Models 로그 기록

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모델 로그 기록 (Log models)

다음 가이드는 W&B run 에 Models 를 로그하고 상호작용하는 방법을 설명합니다.

다음 API는 experiment tracking 워크플로우의 일부로 Models 를 추적하는 데 유용합니다. 이 페이지에 나열된 API를 사용하여 run 에 Models 를 로그하고, 메트릭, 테이블, 미디어 및 기타 오브젝트에 액세스하세요.

다음과 같은 경우 W&B Artifacts 를 사용하는 것이 좋습니다:

• Models 외에도 데이터셋, 프롬프트 등 다양한 버전의 직렬화된 데이터를 생성하고 추적하려는 경우.
• W&B에서 추적되는 모델이나 기타 오브젝트의 계보 그래프 (lineage graphs) 를 탐색하려는 경우.
• 이러한 메소드로 생성된 모델 Artifacts 와 상호작용( 속성 업데이트 (메타데이터, 에일리어스 및 설명)) 하려는 경우.

W&B Artifacts 및 고급 버전 관리 유스 케이스에 대한 자세한 내용은 Artifacts 문서를 참조하세요.

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run 에 모델 로그 기록

log_model 을 사용하여 지정한 디렉토리 내의 콘텐츠를 포함하는 모델 아티팩트를 로그합니다. log_model 메소드는 결과 모델 아티팩트를 해당 W&B run 의 출력으로 표시합니다.

모델을 W&B run 의 입력 또는 출력으로 표시하면 모델의 종속성과 모델의 연결 관계를 추적할 수 있습니다. W&B App UI 내에서 모델의 계보를 확인하세요. 자세한 내용은 Artifacts 챕터의 Artifacts 그래프 탐색 및 트래버스 페이지를 참조하세요.

path 파라미터에 모델 파일이 저장된 경로를 제공하세요. 경로는 로컬 파일, 디렉토리 또는 s3://bucket/path 와 같은 외부 버킷에 대한 참조 URI 일 수 있습니다.

<> 로 묶인 값들을 본인의 값으로 교체해야 합니다.

import wandb

# W&B run 초기화
with wandb.init(project="<your-project>", entity="<your-entity>") as run:

    # 모델 로그 기록
    run.log_model(path="<path-to-model>", name="<name>")

선택적으로 name 파라미터에 모델 아티팩트의 이름을 제공할 수 있습니다. name 을 지정하지 않으면, W&B는 입력 경로의 기본 이름(basename) 앞에 run ID를 붙여 이름으로 사용합니다.

사용자 또는 W&B가 모델에 할당한 name 을 기억해 두세요. wandb.Run.use_model() 메소드로 모델 경로를 가져올 때 모델의 이름이 필요합니다.

파라미터에 대한 자세한 내용은 API 레퍼런스의 log_model 을 참조하세요.

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로그된 모델 다운로드 및 사용

이전에 W&B run 에 로그된 모델 파일을 엑세스하고 다운로드하려면 use_model 함수를 사용하세요.

가져오려는 모델 파일이 저장된 모델 아티팩트의 이름을 입력하세요. 제공하는 이름은 기존에 로그된 모델 아티팩트 이름과 일치해야 합니다.

처음 log_model 로 파일을 로그할 때 name 을 정의하지 않았다면, 할당된 기본 이름은 입력 경로의 기본 이름에 run ID가 접두사로 붙은 형태입니다.

<> 로 묶인 다른 값들을 본인의 값으로 교체하세요:

import wandb

# run 초기화
with wandb.init(project="<your-project>", entity="<your-entity>") as run:

    # 모델 엑세스 및 다운로드. 다운로드된 아티팩트 경로를 반환합니다.
    downloaded_model_path = run.use_model(name="<your-model-name>")

use_model 함수는 다운로드된 모델 파일의 경로를 반환합니다. 나중에 이 모델을 연결하려면 이 경로를 기억해 두세요. 위의 코드 조각에서 반환된 경로는 downloaded_model_path 라는 변수에 저장됩니다.

파라미터 및 반환 타입에 대한 자세한 내용은 API 레퍼런스의 use_model 을 참조하세요.