• 大致功能與 Tensorboard 相同，但是整合了更多的深度學習(Llamaindex、Langchain、HuggingFace…)與機器學習(Scikit-Learn、XGBoost….)開發工具，目前觀察下來相較於Tensorboard有更精美的UI，及更好的視覺體驗。
• 支援上傳Artifact的檔案(訓練完成的模型，資料前處理的pickle檔….等等)，以方便後續部署與版本控制
• 針對模型部署提供極為方便的功能，能將實驗最好的模型進行註冊，以利後續開發鎖定模型版本，已有許多文章分享使用方式。
• 注意：需要申請Weight&Biases 帳號，實驗紀錄會上傳至該帳號底下，需要確保網路順暢，因為需要將檔案上傳至Weight&Biases雲端儲存空間，每個人有免費的100G可以使用

圖片來源:https://wandb.ai/site

如何在Python開發環境使用，以及程式碼需要如何撰寫：

1. 工具安裝：

   pip install wandb -qU

2. 申請帳號 https://wandb.ai/home

   登入後，點選https://wandb.ai/authorize 取得 API key

3. 程式碼撰寫：(以一個簡易的資料做示範)

   • 當程式執行到 wandb.login()時，會出現以下選擇，因為上一步已經先申請好帳號，所以這邊選 2

     

   • 接下來會要求輸入API key，API key的取得方式可以參考以上第二步

   import wandb
   wandb.login()
   import random
   
   # Launch 5 simulated experiments
   total_runs = 5
   for run in range(total_runs):
     # Start a new run to track this script
     wandb.init(
         # Set the project where this run will be logged
         project="basic-intro", 
         # We pass a run name (otherwise it’ll be randomly assigned, like sunshine-lollypop-10)
         name=f"experiment_{run}", 
         # Track hyperparameters and run metadata
         config={
         "learning_rate": 0.02,
         "architecture": "CNN",
         "dataset": "CIFAR-100",
         "epochs": 10,
         })
   
     # This simple block simulates a training loop logging metrics
     epochs = 10
     offset = random.random() / 5
     for epoch in range(2, epochs):
         acc = 1 - 2 ** -epoch - random.random() / epoch - offset
         loss = 2 ** -epoch + random.random() / epoch + offset
   
         # Log metrics from your script to W&B
         wandb.log({"acc": acc, "loss": loss})
   
     # Mark the run as finished
     wandb.finish()
   

圖：Weight&Biases 結果

• 上面範例簡單說明如何將實驗數據上傳至Weight&Biases雲端空間中，提供大家在開發上的參考，並將這些整合至模型訓練流程中。
• 相較於Tensorboard他的功能有更加複雜，除了可以紀錄各項模型參數外，還有模型訓練loss(評估指標)曲線，還可以將模型上傳至雲端空間。
• Weight&Biases主要以雲端儲存這些訓練參數與模型，每個帳號有100GB的免費空間，並不是完全免費

參考文獻
1.初探mlflow-tracking-保持ml實驗的可追溯性與可重現性-
2.Weights & Biases — ML 實驗數據追蹤

（撰稿工程師：顧祥龍）
完整內容 >> https://bit.ly/3AbUo0N
Line 官方帳號，看最新技術文章：https://user137910.pse.is/aif2024ironman