Sweeps

W&B Sweeps를 사용한 하이퍼파라미터 검색 및 모델 최적화

W&B Sweeps 를 사용하여 하이퍼파라미터 검색을 자동화하고 풍부하고 인터랙티브한 experiment 추적을 시각화하세요. Bayesian, 그리드 검색 및 random과 같은 인기 있는 검색 방법 중에서 선택하여 하이퍼파라미터 공간을 검색합니다. 하나 이상의 시스템에서 스윕을 확장하고 병렬화합니다.

인터랙티브한 대시보드를 통해 대규모 하이퍼파라미터 튜닝 Experiments에서 통찰력을 얻으세요.

작동 방식

두 개의 W&B CLI 명령으로 스윕을 생성합니다.

  1. 스윕 초기화
wandb sweep --project <propject-name> <path-to-config file>
  1. 스윕 에이전트 시작
wandb agent <sweep-ID>

시작 방법

유스 케이스에 따라 다음 리소스를 탐색하여 W&B Sweeps를 시작하세요.

단계별 비디오는 W&B Sweeps로 하이퍼파라미터를 쉽게 튜닝하세요를 참조하세요.


Tutorial: Define, initialize, and run a sweep

Sweeps 퀵스타트 는 스윕을 정의, 초기화 및 실행하는 방법을 보여줍니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

Add W&B (wandb) to your code

Python 코드 스크립트 또는 Jupyter 노트북 에 W&B를 추가하세요.

Define a sweep configuration

스윕을 위한 설정 파일을 만드는 방법을 배워보세요.

Initialize a sweep

W&B 스윕 초기화

Start or stop a sweep agent

하나 이상의 머신에서 W&B 스윕 에이전트 를 시작하거나 중지합니다.

Parallelize agents

멀티 코어 또는 멀티 GPU 머신에서 W&B 스윕 에이전트를 병렬화하세요.

Visualize sweep results

W&B App UI를 사용하여 W&B Sweeps의 결과를 시각화하세요.

Manage sweeps with the CLI

CLI를 사용하여 W&B 스윕을 일시 중지, 재개 및 취소합니다.

Learn more about sweeps

스윕에 유용한 소스 모음입니다.

Manage algorithms locally

W&B 클라우드 호스팅 서비스를 사용하는 대신 로컬에서 알고리즘을 검색하고 중지합니다.

Sweeps troubleshooting

일반적인 W&B 스윕 문제를 해결합니다.

Sweeps UI

Sweeps UI의 다양한 구성 요소에 대해 설명합니다.

Tutorial: Create sweep job from project

기존 W&B 프로젝트에서 스윕 작업을 생성하는 방법에 대한 튜토리얼입니다.