みいただけます。
W&B の sweep agent は、SageMaker インテグレーションが無効になっている場合にのみ、SageMaker ジョブで期待どおりに動作します。wandb.init の呼び出しを変更して、SageMaker インテグレーションをオフにします。
wandb.init(..., settings=wandb.Settings(sagemaker_disable=True))
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