HuggingFace Accelerate optimisé avec W&B
- * Dans cet article, nous examinons ce que HuggingFace Accelerate a à offrir et à quel point il est simple d'effectuer un entraînement et une évaluation distribués, tout en enregistrant les résultats dans W&B. + Cet article examine ce que HuggingFace Accelerate a à offrir et explique comment effectuer un entraînement et une évaluation distribués, tout en enregistrant les résultats dans W&B. Lire le [rapport Hugging Face Accelerate optimisé avec W&B](https://wandb.ai/gladiator/HF%20Accelerate%20+%20W\&B/reports/Hugging-Face-Accelerate-Super-Charged-with-Weights-Biases--VmlldzoyNzk3MDUx?utm_source=docs\&utm_medium=docs\&utm_campaign=accelerate-docs).
## Déterminez comment les utilisateurs installent W&B
-Avant de commencer, déterminez si W&B doit être une dépendance obligatoire ou une fonctionnalité facultative de votre bibliothèque.
+Avant de commencer, déterminez si W&B doit être une dépendance obligatoire ou une fonctionnalité facultative de votre bibliothèque. Ce choix a une incidence sur la façon dont vous importez le SDK Python W&B (`wandb`), documentez l'installation et gérez les environnements dans lesquels `wandb` n'est pas présent.
### Exiger W&B comme dépendance
-Si W&B est au cœur des fonctionnalités de votre bibliothèque, ajoutez le SDK Python de W&B (`wandb`) à vos dépendances :
+Si W&B est au cœur des fonctionnalités de votre bibliothèque, ajoutez `wandb` à vos dépendances afin qu'il soit installé automatiquement avec votre bibliothèque :
```txt
torch==1.8.0
@@ -37,7 +37,7 @@ wandb==0.13.*
### Rendre W&B facultatif à l’installation
-Si W&B est une fonctionnalité facultative, permettez à votre bibliothèque de fonctionner sans que W&B soit installé.
+Si W&B est une fonctionnalité facultative, permettez à votre bibliothèque de fonctionner sans que W&B soit installé, afin que les utilisateurs qui n’ont pas besoin du suivi des expériences puissent quand même utiliser votre code.
Vous pouvez soit importer `wandb` conditionnellement en Python, soit le déclarer comme dépendance facultative dans `pyproject.toml`.
@@ -78,13 +78,13 @@ Vous pouvez soit importer `wandb` conditionnellement en Python, soit le déclare
## Authentifiez les utilisateurs
-W&B utilise des clés API pour authentifier les utilisateurs et les machines.
+W&B utilise des clés API pour authentifier les utilisateurs et les machines. Avant que les utilisateurs puissent enregistrer des runs depuis votre bibliothèque, ils doivent générer une clé API et la rendre disponible pour le client `wandb`.
### Créer une clé API
-Une clé API permet d’authentifier un client ou une machine auprès de W&B. Vous pouvez générer une clé API depuis votre profil utilisateur.
+Une clé API permet d’authentifier un client ou une machine auprès de W&B. Générez une clé API depuis votre profil utilisateur afin de pouvoir l’utiliser pour les étapes de connexion qui suivent.
@@ -252,7 +269,7 @@ with wandb.init(..., config=config) as run:
### Mettre à jour la configuration de run
-Si certaines valeurs ne sont pas disponibles au moment de l’initialisation, mettez à jour la configuration plus tard avec `wandb.Run.config.update`. Par exemple, il se peut que vous souhaitiez ajouter les paramètres d’un modèle après son instanciation :
+Certaines valeurs de configuration, comme le nombre de paramètres du modèle, peuvent ne pas être connues lorsque vous appelez `wandb.init()`. Si certaines valeurs ne sont pas disponibles au moment de l’initialisation, mettez à jour la configuration plus tard avec `wandb.Run.config.update`. Par exemple, il se peut que vous souhaitiez ajouter les paramètres d’un modèle après son instanciation :
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -260,17 +277,19 @@ with wandb.init(...) as run:
run.config.update({"model_parameters": 3500})
```
-Pour plus de détails, voir [Configurer Experiments](/fr/models/track/config/).
+Pour plus d'informations, voir [Configurer les expériences](/fr/models/track/config/).
- ## Journaliser les métriques et les données
+ ## Consigner des métriques et des données
+Une fois le run démarré et configuré, vous pouvez commencer à consigner des métriques et d’autres données afin que W&B les enregistre pour ce run.
+
### Journaliser des métriques
-Créez un dictionnaire dans lequel la clé correspond au nom de la métrique. Passez ce dictionnaire à [`wandb.Run.log()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#method-run-log) pour le journaliser dans W&B :
+Pour journaliser des métriques scalaires telles que la perte ou la précision, créez un dictionnaire dans lequel chaque clé correspond au nom d’une métrique. Passez ce dictionnaire à [`wandb.Run.log()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#method-run-log) pour le journaliser dans W&B :
```python
NUM_EPOCHS = 10
@@ -283,9 +302,9 @@ for epoch in range(NUM_EPOCHS):
run.log(metrics)
```
-Utilisez des préfixes de noms de métriques pour regrouper les métriques associées dans l’application W&B. Les préfixes courants incluent `train/` et `val/` pour les métriques d'entraînement et de validation, respectivement, mais vous pouvez utiliser n'importe quel préfixe adapté à votre cas d'usage.
+Utilisez des préfixes de noms de métriques pour regrouper les métriques associées dans W&B. Les préfixes courants incluent `train/` et `val/` pour les métriques d'entraînement et de validation, respectivement, mais vous pouvez utiliser n'importe quel préfixe adapté à votre cas d'usage.
-Cela créera des sections distinctes dans l’espace de travail de votre projet pour vos métriques d'entraînement et de validation, ou pour d'autres types de métriques que vous souhaitez séparer :
+Cela crée des sections distinctes dans l’espace de travail de votre projet pour vos métriques d'entraînement et de validation, ou pour d'autres types de métriques que vous souhaitez séparer :
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -302,13 +321,13 @@ with wandb.init(...) as run:
-Voir [`wandb.Run.log()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#method-run-log) pour en savoir plus.
+Pour plus d'informations, voir [`wandb.Run.log()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#method-run-log).
### Contrôler l’axe x
-Si vous effectuez plusieurs appels à `wandb.Run.log()` pour la même étape d’entraînement, le SDK wandb incrémente un compteur interne à chaque appel à `wandb.Run.log()`. Ce compteur peut ne pas correspondre à l’étape d’entraînement de votre boucle d’entraînement.
+Par défaut, le SDK Python de W&B gère son propre compteur d’étapes, qui peut ne pas correspondre à la logique des étapes de votre boucle d’entraînement. Si vous effectuez plusieurs appels à `wandb.Run.log()` pour la même étape d’entraînement, le SDK wandb incrémente un compteur interne à chaque appel à `wandb.Run.log()`. Ce compteur peut ne pas correspondre à l’étape d’entraînement de votre boucle d’entraînement.
Pour éviter cette situation, définissez explicitement l’étape de l’axe x avec `wandb.Run.define_metric()`, une seule fois, immédiatement après avoir appelé `wandb.init()` :
@@ -317,7 +336,7 @@ with wandb.init(...) as run:
run.define_metric("*", step_metric="global_step")
```
-Le motif glob `*` signifie que chaque métrique utilisera `global_step` sur l’axe des x de vos graphiques. Si vous souhaitez que seules certaines métriques soient journalisées en fonction de `global_step`, vous pouvez les spécifier à la place :
+Le motif glob `*` signifie que chaque métrique utilise `global_step` sur l’axe des x de vos graphiques. Si vous souhaitez que seules certaines métriques soient journalisées en fonction de `global_step`, vous pouvez les spécifier à la place :
```python
run.define_metric("train/loss", step_metric="global_step")
@@ -332,77 +351,79 @@ for step, (input, ground_truth) in enumerate(data):
run.log({"global_step": step, "eval/loss": 0.2})
```
-Si vous n’avez pas accès à la variable d’étape indépendante, par exemple si "global_step" n’est pas disponible pendant votre boucle de validation, la valeur précédemment journalisée pour "global_step" est automatiquement utilisée par wandb. Dans ce cas, assurez-vous de journaliser une valeur initiale pour la métrique afin qu’elle soit définie au moment voulu.
+Si vous n’avez pas accès à la variable d’étape indépendante (par exemple, `global_step` n’est pas disponible pendant votre boucle de validation), la valeur précédemment journalisée pour `global_step` est automatiquement utilisée par W&B. Dans ce cas, assurez-vous de journaliser une valeur initiale pour la métrique afin qu’elle soit définie au moment voulu.
### Journaliser des médias et des données structurées
-Outre les scalaires, vous pouvez consigner des images, des tableaux, du texte, de l’audio, de la vidéo, etc.
+Outre les scalaires, vous pouvez consigner des images, des tableaux, du texte, de l’audio, de la vidéo, etc. La journalisation des médias avec les métriques aide les utilisateurs à examiner le comportement qualitatif du modèle au fil du temps.
Voici quelques points à prendre en compte lorsque vous enregistrez des données :
* À quelle fréquence la métrique doit-elle être enregistrée ? Doit-elle être facultative ?
* Quel type de données peut être utile pour la visualisation ?
- * Pour les images, vous pouvez enregistrer des exemples de prédictions, des masques de segmentation, etc., afin d’observer leur évolution au fil du temps.
+ * Pour les images, vous pouvez enregistrer des exemples de prédictions et des masques de segmentation afin d’observer leur évolution au fil du temps.
* Pour le texte, vous pouvez enregistrer des tableaux d’exemples de prédictions pour les explorer plus tard.
-Voir [Journaliser des objets et des médias](/fr/models/track/log) pour des exemples.
+Pour plus d'informations, voir [Journaliser des objets et des médias](/fr/models/track/log).
## Prise en charge de l’entraînement distribué
-Pour les frameworks compatibles avec les environnements distribués, vous pouvez adapter l’un des flux de travail suivants :
+Si votre bibliothèque peut exécuter l’entraînement sur plusieurs processus ou machines, décidez comment W&B doit se comporter dans ce contexte afin que les journaux soient cohérents et non dupliqués. Pour les frameworks compatibles avec les environnements distribués, vous pouvez adapter l’un des flux de travail suivants :
* Journalisez uniquement depuis le processus principal (recommandé).
* Journalisez depuis chaque processus et regroupez les runs à l’aide d’un nom `group` partagé.
-Voir [Journaliser des Experiments d’entraînement distribué](/fr/models/track/log/distributed-training/) pour plus de détails.
+Pour plus d'informations, voir [Journaliser des expériences d’entraînement distribué](/fr/models/track/log/distributed-training/).
- ## Suivre les modèles et les Datasets avec Artifacts
+ ## Suivre les modèles et les Datasets avec des artefacts
-Utilisez [W&B Artifacts](/fr/models/artifacts/) pour suivre les modèles et les Datasets et en assurer la gestion des versions. Artifacts fournissent le stockage et la gestion des versions des ressources de machine learning, et assurent automatiquement la traçabilité afin de montrer comment les données et les modèles sont liés.
+En plus des métriques, vous pouvez conserver les modèles et les Datasets que votre bibliothèque produit ou consomme afin que les utilisateurs puissent reproduire et comparer les runs.
+
+Utilisez [W&B Artefacts](/fr/models/artifacts/) pour suivre les modèles et les Datasets et en assurer la gestion des versions. Les artefacts fournissent le stockage et la gestion des versions des ressources de machine learning, et assurent automatiquement la traçabilité afin de montrer comment les données et les modèles sont liés.
-Tenez compte des points suivants lorsque vous intégrez Artifacts à votre bibliothèque :
+Tenez compte des points suivants lorsque vous intégrez les artefacts à votre bibliothèque :
-* Déterminez s'il faut journaliser les points de contrôle du modèle ou les Datasets en tant qu'Artifacts (si vous souhaitez rendre cela facultatif).
-* Références d'entrée d'Artifacts (par exemple, `entity/project/artifact`).
-* Fréquence de journalisation des points de contrôle du modèle ou des Datasets. Par exemple, à chaque époque, toutes les 500 étapes, etc.
+* Déterminez s'il faut journaliser les points de contrôle du modèle ou les Datasets en tant qu'artefacts (si vous souhaitez rendre cela facultatif).
+* Références d'entrée d'artefacts (par exemple, `entity/project/artifact`).
+* Fréquence de journalisation des points de contrôle du modèle ou des Datasets. Par exemple, à chaque époque ou toutes les 500 étapes.
### Journaliser les points de contrôle du modèle
-Journalisez les points de contrôle du modèle dans W&B. Une approche courante consiste à journaliser les points de contrôle comme des artifacts, en utilisant le run ID unique généré par W&B dans le nom de l'artifact.
+La journalisation des points de contrôle du modèle en tant qu’artefacts permet aux utilisateurs de récupérer, de versionner et de partager les poids entraînés. Une approche courante consiste à journaliser les points de contrôle comme des artefacts, en utilisant le run ID unique généré par W&B dans le nom de l'artefact.
```python
-metadata = {"eval/accuracy": 0.8, "train/steps": 800}
+metadata = {"eval/accuracy": 0.8, "train/steps": 800}
artifact = wandb.Artifact(
- name=f"model-{run.id}",
- metadata=metadata,
+ name=f"model-{run.id}",
+ metadata=metadata,
type="model"
- )
+ )
artifact.add_dir("output_model") # répertoire local où les poids du modèle sont stockés
-aliases = ["best", "epoch_10"]
+aliases = ["best", "epoch_10"]
run.log_artifact(artifact, aliases=aliases)
```
-L’extrait de code précédent montre comment journaliser un point de contrôle du modèle en tant qu’artifact et ajouter des métadonnées telles que la précision de l’évaluation et les étapes d’entraînement. L’artifact se voit attribuer un nom qui inclut le run ID unique, et il est étiqueté avec des [alias personnalisés](/fr/models/artifacts/create-a-custom-alias/) pour s’y référer facilement.
+L’extrait précédent journalise un point de contrôle du modèle en tant qu’artefact avec des métadonnées telles que la précision de l’évaluation et les étapes d’entraînement. Le nom de l’artefact inclut le run ID unique, et il est étiqueté avec des [alias personnalisés](/fr/models/artifacts/create-a-custom-alias/) pour s’y référer rapidement.
- ### Journaliser les artifacts en entrée
+ ### Journaliser les artefacts en entrée
-Journalisez les Datasets ou les modèles préentraînés utilisés en entrée :
+Pour capturer la traçabilité entre les données et les modèles, journalisez les datasets ou les modèles préentraînés qu’un run utilise en entrée :
```python
dataset = wandb.Artifact(name="flowers", type="dataset")
@@ -410,15 +431,15 @@ dataset.add_file("flowers.npy")
run.use_artifact(dataset)
```
-L’extrait de code précédent crée un artifact pour un jeu de données nommé "flowers" et y ajoute un fichier. L’artifact est ensuite associé au run en cours à l’aide de `run.use_artifact()`, ce qui permet à W&B de suivre la traçabilité du jeu de données utilisé dans le run.
+L’extrait de code précédent crée un artefact pour un dataset nommé "flowers" et y ajoute un fichier. L’appel à `wandb.Run.use_artifact()` associe l’artefact au run en cours afin que W&B puisse suivre la traçabilité du dataset utilisé dans le run.
- ### Télécharger des Artifacts
+ ### Télécharger des artefacts
-Téléchargez des Artifacts déjà enregistrés dans W&B afin de les utiliser dans votre code d’entraînement ou d’inférence.
+Après avoir enregistré des artefacts, vous pouvez télécharger des artefacts précédemment enregistrés depuis W&B afin de les utiliser dans votre code d’entraînement ou d’inférence. La bonne approche dépend du fait que vous disposiez déjà ou non d’un run actif.
-Si vous disposez d’un contexte de run, utilisez [`wandb.Run.use_artifact()`](/fr/models/ref/python/experiments/run) pour faire référence à un artifact dans W&B, puis appelez [`wandb.Artifact.download()`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact) pour le télécharger dans un répertoire local.
+Si vous disposez d’un contexte de run, utilisez [`wandb.Run.use_artifact()`](/fr/models/ref/python/experiments/run) pour faire référence à un artefact dans W&B, puis appelez [`wandb.Artifact.download()`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact) pour le télécharger dans un répertoire local. L’utilisation de `wandb.Run.use_artifact()` enregistre également l’artefact comme entrée du run actuel, ce qui préserve la traçabilité.
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -426,7 +447,7 @@ with wandb.init(...) as run:
local_path = artifact.download()
```
-Utilisez l’[API publique W&B](/fr/models/ref/python/public-api/) pour référencer et télécharger un artifact sans initialiser un run. C’est utile dans des scénarios tels que les environnements distribués ou les workflows d’inférence, lorsque vous ne souhaitez pas créer de nouveau run.
+Utilisez l’[API publique W&B](/fr/models/ref/python/public-api/) pour référencer et télécharger un artefact sans initialiser un run. C’est utile dans des scénarios tels que les environnements distribués ou lorsque vous effectuez de l’inférence, lorsque vous ne souhaitez pas créer de nouveau run.
```python
import wandb
@@ -434,10 +455,10 @@ artifact = wandb.Api().artifact("user/project/artifact:latest")
local_path = artifact.download()
```
-Voir [Télécharger et utiliser des Artifacts](/fr/models/artifacts/download-and-use-an-artifact/) pour en savoir plus.
+Pour plus d'informations, voir [Télécharger et utiliser des artefacts](/fr/models/artifacts/download-and-use-an-artifact/).
-
+
@@ -15,7 +17,7 @@ description: "Utilisez le suivi des expériences W&B avec Hugging Face AutoTrain
## Installer les prérequis
-Installez `autotrain-advanced` et `wandb`.
+Avant de pouvoir entraîner un modèle et journaliser les résultats dans W&B, installez la CLI AutoTrain et la bibliothèque cliente W&B. Installez `autotrain-advanced` et `wandb`.
## Ajuster les hyperparamètres
-Si votre bibliothèque prend en charge l’ajustement des hyperparamètres, vous pouvez intégrer [W&B Sweeps](/fr/models/sweeps/) pour gérer et visualiser les expériences.
\ No newline at end of file
+Si votre bibliothèque prend en charge l’ajustement des hyperparamètres, vous pouvez intégrer [W&B Sweeps](/fr/models/sweeps/) pour gérer et visualiser les expériences. Les balayages coordonnent plusieurs runs dans un espace de recherche défini et affichent les résultats dans W&B afin que les utilisateurs puissent comparer les configurations côte à côte.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/autotrain.mdx b/fr/models/integrations/autotrain.mdx
index 72585f7d4b..745cc7d716 100644
--- a/fr/models/integrations/autotrain.mdx
+++ b/fr/models/integrations/autotrain.mdx
@@ -3,9 +3,11 @@ title: Hugging Face AutoTrain
description: "Utilisez le suivi des expériences W&B avec Hugging Face AutoTrain pour entraîner des modèles sans code à l’aide d’un seul paramètre CLI."
---
-[Hugging Face AutoTrain](https://huggingface.co/docs/autotrain/index) est un outil no-code permettant d’entraîner des modèles de pointe pour des tâches de traitement du langage naturel (NLP), de vision par ordinateur (CV), de parole, et même pour des tâches tabulaires.
+[Hugging Face AutoTrain](https://huggingface.co/docs/autotrain/index) est un outil no-code permettant d’entraîner des modèles pour des tâches de traitement du langage naturel (NLP), de vision par ordinateur (CV), de parole et de données tabulaires.
-[W&B](https://wandb.com/) est directement intégré à Hugging Face AutoTrain et fournit le suivi des expériences ainsi que la gestion de la configuration. Il vous suffit d’utiliser un seul paramètre dans la commande CLI pour vos expériences.
+Hugging Face AutoTrain s’intègre directement à W&B pour le suivi des expériences et la gestion de la configuration. Il vous suffit d’utiliser un seul paramètre dans la commande CLI pour vos expériences.
+
+Cette page vous montre comment activer le suivi des expériences W&B lorsque vous entraînez un modèle avec Hugging Face AutoTrain. Vous pouvez capturer les métriques et la configuration pour chaque run sans écrire de code supplémentaire. Cette page s’adresse aux utilisateurs qui connaissent déjà AutoTrain et souhaitent ajouter de l’observabilité à leurs flux de travail d’entraînement.
@@ -15,7 +17,7 @@ description: "Utilisez le suivi des expériences W&B avec Hugging Face AutoTrain
## Installer les prérequis
## Préparez le jeu de données
-Hugging Face AutoTrain exige que votre jeu de données CSV personnalisé respecte un format spécifique pour fonctionner correctement.
+Avant l'entraînement, préparez votre jeu de données afin qu'il corresponde au format attendu par AutoTrain. Hugging Face AutoTrain exige que votre jeu de données CSV personnalisé respecte un format spécifique pour fonctionner correctement.
-* Votre fichier d'entraînement doit contenir une colonne `text`, utilisée pour l'entraînement. Pour de meilleurs résultats, les données de la colonne `text` doivent respecter le format `### Human: Question?### Assistant: Answer.`. Consultez un excellent exemple dans [`timdettmers/openassistant-guanaco`](https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco).
+Votre fichier d'entraînement doit contenir une colonne `text`, utilisée pour l'entraînement. Les données de la colonne `text` doivent respecter le format `### Human: Question?### Assistant: Answer.`. Consultez un exemple dans [`timdettmers/openassistant-guanaco`](https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco).
- Cependant, le [jeu de données MetaMathQA](https://huggingface.co/datasets/meta-math/MetaMathQA) contient les colonnes `query`, `response` et `type`. Commencez par prétraiter ce jeu de données. Supprimez la colonne `type` et fusionnez le contenu des colonnes `query` et `response` dans une nouvelle colonne `text`, au format `### Human: Query?### Assistant: Response.`. Le jeu de données obtenu, [`rishiraj/guanaco-style-metamath`](https://huggingface.co/datasets/rishiraj/guanaco-style-metamath), est ensuite utilisé pour l'entraînement.
+Cependant, le [jeu de données MetaMathQA](https://huggingface.co/datasets/meta-math/MetaMathQA) contient les colonnes `query`, `response` et `type`. Commencez par prétraiter ce jeu de données. Supprimez la colonne `type` et fusionnez le contenu des colonnes `query` et `response` dans une nouvelle colonne `text`, au format `### Human: Query?### Assistant: Response.`. Le jeu de données obtenu, [`rishiraj/guanaco-style-metamath`](https://huggingface.co/datasets/rishiraj/guanaco-style-metamath), est ensuite utilisé pour l'entraînement.
## Entraîner avec `autotrain`
-Vous pouvez démarrer l’entraînement avec `autotrain` advanced depuis la ligne de commande ou un notebook. Utilisez l’argument `--log`, ou `--log wandb` pour enregistrer vos résultats dans un [Run W&B](/fr/models/runs/).
+Une fois votre environnement et votre dataset prêts, vous pouvez maintenant démarrer l’entraînement. Démarrez l’entraînement avec `autotrain` advanced depuis la ligne de commande ou un notebook. Utilisez l’argument `--log`, ou `--log wandb` pour journaliser vos résultats dans un [run](/fr/models/runs/). L’argument `--log wandb` active l’intégration W&B pour ce run.
+
+Remplacez `
+Une fois l’entraînement démarré, AutoTrain journalise les métriques et la configuration de votre run dans W&B, où vous pouvez les consulter aux côtés de tous les autres runs de votre projet.
+
## Autres ressources
diff --git a/fr/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx b/fr/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
index 50cc00631e..3ef869e464 100644
--- a/fr/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
+++ b/fr/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
@@ -1,22 +1,22 @@
---
-description: "Réalisez le Fine-tuning des modèles Azure OpenAI avec le suivi des expériences W&B afin de consigner les métriques, les hyperparamètres et la progression de l'entraînement."
-title: Fine-tuning d’Azure OpenAI
+description: "Effectuez le fine-tuning des modèles Azure OpenAI avec le suivi des expériences W&B pour consigner des métriques, des hyperparamètres et la progression de l'entraînement."
+title: Fine-tuning Azure OpenAI
---
-
- ## Introduction
-
+Ce guide vous montre comment utiliser W&B avec Azure OpenAI pour suivre et évaluer les tâches de fine-tuning des modèles GPT-3.5 ou GPT-4. Lorsque vous intégrez W&B, le suivi des expériences consigne les métriques, les hyperparamètres et les artefacts d'entraînement afin de vous permettre d'analyser et d'améliorer les performances du modèle. Vous pouvez également utiliser les outils d'évaluation de W&B pour prendre des décisions fondées sur les données concernant la sélection du modèle.
-Le fine-tuning de modèles GPT-3.5 ou GPT-4 sur Microsoft Azure avec W&B vous permet de suivre, d’analyser et d’améliorer les performances des modèles en capturant automatiquement les métriques et en facilitant une évaluation systématique grâce aux outils de suivi des expériences et d’évaluation de W&B.
+Ce guide s'adresse aux professionnels du machine learning qui effectuent le fine-tuning de modèles Azure OpenAI et souhaitent disposer d'une méthode systématique pour suivre et comparer les exécutions.
- 
+
## Prérequis
+Avant de commencer, effectuez les actions suivantes :
+
* Configurez le service Azure OpenAI en suivant la [documentation officielle d’Azure](https://wandb.me/aoai-wb-int).
* Configurez un compte W&B à l’aide d’une clé API.
@@ -24,44 +24,50 @@ Le fine-tuning de modèles GPT-3.5 ou GPT-4 sur Microsoft Azure avec W&B vou
## Aperçu du flux de travail
-
- ### 1. Configuration du fine-tuning
+Les étapes suivantes résument le déroulement typique d’un job de fine-tuning Azure OpenAI dans W&B, depuis la préparation du job jusqu’à l’évaluation du modèle obtenu.
+
+
@@ -323,15 +331,15 @@ Les exemples de code ci-dessous montrent comment configurer un dictionnaire pour
-Propriétés prises en charge :
+Les propriétés suivantes sont prises en charge :
-* `name`: (str) nom lisible par l’humain pour cet artifact, ce qui vous permet d’identifier cet artifact dans l’UI ou d’y faire référence dans les appels `use_artifact`. Les noms peuvent contenir des lettres, des chiffres, des underscores, des traits d’union et des points. Le nom doit être unique à l’échelle d’un projet. Requis pour `@op`.
+* `name`: (str) nom lisible par l’humain pour cet artifact, que vous pouvez utiliser pour l’identifier dans l’UI ou y faire référence dans les appels `use_artifact`. Les noms peuvent contenir des lettres, des chiffres, des underscores, des traits d’union et des points. Le nom doit être unique à l’échelle d’un projet. Requis pour `@op`.
* `type`: (str) type de l’artifact, utilisé pour organiser et différencier les artifacts. Les types courants incluent les jeux de données ou les modèles, mais vous pouvez utiliser n’importe quelle chaîne contenant des lettres, des chiffres, des underscores, des traits d’union et des points. Requis lorsque la sortie n’est pas déjà un Artifact.
-* `description`: (str) Texte libre qui décrit l’artifact. La description est interprétée en markdown dans l’UI, c’est donc un bon endroit pour ajouter des tableaux, des liens, etc.
-* `aliases`: (list[str]) Un tableau contenant un ou plusieurs alias que vous souhaitez appliquer à l’Artifact. L’intégration ajoutera également le tag “latest” à cette liste, qu’il soit défini ou non. C’est un moyen efficace de gérer les versions des modèles et des jeux de données.
-* [`add_dirs`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#add_dir): (list[dict[str, Any]]): Un tableau contenant la configuration de chaque répertoire local à inclure dans l’Artifact.
-* [`add_files`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#add_file): (list[dict[str, Any]]): Un tableau contenant la configuration de chaque fichier local à inclure dans l’Artifact.
-* [`add_references`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#add_reference): (list[dict[str, Any]]): Un tableau contenant la configuration de chaque référence externe à inclure dans l’Artifact.
+* `description`: (str) Texte libre qui décrit l’artifact. La description est interprétée en markdown dans l’UI, c’est donc un bon endroit pour les tableaux, les liens, etc.
+* `aliases`: (list[str]) Un tableau contenant un ou plusieurs alias que vous souhaitez appliquer à l’artefact W&B. L’intégration ajoute également le tag "latest" à cette liste, qu’il soit défini ou non. Utilisez les alias pour gérer les versions des modèles et des jeux de données.
+* [`add_dirs`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#add_dir): (list[dict[str, Any]]): Un tableau contenant la configuration de chaque répertoire local à inclure dans l’artefact W&B.
+* [`add_files`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#add_file): (list[dict[str, Any]]): Un tableau contenant la configuration de chaque fichier local à inclure dans l’artefact W&B.
+* [`add_references`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#add_reference): (list[dict[str, Any]]): Un tableau contenant la configuration de chaque référence externe à inclure dans l’artefact W&B.
* `serialization_module`: (dict) Configuration du module de sérialisation à utiliser. Se référer à la section Serialization pour plus d’informations.
* `name`: (str) Nom du module de sérialisation. Valeurs acceptées : `pickle`, `dill`, `cloudpickle`, `joblib`. Le module doit être disponible localement.
* `parameters`: (dict[str, Any]) Arguments facultatifs transmis à la fonction de sérialisation. Elle accepte les mêmes paramètres que la méthode `dump` de ce module. Par exemple, `{"compress": 3, "protocol": 4}`.
@@ -380,34 +388,34 @@ def create_advanced_artifact():
return [1, 2, 3]
```
-L'asset est matérialisé avec des métadonnées utiles de part et d'autre de l'intégration :
+L'asset est matérialisé avec des métadonnées de part et d'autre de l'intégration :
* Côté W&B : le nom et la version de l'intégration source, la version de Python utilisée, la version du protocole pickle, entre autres.
* Côté Dagster :
* ID du run Dagster
- * Run W&B : ID, nom, chemin, URL
- * W&B Artifact : ID, nom, type, version, taille, URL
+ * W&B Run : ID, nom, chemin, URL
+ * artefact W&B : ID, nom, type, version, taille, URL
* Entité W&B
* Projet W&B
-L'image suivante montre les métadonnées issues de W&B qui ont été ajoutées à l'asset Dagster. Ces informations sont transmises à Dagster par l'intégration.
+L'image suivante montre les métadonnées issues de W&B que l'intégration ajoute à l'asset Dagster. L'intégration transmet ces informations à Dagster.
-L'image suivante montre comment la configuration fournie a été enrichie avec des métadonnées utiles dans le W&B Artifact. Ces informations devraient faciliter la reproductibilité et la maintenance. Elles ne seraient pas disponibles sans l'intégration.
+L'image suivante montre comment la configuration fournie est enrichie avec des métadonnées dans l’artefact W&B. Ces informations facilitent la reproductibilité et la maintenance. Elles ne sont pas disponibles sans l'intégration.
- 
+
- 
+
- 
+
@@ -418,11 +426,13 @@ L'image suivante montre comment la configuration fournie a été enrichie av
```
-### Utiliser les partitions
+
- L’intégration ne permet pas de matérialiser plusieurs partitions au sein d’un même run. Vous devrez effectuer plusieurs runs pour matérialiser vos assets. Vous pouvez le faire dans Dagit lorsque vous matérialisez vos assets.
+ L’intégration ne permet pas de matérialiser plusieurs partitions au sein d’un même run. Vous devez effectuer plusieurs runs pour matérialiser vos assets. Vous pouvez le faire dans Dagit lorsque vous matérialisez vos assets.
@@ -455,6 +465,8 @@ Ce code produira un W&B Artifact pour chaque partition. Consultez les Artifa
#### Utilisation avancée
+Pour une utilisation avancée, voir les exemples suivants :
+
* [job partitionné](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/ops/partitioned_job.py)
* [asset partitionné simple](https://github.com/wandb/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/simple_partitions_example.py)
* [asset partitionné multi-dimensionnel](https://github.com/wandb/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/multi_partitions_example.py)
@@ -464,12 +476,14 @@ Ce code produira un W&B Artifact pour chaque partition. Consultez les Artifa
## Lire Artifacts W&B
+Maintenant que vous pouvez écrire des Artifacts depuis Dagster, les sections suivantes décrivent comment les utiliser comme entrées pour des ops et assets en aval.
+
La lecture des Artifacts W&B est similaire à leur écriture. Un dictionnaire de configuration appelé `wandb_artifact_configuration` peut être défini sur un `@op` ou un `@asset`. La seule différence est que la configuration doit être définie sur l’entrée plutôt que sur la sortie.
Pour `@op`, elle se trouve dans les métadonnées d’entrée via l’argument de métadonnées [In](https://docs.dagster.io/_apidocs/ops#dagster.In). Vous devez
-indiquer explicitement le nom de l’Artifact.
+indiquer explicitement le nom de l’artefact W&B.
-Pour `@asset`, elle se trouve dans les métadonnées d’entrée via l’argument de métadonnées [Asset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.AssetIn) In. Vous ne devez pas transmettre de nom d’Artifact, car le nom de l’asset parent doit correspondre.
+Pour `@asset`, elle se trouve dans les métadonnées d’entrée via l’argument de métadonnées [Asset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.AssetIn) In. Vous ne devez pas transmettre de nom d’artefact W&B, car le nom de l’asset parent doit correspondre.
Si vous souhaitez créer une dépendance sur un Artifact créé en dehors de l’intégration, vous devrez utiliser [SourceAsset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.SourceAsset). Il lira toujours la dernière version de cet asset.
@@ -538,9 +552,9 @@ Les exemples suivants montrent comment lire un Artifact à partir de différents
### Configuration
-La configuration suivante sert à indiquer ce que l’IO Manager doit collecter et fournir en entrée aux fonctions décorées. Les modes de lecture suivants sont pris en charge.
+La configuration suivante indique ce que l’IO Manager doit collecter et fournir en entrée aux fonctions décorées. Les modes de lecture suivants sont pris en charge :
-1. Pour obtenir un objet nommé contenu dans un Artifact, utilisez `get` :
+* Pour obtenir un objet nommé contenu dans un Artifact, utilisez `get` :
```python
@asset(
@@ -560,7 +574,7 @@ def get_table(context, table):
context.log.info(table.get_column("a"))
```
-2. Pour obtenir le chemin local d’un fichier téléchargé présent dans un Artifact, utilisez get_path :
+* Pour obtenir le chemin local d’un fichier téléchargé présent dans un Artifact, utilisez `get_path` :
```python
@asset(
@@ -580,7 +594,7 @@ def get_path(context, path):
context.log.info(path)
```
-3. Pour obtenir l’objet Artifact dans son intégralité (avec le contenu téléchargé localement) :
+* Pour obtenir l’objet Artifact dans son intégralité (avec le contenu téléchargé localement) :
```python
@asset(
@@ -595,7 +609,7 @@ def get_artifact(context, artifact):
context.log.info(artifact.name)
```
-Propriétés prises en charge
+Les propriétés suivantes sont prises en charge :
* `get`: (str) Obtient l'objet W&B correspondant au nom relatif de l'artifact.
* `get_path`: (str) Obtient le chemin du fichier correspondant au nom relatif de l'artifact.
@@ -606,23 +620,23 @@ Propriétés prises en charge
Par défaut, l’intégration utilise le module standard [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html), mais certains objets ne sont pas compatibles avec celui-ci. Par exemple, les fonctions contenant `yield` génèrent une erreur si vous essayez de les sérialiser avec pickle.
-Nous prenons également en charge d’autres modules de sérialisation basés sur Pickle ([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib)). Vous pouvez aussi utiliser des méthodes de sérialisation plus avancées comme [ONNX](https://onnx.ai/) ou [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language), en renvoyant une chaîne sérialisée ou en créant directement un Artifact. Le choix le plus adapté dépend de votre cas d’usage ; veuillez vous référer à la documentation disponible sur ce sujet.
+W&B prend également en charge d’autres modules de sérialisation basés sur Pickle ([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib)). Vous pouvez aussi utiliser des méthodes de sérialisation plus avancées comme [ONNX](https://onnx.ai/) ou [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language), en renvoyant une chaîne sérialisée ou en créant directement un Artifact. Le choix le plus adapté dépend de votre cas d’usage. Veuillez vous référer à la documentation disponible sur ce sujet.
+ ### Configuration du fine-tuning
-* Préparez les données d'entraînement conformément aux exigences d'Azure OpenAI.
+La configuration du fine-tuning comprend les étapes suivantes :
+
+* Préparez les données d’entraînement conformément aux exigences d’Azure OpenAI.
* Configurez le job de fine-tuning dans Azure OpenAI.
-* W&B suit automatiquement le processus de fine-tuning et enregistre les métriques et les hyperparamètres.
+* Suivez le processus de fine-tuning et consignez les métriques et les hyperparamètres avec W&B.
-
- ### 2. Suivi des expériences
+
@@ -215,7 +223,7 @@ Les exemples suivants montrent comment écrire des W&B Artifacts avec des as
```
-
+
Pour les cas d'utilisation complexes, il peut être nécessaire de créer votre propre objet Artifact. L'intégration fournit également des fonctionnalités supplémentaires utiles, comme l'enrichissement des métadonnées de part et d'autre de l'intégration.
```python
@@ -240,7 +248,7 @@ Les exemples suivants montrent comment écrire des W&B Artifacts avec des as
### Configuration
-Un dictionnaire de configuration appelé wandb_artifact_configuration peut être défini pour `@op`, `@asset` et `@multi_asset`. Ce dictionnaire doit être transmis dans les arguments du décorateur en tant que métadonnées. Cette configuration est requise pour contrôler les lectures et écritures de l’IO Manager de W&B Artifacts.
+Vous pouvez définir un dictionnaire de configuration appelé `wandb_artifact_configuration` pour `@op`, `@asset` et `@multi_asset`. Transmettez ce dictionnaire dans les arguments du décorateur en tant que métadonnées. Cette configuration est requise pour contrôler les lectures et écritures de l’IO Manager des artefacts W&B.
Pour `@op`, il se trouve dans les métadonnées de sortie via l’argument de métadonnées [Out](https://docs.dagster.io/_apidocs/ops#dagster.Out).
Pour `@asset`, il se trouve dans l’argument `metadata` de l’asset.
@@ -285,7 +293,7 @@ Les exemples de code ci-dessous montrent comment configurer un dictionnaire pour
return [1, 2, 3]
```
- Vous n’avez pas besoin de transmettre un nom dans la configuration, car `@asset` en a déjà un. L’intégration définit le nom de l’Artifact sur celui de l’asset.
+ Vous n’avez pas besoin de transmettre un nom dans la configuration, car `@asset` en a déjà un. L’intégration définit le nom de l’artefact W&B sur celui de l’asset.
+ ### Suivi des expériences
Lors du fine-tuning, W&B capture :
-* Les métriques d'entraînement et de validation
-* Les hyperparamètres du modèle
-* L’utilisation des ressources
-* Les Artifacts d'entraînement
+* Les métriques d’entraînement et de validation.
+* Les hyperparamètres du modèle.
+* L’utilisation des ressources.
+* Les artefacts d’entraînement.
-
- ### 3. Évaluation du modèle
+
-Vous pouvez utiliser le système de [Callbacks de Composer](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/callbacks.html) pour contrôler quand vous journalisez dans W&B via le `WandBLogger` ; dans cet exemple, un échantillon d’images de validation et de prédictions est journalisé :
+En plus des métriques scalaires, vous pouvez journaliser des médias enrichis, comme des prédictions de modèle, dans W&B pour un examen qualitatif. Vous pouvez utiliser le système de [callbacks de Composer](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/callbacks.html) pour contrôler à quel moment vous journalisez dans W&B avec `WandBLogger`. L’exemple suivant journalise un échantillon d’images de validation et de prédictions :
```python
import wandb
@@ -95,7 +88,7 @@ class LogPredictions(Callback):
def eval_end(self, state: State, logger: Logger):
with wandb.init() as run:
- "Crée un wandb.Table et le journalise"
+ "Create a wandb.Table and logs it"
columns = ['image', 'ground truth', 'prediction']
table = wandb.Table(columns=columns, data=self.data[:self.num_samples])
run.log({'sample_table':table}, step=int(state.timer.batch))
@@ -106,4 +99,4 @@ trainer = Trainer(
loggers=[WandBLogger()],
callbacks=[LogPredictions()]
)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/dagster.mdx b/fr/models/integrations/dagster.mdx
index 8e9a0576a1..7263d8363b 100644
--- a/fr/models/integrations/dagster.mdx
+++ b/fr/models/integrations/dagster.mdx
@@ -3,9 +3,9 @@ description: "Intégrez W&B à Dagster pour suivre les expériences de ML et gé
title: Dagster
---
-Utilisez Dagster et W&B (W&B) pour orchestrer vos pipelines MLOps et gérer vos assets ML. L'intégration avec W&B facilite dans Dagster les opérations suivantes :
+Utilisez Dagster et W&B ensemble pour orchestrer vos pipelines MLOps et gérer vos assets ML. Dans vos flux de travail Dagster existants, vous pouvez suivre les expériences, gérer les données et exécuter des tâches d'entraînement. L'intégration W&B prend en charge les tâches suivantes :
-* Créer et utiliser un [W&B Artifact](/fr/models/artifacts).
+* Créer et utiliser un [artefact W&B](/fr/models/artifacts).
* Utiliser et créer des Registered Models dans [W&B Registry](/fr/models/registry).
* Exécuter des tâches d'entraînement sur une infrastructure dédiée à l'aide de [W&B Launch](/fr/platform/launch).
* Utiliser le client [wandb](/fr/models/ref/python) dans les ops et les assets.
@@ -13,9 +13,9 @@ Utilisez Dagster et W&B (W&B) pour orchestrer vos pipelines MLOps et gé
L'intégration W&B pour Dagster fournit une ressource Dagster spécifique à W&B et un IO Manager :
* `wandb_resource` : une ressource Dagster utilisée pour s'authentifier auprès de l'API W&B et communiquer avec elle.
-* `wandb_artifacts_io_manager` : un IO Manager Dagster utilisé pour consommer des W&B Artifacts.
+* `wandb_artifacts_io_manager` : un IO Manager Dagster utilisé pour consommer des artefacts W&B.
-Le guide suivant explique comment remplir les prérequis pour utiliser W&B dans Dagster, comment créer et utiliser des W&B Artifacts dans les ops et les assets, comment utiliser W&B Launch, ainsi que les bonnes pratiques recommandées.
+Ce guide s'adresse aux praticiens du ML et aux ingénieurs plateforme qui utilisent déjà Dagster et souhaitent ajouter le suivi W&B et la gestion des artefacts. Vous apprendrez à configurer Dagster, à créer et utiliser des artefacts W&B dans les ops et les assets, à utiliser W&B Launch et à appliquer les bonnes pratiques.
+ ### Évaluation du modèle
Après le Fine-tuning, utilisez [W&B Weave](https://weave-docs.wandb.ai) pour :
-* Évaluer les résultats du modèle à l’aide de jeux de données de référence
-* Comparer les performances entre différentes itérations de Fine-tuning
-* Analyser le comportement du modèle sur des cas de test spécifiques
-* Prendre des décisions fondées sur les données pour choisir le modèle
+* Évaluer les résultats du modèle à l’aide de jeux de données de référence.
+* Comparer les performances entre différentes itérations de Fine-tuning.
+* Analyser le comportement du modèle sur des cas de test spécifiques.
+* Prendre des décisions fondées sur les données pour choisir le modèle.
## Exemple concret
+Pour voir l’intégration appliquée de bout en bout, explorez les ressources suivantes :
+
* Explorez la [démo de génération de notes médicales](https://wandb.me/aoai-ft-colab) pour voir comment cette intégration facilite :
- * le suivi systématique des expériences de fine-tuning
- * l’évaluation du modèle à l’aide de métriques propres au domaine
-* Parcourez une [démo interactive de fine-tuning dans un notebook](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb)
+ * le suivi systématique des expériences de fine-tuning.
+ * l’évaluation du modèle à l’aide de métriques propres au domaine.
+* Parcourez un [notebook interactif de fine-tuning](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb).
## Ressources supplémentaires
diff --git a/fr/models/integrations/catalyst.mdx b/fr/models/integrations/catalyst.mdx
index aaa74be71f..59bd8797ef 100644
--- a/fr/models/integrations/catalyst.mdx
+++ b/fr/models/integrations/catalyst.mdx
@@ -7,10 +7,10 @@ title: Catalyst
Catalyst inclut une intégration W&B pour journaliser les paramètres, les métriques, les images et d’autres artefacts.
-Consultez leur [documentation sur l’intégration](https://catalyst-team.github.io/catalyst/api/loggers.html#catalyst.loggers.wandb.WandbLogger), qui comprend des exemples en Python et avec Hydra.
+Pour plus d’informations, notamment des exemples en Python et avec Hydra, consultez la [documentation sur l’intégration Catalyst](https://catalyst-team.github.io/catalyst/api/loggers.html#catalyst.loggers.wandb.WandbLogger).
-Vous trouverez ci-dessous les paramètres de `WandbLogger` ; consultez la [documentation Composer](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/api_reference/generated/composer.loggers.WandBLogger.html) pour obtenir la liste complète et leur description.
-
-| Paramètre | Description |
-| ---------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `project` | Nom du projet W&B (str, facultatif) |
-| `group` | Nom du groupe W&B (str, facultatif) |
-| `name` | Nom de l'exécution W&B. S'il n'est pas spécifié, `State.run_name` est utilisé (str, facultatif) |
-| `entity` | Nom de l'entité W&B, par exemple votre nom d'utilisateur ou votre nom Teams W&B (str, facultatif) |
-| `tags` | Tags W&B (List[str], facultatif) |
-| `log_artifacts` | Indique s'il faut journaliser les checkpoints dans wandb, par défaut : `false` (bool, facultatif) |
-| `rank_zero_only` | Indique s'il faut journaliser uniquement sur le processus de rang zéro. Lors de la journalisation des Artifacts, il est fortement recommandé de journaliser sur tous les rangs. Les Artifacts des rangs ≥1 ne sont pas stockés, ce qui peut entraîner la perte d'informations pertinentes. Par exemple, lors de l'utilisation de Deepspeed ZeRO, il serait impossible de restaurer à partir des checkpoints sans les Artifacts de tous les rangs, par défaut : `True` (bool, facultatif) |
-| `init_kwargs` | Paramètres à transmettre à `wandb.init()`, comme votre `config` wandb, entre autres. Voir les [paramètres de `wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) pour les paramètres acceptés par `wandb.init()`. |
+Pour connaître les paramètres que vous pouvez utiliser pour personnaliser la façon dont `WandBLogger` enregistre vos run, consultez la [documentation Composer](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/api_reference/generated/composer.loggers.WandBLogger.html).
-Voici un exemple d’utilisation :
+L’exemple suivant montre une utilisation typique qui transmet des notes d’exécution et un dictionnaire `config` via `init_kwargs` :
-```
+```python
init_kwargs = {"notes":"Testing higher learning rate in this experiment",
"config":{"arch":"Llama",
"use_mixed_precision":True
@@ -70,7 +63,7 @@ wandb_logger = WandBLogger(log_artifacts=True, init_kwargs=init_kwargs)
## Journaliser des échantillons de prédictions
## Exemple interactif
-Exécutez un [notebook Colab d’exemple](https://colab.research.google.com/drive/1PD0LnXiADCtt4mu7bzv7VfQkFXVrPxJq?usp=sharing) pour voir l’intégration entre Catalyst et W&B en action.
\ No newline at end of file
+Pour essayer l’intégration entre Catalyst et W&B, ouvrez le [notebook Colab d’exemple](https://colab.research.google.com/drive/1PD0LnXiADCtt4mu7bzv7VfQkFXVrPxJq?usp=sharing).
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx b/fr/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
index 1ad822dbbe..bcf1a690ec 100644
--- a/fr/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
+++ b/fr/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
@@ -1,35 +1,35 @@
---
-description: "Effectuez le fine-tuning de modèles Cohere avec le suivi des expériences de W&B pour journaliser les métriques d'entraînement et surveiller les performances du modèle."
+description: "Effectuez le fine-tuning de modèles Cohere avec le suivi des expériences de W&B afin de consigner les métriques d'entraînement et de surveiller les performances du modèle."
title: fine-tuning Cohere
---
-Avec W&B, vous pouvez journaliser les métriques de fine-tuning et la configuration de votre modèle Cohere afin d'analyser et de mieux comprendre les performances de vos modèles, puis de partager les résultats avec vos collègues.
+Avec W&B, vous pouvez consigner les métriques et la configuration du fine-tuning de votre modèle Cohere afin d'analyser les performances du modèle et de partager les résultats avec vos collègues. Connectez un run de fine-tuning Cohere à un projet W&B, et W&B capture automatiquement les métriques d'entraînement et de validation, les hyperparamètres et les métadonnées du run dans votre espace de travail. Utilisez ce guide si vous effectuez déjà le fine-tuning de modèles Cohere et souhaitez centraliser le suivi des expériences.
-Ce [guide de Cohere](https://docs.cohere.com/page/convfinqa-finetuning-wandb) contient un exemple complet montrant comment lancer un run de fine-tuning, et vous trouverez [ici la documentation de l'API Cohere](https://docs.cohere.com/reference/createfinetunedmodel#request.body.settings.wandb)
+Pour obtenir un exemple complet de démarrage d'un run de fine-tuning, voir le [guide de fine-tuning Cohere](https://docs.cohere.com/page/convfinqa-finetuning-wandb) et se référer à la [référence de l'API Cohere pour le paramètre `wandb`](https://docs.cohere.com/reference/createfinetunedmodel#request.body.settings.wandb).
-
- ## Journalisez les résultats de votre fine-tuning Cohere
+` dans l'exemple suivant par votre clé API.
-2. Passez cette configuration à l'objet `FinetunedModel`, avec le nom de votre modèle, le jeu de données et les hyperparamètres, pour démarrer votre run de fine-tuning.
+2. Passez cette configuration à l'objet `FinetunedModel`, avec le nom de votre modèle, le jeu de données et les hyperparamètres, pour démarrer votre run de fine-tuning. Le paramètre `wandb` configure Cohere pour transmettre les métriques à votre projet W&B pendant le run.
```python
from cohere.finetuning import WandbConfig, FinetunedModel
# créez une configuration avec vos informations W&B
wandb_ft_config = WandbConfig(
- api_key="",
+ api_key="",
entity="my-entity", # doit être une entité valide associée à la clé API fournie
project="cohere-ft",
)
... # configurez vos jeux de données et hyperparamètres
- # démarrez un run de fine-tuning sur Cohere
+ # démarrez un run de fine-tuning sur cohere
cmd_r_finetune = co.finetuning.create_finetuned_model(
request=FinetunedModel(
name="command-r-ft",
@@ -49,16 +49,18 @@ Pour ajouter la journalisation du fine-tuning Cohere à votre espace de travail
+Une fois le run démarré, votre job de fine-tuning Cohere transmet les métriques à W&B en temps réel, ce qui vous offre un emplacement unique pour comparer les runs et inspecter la progression de l'entraînement.
+
-La bibliothèque Composer utilise la classe [WandBLogger](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/file_uploading.html#weights-biases-artifacts) dans le `Trainer` pour journaliser des métriques dans W&B. Il suffit d'instancier le logger et de le passer au `Trainer`.
+Les sections suivantes décrivent comment le `WandBLogger` s’intègre au `Trainer` de Composer.
+
+La bibliothèque Composer utilise la classe [WandBLogger](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/file_uploading.html#weights-biases-artifacts) dans le `Trainer` pour journaliser des métriques dans W&B. Instanciez le logger et passez-le au `Trainer` :
```python
wandb_logger = WandBLogger(project="gpt-5", log_artifacts=True)
@@ -41,22 +45,11 @@ trainer = Trainer(logger=wandb_logger)
## Arguments du logger
+ ## Journalisez les résultats du fine-tuning Cohere
-Pour ajouter la journalisation du fine-tuning Cohere à votre espace de travail W&B :
+Pour ajouter la journalisation du fine-tuning Cohere à votre espace de travail W&B, procédez comme suit :
-1. Créez un `WandbConfig` avec votre clé API W&B, votre `entity` W&B et le nom du `project`. Créez une clé API sur [https://wandb.ai/settings](https://wandb.ai/settings)
+1. Créez un `WandbConfig` avec votre clé API W&B, votre `entity` W&B et le nom du `project`. La clé API authentifie le job Cohere auprès de W&B, et l'entité ainsi que le projet déterminent l'emplacement où W&B journalise vos runs. Créez une clé API dans vos [Paramètres utilisateur W&B](https://wandb.ai/settings). Remplacez `
+Une fois le run démarré, votre job de fine-tuning Cohere transmet les métriques à W&B en temps réel, ce qui vous offre un emplacement unique pour comparer les runs et inspecter la progression de l'entraînement.
+
## Organiser les runs
-Vos runs W&B sont automatiquement organisés et peuvent être filtrés/triés selon n’importe quel paramètre de configuration, comme le type de job, le modèle de base, le taux d’apprentissage ou tout autre hyperparamètre.
+W&B organise automatiquement vos runs. Vous pouvez les filtrer et les trier selon n’importe quel paramètre de configuration, comme le type de job, le modèle de base, le taux d’apprentissage et tout autre hyperparamètre.
-De plus, vous pouvez renommer vos runs, ajouter des notes ou créer des tags pour les regrouper.
+Vous pouvez également renommer vos runs, ajouter des notes ou créer des tags pour les regrouper.
## Ressources
-* [Exemple de fine-tuning Cohere](https://github.com/cohere-ai/notebooks/blob/kkt_ft_cookbooks/notebooks/finetuning/convfinqa_finetuning_wandb.ipynb)
\ No newline at end of file
+Pour un exemple complet, voir le [notebook d’exemple de fine-tuning Cohere](https://github.com/cohere-ai/notebooks/blob/kkt_ft_cookbooks/notebooks/finetuning/convfinqa_finetuning_wandb.ipynb).
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/composer.mdx b/fr/models/integrations/composer.mdx
index 8557449c2b..cd160ff69b 100644
--- a/fr/models/integrations/composer.mdx
+++ b/fr/models/integrations/composer.mdx
@@ -7,14 +7,16 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
## Commencez à journaliser avec W&B
+Pour commencer à journaliser vos runs d’entraînement Composer dans W&B, transmettez une instance de `composer.loggers.WandBLogger` à `composer.Trainer` :
+
```python
from composer import Trainer
from composer.loggers import WandBLogger
@@ -30,7 +32,9 @@ trainer = Trainer(..., logger=WandBLogger())
## Utiliser le `WandBLogger` de Composer
## Avant de commencer
@@ -23,25 +23,29 @@ Le guide suivant explique comment remplir les prérequis pour utiliser W&B d
Vous aurez besoin des ressources suivantes pour utiliser Dagster dans W&B :
-1. **Clé API W&B**.
-2. **entité W&B (utilisateur ou équipe)** : une entité est un nom d’utilisateur ou un nom d’équipe auquel vous envoyez des Runs et des Artifacts W&B. Assurez-vous de créer votre compte ou votre entité d’équipe dans l’interface de l’application W&B avant d’enregistrer des runs. Si vous ne spécifiez pas d’entité, le run sera envoyé à votre entité par défaut, qui correspond généralement à votre nom d’utilisateur. Modifiez votre entité par défaut dans vos paramètres, sous **Valeurs par défaut du projet**.
-3. **projet W&B** : le nom du projet dans lequel les [Runs W&B](/fr/models/runs) sont stockés.
+* **Clé API W&B**.
+* **entité W&B** : le nom de votre [équipe W&B](/fr/platform/hosting/iam/org_team_struct).
+* **projet W&B** : le nom du projet dans lequel les [W&B Runs](/fr/models/runs) sont stockés.
-Pour trouver votre entité W&B, consultez la page de profil de cet utilisateur ou de cette équipe dans l’application W&B. Vous pouvez utiliser un projet W&B existant ou en créer un nouveau. Vous pouvez créer de nouveaux projets sur la page d’accueil de l’application W&B ou sur la page de profil de l’utilisateur/de l’équipe. Si un projet n’existe pas, il sera automatiquement créé lorsque vous l’utiliserez pour la première fois.
+Pour trouver votre entité W&B, consultez la page de profil de votre équipe dans W&B. Vous pouvez utiliser un projet W&B existant ou en créer un nouveau. Vous pouvez créer de nouveaux projets sur la page d’accueil de W&B ou sur la page de profil de votre équipe. Si un projet n’existe pas, W&B le crée automatiquement lorsque vous l’utilisez pour la première fois.
`.
+
+Après avoir effectué ces étapes, Dagster peut lire votre clé API depuis l’environnement lorsqu’il charge `wandb_resource`.
+
+Les exemples suivants montrent où spécifier votre clé API dans votre code Dagster. Renseignez votre entité et le nom de votre projet dans le dictionnaire imbriqué `wandb_config`. Vous pouvez transmettre des valeurs `wandb_config` différentes à différentes ops ou assets si vous souhaitez utiliser un autre projet W&B. Pour plus d’informations sur les clés possibles que vous pouvez transmettre, voir la section [Configuration](#configuration).
- Exemple : configuration pour `@job`
+ Exemple de configuration pour `@job` :
```python
# ajoutez ceci à votre config.yaml
@@ -72,7 +76,7 @@ Les exemples suivants montrent où spécifier votre clé API dans votre code Dag
- Exemple : configuration pour `@repository` avec des assets
+ Exemple de configuration pour `@repository` avec des assets :
```python
from dagster_wandb import wandb_artifacts_io_manager, wandb_resource
@@ -114,7 +118,7 @@ Les exemples suivants montrent où spécifier votre clé API dans votre code Dag
]
```
- Notez que, dans cet exemple, nous configurons la durée du cache de l’IO Manager, contrairement à l’exemple pour `@job`.
+ Cet exemple configure la durée du cache de l’IO Manager, contrairement à l’exemple pour `@job`.
@@ -122,27 +126,29 @@ Les exemples suivants montrent où spécifier votre clé API dans votre code Dag
### Configuration
-Les options de configuration suivantes servent de paramètres pour la ressource Dagster spécifique à W&B et l’IO Manager fourni par l’intégration.
+L’intégration fournit une ressource Dagster spécifique à W&B ainsi qu’un IO Manager avec les options de configuration suivantes.
* `wandb_resource` : [ressource](https://docs.dagster.io/guides/build/external-resources) Dagster utilisée pour communiquer avec l’API W&B. Elle s’authentifie automatiquement à l’aide de la clé API fournie. Propriétés :
* `api_key` : (str, requis) : une clé API W&B nécessaire pour communiquer avec l’API W&B.
* `host` : (str, facultatif) : le serveur hôte de l’API que vous souhaitez utiliser. Requis uniquement si vous utilisez W&B Server. Par défaut, l’hôte Public Cloud `https://api.wandb.ai` est utilisé.
-* `wandb_artifacts_io_manager` : [IO Manager](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers) Dagster permettant de consommer des W&B Artifacts. Propriétés :
- * `base_dir` : (int, facultatif) Répertoire de base utilisé pour le stockage local et la mise en cache. Les W&B Artifacts et les journaux des Runs W&B seront écrits dans ce répertoire et lus depuis celui-ci. Par défaut, le répertoire `DAGSTER_HOME` est utilisé.
- * `cache_duration_in_minutes` : (int, facultatif) permet de définir la durée pendant laquelle les W&B Artifacts et les journaux des Runs W&B doivent être conservés dans le stockage local. Seuls les fichiers et répertoires qui n’ont pas été ouverts pendant cette durée sont supprimés du cache. La purge du cache a lieu à la fin de l’exécution de l’IO Manager. Vous pouvez définir cette valeur sur 0 si vous souhaitez désactiver complètement la mise en cache. La mise en cache accélère l’exécution lorsqu’un Artifact est réutilisé entre des jobs exécutés sur la même machine. La valeur par défaut est de 30 jours.
- * `run_id` : (str, facultatif) : un ID unique pour ce run, utilisé pour la reprise. Il doit être unique dans le projet, et si vous supprimez un run, vous ne pouvez pas réutiliser cet ID. Utilisez le champ name pour un nom descriptif court, ou config pour enregistrer des hyperparamètres à comparer entre les runs. L’ID ne peut pas contenir les caractères spéciaux suivants : `/\#?%:..` Vous devez définir l’ID du run lorsque vous effectuez un suivi des expériences dans Dagster afin de permettre à l’IO Manager de reprendre le run. Par défaut, il est défini sur le Dagster ID du run, par exemple `7e4df022-1bf2-44b5-a383-bb852df4077e`.
- * `run_name` : (str, facultatif) Un nom d’affichage court pour ce run afin de vous aider à l’identifier dans l’UI. Par défaut, il s’agit d’une chaîne au format suivant : `dagster-run-[8 premiers caractères du Dagster Run ID]`. Par exemple, `dagster-run-7e4df022`.
- * `run_tags` : (list[str], facultatif) : une liste de chaînes qui alimentera la liste des tags de ce run dans l’UI. Les tags sont utiles pour regrouper des runs ou appliquer des étiquettes temporaires comme `baseline` ou `production`. Il est facile d’ajouter et de supprimer des tags dans l’UI, ou de filtrer pour n’afficher que les runs ayant un tag spécifique. Tout W&B Run utilisé par l’intégration aura le tag `dagster_wandb`.
+* `wandb_artifacts_io_manager` : [IO Manager](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers) Dagster permettant d’utiliser des artefacts W&B. Propriétés :
+ * `base_dir` : (int, facultatif) Répertoire de base utilisé pour le stockage local et la mise en cache. Les artefacts W&B et les journaux des W&B Run sont écrits et lus dans ce répertoire. Par défaut, il utilise le répertoire `DAGSTER_HOME`.
+ * `cache_duration_in_minutes` : (int, facultatif) Définit la durée de conservation des artefacts W&B et des journaux des W&B Run dans le stockage local. Le cache supprime uniquement les fichiers et répertoires qui n’ont pas été ouverts pendant cette durée. La purge du cache a lieu à la fin de l’exécution d’un IO Manager. Définissez cette valeur sur 0 pour désactiver complètement la mise en cache. La mise en cache améliore les performances lorsqu’un artefact est réutilisé entre des jobs exécutés sur la même machine. La valeur par défaut est de 30 jours.
+ * `run_id` : (str, facultatif) : un ID unique pour ce run, utilisé pour la reprise. Il doit être unique dans le projet, et si vous supprimez un run, vous ne pouvez pas réutiliser cet ID. Utilisez le champ name pour un nom descriptif court, ou config pour enregistrer des hyperparamètres à comparer entre les runs. L’ID ne peut pas contenir les caractères spéciaux suivants : `/\#?%:..` Définissez le Run ID lorsque vous effectuez le suivi des expériences dans Dagster afin de permettre à l’IO Manager de reprendre le run. Par défaut, il est défini sur le Dagster Run ID, par exemple `7e4df022-1bf2-44b5-a383-bb852df4077e`.
+ * `run_name` : (str, facultatif) Nom d’affichage court pour ce run afin de vous aider à l’identifier dans l’interface utilisateur. Par défaut, il s’agit d’une chaîne au format suivant : `dagster-run-[8 premiers caractères du Dagster Run ID]`. Par exemple, `dagster-run-7e4df022`.
+ * `run_tags` : (list[str], facultatif) : liste de chaînes qui alimente la liste des tags de ce run dans l’interface utilisateur. Les tags sont utiles pour regrouper des runs ou appliquer des libellés temporaires comme `baseline` ou `production`. Vous pouvez ajouter et supprimer des tags dans l’interface utilisateur, ou filtrer les runs pour n’afficher que ceux ayant un tag spécifique. Tout W&B Run utilisé par l’intégration possède le tag `dagster_wandb`.
### Configurer votre clé API
-1. [Connectez-vous à W&B](https://wandb.ai/login). Remarque : si vous utilisez W&B Server, demandez à votre administrateur le nom d’hôte de l’instance.
-2. Créez une clé API dans les [Paramètres utilisateur](https://wandb.ai/settings). Pour un environnement de production, nous vous recommandons d’utiliser un [compte de service](/fr/support/models/articles/what-is-a-service-account-and-why-is-it-) comme propriétaire de cette clé.
-3. Définissez une variable d’environnement pour cette clé API : `export WANDB_API_KEY=YOUR_KEY`.
+L’intégration s’authentifie auprès de W&B à l’aide d’une clé API, que vous devez rendre disponible pour Dagster sous forme de variable d’environnement.
-Les exemples suivants montrent où spécifier votre clé API dans votre code Dagster. Veillez à renseigner votre entité et le nom de votre projet dans le dictionnaire imbriqué `wandb_config`. Vous pouvez transmettre des valeurs `wandb_config` différentes à différentes ops/assets si vous souhaitez utiliser un autre projet W&B. Pour plus d’informations sur les clés que vous pouvez transmettre, voir la section Configuration ci-dessous.
+1. [Connectez-vous à W&B](https://wandb.ai/login). Si vous utilisez W&B Server, demandez à votre administrateur le nom d’hôte de l’instance.
+2. Créez une clé API dans les [Paramètres utilisateur](https://wandb.ai/settings). Pour un environnement de production, utilisez un [compte de service](/fr/support/models/articles/what-is-a-service-account-and-why-is-it-) comme propriétaire de cette clé.
+3. Définissez une variable d’environnement pour cette clé API : `export WANDB_API_KEY=
- ## Utiliser les W&B Artifacts
+ ## Utiliser les artefacts W&B
-L’intégration avec un W&B Artifact repose sur un Dagster IO Manager.
+Cette section explique comment l’intégration utilise un Dagster IO Manager pour faire le lien entre les artefacts W&B et les ops et assets Dagster.
+
+L’intégration avec un artefact W&B repose sur un Dagster IO Manager.
Les [IO Managers](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers) sont des objets fournis par l’utilisateur, chargés de stocker la sortie d’un asset ou d’une op, puis de la charger comme entrée pour les assets ou ops en aval. Par exemple, un IO Manager peut stocker et charger des objets à partir de fichiers sur un système de fichiers.
-L’intégration fournit un IO Manager pour les W&B Artifacts. Cela permet à n’importe quel `@op` ou `@asset` Dagster de créer et de consommer des W&B Artifacts de manière native. Voici un exemple simple d’un `@asset` qui produit un W&B Artifact de type jeu de données contenant une liste Python.
+L’intégration fournit un IO Manager pour les artefacts W&B. Cela permet à n’importe quel `@op` ou `@asset` Dagster de créer et de consommer directement des artefacts W&B. L’exemple suivant montre un `@asset` qui produit un artefact W&B de type jeu de données contenant une liste Python.
```python
@asset(
@@ -158,21 +164,23 @@ def create_dataset():
return [1, 2, 3] # ceci sera stocké dans un Artifact
```
-Vous pouvez annoter vos `@op`, `@asset` et `@multi_asset` avec une configuration de métadonnées pour écrire des Artifacts. De même, vous pouvez également consommer des W&B Artifacts même s’ils ont été créés en dehors de Dagster.
+Vous pouvez annoter vos `@op`, `@asset` et `@multi_asset` avec une configuration de métadonnées pour écrire des Artifacts. De même, vous pouvez également consommer des artefacts W&B même s’ils ont été créés en dehors de Dagster.
- ## Écrire des W&B Artifacts
+ ## Écrire des artefacts W&B
-Avant de continuer, nous vous recommandons de bien comprendre comment utiliser les W&B Artifacts. Nous vous conseillons de lire le [Guide sur les Artifacts](/fr/models/artifacts).
+Les sections suivantes décrivent comment produire des artefacts W&B à partir d’opérations et d’assets Dagster, y compris les types de retour pris en charge et la manière de configurer l’Artifact résultant.
-Pour écrire un W&B Artifact, renvoyez un objet depuis une fonction Python. W&B prend en charge les objets suivants :
+Avant de continuer, assurez-vous de bien comprendre comment utiliser les artefacts W&B. Voir le [Guide sur les Artifacts](/fr/models/artifacts).
-* Objets Python (int, dict, list…)
-* Objets W&B (Table, Image, Graph…)
-* Objets W&B Artifact
+Pour écrire un artefact W&B, renvoyez un objet depuis une fonction Python. W&B prend en charge les objets suivants :
-Les exemples suivants montrent comment écrire des W&B Artifacts avec des assets Dagster (`@asset`) :
+* Objets Python (`int`, `dict`, `list`, etc.)
+* Objets W&B (Table, Image, Graph, etc.)
+* Objets artefact W&B
+
+Les exemples suivants montrent comment écrire des artefacts W&B avec des assets Dagster (`@asset`) :
-L'image suivante montre comment la configuration fournie a été enrichie avec des métadonnées utiles dans le W&B Artifact. Ces informations devraient faciliter la reproductibilité et la maintenance. Elles ne seraient pas disponibles sans l'intégration.
+L'image suivante montre comment la configuration fournie est enrichie avec des métadonnées dans l’artefact W&B. Ces informations facilitent la reproductibilité et la maintenance. Elles ne sont pas disponibles sans l'intégration.
-
+
-
+
-
+
+ ### Utiliser les partitions
+
-L’intégration prend nativement en charge les [partitions Dagster](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills).
+L’intégration prend directement en charge les [partitions Dagster](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills).
-Voici un exemple de partitionnement avec `DailyPartitionsDefinition`.
+Voici un exemple de partitionnement avec `DailyPartitionsDefinition` :
```python
@asset(
@@ -441,10 +451,10 @@ def create_my_daily_partitioned_asset(context):
return random.randint(0, 100)
```
-Ce code produira un W&B Artifact pour chaque partition. Consultez les Artifacts dans le panneau Artifact (UI), sous le nom de l’asset, avec la clé de partition ajoutée. Par exemple, `my_daily_partitioned_asset.2023-01-01`, `my_daily_partitioned_asset.2023-01-02` ou `my_daily_partitioned_asset.2023-01-03`. Les assets partitionnés sur plusieurs dimensions affichent chaque dimension dans un format délimité par des points. Par exemple, `my_asset.car.blue`.
+Ce code produit un artefact W&B pour chaque partition. Consultez les Artifacts dans le panneau Artifact (UI), sous le nom de l’asset, avec la clé de partition ajoutée. Par exemple, `my_daily_partitioned_asset.2023-01-01`, `my_daily_partitioned_asset.2023-01-02` ou `my_daily_partitioned_asset.2023-01-03`. Les assets partitionnés sur plusieurs dimensions affichent chaque dimension dans un format délimité par des points. Par exemple, `my_asset.car.blue`.
@@ -455,6 +465,8 @@ Ce code produira un W&B Artifact pour chaque partition. Consultez les Artifa
#### Utilisation avancée
### Modules de sérialisation basés sur pickle
- ### Utilisation des partitions
-
+### Utiliser des partitions
-L’intégration prend nativement en charge les [partitions Dagster](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills).
+L’intégration prend directement en charge les [partitions Dagster](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills).
Vous pouvez lire une, plusieurs ou toutes les partitions d’un asset de manière sélective.
@@ -782,7 +794,7 @@ Toutes les partitions sont fournies dans un dictionnaire, où la clé et la vale
+ #### Clés de configuration
+
-1. `get`:
- La clé `get` spécifie le nom de l’objet W&B (Table, Image...) depuis lequel récupérer les données.
-2. `version`:
- La clé `version` est utilisée lorsque vous souhaitez récupérer une version spécifique de l’Artifact.
-3. `alias`:
- La clé `alias` vous permet d’obtenir l’Artifact via son alias.
+Les clés de configuration suivantes sont prises en charge :
-**Configuration générique**
+* `get` : La clé `get` spécifie le nom de l’objet W&B (Table, Image, etc.) à partir duquel récupérer les données.
+* `version` : Utilisez la clé `version` lorsque vous souhaitez récupérer une version spécifique de l’Artifact.
+* `alias` : La clé `alias` vous permet d’obtenir l’Artifact à l’aide de son alias.
+
+
+ #### Configuration générique
+
Le caractère générique `"*"` désigne toutes les partitions non configurées. Il fournit une configuration par défaut pour les partitions qui ne sont pas explicitement mentionnées dans l’objet `partitions`.
-Par exemple,
+Par exemple :
```python
"*": {
@@ -831,11 +846,13 @@ Par exemple,
Cette configuration signifie que, pour toutes les partitions non configurées explicitement, les données sont récupérées depuis le tableau nommé `default_table_name`.
-**Configuration spécifique de partition**
+
+ #### Configuration spécifique de partition
+
Vous pouvez remplacer la configuration générique pour certaines partitions en fournissant leur propre configuration à l’aide de leur clé.
-Par exemple,
+Par exemple :
```python
"yellow": {
@@ -843,13 +860,15 @@ Par exemple,
},
```
-Cette configuration signifie que, pour la partition nommée `yellow`, les données seront récupérées depuis la table nommée `custom_table_name`, en remplaçant la configuration générique.
+Cette configuration signifie que, pour la partition nommée `yellow`, les données sont récupérées depuis le tableau nommé `custom_table_name`, ce qui remplace la configuration générique.
-**Gestion des versions et des alias**
+
+ #### Gestion des versions et des alias
+
À des fins de gestion des versions et des alias, vous pouvez spécifier des clés `version` et `alias` spécifiques dans votre configuration.
-Pour les versions,
+Pour les versions :
```python
"orange": {
@@ -859,7 +878,7 @@ Pour les versions,
Cette configuration récupérera les données de la partition de l’Artifact `orange` en version `v0`.
-Pour les alias,
+Pour les alias :
```python
"blue": {
@@ -867,7 +886,7 @@ Pour les alias,
},
```
-Cette configuration récupérera des données depuis le tableau `default_table_name` de la partition Artifact avec l'alias `special_alias` (désigné par `blue` dans la configuration).
+Cette configuration récupère des données depuis le tableau `default_table_name` de la partition Artifact avec l'alias `special_alias` (désigné par `blue` dans la configuration).
### Utilisation avancée
@@ -877,17 +896,19 @@ Pour consulter des cas d’utilisation avancée de l’intégration, se référe
* [Exemple de job partitionné](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/ops/partitioned_job.py)
* [Associer un modèle au registre de modèles](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/model_registry_example.py)
-
+
- Produit bêta en cours de développement actif
+ Produit bêta en cours de développement actif.
Launch vous intéresse ? Contactez l’équipe en charge de votre compte pour discuter de votre participation au programme pilote client de W&B Launch.
- Les clients pilotes doivent utiliser AWS EKS ou SageMaker pour être éligibles au programme bêta. À terme, nous prévoyons de prendre en charge d’autres plateformes.
+ Les clients pilotes doivent utiliser AWS EKS ou SageMaker pour être éligibles au programme bêta. D’autres plateformes sont prévues.
-Avant de continuer, nous vous recommandons de bien comprendre comment utiliser W&B Launch. Nous vous conseillons de lire le [Guide de Launch](/fr/platform/launch).
+Avant de continuer, assurez-vous de bien comprendre comment utiliser W&B Launch. Voir le [Guide de Launch](/fr/platform/launch).
L’intégration Dagster permet de :
@@ -905,13 +926,13 @@ Les agents sont des processus qui interrogent les files d’attente de Launch et
Référez-vous à la [page Launch](/fr/platform/launch).
-Vous pouvez également consulter des descriptions utiles pour toutes les propriétés dans Launchpad.
+Vous pouvez également consulter les descriptions de toutes les propriétés dans Launchpad.
-Exemple simple
+Exemple :
```python
# ajoutez ceci à votre config.yaml
@@ -955,17 +976,17 @@ def run_launch_agent_example():
L’intégration fournit un `@op` importable appelé `run_launch_job`. Il exécute votre job Launch.
-Pour être exécuté, un job Launch doit être assigné à une file d’attente. Vous pouvez créer une file d’attente ou utiliser celle par défaut. Assurez-vous qu’un agent actif écoute cette file d’attente. Vous pouvez exécuter un agent dans votre instance Dagster, mais vous pouvez aussi envisager d’utiliser un agent déployable sur Kubernetes.
+Pour être exécuté, un job Launch doit être assigné à une file d’attente. Vous pouvez créer une file d’attente ou utiliser celle par défaut. Assurez-vous qu’un agent actif écoute cette file d’attente. Vous pouvez exécuter un agent dans votre instance Dagster, ou envisager d’utiliser un agent déployable sur Kubernetes.
Consultez la [page Launch](/fr/platform/launch).
-Vous pouvez également consulter dans Launchpad des descriptions utiles pour toutes les propriétés.
+Vous pouvez également consulter dans Launchpad des descriptions pour toutes les propriétés.
-Exemple simple
+Exemple :
```python
# ajoutez ceci à votre config.yaml
@@ -1010,29 +1031,52 @@ def run_launch_job_example():
## Bonnes pratiques
-1. Utilisez l’IO Manager pour lire et écrire des Artifacts.
- Évitez d’utiliser directement [`Artifact.download()`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#download) ou [`Run.log_artifact()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#log_artifact). Ces méthodes sont prises en charge par l’intégration. Renvoyez plutôt les données que vous souhaitez stocker dans l’Artifact et laissez l’intégration faire le reste. Cette approche offre une meilleure traçabilité pour l’Artifact.
+Les recommandations suivantes vous aident à tirer le meilleur parti de l’intégration une fois qu’elle est opérationnelle de bout en bout.
-2. Ne créez vous-même un objet Artifact que pour des cas d’usage complexes.
- Les objets Python et les objets W&B doivent être renvoyés depuis vos ops/assets. L’intégration se charge d’assembler l’Artifact.
- Pour les cas d’usage complexes, vous pouvez créer un Artifact directement dans un job Dagster. Nous vous recommandons de transmettre un objet Artifact à l’intégration pour enrichir les métadonnées, par exemple avec le nom et la version de l’intégration source, la version de Python utilisée, la version du protocole pickle, etc.
+
## Utiliser W&B Launch
+Les sections suivantes décrivent comment combiner l’intégration Dagster avec W&B Launch pour exécuter des tâches d'entraînement sur du calcul dédié, localement ou à distance.
+
-Exemple simple
+Exemple :
```python
# ajoutez ceci à votre config.yaml
@@ -955,17 +976,17 @@ def run_launch_agent_example():
L’intégration fournit un `@op` importable appelé `run_launch_job`. Il exécute votre job Launch.
-Pour être exécuté, un job Launch doit être assigné à une file d’attente. Vous pouvez créer une file d’attente ou utiliser celle par défaut. Assurez-vous qu’un agent actif écoute cette file d’attente. Vous pouvez exécuter un agent dans votre instance Dagster, mais vous pouvez aussi envisager d’utiliser un agent déployable sur Kubernetes.
+Pour être exécuté, un job Launch doit être assigné à une file d’attente. Vous pouvez créer une file d’attente ou utiliser celle par défaut. Assurez-vous qu’un agent actif écoute cette file d’attente. Vous pouvez exécuter un agent dans votre instance Dagster, ou envisager d’utiliser un agent déployable sur Kubernetes.
Consultez la [page Launch](/fr/platform/launch).
-Vous pouvez également consulter dans Launchpad des descriptions utiles pour toutes les propriétés.
+Vous pouvez également consulter dans Launchpad des descriptions pour toutes les propriétés.
-Exemple simple
+Exemple :
```python
# ajoutez ceci à votre config.yaml
@@ -1010,29 +1031,52 @@ def run_launch_job_example():
## Bonnes pratiques
+ ### Utilisez l’IO Manager pour lire et écrire des Artifacts
+
-3. Ajoutez des fichiers, des répertoires et des références externes à vos Artifacts via les métadonnées.
- Utilisez l’objet d’intégration `wandb_artifact_configuration` pour ajouter des fichiers, des répertoires ou des références externes (Amazon S3, GCS, HTTP…). Voir l’exemple avancé dans la [section de configuration de l’Artifact](#configuration-1) pour plus d’informations.
+Évitez d’utiliser directement [`Artifact.download()`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#download) ou [`Run.log_artifact()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#log_artifact). Ces méthodes sont prises en charge par l’intégration. Renvoyez plutôt les données que vous souhaitez stocker dans l’Artifact et laissez l’intégration faire le reste. Cette approche offre une meilleure traçabilité pour l’Artifact.
-4. Utilisez un @asset plutôt qu’un @op lorsqu’un Artifact est produit.
- Les Artifacts sont des assets. Il est recommandé d’utiliser un asset lorsque Dagster gère cet asset. Cela offre une meilleure observabilité dans le catalogue d’assets de Dagit.
+
+ ### Ne créez vous-même un objet Artifact que pour des cas d’usage complexes
+
-5. Utilisez un SourceAsset pour consommer un Artifact créé en dehors de Dagster.
- Cela vous permet de tirer parti de l’intégration pour lire des Artifacts créés hors de Dagster. Sinon, vous ne pouvez utiliser que les Artifacts créés par l’intégration.
+Renvoyez des objets Python et des objets W&B depuis vos ops et assets. L’intégration se charge d’assembler l’Artifact.
+Pour les cas d’usage complexes, vous pouvez créer un Artifact directement dans un job Dagster. Transmettez un objet Artifact à l’intégration pour enrichir les métadonnées, par exemple avec le nom et la version de l’intégration source, la version de Python utilisée, la version du protocole pickle, etc.
-6. Utilisez W&B Launch pour orchestrer l’entraînement sur des ressources de calcul dédiées pour les grands modèles.
- Vous pouvez entraîner de petits modèles dans votre cluster Dagster, et exécuter Dagster dans un cluster Kubernetes avec des nœuds GPU. Nous vous recommandons d’utiliser W&B Launch pour l’entraînement de grands modèles. Cela évite de surcharger votre instance et donne accès à des ressources de calcul plus adaptées.
+
+ ### Ajoutez des fichiers, des répertoires et des références externes à vos Artifacts via les métadonnées
+
-7. Lors du suivi des expériences dans Dagster, définissez votre ID de run W&B sur la valeur de votre ID de run Dagster.
- Nous vous recommandons de faire les deux : rendre le [Run reprenable](/fr/models/runs/resuming) et définir l’ID de run W&B sur l’ID de run Dagster ou sur la chaîne de votre choix. En suivant cette recommandation, vous vous assurez que vos métriques W&B et vos Artifacts W&B sont stockés dans le même Run W&B lorsque vous entraînez des modèles dans Dagster.
+Utilisez l’objet d’intégration `wandb_artifact_configuration` pour ajouter des fichiers, des répertoires ou des références externes (Amazon S3, GCS, HTTP, etc.). Voir l’exemple avancé dans la [section de configuration de l’Artifact](#configuration-1) pour plus d’informations.
-Ou définissez l’ID de run W&B sur l’ID de run Dagster.
+
+ ### Utilisez un @asset plutôt qu’un @op lorsqu’un Artifact est produit
+
+
+Les Artifacts sont des assets. Utilisez un asset lorsque Dagster gère cet asset. Cela offre une meilleure observabilité dans le catalogue d’assets de Dagit.
+
+
+ ### Utilisez un SourceAsset pour consommer un Artifact créé en dehors de Dagster
+
+
+Cela vous permet de tirer parti de l’intégration pour lire des Artifacts créés en dehors de Dagster. Sinon, vous ne pouvez utiliser que les Artifacts créés par l’intégration.
+
+
+ ### Utilisez W&B Launch pour orchestrer l’entraînement sur des ressources de calcul dédiées pour les grands modèles
+
+
+Vous pouvez entraîner de petits modèles dans votre cluster Dagster et exécuter Dagster dans un cluster Kubernetes avec des nœuds GPU. Utilisez W&B Launch pour l’entraînement de grands modèles. Cela évite de surcharger votre instance et donne accès à des ressources de calcul plus adaptées.
+
+
+ ### Lors du suivi des expériences dans Dagster, définissez votre ID de run W&B sur la valeur de votre ID de run Dagster
+
+
+Rendez le [Run reprenable](/fr/models/runs/resuming) et définissez l’ID de run W&B sur l’ID de run Dagster ou sur la chaîne de votre choix. En suivant cette recommandation, vous vous assurez que vos métriques W&B et vos Artifacts W&B sont stockés dans le même Run W&B lorsque vous entraînez des modèles dans Dagster.
+
+Définissez soit l’ID de run W&B sur l’ID de run Dagster :
```python
wandb.init(
@@ -1042,7 +1086,7 @@ wandb.init(
)
```
-Ou choisissez votre propre ID de run W&B et renseignez-le dans la configuration de l’IO Manager.
+Ou choisissez votre propre ID de run W&B et renseignez-le dans la configuration de l’IO Manager :
```python
wandb.init(
@@ -1060,10 +1104,16 @@ wandb.init(
)
```
-8. Ne collectez que les données dont vous avez besoin avec get ou get_path pour les W&B Artifacts volumineux.
- Par défaut, l’intégration télécharge l’intégralité d’un Artifact. Si vous utilisez des artifacts très volumineux, vous pouvez ne collecter que les fichiers ou objets spécifiques dont vous avez besoin. Cela améliorera la vitesse et l’utilisation des ressources.
+
+ ### Ne collectez que les données dont vous avez besoin avec get ou get_path pour les W&B Artifacts volumineux
+
+
+Par défaut, l’intégration télécharge l’intégralité d’un Artifact. Si vous utilisez des artifacts volumineux, vous pouvez ne collecter que les fichiers ou objets spécifiques dont vous avez besoin. Cela améliorera la vitesse et l’utilisation des ressources.
+
+
+ ### Pour les objets Python, adaptez le module de pickling à votre cas d’utilisation.
+
-9. Pour les objets Python, adaptez le module de pickling à votre cas d’utilisation.
- Par défaut, l’intégration W&B utilise le module standard [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html). Mais certains objets ne sont pas compatibles avec celui-ci. Par exemple, les fonctions qui utilisent yield génèrent une erreur si vous essayez de les sérialiser avec pickle. W&B prend en charge d’autres modules de sérialisation basés sur Pickle ([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib)).
+Par défaut, l’intégration W&B utilise le module standard [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html). Mais certains objets ne sont pas compatibles avec celui-ci. Par exemple, les fonctions qui utilisent yield génèrent une erreur si vous essayez de les sérialiser avec pickle. W&B prend en charge d’autres modules de sérialisation basés sur Pickle ([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib)).
-Vous pouvez également utiliser des formats de sérialisation plus avancés comme [ONNX](https://onnx.ai/) ou [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) en renvoyant une chaîne sérialisée ou en créant directement un Artifact. Le bon choix dépend de votre cas d’utilisation ; reportez-vous à la littérature disponible sur ce sujet.
+Vous pouvez également utiliser des formats de sérialisation plus avancés comme [ONNX](https://onnx.ai/) ou [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) en renvoyant une chaîne sérialisée ou en créant directement un Artifact. Le bon choix dépend de votre cas d’utilisation ; reportez-vous à la littérature disponible sur ce sujet.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/databricks.mdx b/fr/models/integrations/databricks.mdx
index 9e724573fb..42a7465c61 100644
--- a/fr/models/integrations/databricks.mdx
+++ b/fr/models/integrations/databricks.mdx
@@ -3,34 +3,36 @@ description: "Intégrez W&B à Databricks pour le suivi des expériences, la jou
title: Databricks
---
-W&B s’intègre à [Databricks](https://www.databricks.com/) en adaptant l’expérience des notebooks Jupyter de W&B à l’environnement Databricks.
+W&B s’intègre à [Databricks](https://www.databricks.com/) en adaptant l’expérience des notebooks Jupyter de W&B à l’environnement Databricks. Cette page explique comment installer et authentifier W&B sur un cluster Databricks pour pouvoir suivre les expériences et consigner des métriques depuis des notebooks exécutés sur Spark.
## Configurer Databricks
-1. Installez wandb sur le cluster
+Pour utiliser W&B depuis un notebook Databricks, vous devez installer le package `wandb` sur le cluster et configurer l'authentification afin que vos notebooks puissent enregistrer des données dans W&B.
- Accédez à la configuration de votre cluster, sélectionnez votre cluster, puis cliquez sur **Libraries**. Cliquez sur **Install New**, choisissez **PyPI**, puis ajoutez le package `wandb`.
+1. Installez `wandb` sur le cluster
+
+ Dans la configuration de votre cluster, choisissez votre cluster, puis cliquez sur **Libraries** > **Install New** > **PyPI**, et ajoutez le package `wandb`.
2. Configurez l'authentification
- Pour authentifier votre compte W&B, vous pouvez ajouter un secret Databricks que vos notebooks pourront consulter.
+ Pour authentifier votre compte W&B, ajoutez un secret Databricks que vos notebooks peuvent interroger au moment de l'exécution. Cela évite d'inscrire votre clé API en dur dans les notebooks.
```bash
# installer la CLI Databricks
pip install databricks-cli
- # Générer un token depuis l'UI Databricks
+ # Générer un jeton depuis l'interface utilisateur de Databricks
databricks configure --token
- # Créer un scope avec l'une des deux commandes (selon que les fonctionnalités de sécurité sont activées ou non sur Databricks) :
- # avec l'extension de sécurité
+ # Créer un scope avec l'une des deux commandes (selon que vous avez activé ou non les fonctionnalités de sécurité sur Databricks) :
+ # avec le module complémentaire de sécurité
databricks secrets create-scope --scope wandb
- # sans l'extension de sécurité
+ # sans le module complémentaire de sécurité
databricks secrets create-scope --scope wandb --initial-manage-principal users
- # Créer une clé API à l'adresse https://wandb.ai/settings
+ # Créer une clé API sur https://wandb.ai/settings
databricks secrets put --scope wandb --key api_key
```
@@ -38,8 +40,10 @@ W&B s’intègre à [Databricks](https://www.databricks.com/) en adaptant l
## Exemples
-
- ### Exemple simple
+Les exemples suivants montrent comment utiliser le secret précédent pour vous connecter et commencer à journaliser depuis un notebook Databricks.
+
+
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -196,7 +196,7 @@ WeaveObject.description
#### Défini dans
-[src/dataset.ts:68](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L68)
+[src/dataset.ts:68](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L68)
***
@@ -222,7 +222,7 @@ WeaveObject.name
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Méthodes
@@ -242,7 +242,7 @@ WeaveObject.name
#### Défini dans
-[src/dataset.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L72)
+[src/dataset.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L72)
***
@@ -270,7 +270,7 @@ WeaveObject.name
#### Défini dans
-[src/dataset.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L78)
+[src/dataset.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L78)
***
@@ -290,7 +290,7 @@ WeaveObject.name
#### Défini dans
-[src/dataset.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L64)
+[src/dataset.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L64)
***
@@ -316,4 +316,4 @@ WeaveObject.name
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
index 07abf6d91e..1c53f8732f 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
@@ -135,7 +135,7 @@ const results = await evaluation.evaluate({ model });
#### Défini dans
-[src/evaluation.ts:150](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L150)
+[src/evaluation.ts:150](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L150)
## Propriétés
@@ -155,7 +155,7 @@ const results = await evaluation.evaluate({ model });
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
## Accesseurs
@@ -181,7 +181,7 @@ WeaveObject.description
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -207,7 +207,7 @@ WeaveObject.nom
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Méthodes
@@ -238,7 +238,7 @@ WeaveObject.nom
#### Défini dans
-[src/evaluation.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L165)
+[src/evaluation.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L165)
***
@@ -269,7 +269,7 @@ WeaveObject.nom
#### Défini dans
-[src/evaluation.ts:244](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L244)
+[src/evaluation.ts:244](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L244)
***
@@ -295,4 +295,4 @@ WeaveObject.nom
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
index 4afbeb42cf..6afbfa609a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
@@ -73,7 +73,7 @@ await ev.logSummary();
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:573](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L573)
+[src/evaluationLogger.ts:573](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L573)
## Méthodes
@@ -120,7 +120,7 @@ await evalLogger.logSummary(); // Attend la fin de toutes les opérations
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:660](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L660)
+[src/evaluationLogger.ts:660](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L660)
***
@@ -165,7 +165,7 @@ await scoreLogger.finish();
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:685](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L685)
+[src/evaluationLogger.ts:685](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L685)
***
@@ -199,4 +199,4 @@ elle attendra que toutes les opérations en attente soient terminées.
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:786](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L786)
\ No newline at end of file
+[src/evaluationLogger.ts:786](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L786)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
index 759a1ea7f3..3fa071a5a1 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
@@ -21,6 +21,7 @@ Toutes les données enregistrées sont vidées vers le span lors de `end()`.
```ts twoslash
// @noErrors
const llm = weave.startLLM({model: 'gpt-4o-mini', providerName: 'openai'});
+
try {
llm.inputMessages = [{role: 'user', content: prompt}];
const resp = await openai.chat.completions.create({...});
@@ -31,6 +32,24 @@ try {
}
```
+`Exemple`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const llm = weave.startLLM({
+ model: 'gpt-4o-mini',
+ providerName: 'openai',
+ systemInstructions: ['You are a helpful weather bot.'],
+ startTime: new Date('2026-05-29T10:00:00.000Z'),
+});
+
+try {
+ // ... appeler le LLM, renseigner llm.outputMessages / usage ...
+} finally {
+ llm.end();
+}
+```
+
+ ### Exemple de base
```python
@@ -53,17 +57,15 @@ with wandb.init() as run:
run.log({"foo": 1})
```
-
### Sweeps
-Configuration requise (temporairement) pour les notebooks qui essaient d’utiliser wandb.sweep() ou wandb.agent() :
+Les notebooks qui utilisent `wandb.sweep()` ou `wandb.agent()` doivent définir l’entité et le projet en tant que variables d’environnement :
```python
import os
-# Ces lignes ne seront plus nécessaires à l'avenir
os.environ["WANDB_ENTITY"] = "my-entity"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "my-project-that-exists"
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/deepchecks.mdx b/fr/models/integrations/deepchecks.mdx
index 98f4f6a07b..844b175959 100644
--- a/fr/models/integrations/deepchecks.mdx
+++ b/fr/models/integrations/deepchecks.mdx
@@ -7,59 +7,57 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
+
-Des questions ou des problèmes avec cette intégration W&B ? Ouvrez une issue dans le [dépôt GitHub de DeepChecks](https://github.com/deepchecks/deepchecks), et nous vous répondrons.
\ No newline at end of file
+Si vous avez des questions ou des problèmes avec cette intégration W&B, ouvrez une issue dans le [dépôt GitHub de DeepChecks](https://github.com/deepchecks/deepchecks) et nous vous répondrons.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/deepchem.mdx b/fr/models/integrations/deepchem.mdx
index b737529342..8d5f600bcc 100644
--- a/fr/models/integrations/deepchem.mdx
+++ b/fr/models/integrations/deepchem.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: DeepChem
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-La [bibliothèque DeepChem](https://github.com/deepchem/deepchem) fournit des outils open source qui démocratisent l’usage du deep learning dans la découverte de médicaments, la science des matériaux, la chimie et la biologie. Cette intégration W&B ajoute un suivi des expériences simple et facile à utiliser, ainsi que la gestion des points de contrôle du modèle pendant l’entraînement des modèles avec DeepChem.
+La [bibliothèque DeepChem](https://github.com/deepchem/deepchem) fournit des outils open source qui démocratisent l’usage du deep learning dans la découverte de médicaments, la science des matériaux, la chimie et la biologie. Cette intégration W&B ajoute le suivi des expériences et la gestion des points de contrôle du modèle pendant l’entraînement de modèles avec DeepChem.
+
+Utilisez cette page pour ajouter la journalisation W&B à votre flux de travail d’entraînement avec DeepChem afin de pouvoir suivre la perte d’entraînement, les métriques d’évaluation et les points de contrôle du modèle d’une expérience à l’autre. Si vous entraînez déjà des modèles avec DeepChem, vous pouvez ajouter le suivi des expériences avec un minimum de modifications du code.
-[src/dataset.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L53)
+[src/dataset.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L53)
## Accesseurs
@@ -176,7 +176,7 @@ WeaveObject.description
#### Défini dans
## Premiers pas
-Pour utiliser DeepChecks avec W&B, vous devez d’abord créer un [compte W&B](https://wandb.ai/site). Grâce à l’intégration W&B dans DeepChecks, vous pouvez démarrer rapidement comme suit :
+Pour utiliser DeepChecks avec W&B, commencez par vous inscrire pour créer un [compte W&B](https://wandb.ai/site). Grâce à l’intégration W&B dans DeepChecks, vous pouvez commencer par exécuter une seule vérification et téléverser le résultat vers W&B :
```python
import wandb
wandb.login()
-# importez votre vérification depuis deepchecks
+# importer votre vérification depuis deepchecks
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis
-# exécutez votre vérification
+# exécuter votre vérification
result = ModelErrorAnalysis()
-# envoyez ce résultat à wandb
+# téléverser ce résultat vers wandb
result.to_wandb()
```
-Vous pouvez également journaliser l’intégralité d’une suite de tests DeepChecks dans W&B.
+En plus de journaliser des vérifications individuelles, vous pouvez journaliser une suite de tests DeepChecks complète dans W&B :
```python
import wandb
wandb.login()
-# importer vos tests full_suite depuis deepchecks
+# importez vos tests full_suite depuis deepchecks
from deepchecks.suites import full_suite
-# créer et exécuter une suite de tests DeepChecks
+# créez et exécutez une suite de tests DeepChecks
suite_result = full_suite().run(...)
-# envoyer ces résultats à wandb
-# vous pouvez passer ici toutes les configurations et arguments wandb.init dont vous avez besoin
+# téléversez ces résultats vers wandb
+# vous pouvez ici transmettre toutes les configurations et arguments wandb.init dont vous avez besoin
suite_result.to_wandb(project="my-suite-project", config={"suite-name": "full-suite"})
```
-
## Exemple
-[Ce Report](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5) illustre la puissance de DeepChecks et de W&B.
+Pour voir à quoi ressemble l’intégration en pratique, explorez le [W&B Report Validez vos données et vos modèles avec Deepchecks](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5), qui montre comment utiliser DeepChecks et W&B ensemble.
-Des questions ou des problèmes avec cette intégration W&B ? Ouvrez une issue dans le [dépôt GitHub de DeepChecks](https://github.com/deepchecks/deepchecks), et nous vous répondrons.
\ No newline at end of file
+Si vous avez des questions ou des problèmes avec cette intégration W&B, ouvrez une issue dans le [dépôt GitHub de DeepChecks](https://github.com/deepchecks/deepchecks) et nous vous répondrons.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/deepchem.mdx b/fr/models/integrations/deepchem.mdx
index b737529342..8d5f600bcc 100644
--- a/fr/models/integrations/deepchem.mdx
+++ b/fr/models/integrations/deepchem.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: DeepChem
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-La [bibliothèque DeepChem](https://github.com/deepchem/deepchem) fournit des outils open source qui démocratisent l’usage du deep learning dans la découverte de médicaments, la science des matériaux, la chimie et la biologie. Cette intégration W&B ajoute un suivi des expériences simple et facile à utiliser, ainsi que la gestion des points de contrôle du modèle pendant l’entraînement des modèles avec DeepChem.
+La [bibliothèque DeepChem](https://github.com/deepchem/deepchem) fournit des outils open source qui démocratisent l’usage du deep learning dans la découverte de médicaments, la science des matériaux, la chimie et la biologie. Cette intégration W&B ajoute le suivi des expériences et la gestion des points de contrôle du modèle pendant l’entraînement de modèles avec DeepChem.
+
+Utilisez cette page pour ajouter la journalisation W&B à votre flux de travail d’entraînement avec DeepChem afin de pouvoir suivre la perte d’entraînement, les métriques d’évaluation et les points de contrôle du modèle d’une expérience à l’autre. Si vous entraînez déjà des modèles avec DeepChem, vous pouvez ajouter le suivi des expériences avec un minimum de modifications du code.
## Journalisation avec DeepChem en 3 lignes de code
@@ -17,6 +19,8 @@ model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…)
```
+Le fait de passer une instance `WandbLogger` à un modèle DeepChem active la journalisation W&B pour le run d'entraînement, de sorte que les métriques produites pendant `fit` soient automatiquement transmises à votre projet W&B.
+
@@ -25,14 +29,17 @@ model.fit(…)
## Rapport et Google Colab
-Consultez l’article [W&B with DeepChem: Molecular Graph Convolutional Networks](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=) pour voir des exemples de graphiques générés à l’aide de l’intégration DeepChem de W&B.
+Les ressources suivantes montrent l’intégration en pratique avant que vous ne l’intégriez à votre propre code :
-Pour passer directement à du code opérationnel, consultez ce [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb).
+* Consultez l’article [W&B with DeepChem: Molecular Graph Convolutional Networks](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=) pour voir des exemples de graphiques générés à l’aide de l’intégration DeepChem de W&B.
+* Pour passer directement à du code opérationnel, consultez ce [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb).
@@ -25,14 +29,17 @@ model.fit(…)
## Rapport et Google Colab
## Suivre les expériences
+Le reste de cette page explique comment configurer une clé API, installer la bibliothèque `wandb` et activer la journalisation pour un `TorchModel` ou un `KerasModel`.
+
Configurez W&B pour les modèles DeepChem de type [KerasModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#keras-models) ou [TorchModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#pytorch-models).
@@ -43,6 +50,8 @@ Une clé API authentifie votre machine auprès de W&B. Vous pouvez générer
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -91,10 +100,12 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
@@ -118,4 +129,6 @@ La perte d'entraînement et les métriques d'évaluation peuvent être a
logger.finish()
```
-
\ No newline at end of file
+
+
+Une fois `model.fit` exécuté, la perte d’entraînement et toutes les métriques d’évaluation émises par le `ValidationCallback` apparaissent dans votre projet W&B, sous le run créé par `WandbLogger`.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/diffusers.mdx b/fr/models/integrations/diffusers.mdx
index 758c0cb468..2d25858fdf 100644
--- a/fr/models/integrations/diffusers.mdx
+++ b/fr/models/integrations/diffusers.mdx
@@ -7,13 +7,13 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -150,7 +150,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### Défini dans
- ### Consignez vos données d'entraînement et d'évaluation dans W&B
+ ### Journalisez vos données d’entraînement et d’évaluation dans W&B
-La perte d'entraînement et les métriques d'évaluation peuvent être automatiquement consignées dans W&B. Vous pouvez activer l'évaluation facultative à l'aide du [ValidationCallback](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py) de DeepChem ; `WandbLogger` détectera alors le callback `ValidationCallback` et consignera les métriques générées.
+Une fois `wandb` installé et authentifié, vous pouvez désormais joindre un `WandbLogger` à votre modèle DeepChem afin que les données d’entraînement et d’évaluation soient envoyées à W&B.
+
+La perte d’entraînement et les métriques d’évaluation sont automatiquement journalisées dans W&B. Pour activer l’évaluation facultative, utilisez le [`ValidationCallback`](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py) de DeepChem. Le `WandbLogger` détecte le `ValidationCallback` et journalise les métriques qu’il produit.
- ## Une journalisation avancée en seulement deux lignes
+
+
+
- Vous trouverez une [liste des appels de pipeline pris en charge](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72). Si vous souhaitez demander une nouvelle fonctionnalité pour cette intégration ou signaler un bug associé, ouvrez une issue sur la [page GitHub issues de W&B](https://github.com/wandb/wandb/issues).
+ Vous trouverez une [liste des appels de pipeline pris en charge](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72). Pour demander une nouvelle fonctionnalité pour cette intégration ou signaler un bug, ouvrez une issue sur la [page des issues GitHub de W&B](https://github.com/wandb/wandb/issues).
Cette documentation concerne fastai v1.
- Si vous utilisez la version actuelle de fastai, vous devriez vous référer à la [page fastai](../).
+ Si vous utilisez la version actuelle de fastai, voir la [page fastai](../).
-Pour les scripts utilisant fastai v1, nous proposons un callback capable d'enregistrer automatiquement la topologie du modèle, les pertes, les métriques, les poids, les gradients, des exemples de prédictions et le meilleur modèle entraîné.
+Pour les scripts fastai v1, W&B fournit un callback qui journalise automatiquement la topologie du modèle, les pertes, les métriques, les poids, les gradients, des exemples de prédictions et le meilleur modèle entraîné.
```python
import wandb
@@ -20,7 +20,7 @@ learn = cnn_learner(data, model, callback_fns=WandbCallback)
learn.fit(epochs)
```
-Les données à enregistrer peuvent être configurées via le constructeur du callback.
+Les données à journaliser peuvent être configurées via le constructeur du callback.
```python
from functools import partial
@@ -30,29 +30,26 @@ learn = cnn_learner(
)
```
-Il est également possible d’utiliser WandbCallback uniquement au démarrage de l’entraînement. Dans ce cas, vous devez l’instancier.
+Vous pouvez également utiliser `WandbCallback` uniquement au démarrage de l’entraînement. Dans ce cas, vous devez l’instancier.
```python
learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn))
```
-Des paramètres personnalisés peuvent également être spécifiés à cette étape.
+Vous pouvez également spécifier des paramètres personnalisés à cette étape.
```python
learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn, input_type="images"))
```
-
-[src/dataset.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L55)
+[src/dataset.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L55)
## Propriétés
@@ -136,7 +136,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### Défini dans
+ ## Enregistrez les expériences en deux lignes
-Consignez tous les prompts, les prompts négatifs, les médias générés et les configurations liés à votre expérience en ajoutant simplement 2 lignes de code. Voici les 2 lignes de code pour commencer la journalisation :
+Pour enregistrer tous les prompts, les prompts négatifs, les médias générés et les configurations associées à votre expérience, ajoutez les deux lignes de code suivantes :
```python
# importer la fonction autolog
@@ -23,19 +23,19 @@ from wandb.integration.diffusers import autolog
autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
```
-
-
+
+
- ## Pour commencer
+ ## Premiers pas
1. Installez `diffusers`, `transformers`, `accelerate` et `wandb`.
* Ligne de commande :
- ```shell
+ ```bash
pip install --upgrade diffusers transformers accelerate wandb
```
@@ -45,30 +45,28 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
!pip install --upgrade diffusers transformers accelerate wandb
```
-2. Utilisez `autolog` pour initialiser un run W&B et suivre automatiquement les entrées et les sorties de [tous les appels de pipeline pris en charge](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72).
-
- Vous pouvez appeler la fonction `autolog()` avec le paramètre `init`, qui accepte un dictionnaire de paramètres requis par [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init).
-
- Lorsque vous appelez `autolog()`, un run W&B est initialisé et les entrées ainsi que les sorties de [tous les appels de pipeline pris en charge](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72) sont automatiquement suivies.
+2. Appelez `autolog()` avec le paramètre `init`, qui accepte un dictionnaire de paramètres requis par [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init). `autolog()` initialise un run W&B et suit automatiquement les entrées et sorties de [tous les appels de pipeline pris en charge](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72) :
- * Chaque appel de pipeline est suivi dans son propre [tableau](/fr/models/tables/) dans le Workspace, et les configurations associées à cet appel sont ajoutées à la liste des flux de travail dans la configuration de ce run.
+ * Chaque appel de pipeline est suivi dans son propre [tableau](/fr/models/tables/) de l’espace de travail, et les configurations associées à cet appel de pipeline sont ajoutées à la liste des flux de travail dans la configuration de ce run.
* Les prompts, les prompts négatifs et les médias générés sont enregistrés dans un [`wandb.Table`](/fr/models/tables/).
- * Toutes les autres configurations associées à l’expérience, y compris la seed et l’architecture du pipeline, sont stockées dans la section de configuration du run.
- * Les médias générés pour chaque appel de pipeline sont également enregistrés dans les [panneaux multimédias](/fr/models/track/log/media/) du run.
+ * Toutes les autres configurations associées à l’expérience, y compris la graine aléatoire et l’architecture du pipeline, sont stockées dans la section de configuration du run.
+ * Les médias générés pour chaque appel de pipeline sont également enregistrés dans les [volets multimédia](/fr/models/track/log/media/) du run.
## Exemples
-
- ### Autologging
+Les exemples suivants illustrent l’utilisation de `autolog` dans des flux de travail de diffusion courants, afin que vous puissiez les adapter à vos propres pipelines.
+
+
@@ -87,7 +85,7 @@ Voici un bref exemple de bout en bout illustrant autolog en action :
"stabilityai/stable-diffusion-2-1", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
- # Définir les prompts, les prompts négatifs et la graine
+ # Définir les prompts, les prompts négatifs et le seed.
prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse", "a photograph of a dragon"]
negative_prompt = ["ugly, deformed", "ugly, deformed"]
generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(10)
@@ -122,7 +120,7 @@ Voici un bref exemple de bout en bout illustrant autolog en action :
"stabilityai/stable-diffusion-2-1", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
- # Définir les prompts, les prompts négatifs et la graine
+ # Définir les prompts, les prompts négatifs et le seed.
prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse", "a photograph of a dragon"]
negative_prompt = ["ugly, deformed", "ugly, deformed"]
generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(10)
@@ -141,42 +139,44 @@ Voici un bref exemple de bout en bout illustrant autolog en action :
+Les images suivantes montrent ce qui est consigné dans W&B :
+
* Les résultats d’une seule expérience :
- 
+
* Les résultats de plusieurs expériences :
- 
+
* La configuration d’une expérience :
- 
+
- Vous devez appeler explicitement [`wandb.Run.finish()`](/fr/models/ref/python/functions/finish) lorsque vous exécutez le code dans un environnement de notebook IPython après avoir appelé le pipeline. Cela n’est pas nécessaire lors de l’exécution de scripts Python.
+ Vous devez appeler explicitement [`wandb.Run.finish()`](/fr/models/ref/python/functions/finish) lorsque vous exécutez le code dans un environnement de notebook IPython après l’appel au pipeline. Ce n’est pas nécessaire lorsque vous exécutez des scripts Python.
-
@@ -205,36 +209,33 @@ Dans les exemples ci-dessus, `wandb` lance un run par processus. À la fin de l&
path = rank0_first(lambda: untar_data(URLs.PETS) / "images")
def train():
- cb = []
- dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
- path,
- get_image_files(path),
- valid_pct=0.2,
- label_func=lambda x: x[0].isupper(),
- item_tfms=Resize(224),
- )
- if rank_distrib() == 0:
- run = wandb.init("fastai_ddp", entity="capecape")
- cb = WandbCallback()
- learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate, cbs=cb).to_fp16()
- with learn.distrib_ctx(sync_bn=False):
- learn.fit(1)
-
- if **name** == "**main**":
- train()
-
- ```
-
- dans votre terminal, exécutez :
+ cb = []
+ dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
+ path,
+ get_image_files(path),
+ valid_pct=0.2,
+ label_func=lambda x: x[0].isupper(),
+ item_tfms=Resize(224),
+ )
+ if rank_distrib() == 0:
+ run = wandb.init("fastai_ddp", entity="capecape")
+ cb = WandbCallback()
+ learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate, cbs=cb).to_fp16()
+ with learn.distrib_ctx(sync_bn=False):
+ learn.fit(1)
+ if __name__ == "__main__":
+ train()
```
- $ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
+ Dans votre terminal, exécutez :
+ ```shell
+ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
```
-
+
```python
import wandb
from fastai.vision.all import *
@@ -271,5 +272,7 @@ Dans les exemples ci-dessus, `wandb` lance un run par processus. À la fin de l&
## Exemples
+Pour des démonstrations de bout en bout de l’intégration fastai, voir les références suivantes :
+
* [Visualiser, suivre et comparer des modèles Fastai](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA) : Un guide pas à pas très détaillé.
* [Segmentation d’images sur CamVid](https://colab.research.google.com/drive/1IWrhwcJoncCKHm6VXsNwOr9Yukhz3B49?usp=sharing) : Un exemple d’utilisation de l’intégration.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/fastai/v1.mdx b/fr/models/integrations/fastai/v1.mdx
index 7ce0e8e8c1..a8dad8cb5e 100644
--- a/fr/models/integrations/fastai/v1.mdx
+++ b/fr/models/integrations/fastai/v1.mdx
@@ -1,14 +1,14 @@
---
title: fastai v1
-description: "Utilisez le callback W&B avec fastai v1 pour enregistrer la topologie du modèle, les pertes, les métriques, les poids, les gradients et les prédictions."
+description: "Utilisez le callback W&B avec fastai v1 pour journaliser la topologie du modèle, les pertes, les métriques, les poids, les gradients et les prédictions."
---
+ ### Exemple d’autolog
-Voici un bref exemple de bout en bout illustrant autolog en action :
+Voici un exemple complet de `autolog` :
+
* Les résultats de plusieurs expériences :
-
+
* La configuration d’une expérience :
-
+
+
-
+
```python
import torch
from diffusers import StableDiffusionXLImg2ImgPipeline, StableDiffusionXLPipeline
from wandb.integration.diffusers import autolog
- # initialiser le pipeline de base SDXL
+ # Initialiser le pipeline de base SDXL
base_pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
torch_dtype=torch.float16,
@@ -185,7 +185,7 @@ Cette section illustre l’autolog dans un flux de travail type [Stable Diffusio
)
base_pipeline.enable_model_cpu_offload()
- # initialiser le pipeline de raffinement SDXL
+ # Initialiser le pipeline de raffinement SDXL
refiner_pipeline = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0",
text_encoder_2=base_pipeline.text_encoder_2,
@@ -207,8 +207,8 @@ Cette section illustre l’autolog dans un flux de travail type [Stable Diffusio
# Appeler WandB Autolog pour Diffusers. Cela enregistrera automatiquement
# les prompts, les images générées, l'architecture du pipeline et toutes
- # les configurations d'expérience associées dans W&B, facilitant ainsi la
- # reproduction, le partage et l'analyse de vos expériences de génération d'images.
+ # les configurations d'expérience associées dans W&B, facilitant ainsi
+ # la reproduction, le partage et l'analyse de vos expériences de génération d'images.
autolog(init=dict(project="sdxl"))
# Appeler le pipeline de base pour générer les latents
@@ -239,7 +239,7 @@ Cette section illustre l’autolog dans un flux de travail type [Stable Diffusio
run = wandb.init()
- # initialiser le pipeline de base SDXL
+ # Initialiser le pipeline de base SDXL
base_pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
torch_dtype=torch.float16,
@@ -248,7 +248,7 @@ Cette section illustre l’autolog dans un flux de travail type [Stable Diffusio
)
base_pipeline.enable_model_cpu_offload()
- # initialiser le pipeline de raffinement SDXL
+ # Initialiser le pipeline de raffinement SDXL
refiner_pipeline = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0",
text_encoder_2=base_pipeline.text_encoder_2,
@@ -270,8 +270,8 @@ Cette section illustre l’autolog dans un flux de travail type [Stable Diffusio
# Appeler WandB Autolog pour Diffusers. Cela enregistrera automatiquement
# les prompts, les images générées, l'architecture du pipeline et toutes
- # les configurations d'expérience associées dans W&B, facilitant ainsi la
- # reproduction, le partage et l'analyse de vos expériences de génération d'images.
+ # les configurations d'expérience associées dans W&B, facilitant ainsi
+ # la reproduction, le partage et l'analyse de vos expériences de génération d'images.
autolog(init=dict(project="sdxl"))
# Appeler le pipeline de base pour générer les latents
@@ -296,10 +296,11 @@ Cette section illustre l’autolog dans un flux de travail type [Stable Diffusio
-* Exemple d'expérience Stable Diffusion XL + Refiner :
-
- 
-
+L’image suivante montre un exemple d’expérience Stable Diffusion XL + Refiner :
+
+
+
+
diff --git a/fr/models/integrations/fastai.mdx b/fr/models/integrations/fastai.mdx
index 5aef3a26ef..2c580d7472 100644
--- a/fr/models/integrations/fastai.mdx
+++ b/fr/models/integrations/fastai.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ description: "Intégrez W&B à fastai à l’aide du WandbCallback pour suivre l
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-Vous pouvez intégrer **fastai** à W&B à l’aide de la classe `WandbCallback`. Consultez cette [documentation interactive avec exemples](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA) pour plus de détails.
+Vous pouvez intégrer **fastai** à W&B à l’aide de la classe `WandbCallback` pour suivre les expériences, consigner des métriques et visualiser les performances du modèle pendant l’entraînement. Cette page explique comment configurer l’authentification, ajouter le callback à votre boucle d’entraînement et configurer la journalisation pour l’entraînement en processus unique comme pour l’entraînement distribué. Consultez cette [documentation interactive avec exemples](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA) pour plus de détails.
Si vous utilisez la version 1 de Fastai, consultez la [documentation Fastai v1](/fr/models/integrations/fastai/v1/).
+
+ Si vous utilisez la version 1 de fastai, consultez la [documentation fastai v1](/fr/models/integrations/fastai/v1/).
+
+
Vous pouvez désormais exécuter l'entraînement distribué directement dans un notebook.
```python
@@ -191,7 +195,7 @@ Voici un exemple minimal :
### Journalisez uniquement depuis le processus principal
-Dans les exemples ci-dessus, `wandb` lance un run par processus. À la fin de l'entraînement, vous aurez donc deux runs. Cela peut parfois prêter à confusion, et vous pouvez vouloir journaliser uniquement depuis le processus principal. Pour ce faire, vous devez déterminer manuellement dans quel processus vous vous trouvez et éviter de créer des runs (en appelant `wandb.init()` dans tous les autres processus)
+Dans les exemples précédents, W&B lance un run par processus. À la fin de l’entraînement, vous avez deux runs. Cela peut parfois prêter à confusion, et vous pouvez vouloir journaliser uniquement depuis le processus principal. Pour ce faire, vous devez détecter manuellement dans quel processus vous vous trouvez et éviter de créer des runs (en appelant `wandb.init()` dans tous les autres processus).
### Suivi des flux de travail à plusieurs pipelines
-Cette section illustre l’autolog dans un flux de travail type [Stable Diffusion XL + Refiner](https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/sdxl#base-to-refiner-model), où les variables latentes générées par [`StableDiffusionXLPipeline`](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) sont affinées par le refiner correspondant.
+L’exemple suivant illustre `autolog` dans un flux de travail type [Stable Diffusion XL + Refiner](https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/sdxl#base-to-refiner-model), où le refiner affine les variables latentes générées par le [`StableDiffusionXLPipeline`](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl).
-
+L’image suivante montre un exemple d’expérience Stable Diffusion XL + Refiner :
+
+
+
+
## Autres ressources
diff --git a/fr/models/integrations/docker.mdx b/fr/models/integrations/docker.mdx
index 53228ca0fe..30a7ee2f12 100644
--- a/fr/models/integrations/docker.mdx
+++ b/fr/models/integrations/docker.mdx
@@ -7,28 +7,32 @@ title: Docker
## Intégration Docker
-W&B peut stocker une référence vers l’image Docker dans laquelle votre code a été exécuté, ce qui vous permet de restaurer une expérience précédente dans l’environnement exact où elle s’est exécutée. La bibliothèque wandb recherche la variable d’environnement **WANDB_DOCKER** pour enregistrer cet état. Nous fournissons quelques utilitaires qui définissent automatiquement cet état.
+W&B peut stocker un pointeur vers l’image Docker utilisée pour exécuter votre code, ce qui vous permet de restaurer une expérience précédente dans l’environnement exact dans lequel elle a été exécutée. Le SDK Python W&B (`wandb`) recherche la variable d’environnement `WANDB_DOCKER` pour enregistrer cet état. W&B fournit quelques utilitaires qui définissent automatiquement cet état.
+
+Les sections suivantes décrivent comment définir la variable d’environnement `WANDB_DOCKER` dans différents environnements, du développement local à l’entraînement sur Kubernetes.
### Développement local
-`wandb docker` est une commande qui lance un conteneur Docker, transmet les variables d'environnement wandb, monte votre code et s'assure que wandb est installé. Par défaut, la commande utilise une image Docker avec TensorFlow, PyTorch, Keras et Jupyter installés. Vous pouvez utiliser la même commande pour lancer votre propre image Docker : `wandb docker my/image:latest`. La commande monte le répertoire courant dans le répertoire "/app" du conteneur. Vous pouvez modifier ce comportement avec l'option "--dir".
+`wandb docker` est une commande qui lance un conteneur Docker, transmet les variables d’environnement wandb, monte votre code et s’assure que wandb est installé. Par défaut, la commande utilise une image Docker avec TensorFlow, PyTorch, Keras et Jupyter installés. Vous pouvez utiliser la même commande pour lancer votre propre image Docker : `wandb docker my/image:latest`. La commande monte le répertoire courant dans le répertoire `/app` du conteneur. Vous pouvez modifier ce comportement avec l’option `--dir`.
### Production
-La commande `wandb docker-run` est destinée aux charges de travail de production. Elle est conçue pour remplacer directement `nvidia-docker`. Il s'agit d'un simple wrapper autour de la commande `docker run` qui ajoute vos identifiants et la variable d'environnement **WANDB_DOCKER** à l'appel. Si vous ne transmettez pas l'option `--runtime` et que `nvidia-docker` est disponible sur la machine, cela garantit également que le runtime est défini sur `nvidia`.
+La commande `wandb docker-run` est destinée aux charges de travail de production. Elle est conçue pour remplacer directement `nvidia-docker` en encapsulant la commande `docker run` et en ajoutant vos identifiants et la variable d'environnement `WANDB_DOCKER` à l'appel. Si vous ne transmettez pas l'option `--runtime` et que `nvidia-docker` est disponible sur la machine, cela garantit également que le runtime est défini sur `nvidia`.
### Kubernetes
-Si vous exécutez vos charges de travail d'entraînement dans Kubernetes et que l'API k8s est exposée à votre pod (ce qui est le cas par défaut), wandb interroge l'API pour récupérer le digest de l'image Docker et définit automatiquement la variable d'environnement **WANDB_DOCKER**.
+Si vous exécutez vos charges de travail d'entraînement dans Kubernetes et que l'API Kubernetes est exposée à votre pod (ce qui est le cas par défaut), W&B interroge l'API pour récupérer le digest de l'image Docker et définit automatiquement la variable d'environnement `WANDB_DOCKER`.
-
- ## Restauration
+` par votre clé API W&B :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,13 +72,15 @@ Installez les bibliothèques requises et authentifiez-vous avec W&B :
-Vous découvrez W&B ? Voir notre [guide de démarrage rapide](/fr/models/quickstart/).
+Vous découvrez W&B ? Voir le [Démarrage rapide](/fr/models/quickstart/).
+
+Une fois les bibliothèques installées et l’authentification en place, vous êtes prêt à instrumenter une exécution d’optimisation DSPy.
+
-Pour des informations complètes sur le tracing dans Weave, l'évaluation et l'optimisation avec DSPy, voir le [guide d'intégration Weave DSPy](/fr/weave/guides/integrations/dspy).
+Pour plus de détails sur le traçage Weave, l’évaluation et l’optimisation avec DSPy, voir le [guide d’intégration DSPy de Weave](/fr/weave/guides/integrations/dspy).
-Pour reproduire et versionner vos meilleurs programmes DSpy, enregistrez-les sous forme de W&B Artifacts. Choisissez entre enregistrer l’intégralité du programme ou seulement son état.
+Une fois que vous avez identifié un programme optimisé très performant, enregistrez-le comme artefact W&B afin de pouvoir reproduire les résultats et suivre les versions au fil du temps. Choisissez entre l’enregistrement du programme complet ou du seul état, selon que vous avez besoin de l’architecture complète ou d’un point de contrôle plus léger.
```python
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
@@ -196,10 +200,10 @@ callback.log_best_model(optimized_program, save_program=False, filetype="json")
# 3. État uniquement en pickle - préserve les objets Python
callback.log_best_model(optimized_program, save_program=False, filetype="pkl")
-# Ajouter des alias personnalisés pour la gestion des versions
+# Ajouter des aliases personnalisés pour la gestion des versions
callback.log_best_model(
optimized_program,
save_program=True,
aliases=["best", "production", "v2.0"]
)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/farama-gymnasium.mdx b/fr/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
index f50a0deab6..6842c4c024 100644
--- a/fr/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
+++ b/fr/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
@@ -1,13 +1,13 @@
---
-description: "Intégrez W&B à Farama Gymnasium pour suivre les expériences d'apprentissage par renforcement et enregistrer des vidéos d'épisode."
+description: "Intégrez W&B à Farama Gymnasium pour suivre les expériences d'apprentissage par renforcement et enregistrer les vidéos d'épisodes."
title: Farama Gymnasium
---
-Si vous utilisez [Farama Gymnasium](https://gymnasium.farama.org/#), nous enregistrerons automatiquement les vidéos de votre environnement générées par `gymnasium.wrappers.Monitor`. Il vous suffit de définir l'argument mot-clé `monitor_gym` de [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) sur `True`.
+Si vous utilisez [Farama Gymnasium](https://gymnasium.farama.org/#), W&B enregistre automatiquement les vidéos de votre environnement générées par `gymnasium.wrappers.Monitor`. Pour activer la journalisation vidéo, définissez l'argument nommé `monitor_gym` de [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) sur `True`.
-Notre intégration à Gymnasium est très légère. Nous [regardons simplement le nom du fichier vidéo](https://github.com/wandb/wandb/blob/c5fe3d56b155655980611d32ef09df35cd336872/wandb/integration/gym/__init__.py#LL69C67-L69C67) enregistré depuis `gymnasium` et l'utilisons comme nom, ou revenons à `"videos"` si aucune correspondance n'est trouvée. Si vous souhaitez avoir plus de contrôle, vous pouvez toujours [enregistrer une vidéo](/fr/models/track/log/media/) manuellement.
+L'intégration Gymnasium est légère. W&B [lit le nom du fichier vidéo](https://github.com/wandb/wandb/blob/c5fe3d56b155655980611d32ef09df35cd336872/wandb/integration/gym/__init__.py#LL69C67-L69C67) enregistré par `gymnasium` et réutilise ce nom. Si aucune correspondance n'est trouvée, l'intégration utilise `"videos"` par défaut. Pour plus de contrôle, vous pouvez [enregistrer manuellement une vidéo](/fr/models/track/log/media/).
-Consultez ce [rapport](https://wandb.ai/raph-test/cleanrltest/reports/Mario-Bros-but-with-AI-Gymnasium-and-CleanRL---Vmlldzo0NTcxNTcw) pour en savoir plus sur comment utiliser Gymnasium avec la bibliothèque CleanRL.
+Pour en savoir plus sur l'utilisation de Gymnasium avec la bibliothèque CleanRL, consultez le rapport [Mario Bros, but with AI: Gymnasium and CleanRL](https://wandb.ai/raph-test/cleanrltest/reports/Mario-Bros-but-with-AI-Gymnasium-and-CleanRL---Vmlldzo0NTcxNTcw).
+ ## Restaurer l’environnement d’entraînement
-Si un run a été instrumenté avec la variable d’environnement **WANDB_DOCKER**, l’exécution de `wandb restore username/project:run_id` créera une nouvelle branche pour restaurer votre code, puis lancera l’image Docker exacte utilisée pour l’entraînement, préremplie avec la commande originale.
\ No newline at end of file
+Une fois la variable d’environnement `WANDB_DOCKER` définie pendant un run, vous pouvez l’utiliser pour reproduire ultérieurement l’environnement d’entraînement d’origine.
+
+Si un run a été instrumenté avec la variable d’environnement `WANDB_DOCKER`, l’exécution de `wandb restore username/project:run_id` extrait une nouvelle branche qui restaure votre code, puis lance l’image Docker exacte utilisée pour l’entraînement, préremplie avec la commande d’origine.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/dspy.mdx b/fr/models/integrations/dspy.mdx
index 352a28a878..dd911fac35 100644
--- a/fr/models/integrations/dspy.mdx
+++ b/fr/models/integrations/dspy.mdx
@@ -3,7 +3,9 @@ description: "Suivez et optimisez les programmes DSPy avec W&B pour consigner le
title: DSPy
---
-Utilisez W&B avec DSPy pour suivre et optimiser vos programmes pour modèles de langage. W&B complète l’[intégration DSPy de Weave](/fr/weave/guides/integrations/dspy) en fournissant :
+Ce guide explique comment utiliser W&B avec DSPy pour suivre et optimiser vos programmes pour modèles de langage, afin de surveiller les métriques d’évaluation, d’examiner l’évolution des signatures de programme pendant l’optimisation et de versionner les programmes obtenus sous forme d’artefacts reproductibles. Utilisez-le si vous souhaitez disposer d’un suivi des expériences et d’une observabilité pour vos modules compilés.
+
+W&B complète l’[intégration DSPy de Weave](/fr/weave/guides/integrations/dspy) en fournissant :
* Le suivi des métriques d’évaluation dans le temps
* W&B Tables pour suivre l’évolution des signatures de programme
@@ -36,7 +38,7 @@ Installez les bibliothèques requises et authentifiez-vous avec W&B :
pip install wandb weave dspy
```
- 2. Définissez la variable d’[environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY`, puis connectez-vous :
+ 2. Définissez la variable d’[environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY`, puis connectez-vous. Remplacez `
- ## Suivez l’optimisation du programme (expérimental)
+ ## Suivre l’optimisation du programme (expérimental)
-Pour les optimiseurs DSPy qui utilisent `dspy.Evaluate` (comme MIPROv2), utilisez `WandbDSPyCallback` pour journaliser les métriques d’évaluation au fil du temps et suivre l’évolution de la signature du programme dans les W&B Tables.
+Pour les optimiseurs DSPy qui utilisent `dspy.Evaluate` (comme MIPROv2), utilisez `WandbDSPyCallback` pour consigner les métriques d’évaluation au fil du temps et suivre l’évolution des signatures du programme dans W&B Tables. L’ajout du callback vous permet d’observer comment le score de l’optimiseur évolue et comment les prompts et les signatures du programme changent au fil des itérations.
```python
import dspy
@@ -86,7 +90,7 @@ import weave
import wandb
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
-# Initialiser W&B (importer weave est suffisant ; pas besoin d'appeler weave.init explicitement)
+# Initialiser W&B (importer weave suffit ; inutile d'appeler weave.init explicitement)
project_name = "dspy-optimization"
with wandb.init(project=project_name) as run:
# Ajouter le callback W&B à DSPy
@@ -99,11 +103,11 @@ with wandb.init(project=project_name) as run:
student_lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', max_tokens=2000)
dspy.configure(lm=student_lm)
- # Charger le jeu de données et définir le programme
+ # Charger le dataset et définir le programme
dataset = MATH(subset='algebra')
program = dspy.ChainOfThought("question -> answer")
- # Configurer et exécuter l'optimiseur
+ # Configurer et lancer l'optimizer
optimizer = dspy.MIPROv2(
metric=dataset.metric,
auto="light",
@@ -120,26 +124,26 @@ with wandb.init(project=project_name) as run:
)
```
-Après avoir exécuté ce code, vous obtenez à la fois une URL de run W&B et une URL Weave. W&B affiche les métriques d'évaluation au fil du temps, ainsi que des Tables montrant l'évolution des signatures du programme. L'onglet **Aperçu** du run inclut des liens vers les traces Weave pour une inspection détaillée.
+Après avoir exécuté ce code, vous recevez à la fois une URL de Run W&B et une URL Weave. W&B affiche les métriques d’évaluation au fil du temps, ainsi que des tableaux montrant l’évolution des signatures du programme. L’onglet **Aperçu** du run inclut des liens vers les traces Weave pour une inspection détaillée.
-Si aucun objet `run` n'est passé à `WandbDSPyCallback`, l'objet global `run` est utilisé.
+Si vous ne transmettez pas d’objet `run` à `WandbDSPyCallback`, le callback utilise l’objet `run` global.
-
+
-Pour des informations complètes sur le tracing dans Weave, l'évaluation et l'optimisation avec DSPy, voir le [guide d'intégration Weave DSPy](/fr/weave/guides/integrations/dspy).
+Pour plus de détails sur le traçage Weave, l’évaluation et l’optimisation avec DSPy, voir le [guide d’intégration DSPy de Weave](/fr/weave/guides/integrations/dspy).
- ## Enregistrez les prédictions dans W&B Tables
+ ## Journaliser les prédictions dans W&B Tables
-Activez un logging détaillé des prédictions pour inspecter des exemples individuels pendant l’optimisation. Le callback crée une W&B Tables pour chaque étape d’évaluation, ce qui peut vous aider à analyser des réussites et des échecs précis.
+En plus des métriques agrégées, vous pouvez activer la journalisation détaillée des prédictions pour examiner des exemples individuels pendant l’optimisation. Le callback crée un tableau W&B à chaque étape d’évaluation, ce qui vous aide à analyser des réussites et des échecs spécifiques.
```python
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
-# Activer la journalisation des prédictions (activée par défaut)
+# Activer la journalisation des prédictions (activé par défaut)
callback = WandbDSPyCallback(log_results=True)
dspy.settings.callbacks.append(callback)
@@ -157,7 +161,7 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
Après l'optimisation, retrouvez vos données de prédiction dans W&B :
1. Accédez à la page **Aperçu** de votre run.
-2. Recherchez les panneaux de tableau nommés selon un format comme `predictions_0`, `predictions_1`, etc.
+2. Recherchez les panneaux de tableau nommés selon un format comme `predictions_0` ou `predictions_1`.
3. Filtrez sur `is_correct` pour analyser les échecs.
4. Comparez les tableaux entre les runs dans l’espace de travail du projet.
@@ -173,7 +177,7 @@ Pour en savoir plus, consultez le [guide W&B Tables](/fr/models/tables/visua
## Enregistrer et versionner des programmes DSPy
diff --git a/fr/models/integrations/fastai.mdx b/fr/models/integrations/fastai.mdx
index 5aef3a26ef..2c580d7472 100644
--- a/fr/models/integrations/fastai.mdx
+++ b/fr/models/integrations/fastai.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ description: "Intégrez W&B à fastai à l’aide du WandbCallback pour suivre l
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-Vous pouvez intégrer **fastai** à W&B à l’aide de la classe `WandbCallback`. Consultez cette [documentation interactive avec exemples](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA) pour plus de détails.
+Vous pouvez intégrer **fastai** à W&B à l’aide de la classe `WandbCallback` pour suivre les expériences, consigner des métriques et visualiser les performances du modèle pendant l’entraînement. Cette page explique comment configurer l’authentification, ajouter le callback à votre boucle d’entraînement et configurer la journalisation pour l’entraînement en processus unique comme pour l’entraînement distribué. Consultez cette [documentation interactive avec exemples](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA) pour plus de détails.
## Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -26,7 +26,7 @@ Pour installer localement la bibliothèque `wandb` et vous connecter :
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` sur votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` sur votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -52,8 +52,8 @@ Pour installer localement la bibliothèque `wandb` et vous connecter :
```
-
- ```notebook
+
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -66,6 +66,8 @@ Pour installer localement la bibliothèque `wandb` et vous connecter :
## Ajoutez le `WandbCallback` au `learner` ou à la méthode `fit`
+Pour commencer à journaliser vos runs d'entraînement fastai dans W&B, joignez le `WandbCallback` soit à un seul appel à `fit`, soit au `learner` lui-même.
+
```python
import wandb
from fastai.callback.wandb import *
@@ -80,39 +82,41 @@ learn.fit(..., cbs=WandbCallback())
learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
```
-
## Arguments de WandbCallback
-`WandbCallback` accepte les arguments suivants :
-
-| Args | Description |
-| --------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| log | Indique s’il faut journaliser les `gradients`, les `parameters`, `all` ou `None` du modèle (par défaut). Les pertes et les métriques sont toujours journalisées. |
-| log_preds | indique si vous souhaitez journaliser des échantillons de prédictions (par défaut : `True`). |
-| log_preds_every_epoch | indique s’il faut journaliser les prédictions à chaque époque ou seulement à la fin (par défaut : `False`) |
-| log_model | indique si vous souhaitez journaliser votre modèle (par défaut : False). Cela nécessite également `SaveModelCallback` |
-| model_name | Le nom du `file` à journaliser, remplace `SaveModelCallback` |
-| log_dataset | False(par défaut)Truejournalise le dossier référencé par learn.dls.path.- un chemin peut être défini explicitement pour indiquer quel dossier journaliser.
Remarque : le sous-dossier "models" est toujours ignoré.
| -| dataset_name | nom du jeu de données journalisé (par défaut : `nom du dossier`). | -| valid_dl | `DataLoaders` contenant les éléments utilisés pour les échantillons de prédictions (par défaut : des éléments aléatoires de `learn.dls.valid`. | -| n_preds | nombre de prédictions journalisées (36 par défaut). | -| seed | utilisé pour définir les échantillons aléatoires. | +Utilisez les arguments suivants pour contrôler ce que `WandbCallback` journalise pendant l'entraînement : + +| Arguments | Description | +| ----------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| `log` | Indique s'il faut journaliser les `gradients`, les `parameters`, `all` ou `None` (par défaut) du modèle. Les pertes et les métriques sont toujours enregistrées. | +| `log_preds` | Indique s'il faut journaliser des échantillons de prédictions (par défaut, `True`). | +| `log_preds_every_epoch` | Indique s'il faut journaliser les prédictions à chaque époque ou uniquement à la fin (par défaut, `False`). | +| `log_model` | Indique s'il faut journaliser le modèle (par défaut, `False`). Cela nécessite également `SaveModelCallback`. | +| `model_name` | Le nom du `file` à enregistrer, remplace `SaveModelCallback`. | +| `log_dataset` |False(par défaut).Truejournalise le dossier référencé par `learn.dls.path`.- Vous pouvez définir explicitement un chemin pour indiquer quel dossier journaliser.
Remarque : le sous-dossier "models" est toujours ignoré.
| +| `dataset_name` | Nom du jeu de données enregistré (par défaut, nom du dossier). | +| `valid_dl` | `DataLoaders` contenant les éléments utilisés pour les échantillons de prédictions (par défaut, des éléments aléatoires de `learn.dls.valid`). | +| `n_preds` | Nombre de prédictions enregistrées (par défaut, 36). | +| `seed` | Utilisé pour définir des échantillons aléatoires. | Pour les flux de travail personnalisés, vous pouvez journaliser manuellement vos jeux de données et modèles : * `log_dataset(path, name=None, metadata={})` * `log_model(path, name=None, metadata={})` -*Remarque : tout sous-dossier "models" sera ignoré.* +*Remarque : tout sous-dossier "models" est ignoré.*
## Entraînement distribué
-`fastai` prend en charge l'entraînement distribué à l'aide du gestionnaire de contexte `distrib_ctx`. W&B le prend automatiquement en charge et vous permet de suivre vos expériences multi-GPU sans configuration supplémentaire.
+`fastai` prend en charge l'entraînement distribué à l'aide du gestionnaire de contexte `distrib_ctx`. W&B le prend automatiquement en charge et vous permet de suivre vos expériences multi-GPU sans configuration supplémentaire. Les sections suivantes décrivent comment intégrer W&B à l'entraînement distribué et comment limiter la journalisation au processus principal.
Voici un exemple minimal :
@@ -148,13 +152,13 @@ Voici un exemple minimal :
Ensuite, dans votre terminal, exécutez :
```shell
- $ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
+ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
```
Dans ce cas, la machine dispose de 2 GPU.
-
## Exemples de code
-Nous avons créé quelques exemples pour vous permettre de voir comment l’intégration fonctionne :
-
-**Fastai v1**
+Les exemples suivants montrent comment l’intégration fonctionne :
-* [Classer les personnages des Simpson](https://github.com/borisdayma/simpsons-fastai)[: ](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-Hugging-Face-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)Une démo simple pour suivre et comparer les modèles Fastai
-* [Segmentation sémantique avec Fastai](https://github.com/borisdayma/semantic-segmentation): Optimisation de réseaux neuronaux pour les voitures autonomes
+* [Classer les personnages des Simpson](https://github.com/borisdayma/simpsons-fastai): Une démo pour suivre et comparer les modèles fastai. Voir le [guide étape par étape](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-Hugging-Face-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU).
+* [Segmentation sémantique avec Fastai](https://github.com/borisdayma/semantic-segmentation): Optimisation de réseaux neuronaux pour les voitures autonomes.
## Options
@@ -60,14 +57,14 @@ Nous avons créé quelques exemples pour vous permettre de voir comment l’int
La classe `WandbCallback()` prend en charge plusieurs options :
-| Argument mot-clé | Par défaut | Description |
-| ------------------- | ---------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| learn | N/A | le learner fast.ai à utiliser. |
-| save_model | True | enregistre le modèle s'il s'améliore à chaque étape. Charge également le meilleur modèle à la fin de l'entraînement. |
-| mode | auto | `min`, `max` ou `auto` : comment comparer la métrique d'entraînement spécifiée dans `monitor` d'une étape à l'autre. |
-| monitor | None | métrique d'entraînement utilisée pour mesurer les performances afin d'enregistrer le meilleur modèle. `None` correspond par défaut à la perte de validation. |
-| log | gradients | `gradients`, `parameters`, `all` ou None. Les pertes et les métriques sont toujours enregistrées. |
-| input_type | None | `images` ou `None`. Utilisé pour afficher des exemples de prédictions. |
-| validation_data | None | données utilisées pour les exemples de prédictions si `input_type` est défini. |
-| predictions | 36 | nombre de prédictions à effectuer si `input_type` est défini et que `validation_data` est `None`. |
-| seed | 12345 | initialise le générateur aléatoire pour les exemples de prédictions si `input_type` est défini et que `validation_data` est `None`. |
\ No newline at end of file
+| Keyword argument | Par défaut | Description |
+| ----------------- | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `learn` | N/A | Le learner fast.ai à associer. |
+| `save_model` | `True` | Enregistre le modèle s'il s'améliore à chaque étape. Charge également le meilleur modèle à la fin de l'entraînement. |
+| `mode` | `auto` | `min`, `max` ou `auto`. Indique comment comparer, d'une étape à l'autre, la métrique d'entraînement spécifiée dans `monitor`. |
+| `monitor` | `None` | Métrique d'entraînement utilisée pour mesurer les performances lors de l'enregistrement du meilleur modèle. `None` utilise par défaut la perte de validation. |
+| `log` | `gradients` | `gradients`, `parameters`, `all` ou `None`. Les pertes et les métriques sont toujours journalisées. |
+| `input_type` | `None` | `images` ou `None`. Utilisé pour afficher des exemples de prédictions. |
+| `validation_data` | `None` | Données utilisées pour les exemples de prédictions si `input_type` est défini. |
+| `predictions` | `36` | Nombre de prédictions à effectuer si `input_type` est défini et que `validation_data` vaut `None`. |
+| `seed` | `12345` | Initialise le générateur aléatoire pour les exemples de prédictions si `input_type` est défini et que `validation_data` vaut `None`. |
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/huggingface.mdx b/fr/models/integrations/huggingface.mdx
index 945897b538..713f75252e 100644
--- a/fr/models/integrations/huggingface.mdx
+++ b/fr/models/integrations/huggingface.mdx
@@ -7,42 +7,42 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
- Pickle은 보안에 취약한 것으로 알려져 있습니다. 보안이 중요하다면 W&B 객체만 사용하세요. 데이터에 서명하고 해시 키는 자체 시스템에 저장하는 것을 권장합니다. 더 복잡한 사용 사례가 있다면 언제든지 문의해 주세요. 기꺼이 도와드리겠습니다.
+ Pickle은 보안에 취약한 것으로 알려져 있습니다. 보안이 중요하다면 W&B 객체만 사용하세요. 데이터에 서명하고 해시 키는 자체 시스템에 저장하세요. 더 복잡한 사용 사례의 경우 W&B 지원팀에 문의하세요.
`wandb_artifact_configuration`의 `serialization_module` 딕셔너리를 통해 사용할 직렬화 방식을 설정할 수 있습니다. 해당 모듈을 Dagster를 실행하는 머신에서 사용할 수 있는지 반드시 확인하세요.
-이 인테그레이션은 해당 Artifact를 조회할 때 어떤 직렬화 모듈을 사용해야 하는지 자동으로 판단합니다.
+이 인테그레이션은 해당 아티팩트를 조회할 때 어떤 직렬화 모듈을 사용해야 하는지 자동으로 감지합니다.
-현재 지원되는 모듈은 `pickle`, `dill`, `cloudpickle`, `joblib`입니다.
+지원되는 모듈은 `pickle`, `dill`, `cloudpickle`, `joblib`입니다.
-다음은 joblib으로 직렬화한 “모델”을 만든 다음 이를 Inference에 사용하는 간단한 예시입니다.
+다음은 joblib으로 직렬화한 "모델"을 만든 다음 이를 inference에 사용하는 간단한 예시입니다.
```python
@asset(
@@ -671,12 +683,12 @@ def use_model_serialized_with_joblib(
### 고급 직렬화 형식(ONNX, PMML)
-ONNX 및 PMML 같은 교환용 파일 형식을 사용하는 경우가 많습니다. 이 인테그레이션은 이러한 형식을 지원하지만, Pickle 기반 직렬화보다 약간 더 많은 작업이 필요합니다.
+ONNX 및 PMML 같은 교환용 파일 형식은 일반적으로 사용됩니다. 이 인테그레이션은 이러한 형식을 지원하지만, Pickle 기반 직렬화보다 약간 더 많은 작업이 필요합니다.
-이러한 형식을 사용하는 방법은 두 가지입니다.
+다음 방법 중 하나로 이러한 형식을 사용할 수 있습니다.
-1. 모델을 선택한 형식으로 변환한 다음, 일반적인 Python 객체인 것처럼 해당 형식의 문자열 표현을 반환합니다. 그러면 인테그레이션이 해당 문자열을 pickle합니다. 그런 다음 그 문자열을 사용해 모델을 다시 구성할 수 있습니다.
-2. 직렬화된 모델이 들어 있는 새 로컬 파일을 만든 다음, add_file 설정을 사용해 해당 파일로 맞춤형 Artifact를 생성합니다.
+* 모델을 선택한 형식으로 변환한 다음, 일반적인 Python 객체인 것처럼 해당 형식의 문자열 표현을 반환합니다. 그러면 인테그레이션이 해당 문자열을 pickle합니다. 그런 다음 그 문자열을 사용해 모델을 다시 구성할 수 있습니다.
+* 직렬화된 모델이 들어 있는 새 로컬 파일을 만든 다음, `add_file` 설정을 사용해 해당 파일로 맞춤형 아티팩트를 생성합니다.
다음은 ONNX를 사용해 Scikit-learn 모델을 직렬화하는 예입니다.
@@ -757,19 +769,19 @@ def use_onnx_model(context, my_onnx_model, my_test_set):
return pred_onx
```
-
- ## Pourquoi utiliser W&B ?
+
+
-* **Tableau de bord unifié** : dépôt central pour toutes les métriques et prédictions de votre modèle
-* **Léger** : aucune modification du code n'est nécessaire pour intégrer Hugging Face
-* **Accessible** : gratuit pour les particuliers et les équipes universitaires
-* **Sécurisé** : tous les projets sont privés par défaut
-* **Fiable** : utilisé par des équipes de machine learning chez OpenAI, Toyota, Lyft, et bien d'autres
+* **Tableau de bord unifié** : dépôt central pour toutes les métriques et prédictions de votre modèle.
+* **Léger** : aucune modification du code n’est nécessaire pour l’intégrer à Hugging Face.
+* **Accessible** : gratuit pour les particuliers et les équipes universitaires.
+* **Sécurisé** : tous les projets sont privés par défaut.
+* **Fiable** : utilisé par des équipes de machine learning chez OpenAI, Toyota, Lyft et bien d’autres.
-Considérez W&B comme le GitHub des modèles de machine learning : enregistrez vos expériences de machine learning dans votre tableau de bord privé et hébergé. Expérimentez rapidement en ayant l'assurance que toutes les versions de vos modèles sont enregistrées, où que vous exécutiez vos scripts.
+W&B fonctionne comme GitHub pour les modèles de machine learning. Enregistrez vos expériences de machine learning dans votre tableau de bord privé hébergé. Expérimentez en toute confiance : W&B enregistre toutes les versions de vos modèles, quel que soit l’endroit où vous exécutez vos scripts.
-Les intégrations légères de W&B fonctionnent avec n'importe quel script Python, et il vous suffit de créer gratuitement un compte W&B pour commencer à suivre et visualiser vos modèles.
+Les intégrations légères de W&B fonctionnent avec n’importe quel script Python. Inscrivez-vous pour obtenir un compte W&B gratuit et commencer à suivre et à visualiser vos modèles.
-Dans le dépôt Transformers de Hugging Face, nous avons instrumenté le Trainer pour consigner automatiquement les métriques d'entraînement et d'évaluation dans W&B à chaque étape de logging.
+Dans le dépôt Hugging Face Transformers, W&B a instrumenté le Trainer pour journaliser automatiquement les métriques d’entraînement et d’évaluation vers W&B à chaque étape de journalisation.
-Voici un aperçu détaillé du fonctionnement de l'intégration : [Rapport Hugging Face + W&B](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
+Voici un aperçu détaillé du fonctionnement de l’intégration : [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
@@ -519,11 +531,11 @@ W&B Artifacts를 조회하는 방법은 작성하는 방법과 비슷합니
- Dagster 외부에서 생성된 Artifact 조회:
+ Dagster 외부에서 생성된 아티팩트 조회:
```python
my_artifact = SourceAsset(
- key=AssetKey("my_artifact"), # W&B Artifact의 이름
+ key=AssetKey("my_artifact"), # W&B 아티팩트의 이름
description="Dagster 외부에서 생성된 Artifact",
io_manager_key="wandb_artifacts_manager",
)
@@ -540,9 +552,9 @@ W&B Artifacts를 조회하는 방법은 작성하는 방법과 비슷합니
### 설정
-다음 설정은 IO Manager가 데코레이트된 함수의 입력으로 무엇을 수집하고 제공할지 지정하는 데 사용됩니다. 다음 조회 패턴을 지원합니다.
+다음 설정은 IO Manager가 데코레이트된 함수의 입력으로 무엇을 수집하고 제공할지 지정합니다. 다음 조회 패턴을 지원합니다:
-1. Artifact에 포함된 이름이 지정된 객체를 조회하려면 `get`을 사용합니다:
+* 아티팩트에 포함된 이름이 지정된 객체를 조회하려면 `get`을 사용합니다:
```python
@asset(
@@ -562,7 +574,7 @@ def get_table(context, table):
context.log.info(table.get_column("a"))
```
-2. Artifact에 포함된 다운로드한 파일의 로컬 경로를 조회하려면 get_path를 사용합니다:
+* 아티팩트에 포함된 다운로드한 파일의 로컬 경로를 조회하려면 `get_path`를 사용합니다:
```python
@asset(
@@ -582,7 +594,7 @@ def get_path(context, path):
context.log.info(path)
```
-3. 콘텐츠가 로컬에 다운로드된 전체 Artifact 객체를 조회하려면:
+* 콘텐츠가 로컬에 다운로드된 전체 아티팩트 객체를 조회하려면:
```python
@asset(
@@ -597,7 +609,7 @@ def get_artifact(context, artifact):
context.log.info(artifact.name)
```
-지원되는 속성
+다음 속성이 지원됩니다:
* `get`: (str) artifact의 상대 이름에 있는 W&B 객체를 조회합니다.
* `get_path`: (str) artifact의 상대 이름에 있는 파일의 경로를 조회합니다.
@@ -608,23 +620,23 @@ def get_artifact(context, artifact):
기본적으로 이 인테그레이션은 표준 [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) 모듈을 사용하지만, 일부 객체는 이 모듈과 호환되지 않습니다. 예를 들어 `yield`를 사용하는 함수는 pickle하려고 하면 오류가 발생합니다.
-추가적인 Pickle 기반 직렬화 모듈([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib))도 지원합니다. 직렬화된 문자열을 반환하거나 Artifact를 직접 생성해 [ONNX](https://onnx.ai/)나 [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) 같은 더 고급 직렬화 방식도 사용할 수 있습니다. 어떤 방식을 선택할지는 사용 사례에 따라 다르므로, 이 주제에 관한 관련 문헌을 참고하세요.
+W&B는 추가적인 Pickle 기반 직렬화 모듈([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib))도 지원합니다. 직렬화된 문자열을 반환하거나 Artifact를 직접 생성해 [ONNX](https://onnx.ai/)나 [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) 같은 더 고급 직렬화 방식도 사용할 수 있습니다. 어떤 방식을 선택할지는 사용 사례에 따라 다릅니다. 이 주제에 관한 관련 문헌을 참고하세요.
+ ## Pourquoi utiliser W&B
-
+
-* **Tableau de bord unifié** : dépôt central pour toutes les métriques et prédictions de votre modèle
-* **Léger** : aucune modification du code n'est nécessaire pour intégrer Hugging Face
-* **Accessible** : gratuit pour les particuliers et les équipes universitaires
-* **Sécurisé** : tous les projets sont privés par défaut
-* **Fiable** : utilisé par des équipes de machine learning chez OpenAI, Toyota, Lyft, et bien d'autres
+* **Tableau de bord unifié** : dépôt central pour toutes les métriques et prédictions de votre modèle.
+* **Léger** : aucune modification du code n’est nécessaire pour l’intégrer à Hugging Face.
+* **Accessible** : gratuit pour les particuliers et les équipes universitaires.
+* **Sécurisé** : tous les projets sont privés par défaut.
+* **Fiable** : utilisé par des équipes de machine learning chez OpenAI, Toyota, Lyft et bien d’autres.
-Considérez W&B comme le GitHub des modèles de machine learning : enregistrez vos expériences de machine learning dans votre tableau de bord privé et hébergé. Expérimentez rapidement en ayant l'assurance que toutes les versions de vos modèles sont enregistrées, où que vous exécutiez vos scripts.
+W&B fonctionne comme GitHub pour les modèles de machine learning. Enregistrez vos expériences de machine learning dans votre tableau de bord privé hébergé. Expérimentez en toute confiance : W&B enregistre toutes les versions de vos modèles, quel que soit l’endroit où vous exécutez vos scripts.
-Les intégrations légères de W&B fonctionnent avec n'importe quel script Python, et il vous suffit de créer gratuitement un compte W&B pour commencer à suivre et visualiser vos modèles.
+Les intégrations légères de W&B fonctionnent avec n’importe quel script Python. Inscrivez-vous pour obtenir un compte W&B gratuit et commencer à suivre et à visualiser vos modèles.
-Dans le dépôt Transformers de Hugging Face, nous avons instrumenté le Trainer pour consigner automatiquement les métriques d'entraînement et d'évaluation dans W&B à chaque étape de logging.
+Dans le dépôt Hugging Face Transformers, W&B a instrumenté le Trainer pour journaliser automatiquement les métriques d’entraînement et d’évaluation vers W&B à chaque étape de journalisation.
-Voici un aperçu détaillé du fonctionnement de l'intégration : [Rapport Hugging Face + W&B](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
+Voici un aperçu détaillé du fonctionnement de l’intégration : [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
- ## Installer, importer et se connecter
+ ## Installez, importez et connectez-vous
-Installez les bibliothèques Hugging Face et W&B, ainsi que le jeu de données GLUE et le script d'entraînement nécessaires pour ce tutoriel.
+Cette section configure l’environnement nécessaire pour exécuter le tutoriel. Installez les bibliothèques Hugging Face et W&B, puis téléchargez le dataset GLUE et le script d’entraînement pour ce tutoriel :
-* [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers): Modèles et jeux de données pour le traitement du langage naturel
-* [W&B](/fr/): Suivi des expériences et visualisation
-* [GLUE dataset](https://gluebenchmark.com/): Jeu de données de référence pour la compréhension du langage
-* [GLUE script](https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/refs/heads/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py): Script d'entraînement du modèle pour la classification de séquences
+* [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) : modèles et datasets de traitement du langage naturel.
+* [W&B](/fr/) : suivi des expériences et visualisation.
+* [GLUE dataset](https://gluebenchmark.com/) : dataset de référence pour la compréhension du langage.
+* [GLUE script](https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/refs/heads/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py) : script d’entraînement de modèle pour la classification de séquences.
```notebook
!pip install datasets wandb evaluate accelerate -qU
@@ -50,27 +50,27 @@ Installez les bibliothèques Hugging Face et W&B, ainsi que le jeu de donné
```
```notebook
-# le script run_glue.py nécessite transformers dev
+# le script run_glue.py nécessite la version Dév de transformers
!pip install -q git+https://github.com/huggingface/transformers
```
-Avant de continuer, [inscrivez-vous pour obtenir un compte gratuit](https://app.wandb.ai/login?signup=true).
+Avant de continuer, vous devez [vous inscrire pour créer un compte gratuit](https://app.wandb.ai/login?signup=true). Un compte est requis pour envoyer les données de votre run à un tableau de bord W&B.
-
- ## Saisissez votre clé API
+
-Ensuite, exécutez le script d'entraînement téléchargé [run_glue.py](https://huggingface.co/transformers/examples.html#glue) et constatez que l'entraînement est automatiquement suivi dans le tableau de bord W&B. Ce script effectue le fine-tuning de BERT sur le Microsoft Research Paraphrase Corpus — des paires de phrases avec des annotations humaines indiquant si elles sont sémantiquement équivalentes.
+Une fois l’environnement configuré et l’authentification terminée, vous êtes prêt à démarrer un run d’entraînement. Ensuite, exécutez le script d’entraînement téléchargé [`run_glue.py`](https://huggingface.co/transformers/examples.html#glue) et constatez que l’entraînement est automatiquement suivi dans le tableau de bord W&B. Ce script effectue le fine-tuning de BERT sur le Microsoft Research Paraphrase Corpus — des paires de phrases avec des annotations humaines indiquant si elles sont sémantiquement équivalentes.
```python
%env WANDB_PROJECT=huggingface-demo
@@ -98,36 +98,42 @@ Ensuite, exécutez le script d'entraînement téléchargé [run_glue.py]
--logging_steps 50
```
-
+ ## Ajoutez votre clé API
-Une fois votre inscription terminée, exécutez la cellule suivante, puis cliquez sur le lien pour obtenir votre clé API et authentifier ce notebook.
+L’authentification à l’aide de votre clé API associe ce notebook à votre compte W&B, afin que les runs soient enregistrés dans vos projets. Après votre inscription, exécutez la cellule suivante et cliquez sur le lien pour obtenir votre clé API et authentifier ce notebook.
```python
import wandb
wandb.login()
```
-Vous pouvez, si vous le souhaitez, définir des variables d’environnement pour personnaliser le logging de W&B. Voir le [guide d’intégration Hugging Face](/fr/models/integrations/huggingface/).
+Si vous le souhaitez, vous pouvez définir des variables d'environnement pour personnaliser ce que W&B journalise pendant l'entraînement. Par exemple, vous pouvez journaliser à la fois les gradients et les paramètres en définissant `WANDB_WATCH=all`. Voir le [guide d'intégration Hugging Face](/fr/models/integrations/huggingface/) pour la liste complète des options.
```python
-# Facultatif : journaliser les gradients et les paramètres
+# Facultatif : journaliser à la fois les gradients et les paramètres
%env WANDB_WATCH=all
```
@@ -78,7 +78,7 @@ Vous pouvez, si vous le souhaitez, définir des variables d’environnement pour
## Entraîner le modèle
+
-**Comparez les architectures**
-Voici un exemple comparant [BERT vs DistilBERT](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU). Il est facile de voir comment différentes architectures influencent la précision de l’évaluation tout au long de l’entraînement grâce à des graphiques en courbes générés automatiquement.
+
+
-
-다음 이미지는 제공된 설정이 W&B Artifact에서 유용한 메타데이터로 어떻게 보강되었는지 보여줍니다. 이 정보는 재현성과 유지보수에 도움이 됩니다. 인테그레이션이 없으면 이 정보는 사용할 수 없습니다.
+다음 이미지는 제공된 설정이 W&B 아티팩트에서 메타데이터로 어떻게 보강되는지 보여줍니다. 이 정보는 재현성과 유지보수에 도움이 됩니다. 인테그레이션이 없으면 이 정보는 사용할 수 없습니다.
-
+
-
+
-
+
- mypy와 같은 정적 유형 검사기를 사용하는 경우, 설정 유형 정의 객체를 다음과 같이 임포트하세요:
+ mypy와 같은 정적 유형 검사기를 사용하는 경우, 다음을 사용하여 설정 유형 정의 객체를 임포트하세요:
```python
from dagster_wandb import WandbArtifactConfiguration
```
-
+이제 Dagster에서 아티팩트를 작성할 수 있으므로, 다음 섹션에서는 이를 downstream op와 asset의 입력으로 사용하는 방법을 설명합니다.
+
W&B Artifacts를 조회하는 방법은 작성하는 방법과 비슷합니다. `wandb_artifact_configuration`이라는 설정 딕셔너리를 `@op` 또는 `@asset`에 설정할 수 있습니다. 차이점은 출력을 기준으로 설정하는 것이 아니라 입력에 설정해야 한다는 점뿐입니다.
-`@op`의 경우 [In](https://docs.dagster.io/_apidocs/ops#dagster.In) metadata argument를 통해 입력 메타데이터에 설정합니다. Artifact 이름을
+`@op`의 경우 [In](https://docs.dagster.io/_apidocs/ops#dagster.In) metadata argument를 통해 입력 메타데이터에 설정합니다. 아티팩트 이름을
명시적으로 전달해야 합니다.
-`@asset`의 경우 [Asset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.AssetIn) In metadata argument를 통해 입력 메타데이터에 설정합니다. 상위 asset의 이름이 Artifact 이름과 일치해야 하므로 Artifact 이름을 전달하면 안 됩니다.
+`@asset`의 경우 [Asset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.AssetIn) In metadata argument를 통해 입력 메타데이터에 설정합니다. 상위 asset의 이름이 아티팩트 이름과 일치해야 하므로 아티팩트 이름을 전달하면 안 됩니다.
-인테그레이션 외부에서 생성된 Artifact에 대한 종속성을 두려면 [SourceAsset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.SourceAsset)을 사용해야 합니다. 이 경우 항상 해당 asset의 최신 버전을 조회합니다.
+인테그레이션 외부에서 생성된 아티팩트에 대한 종속성을 두려면 [SourceAsset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.SourceAsset)을 사용해야 합니다. 이 경우 항상 해당 asset의 최신 버전을 조회합니다.
-다음 예제에서는 여러 op에서 Artifact를 조회하는 방법을 보여줍니다.
+다음 예제에서는 여러 op에서 아티팩트를 조회하는 방법을 보여줍니다.
## Visualisez les résultats dans le tableau de bord
-Cliquez sur le lien affiché ci-dessus ou rendez-vous sur [wandb.ai](https://app.wandb.ai) pour voir vos résultats s’afficher en direct. Le lien pour voir votre run dans le navigateur apparaîtra une fois toutes les dépendances chargées. Recherchez la sortie suivante : "**wandb**: View run at [URL to your unique run]"
+Une fois l’entraînement lancé, vous pouvez surveiller les métriques en temps réel. Cliquez sur le lien affiché par la cellule précédente ou rendez-vous sur [wandb.ai](https://app.wandb.ai) pour voir vos résultats s’afficher en direct. Le lien pour voir votre run dans le navigateur apparaît une fois toutes les dépendances chargées. Recherchez la sortie suivante : "**wandb**: View run at [URL to your unique run]"
-**Visualisez les performances du modèle**
-Il est facile de parcourir des dizaines d’expériences, de zoomer sur les résultats intéressants et de visualiser des données à forte dimensionnalité.
+
+ ### Visualisez les performances du modèle
+
+
+Parcourez les expériences, zoomez sur les résultats intéressants et visualisez des données à forte dimensionnalité.
-**Comparez les architectures**
-Voici un exemple comparant [BERT vs DistilBERT](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU). Il est facile de voir comment différentes architectures influencent la précision de l’évaluation tout au long de l’entraînement grâce à des graphiques en courbes générés automatiquement.
+
+ ### Comparez les architectures
+
+
+Voici un exemple comparant [BERT versus DistilBERT](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU). Les graphiques en courbes générés automatiquement montrent comment différentes architectures influencent la précision de l’évaluation tout au long de l’entraînement.
-
+
-
- ## Suivez automatiquement les informations essentielles
+
-라이브러리에 Artifacts를 인테그레이션할 때는 다음 사항을 고려하세요:
+라이브러리에 아티팩트를 인테그레이션할 때는 다음 사항을 고려하세요:
-* 모델 체크포인트 또는 데이터셋을 Artifacts로 log할지 여부(선택 사항으로 제공하려는 경우).
-* Artifact 입력 레퍼런스(예: `entity/project/artifact`).
-* 모델 체크포인트 또는 데이터셋의 logging 빈도. 예를 들어 매 에포크마다, 500 step마다 등입니다.
+* 모델 체크포인트 또는 데이터셋을 아티팩트로 로깅할지 여부(선택 사항으로 제공하려는 경우).
+* 아티팩트 입력 레퍼런스(예: `entity/project/artifact`).
+* 모델 체크포인트 또는 데이터셋의 로깅 빈도. 예를 들어 매 에포크마다 또는 500 step마다입니다.
@@ -31,23 +33,25 @@ description: "단일 CLI 파라미터만으로 코드 없이 모델 트레이닝
-이러한 변경 사항을 설명하기 위해, 이 페이지에서는 수학 데이터셋으로 LLM을 파인튜닝하여 [GSM8k Benchmarks](https://github.com/openai/grade-school-math)에서 `pass@1` 기준 SoTA 결과를 달성합니다.
+이러한 변경 사항을 설명하기 위해, 이 페이지에서는 수학 데이터셋으로 LLM을 파인튜닝하고 [GSM8k Benchmarks](https://github.com/openai/grade-school-math)에서 `pass@1`을 평가합니다.
`은 Hugging Face 액세스 토큰으로, ``는 대상 저장소 주소(예: `your-username/your-repo`)로 바꾸세요.
@@ -130,6 +134,8 @@ Hugging Face AutoTrain이 제대로 작동하려면 CSV 맞춤형 데이터셋
+트레이닝이 시작되면 AutoTrain이 run의 메트릭과 설정을 W&B에 로깅하며, 여기에서 프로젝트의 다른 run과 함께 이를 검토할 수 있습니다.
+
@@ -17,51 +15,59 @@ Microsoft Azure에서 GPT-3.5 또는 GPT-4 모델을 파인튜닝할 때 W&B
## 사전 요구 사항
+시작하기 전에 다음을 완료하세요:
+
* [공식 Azure 문서](https://wandb.me/aoai-wb-int)에 따라 Azure OpenAI 서비스를 설정합니다.
* API 키를 사용하도록 W&B 계정을 설정합니다.
+ ## Suivre automatiquement les informations clés
-W&B enregistre un nouveau run pour chaque expérience. Voici les informations enregistrées par défaut :
+Cette section décrit ce que W&B capture automatiquement afin que vous sachiez quelles données sont disponibles dans votre tableau de bord sans configuration supplémentaire. W&B enregistre un nouveau run pour chaque expérience. Voici les informations enregistrées par défaut :
-* **Hyperparamètres** : les paramètres de votre modèle sont enregistrés dans Config
-* **Métriques du modèle** : les séries temporelles de métriques reçues en continu sont enregistrées dans Log
-* **Journaux du terminal** : les sorties de la ligne de commande sont enregistrées et disponibles dans un onglet
-* **Métriques système** : utilisation du GPU et du CPU, mémoire, température, etc.
+* **Hyperparamètres** : W&B enregistre les paramètres de votre modèle dans Config.
+* **Métriques du modèle** : W&B enregistre les données de séries temporelles des métriques envoyées à Log.
+* **Journaux du terminal** : W&B enregistre les sorties de la ligne de commande et les affiche dans un onglet.
+* **Métriques système** : utilisation du GPU et du CPU, mémoire et température.
## En savoir plus
diff --git a/fr/models/integrations/huggingface_transformers.mdx b/fr/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
index 5a2dd29ed4..f45f52a636 100644
--- a/fr/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
+++ b/fr/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
@@ -8,14 +8,16 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-strea
- `AssetIn` の `partition_mapping` 設定を使用すると、特定のパーティションを選択できます。この場合は `TimeWindowPartitionMapping` を使用しています。
+ `AssetIn` の `partition_mapping` 設定を使用すると、特定のパーティションを選択できます。この場合、例では `TimeWindowPartitionMapping` を使用しています。
```python
@asset(
@@ -802,26 +814,29 @@ asset の 1 つ、複数、またはすべてのパーティションを選択
-設定オブジェクト `metadata` は、W&B がプロジェクト内の異なる artifact パーティションとどのようにやり取りするかを設定します。
+設定オブジェクト `metadata` は、W&B がproject内の異なる artifact パーティションとどのようにやり取りするかを設定します。
オブジェクト `metadata` には `wandb_artifact_configuration` というキーが含まれており、その中にネストされた `partitions` オブジェクトがあります。
`partitions` オブジェクトは、各パーティションの名をその設定にマッピングします。各パーティションの設定では、そのパーティションからデータをどのように取得するかを指定できます。これらの設定には、各パーティションの要件に応じて `get`、`version`、`alias` などのキーを含めることができます。
-**設定キー**
+
-
- ## Journalisation avancée en quelques lignes
+Ce guide vous montre comment connecter le `Trainer` de Hugging Face à W&B. Vos run d’entraînement consigneront alors automatiquement les métriques, les points de contrôle du modèle et les sorties d’évaluation dans un tableau de bord centralisé. À la fin, vous serez en mesure de comparer les run, d’enregistrer et de recharger des points de contrôle du modèle depuis W&B Artifacts, et de personnaliser la journalisation pour vos propres flux de travail. Ce guide suppose que vous êtes déjà familiarisé avec l’entraînement de modèles à l’aide du `Trainer` de Hugging Face Transformers.
+
+" # nommez votre projet W&B
+os.environ["WANDB_PROJECT"] = "" # nommez votre projet W&B
os.environ["WANDB_LOG_MODEL"] = "checkpoint" # journaliser tous les points de contrôle du modèle
from transformers import TrainingArguments, Trainer
@@ -25,15 +27,19 @@ trainer = Trainer(..., args=args)
```
- 
+
-Si vous préférez passer directement à du code prêt à l’emploi, consultez ce [Google Colab](https://wandb.me/hf).
+
+ Si vous préférez passer directement à du code prêt à l’emploi, consultez ce [Google Colab](https://wandb.me/hf).
+
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` sur votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` sur votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -61,7 +67,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
2. Installez la bibliothèque `wandb` et connectez-vous.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -89,15 +95,15 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
-Si vous utilisez W&B pour la première fois, vous pouvez consulter notre [démarrage rapide](/fr/models/quickstart/)
+Si vous utilisez W&B pour la première fois, consultez le [démarrage rapide](/fr/models/quickstart/).
@@ -124,17 +130,17 @@ Pour ajouter un run à un projet, définissez simplement la variable d’environ
Assurez-vous de définir le nom du projet *avant* d’initialiser le `Trainer`.
-Si aucun nom de projet n’est spécifié, le nom du projet est `huggingface` par défaut.
+Si vous ne spécifiez pas de nom de projet, le nom du projet est `huggingface` par défaut.
@@ -150,40 +156,40 @@ C'est tout. Désormais, vos modèles journaliseront les pertes, les métriqu
```python
from transformers import TrainingArguments, Trainer
- args = TrainingArguments( # autres args et kwargs ici
- report_to="wandb", # activez la journalisation vers W&B
- run_name="bert-base-high-lr", # nom du run W&B (facultatif)
- logging_steps=1, # fréquence de journalisation vers W&B
+ args = TrainingArguments(
+ # autres args et kwargs ici
+ report_to="wandb", # activez la journalisation vers W&B
+ run_name="bert-base-high-lr", # nom du run W&B (facultatif)
+ logging_steps=1, # fréquence de journalisation vers W&B
)
- trainer = Trainer( # autres args et kwargs ici
- args=args, # vos arguments d'entraînement
+ trainer = Trainer(
+ # autres args et kwargs ici
+ args=args, # vos arguments d'entraînement
)
- trainer.train() # démarrez l'entraînement et la journalisation vers W&B
-
+ trainer.train() # démarrez l'entraînement et la journalisation vers W&B
```
- Vous utilisez TensorFlow ? Remplacez simplement le `Trainer` de PyTorch par le `TFTrainer` de TensorFlow.
+ Vous utilisez TensorFlow ? Remplacez le `Trainer` de PyTorch par le `TFTrainer` de TensorFlow.
-```
-```
-
@@ -207,42 +213,42 @@ Pour journaliser les points de contrôle de votre modèle Hugging Face dans Arti
-Tous les `Trainer` Transformers que vous initialisez à partir de maintenant téléverseront des modèles dans votre projet W&B. Les points de contrôle du modèle que vous journalisez seront visibles dans l'interface [Artifacts](/fr/models/artifacts/) et incluront la traçabilité complète du modèle (voir un exemple de point de contrôle du modèle dans l'interface [ici](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)).
+Tous les `Trainer` Transformers que vous initialisez à partir de maintenant téléversent des modèles dans votre projet W&B. Les points de contrôle du modèle que vous journalisez sont visibles dans l'interface [Artifacts](/fr/models/artifacts/) et incluent la traçabilité complète du modèle. Voir un [exemple de point de contrôle du modèle dans l'interface Artifacts](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..).
- Par défaut, votre modèle sera enregistré dans W&B Artifacts sous la forme `model-{run_id}` lorsque `WANDB_LOG_MODEL` est défini sur `end`, ou `checkpoint-{run_id}` lorsque `WANDB_LOG_MODEL` est défini sur `checkpoint`.
- Cependant, si vous transmettez un [`run_name`](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments.run_name) dans vos `TrainingArguments`, le modèle sera enregistré sous la forme `model-{run_name}` ou `checkpoint-{run_name}`.
+ Par défaut, votre modèle est enregistré dans W&B Artifacts sous la forme `model-{run_id}` lorsque `WANDB_LOG_MODEL` est défini sur `end`, ou `checkpoint-{run_id}` lorsque `WANDB_LOG_MODEL` est défini sur `checkpoint`.
+ Cependant, si vous transmettez un [`run_name`](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments.run_name) dans vos `TrainingArguments`, le modèle est enregistré sous la forme `model-{run_name}` ou `checkpoint-{run_name}`.
- Pickle は安全ではないことが知られています。セキュリティが重要な場合は、W&B オブジェクトのみを使用してください。データに署名し、ハッシュキーはご自身のシステムに保存することを推奨します。より複雑なユースケースについては、お気軽にお問い合わせください。喜んでサポートします。
+ Pickle は安全ではないことが知られています。セキュリティが重要な場合は、W&B オブジェクトのみを使用してください。データに署名し、ハッシュキーはご自身のシステムに保存してください。より複雑なユースケースについては、W&B Support にお問い合わせください。
使用するシリアライズは、`wandb_artifact_configuration` の `serialization_module` 辞書で設定できます。Dagster を実行しているマシンで、そのモジュールが利用可能であることを確認してください。
その Artifact を読み込む際、どのシリアライズモジュールを使うかはインテグレーションが自動的に判別します。
-現在サポートされるモジュールは、`pickle`、`dill`、`cloudpickle`、`joblib` です。
+サポートされるモジュールは、`pickle`、`dill`、`cloudpickle`、`joblib` です。
以下は、joblib でシリアライズした「モデル」を作成し、それを推論に使用する簡略化した例です。
@@ -671,12 +683,12 @@ def use_model_serialized_with_joblib(
### 高度なシリアライズ形式 (ONNX、PMML)
-ONNX や PMML のような交換用ファイル形式を使用するのは一般的です。インテグレーションはこれらの形式をサポートしていますが、Pickle ベースのシリアライズよりも少し手間がかかります。
+ONNX や PMML のような交換用ファイル形式は一般的です。インテグレーションはこれらの形式をサポートしていますが、Pickle ベースのシリアライズよりも少し手間がかかります。
-これらの形式を使用するには、2 つの異なる method があります。
+これらの形式は、次のいずれかの方法で使用できます。
-1. モデルを選択した形式に変換し、その形式の文字列表現を通常の Python オブジェクトであるかのように返します。インテグレーションはその文字列を pickle 化します。後でその文字列を使ってモデルを再構築できます。
-2. シリアライズしたモデルを含む新しいローカルファイルを作成し、add_file 設定を使用して、そのファイルを含む custom Artifact を build します。
+* モデルを選択した形式に変換し、その形式の文字列表現を通常の Python オブジェクトであるかのように返します。インテグレーションはその文字列を pickle 化します。後でその文字列を使ってモデルを再構築できます。
+* シリアライズしたモデルを含む新しいローカルファイルを作成し、`add_file` 設定を使用して、そのファイルを含む custom Artifact を build します。
以下は、Scikit-learn モデルを ONNX を使用してシリアライズする例です。
@@ -714,20 +726,20 @@ from dagster import AssetIn, AssetOut, asset, multi_asset
group_name="onnx_example",
)
def create_onnx_model():
- # https://onnx.ai/sklearn-onnx/ を参考にしています
+ # Inspired from https://onnx.ai/sklearn-onnx/
- # モデルをトレーニングします。
+ # Train a model.
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
clr = RandomForestClassifier()
clr.fit(X_train, y_train)
- # ONNX 形式に変換します
+ # Convert into ONNX format
initial_type = [("float_input", FloatTensorType([None, 4]))]
onx = convert_sklearn(clr, initial_types=initial_type)
- # Artifacts を書き込みます（model + test_set）
+ # Write artifacts (model + test_set)
return onx.SerializeToString(), {"X_test": X_test, "y_test": y_test}
@asset(
@@ -759,9 +771,9 @@ def use_onnx_model(context, my_onnx_model, my_test_set):
### パーティションの使用
-このインテグレーションは、[Dagster partitions](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills) をネイティブでサポートしています。
+このインテグレーションは、[Dagster partitions](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills) を直接サポートしています。
-asset の 1 つ、複数、またはすべてのパーティションを選択して読み取ることができます。
+アセット の 1 つ、複数、またはすべてのパーティションを選択して読み取ることができます。
すべてのパーティションは辞書として提供され、キーと値はそれぞれパーティションキーと Artifact の内容を表します。
@@ -782,7 +794,7 @@ asset の 1 つ、複数、またはすべてのパーティションを選択
+ ## Démarrage rapide
```python
-os.environ["WANDB_PROJECT"] = "
+
-
## Premiers pas : suivre les expériences
+Cette section explique comment vous authentifier auprès de W&B, installer la bibliothèque cliente, donner un nom à votre projet et activer la journalisation dans votre `Trainer` afin que votre premier run d'entraînement s'affiche dans le tableau de bord W&B.
+
### Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -53,7 +59,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
### Nommez le projet
-Un projet W&B est l’endroit où sont stockés tous les graphiques, les données et les modèles enregistrés à partir de runs liés. Donner un nom à votre projet vous aide à organiser votre travail et à regrouper au même endroit toutes les informations relatives à un même projet.
+Un projet W&B stocke tous les graphiques, les données et les modèles enregistrés à partir de runs liés. Donner un nom à votre projet vous aide à organiser votre travail et à regrouper au même endroit toutes les informations relatives à un même projet.
-Pour ajouter un run à un projet, définissez simplement la variable d’environnement `WANDB_PROJECT` sur le nom de votre projet. Le `WandbCallback` récupérera cette variable d’environnement et l’utilisera lors de la configuration de votre run.
+Pour ajouter un run à un projet, définissez la variable d’environnement `WANDB_PROJECT` sur le nom de votre projet. Le `WandbCallback` récupère cette variable d’environnement de nom de projet et l’utilise lors de la configuration de votre run.
### Enregistrez vos runs d'entraînement dans W&B
-Lorsque vous définissez les arguments d'entraînement de votre `Trainer`, dans votre code ou en ligne de commande, **l'étape la plus importante** consiste à définir `report_to` sur `"wandb"` afin d'activer la journalisation avec W&B.
+Lorsque vous définissez les arguments d'entraînement de votre `Trainer`, dans votre code ou en ligne de commande, définissez `report_to` sur `"wandb"` afin d'activer la journalisation avec W&B. Sans ce paramètre, le `Trainer` n'envoie aucune donnée à W&B.
L'argument `logging_steps` dans `TrainingArguments` contrôle la fréquence à laquelle les métriques d'entraînement sont envoyées à W&B pendant l'entraînement. Vous pouvez aussi donner un nom au run d'entraînement dans W&B à l'aide de l'argument `run_name`.
-C'est tout. Désormais, vos modèles journaliseront les pertes, les métriques d'évaluation, l'architecture du modèle et les gradients dans W&B pendant leur entraînement.
+C'est tout. Désormais, vos modèles journalisent les pertes, les métriques d'évaluation, l'architecture du modèle et les gradients dans W&B pendant leur entraînement.
### Activez l'enregistrement des points de contrôle du modèle
-Avec [Artifacts](/fr/models/artifacts/), vous pouvez stocker gratuitement jusqu'à 100 Go de modèles et de jeux de données, puis utiliser le [registre W&B](/fr/models/registry/). Avec le registre, vous pouvez enregistrer des modèles pour les explorer et les évaluer, les préparer pour la préproduction ou les déployer dans votre environnement de production.
+En plus de consigner des métriques, vous pouvez enregistrer les poids du modèle entraîné eux-mêmes dans W&B afin qu’ils puissent être versionnés, téléchargés et partagés au sein de votre équipe.
+
+Avec [Artifacts](/fr/models/artifacts/), vous pouvez stocker gratuitement jusqu'à 100 Go de modèles et de jeux de données, puis utiliser le [registre](/fr/models/registry/). Avec le registre, vous pouvez enregistrer des modèles pour les explorer et les évaluer, les préparer pour la préproduction ou les déployer dans votre environnement de production.
Pour journaliser les points de contrôle de votre modèle Hugging Face dans Artifacts, définissez la variable d'environnement `WANDB_LOG_MODEL` sur *l'une* des valeurs suivantes :
-* **`checkpoint`**: Téléverse un point de contrôle tous les `args.save_steps` à partir de [`TrainingArguments`](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments).
-* **`end`**: Téléverse le modèle à la fin de l'entraînement, si `load_best_model_at_end` est également défini.
-* **`false`**: Ne téléverse pas le modèle.
+* **`checkpoint`** : Téléverse un point de contrôle tous les `args.save_steps` à partir de [`TrainingArguments`](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments).
+* **`end`** : Téléverse le modèle à la fin de l'entraînement, si `load_best_model_at_end` est également défini.
+* **`false`** : Ne téléverse pas le modèle.
#### W&B registre
-Une fois vos point de contrôle du modèle enregistrés dans Artifacts, vous pouvez enregistrer les point de contrôle du modèle de vos meilleurs modèles et les centraliser au sein de votre équipe avec [registre](/fr/models/registry/). Avec le registre, vous pouvez organiser vos meilleurs modèles par tâche, gérer le cycle de vie des modèles, suivre et auditer l'ensemble du cycle de vie du machine learning, et [automatiser](/fr/models/automations/) les actions en aval.
+Après avoir enregistré vos point de contrôle du modèle dans Artifacts, vous pouvez enregistrer les point de contrôle du modèle de vos meilleurs modèles et les centraliser au sein de votre équipe avec [registre](/fr/models/registry/). Avec le registre, vous pouvez organiser vos meilleurs modèles par tâche, gérer le cycle de vie des modèles, suivre et auditer l'ensemble du cycle de vie du machine learning, et [automatiser](/fr/models/automations/) les actions en aval.
Pour lier un Artifact de modèle, reportez-vous à [registre](/fr/models/registry/).
-
+
+
-Une fois les résultats de votre entraînement enregistrés, vous pouvez les explorer de façon dynamique dans le [tableau de bord W&B](/fr/models/track/workspaces/). Vous pouvez facilement comparer des dizaines de runs à la fois, zoomer sur des résultats intéressants et tirer des enseignements de données complexes grâce à des visualisations flexibles et interactives.
+Après avoir journalisé vos résultats d’entraînement, vous pouvez les explorer dans le [tableau de bord W&B](/fr/models/track/workspaces/). Vous pouvez comparer des run, examiner de plus près vos observations et explorer vos données à l’aide de visualisations interactives.
+
+À ce stade, vous disposez d’une intégration fonctionnelle : votre `Trainer` journalise des métriques dans un projet spécifié, enregistre éventuellement des points de contrôle du modèle dans Artifacts et affiche les sorties d’évaluation dans le tableau de bord W&B.
### Visualiser les sorties d’évaluation pendant l’entraînement
-Visualiser les sorties de votre modèle pendant l’entraînement ou l’évaluation est souvent essentiel pour bien comprendre comment votre modèle s’entraîne.
+Visualiser les sorties de votre modèle pendant l’entraînement ou l’évaluation est souvent essentiel pour comprendre comment il apprend. Examiner des prédictions concrètes en parallèle des courbes de perte vous aide à repérer des problèmes de qualité que des métriques agrégées peuvent masquer.
-En utilisant le système de callbacks du Transformers Trainer, vous pouvez journaliser dans W&B des données supplémentaires utiles, comme les sorties de génération de texte de vos modèles ou d’autres prédictions, dans W&B Tables.
+Grâce au système de callbacks du Transformers Trainer, vous pouvez journaliser des données plus utiles dans les tableaux W&B. Cela inclut les sorties de génération de texte de vos modèles ou d’autres prédictions.
-Voir la [section de journalisation personnalisée](#custom-logging-log-and-view-evaluation-samples-during-training) ci-dessous pour un guide complet expliquant comment journaliser les sorties d’évaluation pendant l’entraînement dans W&B Tables, comme ceci :
+Pour obtenir un guide complet sur la façon de journaliser les sorties d’évaluation pendant l’entraînement dans un tableau W&B comme celui ci-dessous, voir [Journaliser et afficher des échantillons d’évaluation pendant l’entraînement](#log-and-view-evaluation-samples-during-training).
-
+
- ### Terminez votre run W&B (Notebook uniquement)
+ ### Terminez votre run W&B (notebook uniquement)
-Si votre entraînement est encapsulé dans un script Python, le run W&B se terminera à la fin de l’exécution du script.
+Si votre entraînement est encapsulé dans un script Python, le run W&B se termine à la fin de l’exécution du script.
-Si vous utilisez un notebook Jupyter ou Google Colab, vous devrez nous indiquer que l’entraînement est terminé en appelant `run.finish()`.
+Si vous utilisez un notebook Jupyter ou Google Colab, appelez `run.finish()` pour indiquer que l’entraînement est terminé.
```python
run = wandb.init()
@@ -257,14 +263,18 @@ run.finish()
### Visualisez vos résultats
## Fonctionnalités avancées et FAQ
-
- ### Comment puis-je enregistrer le meilleur modèle ?
+Les sections suivantes abordent des tâches complémentaires courantes, comme l’enregistrement du meilleur modèle, la reprise de l’entraînement à partir d’un point de contrôle, la personnalisation des callbacks de journalisation et la configuration du comportement de W&B via des variables d’environnement.
+
+
-以下の設定は、IO Manager が収集し、デコレートされた関数への入力として渡す内容を指定するために使用します。以下の読み取りパターンがサポートされます。
+以下の設定は、IO Manager が収集し、デコレートされた関数への入力として渡す内容を指定します。以下の読み取りパターンがサポートされます。
-1. Artifact 内の名前付きオブジェクトを取得するには、`get` を使用します。
+* Artifact 内の名前付きオブジェクトを取得するには、`get` を使用します。
```python
@asset(
@@ -562,7 +574,7 @@ def get_table(context, table):
context.log.info(table.get_column("a"))
```
-2. Artifact に含まれるダウンロード済みファイルのローカルパスを取得するには、get_path を使用します:
+* Artifact に含まれるダウンロード済みファイルのローカルパスを取得するには、`get_path` を使用します:
```python
@asset(
@@ -582,7 +594,7 @@ def get_path(context, path):
context.log.info(path)
```
-3. コンテンツをローカルにダウンロードした状態で、アーティファクト オブジェクト全体を取得するには:
+* コンテンツをローカルにダウンロードした状態で、アーティファクト オブジェクト全体を取得するには:
```python
@asset(
@@ -597,7 +609,7 @@ def get_artifact(context, artifact):
context.log.info(artifact.name)
```
-サポートされているプロパティ
+以下のプロパティがサポートされています:
* `get`: (str) artifact の相対名で指定された W&B オブジェクトを取得します。
* `get_path`: (str) artifact の相対名で指定されたファイルへのパスを取得します。
@@ -608,21 +620,21 @@ def get_artifact(context, artifact):
デフォルトでは、このインテグレーションは標準の[pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html)モジュールを使用しますが、互換性のないオブジェクトもあります。たとえば、`yield`を含む関数を pickle 化しようとするとエラーになります。
-[dill](https://github.com/uqfoundation/dill)、[cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle)、[joblib](https://github.com/joblib/joblib) など、他の Pickle ベースのシリアライズモジュールもサポートしています。また、シリアライズ済みの文字列を返すか、Artifact を直接作成することで、[ONNX](https://onnx.ai/) や [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) のような、より高度なシリアライズ方式を使用することもできます。どの方法が適しているかはユースケースによって異なるため、このテーマに関する関連文献を参照してください。
+W&B は、[dill](https://github.com/uqfoundation/dill)、[cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle)、[joblib](https://github.com/joblib/joblib) など、他の Pickle ベースのシリアライズモジュールもサポートしています。また、シリアライズ済みの文字列を返すか、Artifact を直接作成することで、[ONNX](https://onnx.ai/) や [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) のような、より高度なシリアライズ方式を使用することもできます。どの方法が適しているかはユースケースによって異なります。このテーマに関する関連文献を参照してください。
+ ### Enregistrer le meilleur modèle
Si vous transmettez `TrainingArguments` avec `load_best_model_at_end=True` à votre `Trainer`, W&B enregistre le point de contrôle du modèle le plus performant dans Artifacts.
@@ -276,11 +286,11 @@ Si vous enregistrez les points de contrôle de votre modèle dans Artifacts, vou
* Préparer les modèles pour la production ou les marquer pour une évaluation plus approfondie.
* Déclencher des processus CI/CD en aval.
-
- ### Comment puis-je charger un modèle enregistré ?
+
+
-次の画像は、指定した設定が W&B Artifact 上でどのように有用なメタデータで拡張されるかを示しています。この情報は、再現性とメンテナンスに役立ちます。インテグレーションがなければ利用できません。
+次の画像は、指定した設定が W&B Artifact 上でどのようにメタデータで拡張されるかを示しています。この情報は、再現性とメンテナンスに役立ちます。インテグレーションがなければ利用できません。
@@ -411,18 +419,18 @@ def create_advanced_artifact():
- mypy のような静的型チェッカーを使用している場合は、以下を使用して設定の型定義オブジェクトをインポートします。
+ mypy のような静的型チェッカーを使用している場合は、次のように設定の型定義オブジェクトをインポートします。
```python
from dagster_wandb import WandbArtifactConfiguration
```
-
+Dagster から Artifacts を書き込めるようになったので、以下のセクションでは、それらを後続の op や アセット への入力として使用する方法を説明します。
+
W&B Artifacts の読み込みは、書き込みと似ています。`wandb_artifact_configuration` という設定用の辞書を `@op` または `@asset` に設定できます。唯一の違いは、出力ではなく入力に設定する必要があることです。
`@op` の場合、これは [In](https://docs.dagster.io/_apidocs/ops#dagster.In) の metadata 引数を通じて入力メタデータ内にあります。Artifact の名を
明示的に渡す必要があります。
-`@asset` の場合、これは [Asset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.AssetIn) In metadata 引数を通じて入力メタデータ内にあります。親 asset の名がそれと一致するはずなので、Artifact の名は渡さないでください。
+`@asset` の場合、これは [Asset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.AssetIn) In metadata 引数を通じて入力メタデータ内にあります。親 アセット の名がそれと一致するはずなので、Artifact の名は渡さないでください。
-インテグレーションの外部で作成された Artifact に依存させたい場合は、[SourceAsset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.SourceAsset) を使用する必要があります。これにより、その asset の最新バージョンが常に読み込まれます。
+インテグレーションの外部で作成された Artifact に依存させたい場合は、[SourceAsset](https://docs.dagster.io/_apidocs/assets#dagster.SourceAsset) を使用する必要があります。これにより、その アセット の最新バージョンが常に読み込まれます。
以下の例は、さまざまな op から Artifact を読み込む方法を示しています。
@@ -540,9 +552,9 @@ W&B Artifacts の読み込みは、書き込みと似ています。`wandb_a
### 設定
+ ### Charger un modèle enregistré
-Si vous avez enregistré votre modèle dans W&B Artifacts avec `WANDB_LOG_MODEL`, vous pouvez télécharger les poids de votre modèle pour poursuivre l’entraînement ou effectuer de l’inférence. Il vous suffit ensuite de les recharger dans la même architecture Hugging Face que celle utilisée précédemment.
+Si vous avez enregistré votre modèle dans W&B Artifacts avec `WANDB_LOG_MODEL`, vous pouvez télécharger les poids de votre modèle pour poursuivre l’entraînement ou effectuer de l’inférence. Rechargez-les dans la même architecture Hugging Face que celle utilisée précédemment.
```python
# Créer un nouveau run
@@ -301,11 +311,11 @@ with wandb.init(project="amazon_sentiment_analysis") as run:
# Effectuer un entraînement supplémentaire ou exécuter l'inférence
```
-
- ### Comment puis-je reprendre l’entraînement à partir d’un point de contrôle ?
+", num_labels=num_labels
+ "", num_labels=num_labels
)
- # your awesome training arguments here.
+ # vos arguments d'entraînement ici.
training_args = TrainingArguments()
trainer = Trainer(model=model, args=training_args)
@@ -336,13 +346,13 @@ with wandb.init(
trainer.train(resume_from_checkpoint=checkpoint_dir)
```
-
+ Contrairement au `WandbCallback` standard, ce callback personnalisé doit être ajouté au trainer **après** l’instanciation du `Trainer`, et non pendant l’initialisation du `Trainer`. Cela s’explique par le fait que l’instance `Trainer` est transmise au callback lors de l’initialisation.
+
```python
from transformers.integrations import WandbCallback
@@ -460,22 +470,22 @@ progress_callback = WandbPredictionProgressCallback(
trainer.add_callback(progress_callback)
```
-Pour un exemple plus détaillé, veuillez vous référer à ce [colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Custom_Progress_Callback.ipynb)
+Pour un exemple plus détaillé, voir ce [Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Custom_Progress_Callback.ipynb).
-
-Si votre processus se bloque au démarrage, cela peut être dû à [ce problème connu](/fr/models/track/log/distributed-training). Pour y remédier, essayez de modifier le protocole de multiprocessing de wandb, en ajoutant par exemple un paramètre de configuration supplémentaire à `wandb.init()` comme suit :
+Si votre processus ne répond plus au démarrage, cela peut être dû au [problème connu lié au multiprocessing dans l’entraînement distribué](/fr/models/track/log/distributed-training). Pour y remédier, modifiez le protocole de multiprocessing de W&B en ajoutant un paramètre de configuration supplémentaire à `wandb.init()` :
```python
wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
@@ -69,16 +71,16 @@ wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
ou en définissant une variable d’environnement globale dans votre shell :
```bash
-$ export WANDB_START_METHOD=thread
+export WANDB_START_METHOD=thread
```
+ ### Reprendre l’entraînement à partir d’un point de contrôle
-Si vous avez défini `WANDB_LOG_MODEL='checkpoint'`, vous pouvez également reprendre l’entraînement en utilisant `model_dir` comme valeur de l’argument `model_name_or_path` dans vos `TrainingArguments`, puis en passant `resume_from_checkpoint=True` à `Trainer`.
+Si vous définissez `WANDB_LOG_MODEL='checkpoint'`, vous pouvez reprendre l’entraînement en utilisant `model_dir` comme valeur de l’argument `model_name_or_path` dans vos `TrainingArguments` et en passant `resume_from_checkpoint=True` à `Trainer`.
```python
last_run_id = "xxxxxxxx" # fetch the run_id from your wandb workspace
@@ -325,9 +335,9 @@ with wandb.init(
# reinitialize your model and trainer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
- "
- ### Comment puis-je journaliser et afficher des échantillons d’évaluation pendant l’entraînement
+
-La section suivante montre comment personnaliser le `WandbCallback` pour exécuter les prédictions du modèle et journaliser des échantillons d’évaluation dans un tableau W&B pendant l’entraînement. Nous le faisons tous les `eval_steps` en utilisant la méthode `on_evaluate` du callback du `Trainer`.
+La section suivante montre comment personnaliser le `WandbCallback` pour exécuter les prédictions du modèle et journaliser des échantillons d’évaluation dans un tableau W&B pendant l’entraînement. Cela s’exécute tous les `eval_steps` en utilisant la méthode `on_evaluate` du callback du `Trainer`.
-Ici, nous avons écrit une fonction `decode_predictions` pour décoder les prédictions et les labels à partir de la sortie du modèle à l’aide du tokenizer.
+La fonction `decode_predictions` décode les prédictions et les labels à partir de la sortie du modèle à l’aide du tokenizer.
-Ensuite, nous créons un dataframe pandas à partir des prédictions et des labels, puis nous ajoutons une colonne `epoch` au dataframe.
+Ensuite, le code crée un dataframe pandas à partir des prédictions et des labels, puis ajoute une colonne `epoch` au dataframe.
-Enfin, nous créons un `wandb.Table` à partir du dataframe et le journalisons dans wandb.
-De plus, nous pouvons contrôler la fréquence de la journalisation en journalisant les prédictions toutes les `freq` époques.
+Enfin, le code crée un `wandb.Table` à partir du dataframe et le journalise dans W&B. Vous pouvez contrôler la fréquence de la journalisation en journalisant les prédictions toutes les `freq` époques.
-**Remarque** : contrairement au `WandbCallback` standard, ce callback personnalisé doit être ajouté au trainer **après** l’instanciation du `Trainer`, et non pendant l’initialisation du `Trainer`.
-Cela s’explique par le fait que l’instance `Trainer` est transmise au callback lors de l’initialisation.
+
+ ### Journaliser et afficher des échantillons d’évaluation pendant l’entraînement
-La journalisation dans W&B via le `Trainer` de Transformers est assurée par le [`WandbCallback`](https://huggingface.co/transformers/main_classes/callback.html#transformers.integrations.WandbCallback) de la bibliothèque Transformers. Si vous devez personnaliser votre journalisation Hugging Face, vous pouvez modifier ce callback en créant une sous-classe de `WandbCallback` et en ajoutant des fonctionnalités supplémentaires qui s’appuient sur d’autres méthodes de la classe Trainer.
+Le [`WandbCallback`](https://huggingface.co/transformers/main_classes/callback.html#transformers.integrations.WandbCallback) de la bibliothèque Transformers gère la journalisation dans W&B via le `Trainer` de Transformers. Vous pouvez personnaliser ce callback pour journaliser les prédictions du modèle, des matrices de confusion ou d’autres données personnalisées. Pour ce faire, créez une sous-classe de `WandbCallback` et ajoutez des fonctionnalités qui utilisent des méthodes supplémentaires de la classe Trainer.
-Vous trouverez ci-dessous le schéma général pour ajouter ce nouveau callback au Trainer HF, puis plus bas un exemple de code complet pour journaliser les sorties d’évaluation dans un tableau W&B :
+Vous trouverez ci-dessous le schéma général pour ajouter ce nouveau callback au Hugging Face Trainer, suivi d’un exemple de code complet pour journaliser les sorties d’évaluation dans un tableau W&B :
```python
# Instancier le Trainer normalement
@@ -362,17 +372,17 @@ trainer.train()
#### Afficher des échantillons d’évaluation pendant l’entraînement
- ### Quels paramètres W&B supplémentaires sont disponibles ?
+
@@ -493,13 +503,13 @@ Vous pouvez affiner la configuration de ce qui est enregistré avec `Trainer` en
-
+La journalisation de la configuration de Hydra dans W&B vous permet de voir chaque hyperparamètre à côté des métriques du run, ce qui facilite la comparaison et la reproduction des expériences.
+
Hydra utilise [OmegaConf](https://omegaconf.readthedocs.io/en/2.1_branch/) comme interface par défaut pour gérer les dictionnaires de configuration. Les objets de configuration OmegaConf (par exemple, `omegaconf.DictConfig`) ne sont pas de simples instances Python de `dict`.
`wandb.Run.config` est une propriété en lecture seule, ce qui signifie que `wandb.Run.config = ...` lève une exception `AttributeError` si vous essayez de lui passer un objet de configuration OmegaConf.
@@ -60,7 +62,7 @@ def run_experiment(cfg):
## Résoudre les problèmes liés au multiprocessing
+ ### Paramètres W&B supplémentaires
-Vous pouvez affiner la configuration de ce qui est enregistré avec `Trainer` en définissant des variables d'environnement. Une liste complète des variables d'environnement W&B [est disponible ici](/fr/platform/hosting/env-vars).
+Vous pouvez affiner la configuration de ce qui est enregistré avec `Trainer` en définissant des variables d'environnement. Pour obtenir une liste complète des variables d'environnement W&B, voir la [référence des variables d'environnement](/fr/platform/hosting/env-vars).
| Variable d'environnement | Utilisation |
| ---------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `WANDB_PROJECT` | Donnez un nom à votre projet (`huggingface` par défaut) |
-| `WANDB_LOG_MODEL` | Enregistre le point de contrôle du modèle en tant qu'Artifact W&B (`false` par défaut)
false(par défaut) : aucun point de contrôle du modèlecheckpoint: un point de contrôle sera téléversé tous les args.save_steps (défini dans les TrainingArguments de Trainer).end: le point de contrôle final du modèle sera téléversé à la fin de l'entraînement.
Définit si vous souhaitez enregistrer, pour vos modèles, les gradients, les paramètres ou aucun des deux
false(par défaut) : aucune journalisation des gradients ni des paramètresgradients: enregistre des histogrammes des gradientsall: enregistre des histogrammes des gradients et des paramètres
Enregistre le point de contrôle du modèle en tant qu'Artifact W&B (`false` par défaut)
false(par défaut) : aucun point de contrôle du modèlecheckpoint: un point de contrôle sera téléversé tous les `args.save_steps` (défini dans les `TrainingArguments` de Trainer).end: le point de contrôle final du modèle sera téléversé à la fin de l'entraînement.
Définit si vous souhaitez enregistrer, pour vos modèles, les gradients, les paramètres ou aucun des deux
false(par défaut) : aucune journalisation des gradients ni des paramètresgradients: enregistre des histogrammes des gradientsall: enregistre des histogrammes des gradients et des paramètres
- ### Comment puis-je personnaliser `wandb.init()`?
+
-Voici 6 articles liés à Transformers et à W&B qui pourraient vous intéresser
+Pour aller plus loin, voici six articles sur Transformers et W&B.
+ ### Personnaliser `wandb.init()`
Le `WandbCallback` utilisé par `Trainer` appelle `wandb.init()` en interne lors de l'initialisation de `Trainer`. Vous pouvez aussi configurer vos runs manuellement en appelant `wandb.init()` avant l'initialisation de `Trainer`. Cela vous donne un contrôle total sur la configuration de votre run W&B.
-Voici un exemple de ce que vous pouvez passer à `init`. Pour plus de détails sur `wandb.init()`, voir la [`référence \`wandb.init()``](/fr/models/ref/python/functions/init).
+Voici un exemple de ce que vous pouvez passer à `init`. Pour plus de détails sur `wandb.init()`, voir la [référence `wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init).
```python
wandb.init(
@@ -514,66 +524,66 @@ wandb.init(
## Ressources supplémentaires
-
Optimisation des hyperparamètres pour Hugging Face Transformers
+Optimisation des hyperparamètres pour les Transformers de Hugging Face
- * Trois stratégies d'optimisation des hyperparamètres pour Hugging Face Transformers sont comparées : la recherche sur grille, l'optimisation bayésienne et le Population Based Training. - * Nous utilisons un modèle BERT standard en minuscules de Hugging Face Transformers, et nous voulons effectuer un Fine-tuning sur le jeu de données RTE du benchmark SuperGLUE. - * Les résultats montrent que le Population Based Training est l'approche la plus efficace pour optimiser les hyperparamètres de notre modèle Transformer Hugging Face. + * Compare trois stratégies d’optimisation des hyperparamètres pour les Transformers de Hugging Face : recherche sur grille, optimisation bayésienne et entraînement basé sur la population. + * Utilise un modèle BERT standard insensible à la casse de Hugging Face transformers, affiné sur le dataset RTE du benchmark SuperGLUE. + * Les résultats montrent que l’entraînement basé sur la population est l’approche la plus efficace pour optimiser les hyperparamètres du modèle transformer de Hugging Face. - Lisez le [rapport Hyperparameter Optimization for Hugging Face Transformers](https://wandb.ai/amogkam/transformers/reports/Hyperparameter-Optimization-for-Hugging-Face-Transformers--VmlldzoyMTc2ODI). + Lire le [rapport Hyperparameter Optimization for Hugging Face Transformers](https://wandb.ai/amogkam/transformers/reports/Hyperparameter-Optimization-for-Hugging-Face-Transformers--VmlldzoyMTc2ODI).Hugging Tweets : entraîner un modèle pour générer des tweets
- * Dans cet article, l'auteur montre comment effectuer le Fine-tuning d'un modèle Transformer GPT-2 préentraîné de Hugging Face sur les tweets de n'importe quelle personne en cinq minutes. - * Le modèle suit le pipeline suivant : téléchargement des tweets, optimisation du jeu de données, expériences initiales, comparaison des pertes entre Users, Fine-tuning du modèle. + * Dans cet article, l’auteur montre comment effectuer le fine-tuning d’un modèle GPT2 Transformer préentraîné de Hugging Face sur les tweets de n’importe qui en cinq minutes. + * Le modèle suit le pipeline suivant : téléchargement des tweets, optimisation du dataset, expériences initiales, comparaison des pertes entre utilisateurs et fine-tuning du modèle. - Lisez le rapport complet [ici](https://wandb.ai/wandb/huggingtweets/reports/HuggingTweets-Train-a-Model-to-Generate-Tweets--VmlldzoxMTY5MjI). + Lire le [rapport HuggingTweets](https://wandb.ai/wandb/huggingtweets/reports/HuggingTweets-Train-a-Model-to-Generate-Tweets--VmlldzoxMTY5MjI).
-
Classification de phrases avec Hugging Face BERT et WB
+Classification de phrases avec Hugging Face BERT et W&B
- * Dans cet article, nous allons créer un classifieur de phrases en tirant parti des avancées récentes en traitement du langage naturel, en nous concentrant sur une application de l'apprentissage par transfert au NLP. - * Nous utiliserons le jeu de données The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA) pour la classification de phrases isolées. Il s'agit d'un ensemble de phrases étiquetées comme grammaticalement correctes ou incorrectes, publié pour la première fois en mai 2018. - * Nous utiliserons le BERT de Google pour créer des modèles très performants avec un minimum d'effort sur un large éventail de tâches NLP. + * Cet article construit un classificateur de phrases en s’appuyant sur la puissance des avancées récentes en traitement du langage naturel, en mettant l’accent sur une application de l’apprentissage par transfert au NLP. + * Utilise le dataset The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA) pour la classification de phrases isolées, un ensemble de phrases étiquetées comme grammaticalement correctes ou incorrectes, publié pour la première fois en mai 2018. + * Utilise BERT de Google pour créer des modèles hautement performants avec un effort minimal sur un ensemble de tâches de NLP. - Lisez le rapport complet [ici](https://wandb.ai/cayush/bert-finetuning/reports/Sentence-Classification-With-Huggingface-BERT-and-W-B--Vmlldzo4MDMwNA). + Lire le [rapport Sentence Classification With Hugging Face BERT and W&B](https://wandb.ai/cayush/bert-finetuning/reports/Sentence-Classification-With-Huggingface-BERT-and-W-B--Vmlldzo4MDMwNA).Guide étape par étape pour suivre les performances des modèles Hugging Face
- * Nous utilisons W&B et Hugging Face Transformers pour entraîner DistilBERT, un Transformer 40 % plus petit que BERT mais qui conserve 97 % de la précision de BERT, sur le benchmark GLUE. - * Le benchmark GLUE est une collection de neuf jeux de données et tâches pour entraîner des modèles NLP. + * Utilise W&B et Hugging Face transformers pour entraîner DistilBERT, un Transformer 40 % plus petit que BERT mais qui conserve 97 % de la précision de BERT, sur le benchmark GLUE. + * Le benchmark GLUE est une collection de neuf datasets et tâches pour l’entraînement de modèles de NLP. - Lisez le rapport complet [ici](https://wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-HuggingFace-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU). + Lire le [rapport Tracking Hugging Face Model Performance](https://wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-HuggingFace-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU).
-
Exemples d'arrêt anticipé dans HuggingFace
+Exemples d’arrêt anticipé avec HuggingFace
- * Le Fine-tuning d'un Transformer Hugging Face à l'aide de la régularisation par arrêt anticipé peut être effectué nativement dans PyTorch ou TensorFlow. - * L'utilisation du callback EarlyStopping dans TensorFlow est simple avec le callback `tf.keras.callbacks.EarlyStopping`. - * Dans PyTorch, il n'existe pas de méthode d'arrêt anticipé prête à l'emploi, mais un hook d'arrêt anticipé fonctionnel est disponible dans un GitHub Gist. + * Vous pouvez effectuer le fine-tuning d’un Transformer Hugging Face en utilisant nativement la régularisation par arrêt anticipé dans PyTorch ou TensorFlow. + * Le callback `tf.keras.callbacks.EarlyStopping` rend l’utilisation de EarlyStopping dans TensorFlow particulièrement simple. + * PyTorch ne fournit pas de méthode d’arrêt anticipé prête à l’emploi, mais un hook d’arrêt anticipé fonctionnel est disponible sur GitHub Gist. - Lisez le rapport complet [ici](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/Early-Stopping-in-HuggingFace-Examples--Vmlldzo0MzE2MTM). + Lire le [rapport Early Stopping in Hugging Face](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/Early-Stopping-in-HuggingFace-Examples--Vmlldzo0MzE2MTM).
-
Comment effectuer le Fine-tuning de Hugging Face Transformers sur un jeu de données personnalisé
+Comment effectuer le fine-tuning des Transformers de Hugging Face sur un dataset personnalisé
- Nous effectuons le Fine-tuning d'un Transformer DistilBERT pour l'analyse de sentiment (classification binaire) sur un jeu de données IMDB personnalisé. + Effectue le fine-tuning d’un modèle DistilBERT pour l’analyse de sentiment (classification binaire) sur un dataset IMDB personnalisé. - Lisez le rapport complet [ici](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/How-to-Fine-Tune-HuggingFace-Transformers-on-a-Custom-Dataset--Vmlldzo0MzQ2MDc). + Lire le [rapport Fine-Tune Hugging Face Transformers on a Custom Dataset](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/How-to-Fine-Tune-HuggingFace-Transformers-on-a-Custom-Dataset--Vmlldzo0MzQ2MDc).
## Obtenir de l'aide ou suggérer des fonctionnalités
-Pour tout problème, toute question ou toute demande de fonctionnalité concernant l'intégration W&B de Hugging Face, n'hésitez pas à publier dans [ce fil de discussion sur les forums Hugging Face](https://discuss.huggingface.co/t/logging-experiment-tracking-with-w-b/498) ou à ouvrir une issue dans le [dépôt GitHub Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) de Hugging Face.
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+Pour tout problème, toute question ou toute demande de fonctionnalité concernant l'intégration W&B de Hugging Face, publiez dans [ce fil de discussion sur les forums Hugging Face](https://discuss.huggingface.co/t/logging-experiment-tracking-with-w-b/498) ou ouvrez une issue dans le [dépôt GitHub Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) de Hugging Face.
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diff --git a/fr/models/integrations/hydra.mdx b/fr/models/integrations/hydra.mdx
index da37965cf0..af03fb17d2 100644
--- a/fr/models/integrations/hydra.mdx
+++ b/fr/models/integrations/hydra.mdx
@@ -5,13 +5,13 @@ title: Hydra
> [Hydra](https://hydra.cc) est un framework Python open source qui simplifie le développement d'applications de recherche et d'autres applications complexes. Sa principale fonctionnalité est de permettre la création dynamique d'une configuration hiérarchique par composition, puis sa surcharge via des fichiers de configuration et la ligne de commande.
-Vous pouvez continuer à utiliser Hydra pour gérer la configuration tout en tirant parti de la puissance de W&B.
+Cette page montre comment combiner la gestion de configuration basée sur Hydra avec le suivi des expériences de W&B, afin que vous puissiez conserver les configurations composables de Hydra tout en bénéficiant des fonctionnalités de visualisation, d'optimisation des hyperparamètres et de comparaison des runs de W&B. Les sections suivantes couvrent le suivi des métriques, la journalisation des hyperparamètres à partir des configurations Hydra, le dépannage du multiprocessing et l'optimisation des hyperparamètres avec les balayages W&B.
## Suivre les métriques
-Suivez vos métriques normalement avec `wandb.init()` et `wandb.Run.log()`. Ici, `wandb.entity` et `wandb.project` sont définis dans un fichier de configuration Hydra.
+Pour envoyer des métriques depuis un run configuré avec Hydra vers W&B, utilisez `wandb.init()` et `wandb.Run.log()` normalement. Dans l’exemple suivant, `wandb.entity` et `wandb.project` sont définis dans un fichier de configuration Hydra afin que la même configuration pilote à la fois Hydra et W&B.
```python
import wandb
@@ -28,6 +28,8 @@ def run_experiment(cfg):
## Suivre les hyperparamètres
## Optimiser les hyperparamètres
-[W&B Sweeps](/fr/models/sweeps) est une plateforme de recherche d'hyperparamètres très évolutive, qui fournit des insights et des visualisations sur les expériences W&B avec un minimum de code. Sweeps s'intègre parfaitement aux projets Hydra sans nécessiter d'écrire de code. La seule chose requise est un fichier de configuration décrivant, comme d'habitude, les différents paramètres à balayer.
+[balayage W&B](/fr/models/sweeps) est une plateforme de recherche d'hyperparamètres qui fournit des insights et des visualisations sur les expériences W&B avec un minimum de code. Sweeps s'intègre aux projets Hydra sans nécessiter de modifier le code. Vous avez seulement besoin d'un fichier de configuration qui décrit les paramètres à balayer.
-Un exemple simple de fichier `sweep.yaml` serait :
+Le fichier `sweep.yaml` suivant est un exemple :
```yaml
program: main.py
@@ -103,7 +105,7 @@ Exécutez le balayage :
wandb sweep sweep.yaml
```
-W&B crée automatiquement un balayage dans votre projet et renvoie une commande `wandb agent` à exécuter sur chaque machine où vous souhaitez lancer ce balayage.
+W&B crée automatiquement un balayage dans votre projet et renvoie une commande `wandb agent`. Exécutez cette commande sur chaque machine où vous souhaitez lancer ce balayage.
### Passer des paramètres non présents dans les valeurs par défaut d’Hydra
@@ -111,10 +113,10 @@ W&B crée automatiquement un balayage dans votre projet et renvoie une comma
-Hydra prend en charge le passage de paramètres supplémentaires via la ligne de commande qui ne figurent pas dans le fichier de configuration par défaut, en utilisant un `+` avant la commande. Par exemple, vous pouvez passer un paramètre supplémentaire avec une certaine valeur en appelant simplement :
+Hydra prend en charge le passage de paramètres supplémentaires via la ligne de commande qui ne figurent pas dans le fichier de configuration par défaut, en utilisant un `+` avant la commande. Par exemple, passez un paramètre supplémentaire avec une valeur donnée en appelant :
```bash
-$ python program.py +experiment=some_experiment
+python program.py +experiment=some_experiment
```
-Vous ne pouvez pas exécuter de balayage sur de telles configurations `+`, comme on le fait lors de la configuration des [Hydra Expériences](https://hydra.cc/docs/patterns/configuring_experiments/). Pour contourner ce problème, vous pouvez initialiser le paramètre d'expérience avec un fichier vide par défaut, puis utiliser W&B Sweep pour remplacer ces configurations vides à chaque appel. Pour plus d'informations, consultez [ce Reports W&B](https://wandb.ai/adrishd/hydra-example/reports/Configuring-W-B-Projects-with-Hydra--VmlldzoxNTA2MzQw?galleryTag=posts\&utm_source=fully_connected\&utm_medium=blog\&utm_campaign=hydra).
+Vous ne pouvez pas exécuter de balayage sur de telles configurations `+`, comme on le fait lors de la configuration des [Hydra Expériences](https://hydra.cc/docs/patterns/configuring_experiments/). Pour contourner ce problème, initialisez le paramètre d'expérience avec un fichier vide par défaut, puis utilisez un W&B Sweep pour remplacer ces configurations vides à chaque appel. Pour plus d'informations, consultez le rapport W&B [Configuring W&B Projects with Hydra](https://wandb.ai/adrishd/hydra-example/reports/Configuring-W-B-Projects-with-Hydra--VmlldzoxNTA2MzQw?galleryTag=posts\&utm_source=fully_connected\&utm_medium=blog\&utm_campaign=hydra).
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diff --git a/fr/models/integrations/ignite.mdx b/fr/models/integrations/ignite.mdx
index 373221c10c..8959f9e334 100644
--- a/fr/models/integrations/ignite.mdx
+++ b/fr/models/integrations/ignite.mdx
@@ -1,17 +1,23 @@
---
-description: "Intégrez W&B à PyTorch Ignite pour journaliser automatiquement les métriques d'entraînement, les paramètres du modèle et les configurations de l'expérience."
+description: "Intégrez W&B à PyTorch Ignite pour consigner automatiquement les métriques d'entraînement, les paramètres du modèle et les configurations d'expérience."
title: PyTorch Ignite
---
-* Voir les visualisations obtenues dans ce [rapport W&B d'exemple →](https://app.wandb.ai/example-team/pytorch-ignite-example/reports/PyTorch-Ignite-with-W%26B--Vmlldzo0NzkwMg)
-* Essayez d'exécuter vous-même le code dans ce [notebook hébergé d'exemple →](https://colab.research.google.com/drive/15e-yGOvboTzXU4pe91Jg-Yr7sae3zBOJ#scrollTo=ztVifsYAmnRr)
+Cette page explique comment utiliser le handler W&B avec PyTorch Ignite pour consigner automatiquement les métriques d'entraînement et de validation, les paramètres du modèle et de l'optimiseur, les gradients et les points de contrôle du modèle pendant vos expériences.
-Ignite prend en charge un gestionnaire W&B qui permet de journaliser les métriques, les paramètres du modèle et de l'optimiseur, ainsi que les gradients, pendant l'entraînement et la validation. Il peut également être utilisé pour journaliser des points de contrôle du modèle dans le cloud W&B. Cette classe encapsule également le module wandb. Cela signifie que vous pouvez appeler n'importe quelle fonction wandb à l'aide de ce wrapper. Voir des exemples montrant comment enregistrer les paramètres du modèle et les gradients.
+Ignite prend en charge un handler W&B pour consigner les métriques, les paramètres du modèle et de l'optimiseur, ainsi que les gradients pendant l'entraînement et la validation. Vous pouvez également l'utiliser pour consigner les points de contrôle du modèle dans le cloud W&B. Cette classe encapsule le SDK Python W&B (`wandb`) ; vous pouvez donc appeler n'importe quelle fonction `wandb` via ce wrapper. Voir des exemples montrant comment enregistrer les paramètres du modèle et les gradients.
+
+Pour plus de contexte, voir les ressources suivantes :
+
+* Voir les visualisations obtenues dans cet [exemple de W&B Report](https://app.wandb.ai/example-team/pytorch-ignite-example/reports/PyTorch-Ignite-with-W%26B--Vmlldzo0NzkwMg).
+* Essayez d'exécuter vous-même le code dans ce [notebook hébergé d'exemple](https://colab.research.google.com/drive/15e-yGOvboTzXU4pe91Jg-Yr7sae3zBOJ#scrollTo=ztVifsYAmnRr).
+
- 
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- 
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-Consultez la [documentation Ignite](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger) pour plus de détails.
+Se référer à la [documentation Ignite](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger) pour plus de détails.
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diff --git a/fr/models/integrations/keras.mdx b/fr/models/integrations/keras.mdx
index 1f78d3ce43..d9752e3a8f 100644
--- a/fr/models/integrations/keras.mdx
+++ b/fr/models/integrations/keras.mdx
@@ -1,18 +1,18 @@
---
title: Keras
-description: "Utilisez les callbacks Keras de W&B pour suivre les expériences, enregistrer des checkpoints de modèles et visualiser les prédictions pendant l'entraînement."
+description: "Utilisez les callbacks Keras de W&B pour suivre les expériences, enregistrer des points de contrôle de modèles et visualiser les prédictions pendant l'entraînement."
---
import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
{/*
-`wandb_artifact_configuration` という設定用の辞書を、`@op`、`@asset`、`@multi_asset` に指定できます。この辞書は、デコレータの引数で metadata として渡す必要があります。この設定は、W&B Artifacts に対する IO Manager の読み取りと書き込みを制御するために必須です。
+`wandb_artifact_configuration` という設定用の辞書を、`@op`、`@asset`、`@multi_asset` に指定できます。この辞書は、デコレータの引数で metadata として渡します。この設定は、W&B Artifacts に対する IO Manager の読み取りと書き込みを制御するために必須です。
`@op` の場合、これは [Out](https://docs.dagster.io/_apidocs/ops#dagster.Out) の metadata 引数を介して出力 metadata に指定します。
`@asset` の場合、これは アセット の metadata 引数に指定します。
@@ -323,12 +331,12 @@ W&B Artifact に書き込むには、Python 関数からオブジェクト
-サポートされるプロパティ:
+以下のプロパティがサポートされます:
-* `name`: (str) この Artifact の人間が読める名前です。UI でこの Artifact を識別したり、use_artifact call で参照したりするために使います。名前には、英字、数字、アンダースコア、ハイフン、ドットを使用できます。名前はプロジェクト内で一意である必要があります。`@op` では必須です。
+* `name`: (str) この Artifact の人間が読める名前です。UI でこの Artifact を識別したり、`use_artifact` 呼び出しで参照したりするために使います。名前には、英字、数字、アンダースコア、ハイフン、ドットを使用できます。名前はproject内で一意である必要があります。`@op` では必須です。
* `type`: (str) Artifact のタイプです。Artifacts を整理して区別するために使用します。一般的なタイプにはデータセットやモデルがありますが、英字、数字、アンダースコア、ハイフン、ドットを含む任意の文字列を使用できます。出力がすでに Artifact でない場合は必須です。
* `description`: (str) Artifact の説明を記述する自由形式のテキストです。説明は UI で markdown として表示されるため、表やリンクなどを記載するのに適しています。
-* `aliases`: (list[str]) Artifact に適用する 1 つ以上の alias を含む配列です。インテグレーションは、設定の有無にかかわらず、このリストに “latest” タグも追加します。これは、モデルやデータセットのバージョン管理を行う効果的な方法です。
+* `aliases`: (list[str]) Artifact に適用する 1 つ以上の alias を含む配列です。インテグレーションは、設定の有無にかかわらず、このリストに "latest" タグも追加します。aliases を使用して、モデルやデータセットのバージョン管理を行います。
* [`add_dirs`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact#add_dir): (list[dict[str, Any]]): Artifact に含める各ローカルディレクトリーの設定を含む配列です。
* [`add_files`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact#add_file): (list[dict[str, Any]]): Artifact に含める各ローカルファイルの設定を含む配列です。
* [`add_references`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact#add_reference): (list[dict[str, Any]]): Artifact に含める各外部参照の設定を含む配列です。
@@ -380,23 +388,23 @@ def create_advanced_artifact():
return [1, 2, 3]
```
-この アセット は、インテグレーションの両側で有用なメタデータ付きでマテリアライズされます。
+この アセット は、インテグレーションの両側でメタデータ付きでマテリアライズされます。
* W&B 側: ソース インテグレーションの名前とバージョン、使用した Python のバージョン、pickle プロトコルのバージョンなど。
* Dagster 側:
* Dagster Run ID
* W&B Run: ID、名、パス、URL
* W&B Artifact: ID、名、タイプ、バージョン、サイズ、URL
- * W&B entity
- * W&B プロジェクト
+ * W&B Entity
+ * W&B Project
-次の画像は、Dagster アセット に追加された W&B のメタデータを示しています。この情報は、インテグレーションによって Dagster に伝播されます。
+次の画像は、インテグレーションが Dagster アセット に追加する W&B のメタデータを示しています。インテグレーションはこの情報を Dagster に伝播します。
-
## Configuration de base
+L’exemple suivant définit un modèle convolutionnel simple et des chargeurs de données pour MNIST. Les exemples de journalisation qui suivent s’appuient sur ces éléments.
+
```python
from argparse import ArgumentParser
import wandb
@@ -59,7 +65,7 @@ def get_data_loaders(train_batch_size, val_batch_size):
return train_loader, val_loader
```
-L’utilisation de `WandBLogger` dans ignite suit un processus modulaire. Commencez par créer un objet `WandBLogger`. Attachez-le ensuite à un trainer ou à un evaluator pour journaliser automatiquement les métriques. Cet exemple montre :
+L’utilisation de `WandBLogger` dans Ignite suit un processus modulaire. Commencez par créer un objet `WandBLogger`. Attachez-le ensuite à un trainer ou à un evaluator pour consigner automatiquement les métriques. Cet exemple montre :
* La journalisation de la perte d’entraînement, attachée à l’objet trainer.
* La journalisation de la perte de validation, attachée à l’evaluator.
@@ -121,8 +127,9 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
wandb_logger.watch(model)
```
-Vous pouvez utiliser ignite `EVENTS`, de manière facultative, pour journaliser directement les métriques dans le terminal
+Une fois le logger attaché, Ignite envoie automatiquement en continu à votre projet W&B les métriques d’entraînement et de validation, les paramètres de l’optimizer et les gradients du modèle.
+Vous pouvez utiliser Ignite `EVENTS`, de manière facultative, pour journaliser directement les métriques dans le terminal.
```python
@trainer.on(Events.ITERATION_COMPLETED(every=log_interval))
@@ -177,22 +184,22 @@ if __name__ == "__main__":
run(args.batch_size, args.val_batch_size, args.epochs, args.lr, args.momentum, args.log_interval)
```
-Ce code génère ces visualisations ::
+Ce code génère les visualisations suivantes :
-
+
-
+
-
+
-
+
-Consultez la [documentation Ignite](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger) pour plus de détails.
+Se référer à la [documentation Ignite](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger) pour plus de détails.
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diff --git a/fr/models/integrations/keras.mdx b/fr/models/integrations/keras.mdx
index 1f78d3ce43..d9752e3a8f 100644
--- a/fr/models/integrations/keras.mdx
+++ b/fr/models/integrations/keras.mdx
@@ -1,18 +1,18 @@
---
title: Keras
-description: "Utilisez les callbacks Keras de W&B pour suivre les expériences, enregistrer des checkpoints de modèles et visualiser les prédictions pendant l'entraînement."
+description: "Utilisez les callbacks Keras de W&B pour suivre les expériences, enregistrer des points de contrôle de modèles et visualiser les prédictions pendant l'entraînement."
---
import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
{/*
@@ -25,14 +25,14 @@ Installez la dernière version de W&B.
pip install -U wandb
```
-Pour utiliser l’intégration Keras, importez les classes requises à partir de `wandb.integration.keras` :
+Pour utiliser l’intégration Keras, importez les classes requises à partir de `wandb.integration.keras`.
```python
import wandb
from wandb.integration.keras import WandbMetricsLogger, WandbModelCheckpoint, WandbEvalCallback
```
-Les sections suivantes décrivent en détail chaque fonction de rappel, avec des exemples de code.
+Les sections suivantes décrivent en détail chaque callback, avec des exemples de code.
-
## Suivre les expériences avec `WandbMetricsLogger`
@@ -40,9 +40,9 @@ Les sections suivantes décrivent en détail chaque fonction de rappel, avec des
@@ -31,23 +33,25 @@ description: "1つのCLIパラメーターで、コード不要のモデル ト
-これらの変更点を示すため、このページでは数学データセットで LLM をファインチューニングし、[GSM8k Benchmarks](https://github.com/openai/grade-school-math) の `pass@1` で SoTA の結果を達成します。
+これらの変更点を示すため、このページでは数学データセットで LLM をファインチューニングし、[GSM8k Benchmarks](https://github.com/openai/grade-school-math) の `pass@1` を評価します。
` は Hugging Face のアクセストークンに、`` は対象のリポジトリーアドレス (たとえば `your-username/your-repo`) に置き換えてください。
@@ -82,7 +86,7 @@ Hugging Face AutoTrain で正しく動作させるには、CSV のカスタム
```notebook
- # ハイパーパラメーターを設定
+ # ハイパーパラメーターを設定する
learning_rate = 2e-5
num_epochs = 3
batch_size = 4
@@ -96,7 +100,7 @@ Hugging Face AutoTrain で正しく動作させるには、CSV のカスタム
lora_dropout = 0.05
logging_steps = 10
- # トレーニングを実行
+ # トレーニングを実行する
!autotrain llm \
--train \
--model "HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha" \
@@ -130,6 +134,8 @@ Hugging Face AutoTrain で正しく動作させるには、CSV のカスタム
+トレーニングが開始されると、AutoTrain は run のメトリクスと設定を W&B にログします。W&B では、それらを project 内のほかの Runs とあわせて確認できます。
+
@@ -17,6 +15,8 @@ Microsoft Azure で GPT-3.5 または GPT-4 モデルを W&B でファイン
## 前提条件
+開始する前に、以下を完了してください。
+
* [Azure の公式ドキュメント](https://wandb.me/aoai-wb-int)に従って、Azure OpenAI Service を設定します。
* W&BアカウントにAPIキーを設定します。
@@ -24,44 +24,50 @@ Microsoft Azure で GPT-3.5 または GPT-4 モデルを W&B でファイン
## ワークフローの概要
### Référence de `WandbMetricsLogger`
@@ -126,15 +126,15 @@ with wandb.init(config={"bs": 12}) as run:
| `save_best_only` | (Boolean) : si `save_best_only=True`, enregistre uniquement le dernier modèle ou le modèle considéré comme le meilleur, selon les attributs `monitor` et `mode`. | |
| `save_weights_only` | (Boolean) : si True, enregistre uniquement les poids du modèle. | |
| `mode` | (`auto`, `min` ou `max`) : pour `val_acc`, définissez-le sur `max` ; pour `val_loss`, définissez-le sur `min`, et ainsi de suite. | |
-| `save_freq` | ("epoch" ou int) : lorsque vous utilisez `epoch`, le callback enregistre le modèle après chaque époque. Lorsque vous utilisez un entier, le callback enregistre le modèle à la fin de ce nombre de lots. Notez que lors de la surveillance de métriques de validation telles que `val_acc` ou `val_loss`, `save_freq` doit être défini sur "epoch", car ces métriques ne sont disponibles qu'à la fin d'une époque. | |
+| `save_freq` | ("epoch" ou int) : lorsque vous utilisez "epoch", le callback enregistre le modèle après chaque époque. Lorsque vous utilisez un entier, le callback enregistre le modèle à la fin de ce nombre de lots. Lors de la surveillance de métriques de validation telles que `val_acc` ou `val_loss`, `save_freq` doit être défini sur "epoch", car ces métriques ne sont disponibles qu'à la fin d'une époque. | |
| `options` | (str) : objet `tf.train.CheckpointOptions` facultatif si `save_weights_only` est true, ou objet `tf.saved_model.SaveOptions` facultatif si `save_weights_only` est false. | |
| `initial_value_threshold` | (float) : valeur initiale à virgule flottante du « meilleur » résultat de la métrique à surveiller. | |
- `python trainer = my_trainer(..., use_wandb=True) `
- `bash python train.py ... --use-wandb `
+
+ ```python
+ trainer = my_trainer(..., use_wandb=True)
+ ```
+
+
+
+ ```bash
+ python train.py ... --use-wandb
+ ```
+
-* または、`wandb.init()` で `wandb` を `disabled` に設定します。
+`wandb.init()` で `wandb` を `disabled` に設定します。
@@ -197,10 +212,10 @@ W&B では、エラーが発生した場合でも run が確実に適切に
-* または、`wandb` をオフラインに設定します。なお、この場合も `wandb` 自体は実行されますが、インターネット経由で W&B と通信しなくなります。
+`wandb` をオフラインに設定します。
-
+
```bash
export WANDB_MODE=offline
```
@@ -220,14 +235,16 @@ W&B では、エラーが発生した場合でも run が確実に適切に
@@ -248,10 +265,10 @@ with wandb.init(..., config=config) as run:
```
-同じトレーニング step に対して `wandb.Run.log()` を複数回呼び出すと、wandb SDK は `wandb.Run.log()` を呼び出すたびに内部の step カウンタをインクリメントします。このカウンタは、トレーニング ループ内のトレーニング step と一致しないことがあります。
+デフォルトでは、W&B Python SDK は独自の step カウンタを管理しており、これはトレーニング ループにおける step の意味と一致しない場合があります。同じトレーニング step に対して `wandb.Run.log()` を複数回呼び出すと、wandb SDK は `wandb.Run.log()` を呼び出すたびに内部の step カウンタをインクリメントします。このカウンタは、トレーニング ループ内のトレーニング step と一致しないことがあります。
これを避けるには、`wandb.init()` を呼び出した直後に、`wandb.Run.define_metric()` を使って x-axis の step を一度だけ明示的に定義します:
@@ -331,28 +350,28 @@ for step, (input, ground_truth) in enumerate(data):
run.log({"global_step": step, "eval/loss": 0.2})
```
-独立したstep変数にアクセスできない場合、たとえば検証ループ中に "global_step" を使用できないときは、以前にログした "global_step" の値が wandb によって自動的に使用されます。この場合は、必要になったときに定義済みになっているよう、あらかじめメトリクスの初期値をログしておいてください。
+独立したstep変数にアクセスできない場合、たとえば検証ループ中に `global_step` を使用できないときは、以前にログした `global_step` の値が W&B によって自動的に使用されます。この場合は、必要になったときに定義済みになっているよう、あらかじめメトリクスの初期値をログしておいてください。
- ### Enregistrer des checkpoints après N époques
+ ### Enregistrer des points de contrôle du modèle après `N` époques
-Par défaut (`save_freq="epoch"`), le callback crée un checkpoint et le téléverse comme artifact après chaque époque. Pour créer un checkpoint après un nombre précis de lots, définissez `save_freq` sur un entier. Pour créer un checkpoint après `N` époques, calculez la cardinalité du dataloader `train` et passez-la à `save_freq` :
+Par défaut (`save_freq="epoch"`), le callback crée un point de contrôle du modèle et le téléverse comme artifact après chaque époque. Pour créer un point de contrôle du modèle après un nombre précis de lots, définissez `save_freq` sur un entier. Pour créer un point de contrôle du modèle après `N` époques, calculez la cardinalité du dataloader `train` et passez-la à `save_freq` :
```python
WandbModelCheckpoint(
@@ -143,11 +143,11 @@ WandbModelCheckpoint(
)
```
-
- ### Journaliser efficacement les checkpoints sur une architecture TPU
+
- Si vous implémentez un callback pour visualiser les prédictions du modèle en héritant de `WandbEvalCallback` et que certains points doivent être clarifiés ou corrigés, faites-le-nous savoir en ouvrant une [issue](https://github.com/wandb/wandb/issues).
+ Si vous implémentez un callback pour visualiser les prédictions du modèle en héritant de `WandbEvalCallback` et que certains points doivent être clarifiés ou corrigés, ouvrez une [issue](https://github.com/wandb/wandb/issues).
-
-Vous pouvez passer l’objet de votre modèle à `wandblogger.watch()` pour surveiller les gradients et les paramètres de votre modèle pendant l’entraînement. Voir la documentation de `WandbLogger` pour PyTorch Lightning
+Passez l’objet de votre modèle à `wandb_logger.watch()` pour surveiller les gradients et les paramètres de votre modèle pendant l’entraînement. Voir la documentation de `WandbLogger` pour PyTorch Lightning.
+ ### Journaliser efficacement les points de contrôle du modèle sur une architecture TPU
-Lors de la création de checkpoints sur des TPU, vous pouvez rencontrer le message d'erreur `UnimplementedError: File system scheme '[local]' not implemented`. Cela se produit parce que le répertoire du modèle (`filepath`) doit utiliser un chemin de bucket de stockage cloud (`gs://bucket-name/...`), et que ce bucket doit être accessible depuis le serveur TPU. À la place, W&B utilise le chemin local pour créer les checkpoints, qui sont ensuite téléversés en tant qu'artifact.
+Lors de la création de points de contrôle du modèle sur des TPU, vous pouvez rencontrer le message d'erreur `UnimplementedError: File system scheme '[local]' not implemented`. Cela se produit parce que le répertoire du modèle (`filepath`) doit utiliser un chemin de bucket de stockage cloud (`gs://bucket-name/...`), et que ce bucket doit être accessible depuis le serveur TPU. À la place, W&B utilise le chemin local pour créer les points de contrôle du modèle, que W&B téléverse ensuite en tant qu'artifact.
```python
checkpoint_options = tf.saved_model.SaveOptions(experimental_io_device="/job:localhost")
@@ -244,26 +244,26 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
| `pred_table_columns` | (liste) Liste des noms de colonnes du `pred_table` |
- ### Détails de l'empreinte mémoire
+ ### Détails de l’empreinte mémoire
-Nous journalisons `data_table` dans W&B lorsque la méthode `on_train_begin` est appelée. Une fois téléversé en tant qu'Artifact W&B, nous obtenons une référence à ce tableau, accessible via la variable de classe `data_table_ref`. `data_table_ref` est une liste 2D qui peut être indexée comme `self.data_table_ref[idx][n]`, où `idx` est le numéro de ligne et `n` le numéro de colonne. Voyons son utilisation dans l'exemple ci-dessous.
+W&B journalise `data_table` lors de l’appel de la méthode `on_train_begin`. Après que W&B l’a téléversé en tant qu’artefact W&B, vous obtenez une référence à ce tableau, accessible via la variable de classe `data_table_ref`. `data_table_ref` est une liste 2D que vous pouvez indexer comme `self.data_table_ref[idx][n]`, où `idx` est le numéro de ligne et `n` le numéro de colonne. Voir son utilisation dans l’exemple suivant.
### Personnaliser le callback
-Vous pouvez redéfinir les méthodes `on_train_begin` ou `on_epoch_end` pour bénéficier d’un contrôle plus précis. Si vous souhaitez journaliser les échantillons après `N` lots, vous pouvez implémenter la méthode `on_train_batch_end`.
+Pour mieux contrôler quand les données et les prédictions sont enregistrées, vous pouvez redéfinir les méthodes de callback par défaut. Vous pouvez redéfinir les méthodes `on_train_begin` ou `on_epoch_end` pour bénéficier d’un contrôle plus précis. Si vous souhaitez journaliser les échantillons après `N` lots, vous pouvez implémenter la méthode `on_train_batch_end`.
- ## `WandbCallback` [obsolète]
+
- Voir notre [dépôt d'exemples](https://github.com/wandb/examples) pour des scripts, notamment un [exemple Fashion MNIST](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/keras/keras-cnn-fashion/train.py)
- et le [tableau de bord W&B](https://wandb.ai/wandb/keras-fashion-mnist/runs/5z1d85qs) qu'il génère.
-
+Pour des scripts d'exemple supplémentaires, voir le [dépôt d'exemples W&B](https://github.com/wandb/examples), notamment un [exemple Fashion MNIST](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/keras/keras-cnn-fashion/train.py) et le [tableau de bord W&B](https://wandb.ai/wandb/keras-fashion-mnist/runs/5z1d85qs) qu'il génère.
-La classe `WandbCallback` prend en charge un large éventail d'options de configuration de journalisation : spécifier une métrique à surveiller, suivre les poids et les gradients, journaliser les prédictions sur training_data et validation_data, entre autres.
+La classe `WandbCallback` prend en charge des options de configuration de journalisation : spécifier une métrique à surveiller, suivre les poids et les gradients, journaliser les prédictions sur `training_data` et `validation_data`, entre autres.
Consultez la documentation de référence de `keras.WandbCallback` pour plus de détails.
-Le `WandbCallback`
+`WandbCallback` :
-* Journalise automatiquement les données d'historique de toutes les métriques collectées par Keras : la perte et tout ce qui est transmis à `keras_model.compile()`.
+* Journalise les données d'historique de toutes les métriques collectées par Keras : la perte et tout ce qui est transmis à `keras_model.compile()`.
* Définit les métriques de synthèse pour le run associé à la « meilleure » étape d'entraînement, telle que définie par les attributs `monitor` et `mode`. Par défaut, il s'agit de l'époque où `val_loss` est minimale. Par défaut, `WandbCallback` enregistre le modèle associé à la meilleure `epoch`.
-* Journalise de façon facultative l'histogramme des gradients et des paramètres.
+* Journalise de façon facultative les histogrammes des gradients et des paramètres.
* Enregistre de façon facultative les données d'entraînement et de validation pour que wandb puisse les visualiser.
```python
@@ -188,6 +191,8 @@ Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des paramètres les plus utilisés dans `
## Journaliser des paramètres de configuration supplémentaires
+Pour capturer des valeurs de configuration supplémentaires en plus de vos hyperparamètres, mettez directement à jour la configuration du run :
+
```python
# ajouter un paramètre
wandb_logger.experiment.config["key"] = value
@@ -204,7 +209,7 @@ wandb.config.update()
## Journaliser les gradients, l’histogramme des paramètres et la topologie du modèle
+ ## `WandbCallback` obsolète
-Utilisez la classe `WandbCallback()` de la bibliothèque W&B pour enregistrer automatiquement toutes les métriques et valeurs de perte suivies dans `model.fit()`.
+`WandbCallback` est le callback tout-en-un obsolète. Pour les nouveaux projets, utilisez les callbacks dédiés décrits dans les sections précédentes (`WandbMetricsLogger`, `WandbModelCheckpoint` et `WandbEvalCallback`). Utilisez la classe `WandbCallback()` de la bibliothèque W&B pour enregistrer toutes les métriques et valeurs de perte suivies dans `model.fit()`.
```python
import wandb
@@ -283,20 +283,17 @@ Vous pouvez regarder la courte vidéo [Premiers pas avec Keras et W&B en moi
Pour une vidéo plus détaillée, regardez [Intégrer W&B à Keras](https://www.youtube.com/watch?v=Bsudo7jbMow\&ab_channel=Weights%26Biases). Vous pouvez également consulter le [notebook Jupyter Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/keras/Keras_pipeline_with_Weights_and_Biases.ipynb).
-
@@ -313,7 +310,7 @@ Le `WandbCallback`
| `log_weights` | (booléen) si True, enregistre les histogrammes des poids des couches du modèle. |
| `log_gradients` | (booléen) si True, journalise les histogrammes des gradients d’entraînement |
| `training_data` | (tuple) Même format `(X,y)` que celui transmis à `model.fit`. Nécessaire pour calculer les gradients ; ce paramètre est obligatoire si `log_gradients` est `True`. |
-| `validation_data` | (tuple) Même format `(X,y)` que celui transmis à `model.fit`. Un jeu de données à visualiser par wandb. Si vous définissez ce champ, à chaque époque, wandb effectue un petit nombre de prédictions et enregistre les résultats pour une visualisation ultérieure. |
+| `validation_data` | (tuple) Même format `(X,y)` que celui transmis à `model.fit`. Un jeu de données à visualiser par wandb. Si vous définissez ce champ, wandb effectue un petit nombre de prédictions à chaque époque et enregistre les résultats pour une visualisation ultérieure. |
| `generator` | (générateur) un générateur qui renvoie des données de validation que wandb peut visualiser. Ce générateur doit renvoyer des tuples `(X,y)`. Vous devez définir `validate_data` ou `generator` pour que wandb puisse visualiser des exemples de données spécifiques. |
| `validation_steps` | (int) si `validation_data` est un générateur, nombre d’étapes nécessaires pour exécuter le générateur sur l’ensemble complet de validation. |
| `labels` | (liste) Si vous visualisez vos données avec wandb, cette liste d'étiquettes convertit les sorties numériques en chaînes compréhensibles si vous créez un classificateur à plusieurs classes. Pour un classificateur binaire, vous pouvez fournir une liste de deux étiquettes [`label for false`, `label for true`]. Si `validate_data` et `generator` sont tous deux à false, cela n'a aucun effet. |
@@ -334,8 +331,8 @@ Le `WandbCallback`
## Questions fréquentes
-
- ### Comment puis-je utiliser le mode multiprocessing de `Keras` avec `wandb` ?
+
-Vous devrez peut-être transmettre explicitement des [variables d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) à vos conteneurs. Pour une liaison bidirectionnelle, vous devez également définir la variable d'environnement `WANDB_KUBEFLOW_URL` avec l'URL de base de votre instance Kubeflow Pipelines. Par exemple, `https://kubeflow.mysite.com`.
+Chaque composant du pipeline s'exécute dans son propre conteneur. Les identifiants d'authentification W&B disponibles sur votre machine locale ne sont donc pas automatiquement transmis au composant. Vous devrez peut-être transmettre explicitement des [variables d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) à vos conteneurs afin que chaque composant puisse s'authentifier auprès de W&B. Pour une liaison bidirectionnelle, vous devez également définir la variable d'environnement `WANDB_KUBEFLOW_URL` avec l'URL de base de votre instance Kubeflow Pipelines. Par exemple, `https://kubeflow.mysite.com`.
```python
import os
@@ -114,27 +114,29 @@ def example_pipeline(param1: str, param2: int):
```
+ ### Utiliser le mode multiprocessing de `Keras` avec `wandb`
Lorsque vous définissez `use_multiprocessing=True`, cette erreur peut se produire :
@@ -347,4 +344,4 @@ Error("You must call wandb.init() before wandb.config.batch_size")
Pour contourner ce problème :
1. Lors de l'instanciation de la classe `Sequence`, ajoutez : `wandb.init(group='...')`.
-2. Dans `main`, assurez-vous d'utiliser `if __name__ == "__main__":` et placez-y le reste de la logique de votre script.
+2. Dans `main`, assurez-vous d'utiliser `if __name__ == "__main__":` et placez-y le reste de la logique de votre script.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx b/fr/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
index 61a5b5af2f..a1c30d6ea8 100644
--- a/fr/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
+++ b/fr/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
@@ -5,11 +5,11 @@ title: Kubeflow Pipelines (kfp)
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[Kubeflow Pipelines (kfp) ](https://www.kubeflow.org/docs/components/pipelines/overview/)est une plateforme permettant de créer et de déployer des flux de travail de machine learning (ML) portables et évolutifs basés sur des conteneurs Docker.
+[Kubeflow Pipelines (kfp)](https://www.kubeflow.org/docs/components/pipelines/overview/) est une plateforme permettant de créer et de déployer des flux de travail de machine learning (ML) portables et évolutifs basés sur des conteneurs Docker.
-Cette intégration permet aux utilisateurs d’appliquer des décorateurs aux composants fonctionnels Python de kfp afin de journaliser automatiquement les paramètres et les Artifacts dans W&B.
+Ce guide vous montre comment intégrer W&B à Kubeflow Pipelines afin que les paramètres et les Artifacts de vos composants de pipeline soient automatiquement suivis dans W&B. À la fin, vous pourrez appliquer un décorateur aux composants fonctionnels Python de kfp pour journaliser les entrées, les sorties et les Artifacts dans W&B sans modifier le corps de chaque composant.
-Cette fonctionnalité est disponible à partir de `wandb==0.12.11` et nécessite `kfp<2.0.0`
+Cette fonctionnalité est disponible à partir de `wandb==0.12.11` et nécessite `kfp<2.0.0`.
## Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -30,7 +30,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,7 +70,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
## Décorez vos composants
-Ajoutez le décorateur `@wandb_log` et créez vos composants comme d'habitude. Cela journalisera automatiquement dans W&B les paramètres d'entrée/sortie et les artifacts chaque fois que vous exécutez votre pipeline.
+Avec la bibliothèque `wandb` installée, vous pouvez désormais activer le suivi W&B sur des composants de pipeline individuels. Ajoutez le décorateur `@wandb_log` et créez vos composants comme d'habitude. Cela journalise automatiquement dans W&B les paramètres d'entrée et de sortie ainsi que les artifacts chaque fois que vous exécutez votre pipeline.
```python
from kfp import components
@@ -89,7 +89,7 @@ add = components.create_component_from_func(add)
## Transmettre des variables d'environnement aux conteneurs
- ## Accédez à vos données de manière programmatique
+ ## Accédez à vos données de façon programmatique
-
- ### Via l’UI de Kubeflow Pipelines
+Une fois que les exécutions de votre pipeline effectuent la journalisation vers W&B, vous pouvez consulter et récupérer les données suivies de plusieurs façons. Les sections suivantes expliquent comment accéder à vos runs depuis l’interface utilisateur de Kubeflow Pipelines, l’application web W&B et l’API publique de W&B.
+
+
+
-
+La journalisation des hyperparamètres avec W&B vous permet de comparer les runs et de reproduire les résultats. Utilisez la méthode correspondante à votre logger :
+
+ ### interface utilisateur de Kubeflow Pipelines
-Cliquez sur n’importe quel run dans l’UI de Kubeflow Pipelines qui a été enregistré avec W&B.
+Cliquez sur n’importe quel run dans l’interface utilisateur de Kubeflow Pipelines qui a été enregistré avec W&B, puis :
-* Consultez les détails des entrées et des sorties dans les onglets `Input/Output` et `ML Metadata`.
-* Consultez l’application web W&B depuis l’onglet `Visualizations`.
+* Consultez les détails des entrées et des sorties dans les onglets **Input/Output** et **ML Metadata**.
+* Consultez l’application web W&B depuis l’onglet **Visualizations**.
-
+
-
- ### Via l’interface de l’application web
+
@@ -144,17 +146,17 @@ L’interface de l’application web affiche le même contenu que l’onglet `Vi
-
- Vous cherchez des exemples de code prêts à l’emploi ? Consultez [notre dépôt d’exemples sur GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms).
+ Pour des exemples de code prêts à l’emploi, consultez [notre dépôt d’exemples sur GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms).
-
-Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des paramètres les plus utilisés dans `WandbLogger`. Consultez la documentation de PyTorch Lightning pour en savoir plus sur tous les arguments du logger.
+Le tableau suivant répertorie les paramètres courants de `WandbLogger`. Consultez la documentation de PyTorch Lightning pour en savoir plus sur tous les arguments du logger.
* [`PyTorch`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
* [`Fabric`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
| Paramètre | Description |
| ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `project` | Définit dans quel projet wandb journaliser |
-| `name` | Donne un nom à votre run wandb |
+| `project` | Définit dans quel projet W&B journaliser |
+| `name` | Donne un nom à votre run W&B |
| `log_model` | Journalise tous les modèles si `log_model="all"`, ou à la fin de l'entraînement si `log_model=True` |
| `save_dir` | Chemin où les données sont enregistrées |
@@ -163,6 +164,8 @@ Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des paramètres les plus utilisés dans `
## Journalisez vos hyperparamètres
+ ### Interface utilisateur de l’application web W&B
-L’interface de l’application web affiche le même contenu que l’onglet `Visualizations` dans Kubeflow Pipelines, mais avec davantage d’espace. [En savoir plus sur l’interface de l’application web ici](/fr/models/app).
+L’interface utilisateur de l’application web affiche le même contenu que l’onglet **Visualizations** dans Kubeflow Pipelines, mais avec davantage d’espace. Pour plus de détails, voir la [documentation de l’application web W&B](/fr/models/app).
@@ -144,17 +146,17 @@ L’interface de l’application web affiche le même contenu que l’onglet `Vi
-
- ### Via l’API publique (pour un accès programmatique)
+
-Si vous voulez un contrôle plus fin de la journalisation, vous pouvez ajouter quelques appels à `wandb.log()` et `wandb.log_artifact()` dans le composant.
+Le décorateur `@wandb_log` gère automatiquement les entrées et les sorties, mais il ne capture pas les valeurs intermédiaires, comme les métriques d'entraînement au fil des époques. Si vous voulez un contrôle plus fin de la journalisation, vous pouvez ajouter des appels à `wandb.log()` et `wandb.log_artifact()` dans le composant.
+ ### API publique
-* Pour un accès programmatique, [voir notre API publique](/fr/models/ref/python/public-api/).
+Pour un accès programmatique, [voir l’API publique](/fr/models/ref/python/public-api/).
- ### Correspondance des concepts entre Kubeflow Pipelines et W&B
+ ## Correspondance des concepts entre Kubeflow Pipelines et W&B
-Voici la correspondance des concepts de Kubeflow Pipelines avec W&B
+Le tableau suivant présente la correspondance entre les concepts de Kubeflow Pipelines et W&B.
| Kubeflow Pipelines | W&B | Emplacement dans W&B |
| ------------------ | --------------------- | --------------------------------------------------- |
@@ -167,13 +169,13 @@ Voici la correspondance des concepts de Kubeflow Pipelines avec W&B
## Journalisation granulaire
### Avec des appels explicites à `wandb.log_artifact()`
-Dans l’exemple ci-dessous, nous entraînons un modèle. Le décorateur `@wandb_log` suivra automatiquement les entrées et sorties pertinentes. Si vous souhaitez également journaliser le processus d’entraînement, vous pouvez l’ajouter explicitement comme suit :
+Dans l’exemple suivant, vous entraînez un modèle. Le décorateur `@wandb_log` suit automatiquement les entrées et sorties pertinentes. Si vous souhaitez journaliser le processus d’entraînement, vous pouvez l’ajouter explicitement comme suit :
```python
@wandb_log
@@ -196,10 +198,10 @@ def train_model(
```
- ### Avec les intégrations implicites de wandb
+ ### Avec les intégrations implicites de `wandb`
-Si vous utilisez une [intégration de framework que nous prenons en charge](/fr/models/integrations), vous pouvez également transmettre directement le callback :
+Si vous utilisez une [intégration de framework prise en charge](/fr/models/integrations), vous pouvez également transmettre directement le callback :
```python
@wandb_log
diff --git a/fr/models/integrations/lightgbm.mdx b/fr/models/integrations/lightgbm.mdx
index 337fd3d237..aa0eccc5cc 100644
--- a/fr/models/integrations/lightgbm.mdx
+++ b/fr/models/integrations/lightgbm.mdx
@@ -7,7 +7,9 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
+
```python
@@ -24,11 +28,10 @@ PyTorch Lightning fournit un wrapper léger pour organiser votre code PyTorch et
wandb_logger = WandbLogger(log_model="all")
trainer = Trainer(logger=wandb_logger)
-
```
- **Utilisation de wandb.log() :** Le `WandbLogger` envoie les journaux vers W&B en utilisant le `global_step` du Trainer. Si vous effectuez des appels supplémentaires à `wandb.log()` directement dans votre code, **n'utilisez pas** l'argument `step` dans `wandb.log()`.
+ **Utilisation de `wandb.log()` :** Le `WandbLogger` envoie les journaux vers W&B en utilisant le `global_step` du Trainer. Si vous effectuez des appels supplémentaires à `wandb.log()` directement dans votre code, n'utilisez pas l'argument `step` dans `wandb.log()`.
À la place, journalisez le `global_step` du Trainer comme vos autres métriques :
@@ -47,7 +50,6 @@ PyTorch Lightning fournit un wrapper léger pour organiser votre code PyTorch et
fabric = L.Fabric(loggers=[wandb_logger])
fabric.launch()
fabric.log_dict({"important_metric": important_metric})
-
```
@@ -56,9 +58,6 @@ PyTorch Lightning fournit un wrapper léger pour organiser votre code PyTorch et
-```
-```
-
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` sur votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` sur votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -118,7 +119,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
## Utiliser le `WandbLogger` de PyTorch Lightning
-PyTorch Lightning propose plusieurs classes `WandbLogger` pour consigner des métriques, ainsi que les poids du modèle, des médias, et bien plus encore.
+PyTorch Lightning propose plusieurs classes `WandbLogger` pour consigner des métriques, ainsi que les poids du modèle et des médias. Choisissez la classe qui correspond à votre configuration d’entraînement :
* [`PyTorch`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
* [`Fabric`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
@@ -147,15 +148,15 @@ Pour l’utiliser avec Lightning, instanciez `WandbLogger`, puis transmettez-le
### Arguments courants du logger
## Ajustez vos hyperparamètres avec Sweeps
-Pour tirer le maximum de performances des modèles, vous devez ajuster les hyperparamètres, comme la profondeur des arbres et le taux d’apprentissage. W&B [Sweeps](/fr/models/sweeps/) est une boîte à outils puissante pour configurer, orchestrer et analyser de vastes expériences d’hyperparamétrage.
+Pour obtenir les meilleures performances des modèles, ajustez les hyperparamètres, comme la profondeur des arbres et le taux d’apprentissage. W&B [Sweeps](/fr/models/sweeps/) est une boîte à outils qui configure, orchestre et analyse de vastes expériences de test d’hyperparamètres.
-Pour en savoir plus sur ces outils et voir un exemple d’utilisation de Sweeps avec XGBoost, consultez ce notebook Colab interactif.
+Pour en savoir plus sur ces outils et voir un exemple d’utilisation de Sweeps avec XGBoost, ouvrez le notebook Colab interactif suivant.
## Intégrer Lightning
+Les sections suivantes montrent comment vous authentifier auprès de W&B, installer la bibliothèque `wandb` et joindre un `WandbLogger` à votre instance Lightning `Trainer` ou `Fabric`.
+
-```
-```
-
### Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -67,6 +66,8 @@ Une clé API permet d’authentifier votre machine auprès de W&B. Vous pouv
## Journaliser des métriques
@@ -212,9 +217,9 @@ Vous pouvez passer l’objet de votre modèle à `wandblogger.watch()` pour surv
- Vous pouvez journaliser vos métriques dans W&B lorsque vous utilisez `WandbLogger` en appelant `self.log('my_metric_name', metric_vale)` dans votre `LightningModule`, par exemple dans les méthodes `training_step` ou `validation_step`.
+ Pour journaliser vos métriques dans W&B lorsque vous utilisez `WandbLogger`, appelez `self.log('my_metric_name', metric_value)` dans votre `LightningModule`, par exemple dans les méthodes `training_step` ou `validation_step`.
- L’extrait de code ci-dessous montre comment définir votre `LightningModule` pour journaliser vos métriques ainsi que les hyperparamètres de votre `LightningModule`. Cet exemple utilise la bibliothèque [`torchmetrics`](https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics) pour calculer vos métriques.
+ L’extrait de code suivant montre comment définir votre `LightningModule` pour journaliser vos métriques ainsi que les hyperparamètres de votre `LightningModule`. Cet exemple utilise la bibliothèque [`torchmetrics`](https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics) pour calculer vos métriques.
```python
import torch
@@ -247,7 +252,7 @@ Vous pouvez passer l’objet de votre modèle à `wandblogger.watch()` pour surv
batch_size, channels, width, height = x.size()
x = x.view(batch_size, -1)
- # effectuons 3 x (linear + relu)
+ # appliquer 3 x (linear + relu)
x = F.relu(self.layer_1(x))
x = F.relu(self.layer_2(x))
x = self.layer_3(x)
@@ -302,32 +307,28 @@ Vous pouvez passer l’objet de votre modèle à `wandblogger.watch()` pour surv
model, optimizer = fabric.setup(model, optimizer)
train_dataloader = fabric.setup_dataloaders(
- torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size)
+ torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size)
)
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
- for batch in train_dataloader:
- optimizer.zero_grad()
- loss = model(batch)
- loss.backward()
- optimizer.step()
- fabric.log_dict({"loss": loss})
-
+ for batch in train_dataloader:
+ optimizer.zero_grad()
+ loss = model(batch)
+ loss.backward()
+ optimizer.step()
+ fabric.log_dict({"loss": loss})
```
-```
-```
-
@@ -345,7 +346,6 @@ Pour indiquer à W&B de suivre la précision de validation maximale dans la
self.log("val_loss", loss)
self.log("val_accuracy", acc)
return preds
-
```
@@ -360,9 +360,11 @@ Pour indiquer à W&B de suivre la précision de validation maximale dans la
peut être une version (par exemple, "v2") ou un alias ("latest" ou "best")
+checkpoint_reference = "//:"
```
```python
- # télécharger le point de contrôle en local (s'il n'est pas déjà en cache)
+ # télécharger le point de contrôle du modèle en local (s'il n'est pas déjà en cache)
wandb_logger.download_artifact(checkpoint_reference, artifact_type="model")
```
```python
- # télécharger le point de contrôle en local (s'il n'est pas déjà en cache)
+ # télécharger le point de contrôle du modèle en local (s'il n'est pas déjà en cache)
run = wandb.init(project="MNIST")
artifact = run.use_artifact(checkpoint_reference, type="model")
artifact_dir = artifact.download()
@@ -409,14 +411,14 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
```python
- # charger le point de contrôle
+ # charger le point de contrôle du modèle
model = LitModule.load_from_checkpoint(Path(artifact_dir) / "model.ckpt")
```
```python
- # récupérer le point de contrôle brut
+ # récupérer le point de contrôle du modèle brut
full_checkpoint = fabric.load(Path(artifact_dir) / "model.ckpt")
model.load_state_dict(full_checkpoint["model"])
@@ -425,11 +427,11 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
-Les points de contrôle de modèle que vous journalisez sont visibles dans l'UI [W&B Artifacts](/fr/models/artifacts/) et incluent la traçabilité complète du modèle (voir un exemple de point de contrôle de modèle dans l'UI [ici](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)).
+Les points de contrôle du modèle que vous journalisez sont visibles dans l'UI [W&B Artifacts](/fr/models/artifacts/) et incluent la traçabilité complète du modèle (voir un [exemple de point de contrôle du modèle dans l'UI](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)).
-Pour mettre vos meilleurs points de contrôle de modèle en favoris et les centraliser pour votre équipe, vous pouvez les lier au [registre de modèles W&B](/fr/models).
+Pour mettre vos meilleurs points de contrôle du modèle en favoris et les centraliser pour votre équipe, liez-les au [registre de modèles W&B](/fr/models).
-Vous pouvez y organiser vos meilleurs modèles par tâche, gérer le cycle de vie des modèles, faciliter leur suivi et leur audit tout au long du cycle de vie du ML, et [automatiser](/fr/models/automations/) les actions en aval avec des webhooks ou des jobs.
+Dans le registre, vous pouvez organiser vos meilleurs modèles par tâche, gérer le cycle de vie des modèles, faciliter leur suivi et leur audit tout au long du cycle de vie du ML, et [automatiser](/fr/models/automations/) les actions en aval avec des webhooks ou des jobs.
")
+ wandb_logger = WandbLogger(project="")
callbacks = [
ModelCheckpoint(
dirpath="checkpoints",
@@ -620,7 +617,7 @@ def main():
## Exemples
-Vous pouvez suivre ce tutoriel dans une [vidéo avec un notebook Colab](https://wandb.me/lit-colab).
+Pour un guide pas à pas complet, vous pouvez suivre ce tutoriel dans une [vidéo avec un notebook Colab](https://wandb.me/lit-colab).
## Journaliser les valeurs min/max d’une métrique
-Avec la fonction [`define_metric`](/fr/models/ref/python/experiments/run#define_metric) de wandb, vous pouvez définir si vous souhaitez que votre métrique de synthèse W&B affiche la valeur minimale, maximale, moyenne ou la meilleure valeur pour cette métrique. Si `define`_`metric` _ n’est pas utilisé, la dernière valeur journalisée apparaîtra dans vos métriques de synthèse. Voir la [documentation de référence de `define_metric` ici](/fr/models/ref/python/experiments/run#define_metric) et le [guide ici](/fr/models/track/log/customize-logging-axes/) pour en savoir plus.
+Avec la fonction [`define_metric`](/fr/models/ref/python/experiments/run#define_metric) de W&B, vous pouvez définir si votre métrique de synthèse W&B affiche la valeur minimale, maximale, moyenne ou la meilleure valeur pour cette métrique. Si `define_metric` n’est pas utilisé, la dernière valeur enregistrée apparaît dans vos métriques de synthèse. Pour plus d'informations, voir le [guide de personnalisation des axes de journalisation](/fr/models/track/log/customize-logging-axes/).
-Pour indiquer à W&B de suivre la précision de validation maximale dans la métrique de synthèse W&B, appelez `wandb.define_metric()` une seule fois, au début de l’entraînement :
+Pour suivre la précision de validation maximale dans la métrique de synthèse W&B, appelez `wandb.define_metric()` une seule fois, au début de l’entraînement :
- ## Créer un point de contrôle d’un modèle
+ ## Créer un point de contrôle du modèle
+L’enregistrement de points de contrôle du modèle en tant qu’artifacts W&B vous fournit des fichiers de modèle versionnés que vous pourrez récupérer ultérieurement par run, alias ou version.
+
Pour enregistrer des points de contrôle du modèle en tant qu’Artifacts W&B [Artifacts](/fr/models/artifacts/),
utilisez le callback Lightning [`ModelCheckpoint`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint.html) et définissez l’argument `log_model` dans `WandbLogger`.
@@ -380,25 +382,25 @@ utilisez le callback Lightning [`ModelCheckpoint`](https://lightning.ai/docs/pyt
-Les alias *latest* et *best* sont automatiquement définis pour vous permettre de récupérer facilement un point de contrôle du modèle depuis un [Artifact](/fr/models/artifacts/) W&B :
+Les alias `latest` et `best` sont définis automatiquement pour vous permettre de récupérer facilement un point de contrôle du modèle depuis un artifact W&B :
```python
# la référence peut être récupérée dans le panneau des artifacts
-# "VERSION" peut être une version (ex : "v2") ou un alias ("latest" ou "best")
-checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
+#
## Journaliser des images, du texte et plus encore
@@ -437,7 +439,7 @@ Vous pouvez y organiser vos meilleurs modèles par tâche, gérer le cycle de vi
Le `WandbLogger` fournit les méthodes `log_image`, `log_text` et `log_table` pour la journalisation de médias.
-Vous pouvez aussi appeler directement `wandb.log()` ou `trainer.logger.experiment.log()` pour journaliser d'autres types de médias, comme Audio, des molécules, des nuages de points, des objets 3D, et bien plus encore.
+Vous pouvez aussi appeler directement `wandb.log()` ou `trainer.logger.experiment.log()` pour journaliser d'autres types de médias, comme Audio, des molécules, des nuages de points et des objets 3D.
@@ -446,20 +448,16 @@ Vous pouvez aussi appeler directement `wandb.log()` ou `trainer.logger.experimen
wandb_logger.log_image(key="samples", images=[img1, img2])
# ajouter des légendes
-
wandb_logger.log_image(key="samples", images=[img1, img2], caption=["tree", "person"])
# utiliser un chemin de fichier
-
wandb_logger.log_image(key="samples", images=["img_1.jpg", "img_2.jpg"])
# utiliser .log dans le trainer
-
trainer.logger.experiment.log(
- {"samples": [wandb.Image(img, caption=caption) for (img, caption) in my_images]},
- step=current_trainer_global_step,
+ {"samples": [wandb.Image(img, caption=caption) for (img, caption) in my_images]},
+ step=current_trainer_global_step,
)
-
```
@@ -483,21 +481,18 @@ Vous pouvez aussi appeler directement `wandb.log()` ou `trainer.logger.experimen
columns = ["caption", "image", "sound"]
# les données doivent être une liste de listes
-
my_data = [
- ["cheese", wandb.Image(img_1), wandb.Audio(snd_1)],
- ["wine", wandb.Image(img_2), wandb.Audio(snd_2)],
+ ["cheese", wandb.Image(img_1), wandb.Audio(snd_1)],
+ ["wine", wandb.Image(img_2), wandb.Audio(snd_2)],
]
# journaliser le tableau
-
wandb_logger.log_table(key="my_samples", columns=columns, data=my_data)
-
```
-Vous pouvez utiliser le système de callbacks de Lightning pour contrôler quand vous journalisez vers W&B via `WandbLogger` ; dans cet exemple, nous journalisons un échantillon de nos images de validation et de nos prédictions :
+Utilisez le système de callbacks de Lightning pour contrôler quand vous journalisez vers W&B via le `WandbLogger`. L'exemple suivant journalise un échantillon d'images de validation et de prédictions :
```python
import torch
@@ -505,7 +500,7 @@ import wandb
import lightning.pytorch as pl
from lightning.pytorch.loggers import WandbLogger
-# ou
+# or
# from wandb.integration.lightning.fabric import WandbLogger
@@ -515,10 +510,10 @@ class LogPredictionSamplesCallback(Callback):
):
"""Called when the validation batch ends."""
- # `outputs` provient de `LightningModule.validation_step`
- # ce qui correspond aux prédictions de notre modèle dans ce cas
+ # `outputs` comes from `LightningModule.validation_step`
+ # which corresponds to our model predictions in this case
- # Journalisons 20 exemples de prédictions d'images du premier batch
+ # Journaliser 20 exemples de prédictions d'images du premier batch
if batch_idx == 0:
n = 20
x, y = batch
@@ -528,10 +523,10 @@ class LogPredictionSamplesCallback(Callback):
for y_i, y_pred in zip(y[:n], outputs[:n])
]
- # Option 1 : journaliser les images avec `WandbLogger.log_image`
+ # Option 1: log images with `WandbLogger.log_image`
wandb_logger.log_image(key="sample_images", images=images, caption=captions)
- # Option 2 : journaliser les images et les prédictions sous forme de W&B Table
+ # Option 2: log images and predictions as a W&B Table
columns = ["image", "ground truth", "prediction"]
data = [
[wandb.Image(x_i), y_i, y_pred] or x_i,
@@ -548,9 +543,11 @@ trainer = pl.Trainer(callbacks=[LogPredictionSamplesCallback()])
## Utiliser plusieurs GPU avec Lightning et W&B
+Lorsque vous exécutez un entraînement distribué, la manière dont vous référencez `wandb.run` d’un rang à l’autre peut déterminer si l’entraînement se poursuit ou s’il entre en interblocage. Cette section explique les exigences et présente un modèle recommandé.
+
PyTorch Lightning prend en charge le multi-GPU via son interface DDP. Cependant, la conception de PyTorch Lightning exige que vous fassiez attention à la façon dont vous instanciez vos GPU.
-Lightning part du principe que chaque GPU (ou rang) dans votre boucle d’entraînement doit être instancié exactement de la même manière, avec les mêmes conditions initiales. Cependant, seul le processus de rang 0 a accès à l’objet `wandb.run`, et pour les processus de rang non nul : `wandb.run = None`. Cela peut faire échouer vos processus non nuls. Une telle situation peut vous placer dans un **interblocage**, car le processus de rang 0 attendra que les processus de rang non nul le rejoignent, alors qu’ils ont déjà planté.
+Lightning exige que chaque GPU (ou rang) dans votre boucle d’entraînement soit instancié exactement de la même manière, avec les mêmes conditions initiales. Cependant, seul le processus de rang 0 a accès à l’objet `wandb.run`. Pour les processus de rang non nul, `wandb.run = None`. Cela peut faire échouer vos processus non nuls. Une telle situation peut vous placer dans un interblocage, car le processus de rang 0 attend que les processus de rang non nul le rejoignent, alors qu’ils ont déjà planté.
Pour cette raison, faites attention à la façon dont vous configurez votre code d’entraînement. La méthode recommandée consiste à rendre votre code indépendant de l’objet `wandb.run`.
@@ -603,7 +600,7 @@ def main():
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)
model = MNISTClassifier()
- wandb_logger = WandbLogger(project="
## Foire aux questions
@@ -630,13 +627,13 @@ Vous pouvez suivre ce tutoriel dans une [vidéo avec un notebook Colab](https://
### Comment W&B s’intègre-t-il à Lightning ?
-L’intégration principale s’appuie sur l’API [Lightning `loggers`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/logging.html), qui vous permet d’écrire une grande partie de votre code de journalisation de manière indépendante du framework. Les `Logger` sont transmis au [Lightning `Trainer`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html) et sont déclenchés par le riche [système de hooks et de callbacks](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/callbacks.html) de cette API. Cela permet de bien séparer votre code de recherche du code d’ingénierie et de journalisation.
+L’intégration principale s’appuie sur l’API [Lightning `loggers`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/logging.html), qui vous permet d’écrire une grande partie de votre code de journalisation de manière indépendante du framework. Les instances de `Logger` sont transmises au [Lightning `Trainer`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html) et sont déclenchées par le riche [système de hooks et de callbacks](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/callbacks.html) de cette API. Cela permet de bien séparer votre code de recherche du code d’ingénierie et de journalisation.
- ### Que journalise l’intégration sans code supplémentaire ?
+ ### Que l’intégration enregistre-t-elle sans code supplémentaire ?
-Nous enregistrerons les points de contrôle du modèle dans W&B, où vous pourrez les consulter ou les télécharger pour les utiliser dans de futurs runs. Nous capturerons également les [métriques système](/fr/models/ref/python/experiments/system-metrics), comme l’utilisation du GPU et les entrées/sorties réseau, des informations sur l’environnement, comme les caractéristiques du matériel et du système d’exploitation, l’[état du code](/fr/models/app/features/panels/code/) (y compris le commit git et le patch diff, le contenu du notebook et l’historique de la session), ainsi que tout ce qui est affiché dans la sortie standard.
+W&B enregistre vos points de contrôle du modèle, que vous pouvez consulter ou télécharger pour les utiliser dans de futures exécutions. W&B capture également les [métriques système](/fr/models/ref/python/experiments/system-metrics), comme l’utilisation du GPU et les E/S réseau. Il capture des informations sur l’environnement, telles que les informations sur le matériel et le système d’exploitation. Il capture l’[état du code](/fr/models/app/features/panels/code/), y compris le commit Git et le patch de diff, le contenu du notebook et l’historique de session. Il capture également tout ce qui est affiché sur la sortie standard.
### Que faire si j’ai besoin d’utiliser `wandb.run` dans ma configuration d’entraînement ?
diff --git a/fr/models/integrations/metaflow.mdx b/fr/models/integrations/metaflow.mdx
index 85e87defdb..5549e352ad 100644
--- a/fr/models/integrations/metaflow.mdx
+++ b/fr/models/integrations/metaflow.mdx
@@ -11,15 +11,17 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-strea
[Metaflow](https://docs.metaflow.org) est un framework créé par Netflix pour créer et exécuter des flux de travail de ML.
-Cette intégration permet aux utilisateurs d’appliquer des décorateurs aux [étapes et flows](https://docs.metaflow.org/metaflow/basics) Metaflow afin d’enregistrer automatiquement les paramètres et les artifacts dans W&B.
+Cette intégration vous permet d’appliquer des décorateurs aux [étapes et flows](https://docs.metaflow.org/metaflow/basics) Metaflow afin d’enregistrer automatiquement les paramètres et les artefacts dans W&B, afin que vous puissiez suivre les expériences et inspecter la traçabilité dans l’ensemble des flux de travail que vous créez avec Metaflow sans écrire de code de journalisation personnalisé :
-* Décorer une étape permet d’activer ou de désactiver l’enregistrement pour certains types au sein de cette étape.
-* Décorer le flow permet d’activer ou de désactiver l’enregistrement pour chaque étape du flow.
+* Décorer une étape permet d’activer ou de désactiver la journalisation pour certains types au sein de cette étape.
+* Décorer le flow permet d’activer ou de désactiver la journalisation pour chaque étape du flow.
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` sur votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -51,7 +55,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
2. Installez la bibliothèque `wandb` et connectez-vous.
- ```shell
+ ```bash
pip install -Uqqq metaflow "plum-dispatch<3.0.0" wandb
wandb login
@@ -69,8 +73,8 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
```
-
- ```notebook
+
+ ```python
!pip install -Uqqq metaflow "plum-dispatch<3.0.0" wandb
import wandb
@@ -87,7 +91,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
Décorer une étape permet d’activer ou de désactiver la journalisation pour certains types au sein de cette étape.
- Dans cet exemple, tous les datasets et modèles dans `start` seront enregistrés.
+ Dans cet exemple, l’intégration journalise tous les datasets et modèles dans `start` :
```python
from wandb.integration.metaflow import wandb_log
@@ -161,7 +165,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
## Accédez à vos données par programmation
-Vous pouvez accéder aux informations que nous avons collectées de trois façons : dans le processus Python d’origine en cours d’enregistrement à l’aide de la [bibliothèque cliente `wandb`](/fr/models/ref/python/), via l’[interface de l’application web](/fr/models/track/workspaces/), ou par programmation à l’aide de [notre API publique](/fr/models/ref/python/public-api/). Les `Parameter`s sont enregistrés dans le [`config`](/fr/models/) de W&B et sont disponibles dans l’[onglet Vue d’ensemble](/fr/models/runs/#overview-tab). Les `datasets`, `models` et `others` sont enregistrés dans [W&B Artifacts](/fr/models/artifacts/) et sont disponibles dans l’[onglet Artifacts](/fr/models/runs/#artifacts-tab). Les types Python de base sont enregistrés dans le dict [`summary`](/fr/models/) de W&B et sont disponibles dans l’onglet Vue d’ensemble. Voir notre [guide de l’API publique](/fr/models/track/public-api-guide/) pour en savoir plus sur l’utilisation de l’API afin d’obtenir ces informations par programmation depuis l’extérieur.
+Une fois vos flows et vos étapes décorés, les exécutions envoient des paramètres et des artefacts à W&B chaque fois que le flow s’exécute. Vous pouvez accéder aux informations capturées de trois façons : dans le processus Python d’origine en cours d’enregistrement à l’aide de la [bibliothèque cliente `wandb`](/fr/models/ref/python/), via l’[interface de l’application web](/fr/models/track/workspaces/), ou par programmation à l’aide de l’[API publique](/fr/models/ref/python/public-api/). Les `Parameter`s sont enregistrés dans le [`config`](/fr/models/) de W&B et sont disponibles dans l’[onglet Vue d’ensemble](/fr/models/runs/#overview-tab). Les `datasets`, `models` et `others` sont enregistrés dans [W&B Artefacts](/fr/models/artifacts/) et sont disponibles dans l’[onglet Artefacts](/fr/models/runs/#artifacts-tab). Les types Python de base sont enregistrés dans le dict [`summary`](/fr/models/) de W&B et sont disponibles dans l’onglet Vue d’ensemble. Voir le [guide de l’API publique](/fr/models/track/public-api-guide/) pour en savoir plus sur l’utilisation de l’API afin d’obtenir ces informations par programmation depuis l’extérieur.
## Démarrage rapide
+Les sections suivantes expliquent comment vous authentifier auprès de W&B, installer les bibliothèques requises et ajouter le décorateur `wandb_log` à vos étapes et flows Metaflow.
+
### Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -28,6 +30,8 @@ Une clé API authentifie votre machine auprès de W&B. Vous pouvez générer
### Référence rapide
@@ -177,41 +181,43 @@ Vous pouvez accéder aux informations que nous avons collectées de trois façon
### Arguments de `wandb_log`
-| kwarg | Options |
-| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `datasets` | True: Journaliser les variables d’instance correspondant à un jeu de donnéesFalse
True: Journaliser les variables d’instance correspondant à un modèleFalse
True: Journaliser tout autre élément sérialisable avec pickleFalse
wandb.Settings(...): Spécifiez vos propres paramètreswandbpour cette étape ou ce flowNone: Équivaut à passerwandb.Settings()
Par défaut, si :
settings.run_groupvautNone, il sera défini sur{flow_name}/{run_id}settings.run_job_typevautNone, il sera défini sur{run_job_type}/{step_name}
True: Journaliser les variables d’instance correspondant à un jeu de donnéesFalse
True: Journaliser les variables d’instance correspondant à un modèleFalse
True: Journaliser tout autre élément sérialisable avec pickleFalse
wandb.Settings(...): Spécifiez vos propres paramètreswandbpour cette étape ou ce flowNone: Équivaut à passerwandb.Settings()
Par défaut, si :
settings.run_groupvautNone, il est défini sur{flow_name}/{run_id}settings.run_job_typevautNone, il est défini sur{run_job_type}/{step_name}
## Questions fréquentes
-
- ### Qu’enregistrez-vous exactement ? Enregistrez-vous toutes les variables d’instance et les variables locales ?
+Les sections suivantes répondent aux questions courantes sur la journalisation, les types de données pris en charge et la traçabilité des artefacts.
+
+", entity="") as run:
...
```
-W&B では、エラーが発生した場合でも run が確実に適切に終了されるよう、コンテキストマネージャーを使用することを推奨しています。コンテキストマネージャーを使用しない場合は、`run.finish()` を呼び出して run を終了し、すべてのデータを W&B にログする必要があります。
+W&B では、エラーが発生した場合でも run が確実に適切に終了されるよう、コンテキストマネージャーを使用することを推奨しています。コンテキストマネージャーを使用しない場合は、`run.finish()` を呼び出して run を終了し、すべてのデータを W&B にログする必要があります。run を終了すると、プロセスが終了する前に、すべてのメトリクス、設定、アーティファクトがアップロードされることが保証されます。
**`wandb.init()` を呼び出すタイミング**
@@ -166,16 +168,29 @@ W&B では、エラーが発生した場合でも run が確実に適切に
### `wandb` をオプションの依存関係にする
-ユーザーがライブラリを使用する際に `wandb` をオプションにしたい場合は、次のいずれかの方法を使用できます。
+実行時に `wandb` をオプションにして、ユーザーが W&B runs を生成せずにライブラリを実行できるようにしたい場合は、次のいずれかの方法を使用できます。
-* たとえば、次のように `wandb` フラグを定義します。
+* `wandb` フラグを定義します。
+* `wandb.init()` で `wandb` を `disabled` に設定します。
+* `wandb` をオフラインに設定します。なお、この場合も `wandb` 自体は実行されますが、インターネット経由で W&B と通信しません。
+
+たとえば、次のように `wandb` フラグを定義します。
+ ### Qu’enregistrez-vous exactement
-`wandb_log` enregistre uniquement les variables d’instance. Les variables locales ne sont JAMAIS enregistrées. Cela permet d’éviter d’enregistrer des données inutiles.
+`wandb_log` enregistre uniquement les variables d’instance. Les variables locales ne sont jamais enregistrées. Cela permet d’éviter d’enregistrer des données inutiles.
- ### Quels types de données sont enregistrés ?
+ ### Quels types de données sont enregistrés
-Nous prenons actuellement en charge les types suivants :
+W&B prend en charge les types suivants :
-| Paramètre de journalisation | Type |
-| ---------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| par défaut (toujours activé) | dict, list, set, str, int, float, bool
pd.DataFramepathlib.Path
nn.Modulesklearn.base.BaseEstimator
- Tout ce qui est sérialisable avec pickle et en JSON
dict, list, set, str, int, float, bool
pd.DataFramepathlib.Path
nn.Modulesklearn.base.BaseEstimator
- Tout ce qui est sérialisable avec pickle et sérialisable en JSON
- ### Comment puis-je configurer le comportement de journalisation ?
+
- 1. `WANDB_API_KEY` の[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` の[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。`<>` で囲まれた値はご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -130,7 +130,7 @@ APIキーは、クライアントやマシンをW&Bに認証するために
次のコードスニペットを Jupyter notebook のセルにコピー＆ペーストして実行します。APIキー の入力を求められます。
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -143,16 +143,18 @@ APIキーは、クライアントやマシンをW&Bに認証するために
## run を開始する
+認証を設定したら、次のステップは W&B run を開始することです。これにより、ライブラリがメトリクス、設定、アーティファクトをログする場所を確保できます。
+
*run* は、トレーニング実験などの単一の計算単位を表します。ほとんどのライブラリでは、トレーニング ジョブごとに 1 つの run が作成されます。run の詳細については、[W&B Runs](/ja/models/runs/) を参照してください。
-[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) で run を初期化し、プロジェクト名とチーム entity (チーム名) を指定します。プロジェクトを指定しない場合、W&B は run を "uncategorized" というデフォルトのプロジェクトに保存します。:
+[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) で run を初期化し、プロジェクト名とチーム entity (チーム名) を指定します。プロジェクトを指定しない場合、W&B は run を "uncategorized" というデフォルトのプロジェクトに保存します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```python
with wandb.init(project="
+ ### Configurer le comportement de journalisation
-| Type de variable | comportement | Exemple | Type de données |
+| Type de variable | Comportement | Exemple | Type de données |
| ---------------- | ---------------------------------- | --------------- | --------------- |
| Instance | Enregistré automatiquement | `self.accuracy` | `float` |
| Instance | Enregistré si `datasets=True` | `self.df` | `pd.DataFrame` |
@@ -219,10 +225,10 @@ Nous prenons actuellement en charge les types suivants :
| Locale | Jamais enregistré | `accuracy` | `float` |
| Locale | Jamais enregistré | `df` | `pd.DataFrame` |
-
- ### La traçabilité des artifacts est-elle prise en charge ?
+
-Le moyen le plus simple de journaliser des métriques dans TensorFlow consiste à utiliser `tf.summary` avec le logger de TensorFlow :
+Si vous n’utilisez pas d’estimateurs ou si vous souhaitez consigner explicitement des synthèses spécifiques, cette section montre comment envoyer directement des valeurs `tf.summary` à W&B.
+
+Une façon de consigner des métriques dans TensorFlow consiste à utiliser `tf.summary` avec le logger de TensorFlow :
```python
import wandb
@@ -62,7 +69,7 @@ with tf.Session() as sess:
wandb.tensorflow.log(tf.summary.merge_all())
```
-Avec TensorFlow 2, la manière recommandée d’entraîner un modèle avec une boucle personnalisée est d’utiliser `tf.GradientTape`. Pour en savoir plus, consultez le [guide pas à pas TensorFlow sur l’entraînement personnalisé](https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/custom_training_walkthrough). Si vous souhaitez intégrer `wandb` pour journaliser des métriques dans vos boucles d’entraînement TensorFlow personnalisées, vous pouvez vous appuyer sur cet extrait :
+Avec TensorFlow 2, la manière recommandée d’entraîner un modèle avec une boucle personnalisée est d’utiliser `tf.GradientTape`. Pour plus d'informations, voir le [guide pas à pas TensorFlow sur l’entraînement personnalisé](https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/custom_training_walkthrough). Pour intégrer W&B afin de consigner des métriques dans vos boucles d’entraînement TensorFlow personnalisées, suivez cet extrait :
```python
with tf.GradientTape() as tape:
@@ -71,7 +78,7 @@ Avec TensorFlow 2, la manière recommandée d’entraîner un modèle avec une b
# Calculer la perte
loss = loss_func(labels, predictions)
- # Journaliser vos métriques
+ # Consigner vos métriques
run.log({"loss": loss.numpy()})
# Obtenir les gradients
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
@@ -81,28 +88,30 @@ Avec TensorFlow 2, la manière recommandée d’entraîner un modèle avec une b
Un [exemple complet pour personnaliser les boucles d'entraînement dans TensorFlow 2](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2) est disponible.
-
+ ### Suivi de la traçabilité des artefacts
-Oui. Si vous avez un artifact qui est la sortie de l’étape A et l’entrée de l’étape B, nous construisons automatiquement le DAG de traçabilité pour vous.
+Si vous avez un artefact qui est la sortie de l’étape A et l’entrée de l’étape B, W&B construit automatiquement le DAG de traçabilité pour vous.
-Pour voir un exemple de ce comportement, consultez ce [notebook](https://colab.research.google.com/drive/1wZG-jYzPelk8Rs2gIM3a71uEoG46u_nG#scrollTo=DQQVaKS0TmDU) et la [page W&B Artifacts correspondante](https://wandb.ai/megatruong/metaflow_integration/artifacts/dataset/raw_df/7d14e6578d3f1cfc72fe/graph)
\ No newline at end of file
+Pour voir un exemple de ce comportement, consultez ce [notebook d’exemple d’intégration Metaflow](https://colab.research.google.com/drive/1wZG-jYzPelk8Rs2gIM3a71uEoG46u_nG#scrollTo=DQQVaKS0TmDU) et la [page Artifacts correspondante](https://wandb.ai/megatruong/metaflow_integration/artifacts/dataset/raw_df/7d14e6578d3f1cfc72fe/graph).
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/mmengine.mdx b/fr/models/integrations/mmengine.mdx
index 9f273aec34..3e53f8e3ec 100644
--- a/fr/models/integrations/mmengine.mdx
+++ b/fr/models/integrations/mmengine.mdx
@@ -3,13 +3,15 @@ title: MMEngine
description: "Utilisez W&B avec MMEngine d'OpenMMLab via WandbVisBackend pour journaliser les métriques d'entraînement, les configurations et les enregistrements visuels."
---
-MMEngine d'[OpenMMLab](https://github.com/open-mmlab) est une bibliothèque de base pour entraîner des modèles de deep learning basés sur PyTorch. MMEngine met en œuvre une architecture d'entraînement de nouvelle génération pour la bibliothèque d'algorithmes d'OpenMMLab, en fournissant une base d'exécution unifiée pour plus de 30 bibliothèques d'algorithmes au sein d'OpenMMLab. Ses composants principaux incluent le moteur d'entraînement, le moteur d'évaluation et la gestion des modules.
+Cette page vous montre comment utiliser W&B avec MMEngine d'OpenMMLab pour suivre et visualiser les exécutions d'entraînement. Utilisez-la si vous entraînez des modèles de deep learning avec MMEngine ou les bibliothèques de vision par ordinateur d'OpenMMLab et que vous souhaitez journaliser des métriques, des configurations et des visualisations dans W&B.
-[W&B](https://wandb.ai/site) est directement intégré à MMEngine via un [`WandbVisBackend`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.visualization.WandbVisBackend.html#mmengine.visualization.WandbVisBackend) dédié, qui peut être utilisé pour
+MMEngine d'[OpenMMLab](https://github.com/open-mmlab) est une bibliothèque de base pour entraîner des modèles de deep learning basés sur PyTorch. MMEngine met en œuvre une architecture d'entraînement pour la bibliothèque d'algorithmes d'OpenMMLab, en fournissant une base d'exécution unifiée pour plus de 30 bibliothèques d'algorithmes au sein d'OpenMMLab. Ses composants principaux incluent le moteur d'entraînement, le moteur d'évaluation et la gestion des modules.
+
+MMEngine s'intègre directement à [W&B](https://wandb.ai/site) via un [`WandbVisBackend`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.visualization.WandbVisBackend.html#mmengine.visualization.WandbVisBackend) dédié que vous pouvez utiliser pour :
* journaliser les métriques d'entraînement et d'évaluation.
* journaliser et gérer les configurations d'expérience.
-* journaliser des enregistrements supplémentaires, tels que des graphes, des images, des scalaires, etc.
+* journaliser des enregistrements supplémentaires, tels que des graphes, des images et des scalaires.
## Prise en main
@@ -48,17 +50,17 @@ Installez ensuite `mmengine` et `mmcv` avec `mim`.
- Passez à `init_kwargs` un dictionnaire d'arguments correspondant aux paramètres d'entrée de [l'initialisation d'un run W&B](/fr/models/ref/python/functions/init).
-
+ Vous passez à `init_kwargs` un dictionnaire d’arguments correspondant aux paramètres d’entrée de [l’initialisation d’un W&B Run](/fr/models/ref/python/functions/init).
-2. Initialisez un `runner` avec le `visualizer`, puis appelez `runner.train()`.
+2. Initialisez un `runner` avec le `visualizer`, puis appelez `runner.train()` pour démarrer l’entraînement. Le runner utilise le visualiseur pour transmettre les métriques et les configurations à W&B.
```python
from mmengine.runner import Runner
- # construire le Runner mmengine, un utilitaire d'entraînement pour PyTorch
+ # construire le Runner mmengine, qui est un assistant d'entraînement pour PyTorch
runner = Runner(
model,
work_dir='runs/gan/',
train_dataloader=train_dataloader,
train_cfg=train_cfg,
optim_wrapper=opt_wrapper_dict,
- visualizer=visualizer, # passer le visualizer
+ visualizer=visualizer, # transmettre le visualiseur
)
# démarrer l'entraînement
@@ -98,16 +98,16 @@ Cette section montre un flux de travail type avec `WandbVisBackend` en utilisant
```
-
- ## Utiliser `WandbVisBackend` avec le Runner MMEngine
+ ## Utiliser `WandbVisBackend` avec le runner MMEngine
-Cette section montre un flux de travail type avec `WandbVisBackend` en utilisant [`mmengine.runner.Runner`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.runner.Runner.html#mmengine.runner.Runner).
+Cette section présente un flux de travail typique avec `WandbVisBackend` et [`mmengine.runner.Runner`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.runner.Runner.html#mmengine.runner.Runner). Le visualiseur encapsule le backend W&B afin que le runner MMEngine puisse acheminer les logs vers W&B pendant l’entraînement.
-1. Définissez un `visualizer` à partir d'une configuration de visualisation.
+1. Définissez un `visualizer` à partir d’une configuration de visualisation. Le visualiseur est l’élément que le runner utilise pour transmettre les logs au backend configuré.
```python
from mmengine.visualization import Visualizer
- # définir la configuration de visualisation
+ # définir les configurations de visualisation
visualization_cfg = dict(
name="wandb_visualizer",
vis_backends=[
@@ -70,27 +72,25 @@ Cette section montre un flux de travail type avec `WandbVisBackend` en utilisant
save_dir="runs/wandb"
)
- # obtenir le visualizer à partir de la configuration de visualisation
+ # obtenir le visualiseur à partir des configurations de visualisation
visualizer = Visualizer.get_instance(**visualization_cfg)
```
-
- ## Utilisez `WandbVisBackend` avec les bibliothèques OpenMMLab de vision par ordinateur
+ ## Utiliser le `WandbVisBackend` avec les bibliothèques de vision par ordinateur d’OpenMMLab
-`WandbVisBackend` s’utilise aussi facilement pour suivre les expériences avec des bibliothèques OpenMMLab de vision par ordinateur, comme [MMDetection](https://mmdetection.readthedocs.io/).
+Vous pouvez également utiliser le `WandbVisBackend` pour suivre les expériences avec des bibliothèques de vision par ordinateur d’OpenMMLab telles que [MMDetection](https://mmdetection.readthedocs.io/). L’exemple suivant redéfinit l’entrée `vis_backends` d’une configuration de base afin que le visualiseur existant journalise sur W&B.
```python
# hériter des configurations de base des configurations d'exécution par défaut
_base_ = ["../_base_/default_runtime.py"]
-# Assigner le dict de configuration `WandbVisBackend` aux
+# Attribuer le dictionnaire de configuration `WandbVisBackend` à
# `vis_backends` du `visualizer` depuis les configurations de base
_base_.visualizer.vis_backends = [
dict(
@@ -118,4 +118,4 @@ _base_.visualizer.vis_backends = [
},
),
]
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/mmf.mdx b/fr/models/integrations/mmf.mdx
index 756d0c4d78..e84692268d 100644
--- a/fr/models/integrations/mmf.mdx
+++ b/fr/models/integrations/mmf.mdx
@@ -3,13 +3,13 @@ description: "Intégrez W&B au framework MMF de Meta AI pour suivre les expérie
title: MMF
---
-La classe `WandbLogger` de la bibliothèque [MMF de Meta AI](https://github.com/facebookresearch/mmf) permet à W&B de consigner les métriques d'entraînement et de validation, les métriques système (GPU et CPU), les points de contrôle du modèle et les paramètres de configuration.
+Cette page décrit comment utiliser la classe `WandbLogger` de la bibliothèque [MMF de Meta AI](https://github.com/facebookresearch/mmf) pour suivre l'entraînement de votre modèle multimodal avec W&B. L'activation de `WandbLogger` permet à W&B de consigner les métriques d'entraînement et de validation, les métriques système (GPU et CPU), les points de contrôle du modèle et les paramètres de configuration, afin de surveiller les expériences et de comparer les runs sans ajouter de code de journalisation personnalisé.
-
- ## Fonctionnalités actuelles
+
@@ -121,7 +125,7 @@ Les jeux de données s’affichent dans W&B Tables, ce qui vous permet de le
## Le modèle affiné et la gestion des versions des modèles
-OpenAI vous fournit un ID du modèle affiné. Comme nous n'avons pas accès aux poids du modèle, `WandbLogger` crée un fichier `model_metadata.json` contenant tous les détails du modèle (hyperparamètres, ID des fichiers de données, etc.), ainsi que l'ID `fine_tuned_model``, puis l'enregistre en tant qu'Artifact W&B.
+OpenAI ne rend pas accessibles les poids sous-jacents d’un modèle affiné ; W&B suit donc le modèle en capturant plutôt ses métadonnées. OpenAI vous fournit un ID du modèle affiné. Comme vous n’avez pas accès aux poids du modèle, `WandbLogger` crée un fichier `model_metadata.json` contenant tous les détails du modèle (hyperparamètres, ID des fichiers de données, etc.), ainsi que l'ID `fine_tuned_model`, puis l'enregistre en tant qu'Artifact W&B.
Cet Artifact de modèle (métadonnées) peut ensuite être lié à un modèle dans le [W&B Registry](/fr/models/registry/).
@@ -133,68 +137,70 @@ Cet Artifact de modèle (métadonnées) peut ensuite être lié à un modèle da
## Questions fréquentes
+ ## Fonctionnalités
-Les fonctionnalités suivantes sont prises en charge par le `WandbLogger` dans MMF :
+Le `WandbLogger` dans MMF prend en charge les fonctionnalités suivantes :
* Métriques d'entraînement et de validation
* Évolution du taux d'apprentissage
@@ -17,30 +17,30 @@ Les fonctionnalités suivantes sont prises en charge par le `WandbLogger` dans M
* Métriques système GPU et CPU
* Paramètres de configuration de l'entraînement
-
+
- Le temps de déploiement varie selon le modèle et le type de machine. La configuration de base de Llama2-7b prend environ 1 minute sur l’instance Google Cloud `a2-ultragpu-1g`.
+ Le temps de déploiement varie selon le modèle et le type de machine. La configuration de base `Llama2-7b` prend environ 1 minute sur Google Cloud's `a2-ultragpu-1g`.
+
-2. Créez ce job dans votre projet :
+2. Créez ce job dans votre projet. Cela enregistre le code du job de déploiement dans votre projet W&B afin que Launch puisse l’exécuter.
```bash
wandb job create -n "deploy-to-nvidia-nemo-inference-microservice" \
@@ -44,30 +45,31 @@ W&B Launch prend actuellement en charge les types de modèles compatibles su
git https://github.com/wandb/launch-jobs
```
-3. Lancez un agent sur votre machine équipée d'un GPU :
+3. Lancez un agent sur votre machine équipée d’un GPU. L’agent interroge la file d’attente et exécute le job de déploiement lorsque vous le soumettez.
```bash
wandb launch-agent -e $ENTITY -p $PROJECT -q $QUEUE
```
-4. Soumettez le launch job de déploiement avec les configurations souhaitées depuis la [Launch UI](https://wandb.ai/launch)
- 1. Vous pouvez aussi le soumettre via la CLI :
- ```bash
- wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
- -e $ENTITY \
- -p $PROJECT \
- -q $QUEUE \
- -c $CONFIG_JSON_FNAME
- ```
-
- 
-
-
-5. Vous pouvez suivre le processus de déploiement dans la Launch UI.
+4. Soumettez le job Launch de déploiement avec les configurations souhaitées depuis l’[interface W&B Launch](https://wandb.ai/launch). Vous pouvez également le soumettre via la CLI.
+
+ ```bash
+ wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
+ -e $ENTITY \
+ -p $PROJECT \
+ -q $QUEUE \
+ -c $CONFIG_JSON_FNAME
+ ```
+
+
+
+
+
+5. Vous pouvez suivre le processus de déploiement dans l’interface W&B Launch.
- 
+
-6. Une fois l'opération terminée, vous pouvez immédiatement appeler l'endpoint avec `curl` pour tester le modèle. Le nom du modèle est toujours `ensemble`.
+6. Une fois le déploiement terminé, le point de terminaison NIM/Triton sert le modèle et est prêt à recevoir des requêtes d’inférence. Pour tester le modèle, utilisez `curl` sur le point de terminaison. Le nom du modèle est toujours `ensemble`.
```bash
#!/bin/bash
curl -X POST "http://0.0.0.0:9999/v1/completions" \
diff --git a/fr/models/integrations/openai-api.mdx b/fr/models/integrations/openai-api.mdx
index 60ecce942e..02df8f1f5e 100644
--- a/fr/models/integrations/openai-api.mdx
+++ b/fr/models/integrations/openai-api.mdx
@@ -7,27 +7,27 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
Voir l'[intégration OpenAI pour le Fine-tuning](./openai-fine-tuning) pour savoir comment utiliser W&B afin de suivre vos expériences de Fine-tuning, vos modèles et vos jeux de données, et partager vos résultats avec vos collègues.
-En journalisant les inputs et sorties de votre API, vous pouvez rapidement évaluer les performances de différents prompts, comparer différents paramètres de modèle (comme la température) et suivre d'autres métriques d'utilisation, comme l'utilisation des tokens.
-
- 
+
-
## Paramètres de configuration
-Les options suivantes sont disponibles dans la configuration MMF pour activer et personnaliser la journalisation de wandb :
+Pour activer la journalisation W&B et personnaliser le suivi des exécutions, définissez les options suivantes dans votre configuration MMF :
-```
+```yaml
training:
wandb:
enabled: true
- # Une entité est un nom d'utilisateur ou un nom d'équipe vers lequel vous envoyez des runs.
- # Par défaut, le run sera enregistré dans votre compte utilisateur.
+ # Une entité est un nom d'utilisateur ou un nom d'équipe vers lequel vous envoyez des run.
+ # Par défaut, le run est journalisé dans votre compte utilisateur.
entity: null
- # Nom du projet à utiliser lors de l'enregistrement de l'expérience avec wandb
+ # Nom du projet à utiliser lors de la journalisation de l'expérience avec wandb
project: mmf
- # Nom de l'expérience/run à utiliser lors de l'enregistrement de l'expérience
+ # Nom de l'expérience/run à utiliser lors de la journalisation de l'expérience
# dans le projet avec wandb. Le nom d'expérience par défaut
# est : ${training.experiment_name}
name: ${training.experiment_name}
- # Activer le point de contrôle du modèle, en sauvegardant les points de contrôle du modèle dans W&B Artifacts
+ # Activer les points de contrôle du modèle, en sauvegardant les points de contrôle dans W&B Artifacts
log_model_checkpoint: true
# Valeurs d'arguments supplémentaires à transmettre à wandb.init(), par exemple :
@@ -48,7 +48,7 @@ training:
# tags: ['tag1', 'tag2']
env:
- # Pour modifier le chemin vers le répertoire où les métadonnées wandb seront
- # stockées (par défaut : env.log_dir) :
+ # Pour modifier le chemin vers le répertoire où les métadonnées wandb sont
+ # stockées (Par défaut : env.log_dir) :
wandb_logdir: ${env:MMF_WANDB_LOGDIR,}
```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/nim.mdx b/fr/models/integrations/nim.mdx
index 2d1b509f6b..45496dfe5d 100644
--- a/fr/models/integrations/nim.mdx
+++ b/fr/models/integrations/nim.mdx
@@ -3,37 +3,38 @@ title: Job de déploiement vers NVIDIA NeMo Inference Microservice
description: "Déployez un artifact de modèle W&B vers NVIDIA NeMo Inference Microservice à l’aide de W&B Launch pour servir des modèles à grande échelle."
---
-Déployez un artifact de modèle depuis W&B vers NVIDIA NeMo Inference Microservice. Pour ce faire, utilisez W&B Launch. W&B Launch convertit les artifacts de modèle au format NVIDIA NeMo Model, puis les déploie sur un serveur NIM/Triton en cours d’exécution.
+Ce guide vous montre comment déployer un artifact de modèle depuis W&B vers NVIDIA NeMo Inference Microservice (NIM) afin de servir le modèle pour l’inférence à grande échelle. Pour ce faire, utilisez W&B Launch. W&B Launch convertit les artifacts de modèle au format NVIDIA NeMo Model, puis les déploie sur un serveur NIM/Triton en cours d’exécution. Cela vous permet de déployer directement un modèle W&B suivi vers un point de terminaison prêt pour la production, sans conversion manuelle.
-W&B Launch prend actuellement en charge les types de modèles compatibles suivants :
+W&B Launch accepte les types de modèles compatibles suivants :
-1. [Llama2](https://llama.meta.com/llama2/)
-2. [StarCoder](https://github.com/bigcode-project/starcoder)
-3. NV-GPT (bientôt disponible)
+* [Llama2](https://llama.meta.com/llama2/)
+* [StarCoder](https://github.com/bigcode-project/starcoder)
## Démarrage rapide
-1. [Créez une Launch queue](/fr/platform/launch/add-job-to-queue/) si vous n'en avez pas déjà une. Voir un exemple de configuration de file d'attente ci-dessous.
+Suivez ces étapes pour créer une file d’attente Launch, enregistrer le job de déploiement, lancer un agent et soumettre le déploiement.
+
+1. [Créez une file d’attente Launch](/fr/platform/launch/add-job-to-queue/) si vous n’en avez pas encore. La file d’attente définit la manière dont le job s’exécute sur votre machine équipée d’un GPU. Voir l’exemple suivant de configuration de la file d’attente.
```yaml
net: host
gpus: all # peut être un ensemble spécifique de GPU ou `all` pour tout utiliser
- runtime: nvidia # nécessite également le runtime de conteneur nvidia
+ runtime: nvidia # nécessite également le runtime de conteneur NVIDIA
volume:
- model-store:/model-store/
```
-
+
-2. Créez ce job dans votre projet :
+2. Créez ce job dans votre projet. Cela enregistre le code du job de déploiement dans votre projet W&B afin que Launch puisse l’exécuter.
```bash
wandb job create -n "deploy-to-nvidia-nemo-inference-microservice" \
@@ -44,30 +45,31 @@ W&B Launch prend actuellement en charge les types de modèles compatibles su
git https://github.com/wandb/launch-jobs
```
-3. Lancez un agent sur votre machine équipée d'un GPU :
+3. Lancez un agent sur votre machine équipée d’un GPU. L’agent interroge la file d’attente et exécute le job de déploiement lorsque vous le soumettez.
```bash
wandb launch-agent -e $ENTITY -p $PROJECT -q $QUEUE
```
-4. Soumettez le launch job de déploiement avec les configurations souhaitées depuis la [Launch UI](https://wandb.ai/launch)
- 1. Vous pouvez aussi le soumettre via la CLI :
- ```bash
- wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
- -e $ENTITY \
- -p $PROJECT \
- -q $QUEUE \
- -c $CONFIG_JSON_FNAME
- ```
-
-
-
-
-5. Vous pouvez suivre le processus de déploiement dans la Launch UI.
+4. Soumettez le job Launch de déploiement avec les configurations souhaitées depuis l’[interface W&B Launch](https://wandb.ai/launch). Vous pouvez également le soumettre via la CLI.
+
+ ```bash
+ wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
+ -e $ENTITY \
+ -p $PROJECT \
+ -q $QUEUE \
+ -c $CONFIG_JSON_FNAME
+ ```
+
+
+
+
+
+5. Vous pouvez suivre le processus de déploiement dans l’interface W&B Launch.
-
+
-6. Une fois l'opération terminée, vous pouvez immédiatement appeler l'endpoint avec `curl` pour tester le modèle. Le nom du modèle est toujours `ensemble`.
+6. Une fois le déploiement terminé, le point de terminaison NIM/Triton sert le modèle et est prêt à recevoir des requêtes d’inférence. Pour tester le modèle, utilisez `curl` sur le point de terminaison. Le nom du modèle est toujours `ensemble`.
```bash
#!/bin/bash
curl -X POST "http://0.0.0.0:9999/v1/completions" \
diff --git a/fr/models/integrations/openai-api.mdx b/fr/models/integrations/openai-api.mdx
index 60ecce942e..02df8f1f5e 100644
--- a/fr/models/integrations/openai-api.mdx
+++ b/fr/models/integrations/openai-api.mdx
@@ -7,27 +7,27 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
+
## Installez la bibliothèque API Python d’OpenAI
-L’intégration autolog de W&B fonctionne avec la version 0.28.1 d’OpenAI et les versions antérieures.
+L’intégration autolog de W&B fonctionne avec la version 0.28.1 d’OpenAI et les versions antérieures, vous devez donc installer une version compatible avant d’activer la journalisation automatique.
-Pour installer API Python d’OpenAI version 0.28.1, exécutez :
+Pour installer API Python d’OpenAI version 0.28.1 :
-```python
+```bash
pip install openai==0.28.1
```
@@ -35,11 +35,13 @@ pip install openai==0.28.1
## Utiliser l’API Python d’OpenAI
- ### 1. Importez autolog et initialisez-le
+Les étapes suivantes expliquent comment activer la journalisation automatique, appeler l’API OpenAI et consulter les traces obtenues dans W&B.
+
+
@@ -111,7 +115,7 @@ Les données d'entraînement et de validation que vous téléversez dans Ope
### Visualisation
-Les jeux de données s’affichent dans W&B Tables, ce qui vous permet de les explorer, d’y effectuer des recherches et d’interagir avec eux. Consultez ci-dessous les exemples d’entraînement visualisés avec W&B Tables.
+W&B affiche les jeux de données dans W&B Tables, ce qui vous permet de les explorer, d’y effectuer des recherches et d’interagir avec eux. L’image suivante montre les exemples d’entraînement visualisés avec W&B Tables.
+ ### Importez et initialisez autolog
-Tout d’abord, importez `autolog` à partir de `wandb.integration.openai`, puis initialisez-le.
+Tout d’abord, importez `autolog` à partir de `wandb.integration.openai`, puis initialisez-le. Cela configure le run W&B qui capture chaque appel à l’API OpenAI effectué par la suite.
```python
import os
@@ -49,13 +51,13 @@ from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
```
-Vous pouvez aussi passer à `autolog` un dictionnaire contenant les arguments acceptés par `wandb.init()`. Cela inclut un nom de projet, un nom d’équipe, une entité, et plus encore. Pour plus d’informations sur [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init), consultez le guide de référence de l’API.
+Vous pouvez aussi passer à `autolog` un dictionnaire contenant les arguments acceptés par `wandb.init()`. Cela inclut un nom de projet, un nom d’équipe, une entité, et plus encore. Pour plus d’informations, voir la [référence de l’API `wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init).
-
- ### 2. Appelez l’API OpenAI
+
-| Argument | Description |
-| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| fine_tune_job_id | Il s’agit de l’ID OpenAI Fine-Tune que vous obtenez lorsque vous créez votre job de fine-tuning avec `client.fine_tuning.jobs.create`. Si cet argument vaut None (valeur par défaut), tous les jobs OpenAI de fine-tuning qui n’ont pas encore été synchronisés le seront avec W&B. |
-| openai_client | Passez un client OpenAI initialisé à `sync`. Si aucun client n’est fourni, il est initialisé par le logger lui-même. Par défaut, sa valeur est None. |
-| num_fine_tunes | Si aucun ID n’est fourni, tous les fine-tunings non synchronisés seront enregistrés dans W&B. Cet argument vous permet de sélectionner le nombre de fine-tunings récents à synchroniser. Si num_fine_tunes vaut 5, les 5 fine-tunings les plus récents sont sélectionnés. |
-| project | nom du projet W&B dans lequel seront enregistrés vos métriques, modèles, données, etc. de fine-tuning. Par défaut, le nom du projet est "OpenAI-Fine-Tune." |
-| entity | Nom d’utilisateur W&B ou nom d’équipe vers lequel vous envoyez les runs. Par défaut, votre entité par défaut est utilisée, généralement votre nom d’utilisateur. |
-| overwrite | Force la journalisation et écrase le run wandb existant du même job de fine-tuning. Par défaut, cette valeur est False. |
-| wait_for_job_success | Une fois qu’un job OpenAI de fine-tuning est lancé, il prend généralement un certain temps. Pour garantir que vos métriques soient enregistrées dans W&B dès que le job de fine-tuning est terminé, ce paramètre vérifie toutes les 60 secondes si le statut du job de fine-tuning passe à `succeeded`. Dès que le job de fine-tuning est détecté comme réussi, les métriques sont automatiquement synchronisées avec W&B. La valeur par défaut est True. |
-| model_artifact_name | Le nom de l'artifact de modèle enregistré. La valeur par défaut est `"model-metadata"`. |
-| model_artifact_type | Le type de l'artifact de modèle enregistré. La valeur par défaut est `"model"`. |
-| **kwargs_wandb_init | Tout argument supplémentaire transmis directement à [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) |
+Le tableau suivant décrit chaque argument accepté par `WandbLogger.sync`.
+
+| Argument | Description |
+| ---------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `fine_tune_job_id` | L’ID de fine-tuning OpenAI que vous obtenez lorsque vous créez votre job de fine-tuning avec `client.fine_tuning.jobs.create`. Si cet argument vaut `None` (par défaut), W&B synchronise tous les jobs de fine-tuning OpenAI qui n’ont pas encore été synchronisés. |
+| `openai_client` | Transmettez un client OpenAI initialisé à `sync`. Si vous ne fournissez pas de client, le logger en initialise un. La valeur par défaut est `None`. |
+| `num_fine_tunes` | Si vous ne fournissez pas d’ID, W&B journalise tous les fine-tunings non synchronisés. Cet argument vous permet de sélectionner le nombre de fine-tunings les plus récents à synchroniser. Si `num_fine_tunes` vaut 5, W&B sélectionne les 5 fine-tunings les plus récents. |
+| `project` | Nom du projet W&B dans lequel W&B journalise les métriques, modèles, données, etc. de votre fine-tuning. Par défaut, le nom du projet est `"OpenAI-Fine-Tune"`. |
+| `entity` | Nom d’utilisateur W&B ou nom d’équipe où vous envoyez les runs. Par défaut, W&B utilise votre entité par défaut, qui correspond généralement à votre nom d’utilisateur. |
+| `overwrite` | Force la journalisation et remplace le run `wandb` existant pour le même job de fine-tuning. La valeur par défaut est `False`. |
+| `wait_for_job_success` | Un job de fine-tuning OpenAI prend un certain temps après son démarrage. Pour garantir que W&B journalise vos métriques dès que le job de fine-tuning se termine, ce paramètre vérifie toutes les 60 secondes si le statut du job de fine-tuning passe à `succeeded`. Une fois le job de fine-tuning terminé avec succès, W&B synchronise automatiquement les métriques. La valeur par défaut est `True`. |
+| `model_artifact_name` | Le nom de l’artifact de modèle enregistré. La valeur par défaut est `"model-metadata"`. |
+| `model_artifact_type` | Le type de l’artifact de modèle enregistré. La valeur par défaut est `"model"`. |
+| `**kwargs_wandb_init` | Tout argument supplémentaire transmis directement à [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init). |
+ ### Appelez l’API OpenAI
-Chaque appel à l’API OpenAI est désormais automatiquement enregistré dans W&B.
+Lorsque l’autolog est activé, W&B journalise automatiquement chaque appel que vous effectuez à l’API OpenAI. Vous n’avez pas besoin d’ajouter de code de journalisation à votre code d’appel d’API existant.
```python
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "XXX"
@@ -72,22 +74,22 @@ chat_request_kwargs = dict(
response = openai.ChatCompletion.create(**chat_request_kwargs)
```
-
- ### 3. Consultez les inputs et les réponses de votre API OpenAI
+
- Voir la [documentation OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/which-models-can-be-fine-tuned) pour obtenir la liste des modèles que vous pouvez soumettre à un fine-tuning.
+ Voir la [documentation OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/which-models-can-be-fine-tuned) pour obtenir la liste des modèles pour lesquels vous pouvez effectuer le fine-tuning.
Voir la section [Intégration W&B](https://developers.openai.com/cookbook/examples/third_party/gpt_finetuning_with_wandb) dans la documentation OpenAI pour plus d'informations sur l'intégration de W&B avec OpenAI pour le fine-tuning.
-Synchronisez vos résultats depuis votre script
+Synchronisez vos résultats depuis votre script. L'exemple suivant montre à la fois l'appel minimal en une seule ligne et l'ensemble complet des paramètres facultatifs que vous pouvez transmettre pour définir le comportement de la synchronisation.
```python
from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
@@ -80,28 +80,32 @@ WandbLogger.sync(
### Référence
+ ### Consultez les entrées et les réponses de votre API OpenAI
-Cliquez sur le lien W&B [run](/fr/models/runs/) généré par `autolog` à l'**étape 1**. Vous êtes alors redirigé vers l'espace de travail du projet dans W&B App.
+Après avoir effectué un ou plusieurs appels d’API, vous pouvez examiner les données capturées dans W&B.
+
+Cliquez sur le lien W&B [run](/fr/models/runs/) généré par `autolog`. Vous êtes alors redirigé vers l’espace de travail de votre projet dans W&B.
-Sélectionnez un run que vous avez créé pour afficher le tableau des traces, la chronologie de la trace et l'architecture du modèle du LLM OpenAI utilisé.
+Sélectionnez un run que vous avez créé pour afficher le tableau de traces, la chronologie des traces et l’architecture du modèle du LLM OpenAI utilisé.
## Désactiver l’autolog
-W&B recommande d’appeler `disable()` pour fermer tous les processus W&B lorsque vous avez fini d’utiliser l’API OpenAI.
+Appelez `disable()` pour fermer tous les processus W&B lorsque vous avez fini d’utiliser l’API OpenAI. Cela garantit que W&B vide toutes les données en attente et ne capture pas d’autres appels d’API par inadvertance.
```python
autolog.disable()
-```
-
-Désormais, vos inputs et completions seront enregistrés dans W&B, prêts à être analysés ou partagés avec vos collègues.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx b/fr/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
index cca5620657..62f95f58ae 100644
--- a/fr/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
+++ b/fr/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
@@ -7,37 +7,37 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
- ## Installer ou mettre à jour OpenAI Python API
+ ## Installer ou mettre à jour API Python OpenAI
-L’intégration W&B OpenAI Fine-tuning fonctionne avec OpenAI à partir de la version 1.0. Voir la documentation PyPI pour accéder à la dernière version de la bibliothèque [OpenAI Python API](https://pypi.org/project/openai/).
+Avant de synchroniser les résultats de fine-tuning, assurez-vous qu’une version compatible du client Python OpenAI est installée. L’intégration W&B OpenAI Fine-tuning fonctionne avec OpenAI à partir de la version 1.0. Voir la documentation PyPI pour accéder à la dernière version de la bibliothèque [API Python OpenAI](https://pypi.org/project/openai/).
-Pour installer OpenAI Python API, exécutez :
+Pour installer API Python OpenAI, exécutez :
-```python
+```bash
pip install openai
```
-Si l’API Python d’OpenAI est déjà installée, vous pouvez la mettre à jour avec :
+Si l’API Python d’OpenAI est déjà installée, mettez-la à jour avec :
-```python
+```bash
pip install -U openai
```
- ## Synchronisez les résultats de votre fine-tuning OpenAI
+ ## Synchronisez vos résultats de fine-tuning OpenAI
-Intégrez W&B à l'API de fine-tuning d'OpenAI pour enregistrer dans W&B les métriques et la configuration de votre fine-tuning. Pour ce faire, utilisez la classe `WandbLogger` du module `wandb.integration.openai.fine_tuning`.
+Cette section explique comment envoyer les métriques et la configuration d’un job de fine-tuning OpenAI vers W&B afin de pouvoir les consulter aux côtés de vos autres Experiments. Pour ce faire, utilisez la classe `WandbLogger` du module `wandb.integration.openai.fine_tuning`.
```python
from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
@@ -55,7 +55,7 @@ WandbLogger.sync(fine_tune_job_id=FINETUNE_JOB_ID)
### Synchronisez vos fine-tunings
## Gestion des versions et visualisation des jeux de données
+Lorsque vous synchronisez un job de fine-tuning, W&B capture également les données d'entraînement et de validation afin que vous puissiez en gérer les versions et les explorer de manière interactive. Les sous-sections suivantes décrivent les éléments suivis par W&B et comment les consulter.
+
### Gestion des versions
-Les données d'entraînement et de validation que vous téléversez dans OpenAI pour le Fine-tuning sont automatiquement enregistrées dans W&B Artifacts afin de faciliter la gestion des versions. Ci-dessous, vous voyez une vue du fichier d'entraînement dans Artifacts. Vous pouvez y voir le run W&B qui a enregistré ce fichier, la date à laquelle il a été enregistré, la version du jeu de données correspondante, les métadonnées et la traçabilité du DAG, des données d'entraînement jusqu'au modèle entraîné.
+Les données d'entraînement et de validation que vous téléversez dans OpenAI pour le Fine-tuning sont automatiquement enregistrées dans W&B Artifacts afin de faciliter la gestion des versions. L'image suivante montre une vue du fichier d'entraînement dans Artifacts. Vous pouvez y voir le run W&B qui a enregistré ce fichier, la date à laquelle il a été enregistré, la version du jeu de données correspondante, les métadonnées et la traçabilité du DAG, des données d'entraînement jusqu'au modèle entraîné.
@@ -111,7 +115,7 @@ Les données d'entraînement et de validation que vous téléversez dans Ope
### Visualisation
@@ -121,7 +125,7 @@ Les jeux de données s’affichent dans W&B Tables, ce qui vous permet de le
## Le modèle affiné et la gestion des versions des modèles
- ### Comment puis-je partager les résultats de mon fine-tuning avec mon équipe dans W&B ?
+Les sections suivantes répondent aux questions courantes sur le partage, l’organisation et la récupération des runs de fine-tuning synchronisés depuis OpenAI.
+
+
Enregistrez vos jobs de fine-tuning sur votre compte Teams avec :
```python
-WandbLogger.sync(entity="YOUR_TEAM_NAME")
+WandbLogger.sync(entity="")
```
-
-Les courbes ROC représentent le taux de vrais positifs (axe y) par rapport au taux de faux positifs (axe x). Le score idéal est un TPR = 1 et un FPR = 0, ce qui correspond au point situé en haut à gauche. En général, on calcule l’aire sous la courbe ROC (AUC-ROC), et plus l’AUC-ROC est élevée, mieux c’est.
+Les courbes ROC représentent le taux de vrais positifs (axe y) par rapport au taux de faux positifs (axe x). Le score idéal est un TPR = 1 et un FPR = 0, ce qui correspond au point situé en haut à gauche. Vous calculez l’aire sous la courbe ROC (AUC-ROC), et plus l’AUC-ROC est élevée, mieux c’est.
`wandb.sklearn.plot_roc(y_true, y_probas, labels)`
* y_true (arr): Étiquettes de l’ensemble de test.
* y_probas (arr): Probabilités prédites pour l’ensemble de test.
-* labels (list): Libellés des classes pour la variable cible (y).
+* labels (list): étiquette nommé de la variable cible (y)
-Si vous souhaitez mieux contrôler ce qui est journalisé, wandb propose également un hook pour les estimateurs TensorFlow. Ce hook journalise toutes les valeurs `tf.summary` du graphe.
+Cette section décrit le hook W&B pour les estimateurs TensorFlow, qui vous permet de contrôler finement ce que W&B capture pendant l’entraînement de l’estimateur.
+
+Si vous souhaitez mieux contrôler ce qui est journalisé, W&B propose également un hook pour les estimateurs TensorFlow. Ce hook journalise toutes les valeurs `tf.summary` du graphe.
```python
import tensorflow as tf
@@ -52,7 +57,9 @@ run.finish()
## Journaliser manuellement
- ### Comment puis-je organiser mes runs ?
+
- L'agent de sweep W&B se comporte comme prévu dans un job SageMaker uniquement si votre intégration SageMaker est désactivée. Désactivez l'intégration SageMaker en modifiant votre appel à `wandb.init()` :
+ L’agent de balayage W&B fonctionne correctement dans un job SageMaker uniquement lorsque l’intégration SageMaker est désactivée. Pour désactiver l’intégration SageMaker, mettez à jour votre appel à `wandb.init()` :
```python
wandb.init(..., settings=wandb.Settings(sagemaker_disable=True))
diff --git a/fr/models/integrations/scikit.mdx b/fr/models/integrations/scikit.mdx
index 7e77696ed8..8d0aa2e6df 100644
--- a/fr/models/integrations/scikit.mdx
+++ b/fr/models/integrations/scikit.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ description: "Utilisez W&B pour visualiser et comparer les performances des mod
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-Vous pouvez utiliser wandb pour visualiser et comparer les performances de vos modèles scikit-learn en quelques lignes de code seulement. [Essayez un exemple →](https://wandb.me/scikit-colab)
+Cette page vous montre comment utiliser W&B pour suivre les expériences et enregistrer automatiquement des graphiques qui visualisent et comparent les performances des modèles. Vous pouvez utiliser le SDK Python W&B (`wandb`) pour visualiser et comparer les performances de vos modèles scikit-learn en quelques lignes de code seulement. [Essayez un exemple](https://wandb.me/scikit-colab).
-
+ ### Organisez vos runs
-Vos runs W&B sont automatiquement organisés et peuvent être filtrés/triés en fonction de n'importe quel paramètre de configuration, comme le type de job, le modèle de base, le taux d'apprentissage, le nom du fichier d'entraînement et tout autre hyperparamètre.
+W&B organise automatiquement vos runs. Vous pouvez les filtrer et les trier en fonction de n'importe quel paramètre de configuration, comme le type de job, le modèle de base, le taux d'apprentissage, le nom du fichier d'entraînement et tout autre hyperparamètre.
-De plus, vous pouvez renommer vos runs, ajouter des notes ou créer des tags pour les regrouper.
+Vous pouvez également renommer vos runs, ajouter des notes ou créer des tags pour les regrouper.
-Une fois que tout vous convient, vous pouvez enregistrer votre Workspace et l'utiliser pour créer un report, en important des données depuis vos runs et vos Artifacts enregistrés (fichiers d'entraînement et de validation).
+Une fois que tout vous convient, enregistrez votre Workspace et utilisez-le pour créer un report, en important des données depuis vos runs et vos Artifacts enregistrés (fichiers d'entraînement et de validation).
-
- ### Comment puis-je accéder à mon modèle affiné ?
+") as run:
+ ft_artifact = run.use_artifact("//model_metadata:")
artifact_dir = ft_artifact.download()
```
-où `VERSION` correspond à l’un des éléments suivants :
+Le paramètre fictif `` peut prendre l'une des valeurs suivantes :
-* un numéro de version comme `v2`
-* l’ID du fine-tuning, par exemple `ft-xxxxxxxxx`
-* un alias ajouté automatiquement, comme `latest`, ou ajouté manuellement
+* Un numéro de version comme `v2`.
+* L'ID du fine-tuning, par exemple `ft-xxxxxxxxx`.
+* Un alias ajouté automatiquement, comme `latest`, ou ajouté manuellement.
-Vous pouvez ensuite accéder à l’ID de `fine_tuned_model` en lisant le fichier téléchargé `model_metadata.json`.
+Vous pouvez ensuite obtenir l'ID `fine_tuned_model` en lisant le fichier `model_metadata.json` téléchargé.
-
+
-Nous avons créé quelques exemples pour vous montrer comment fonctionne l’intégration :
+Pour des références complètes, consultez les exemples suivants, qui montrent comment fonctionne l’intégration :
-* [Colab](https://wandb.me/raytune-colab) : Une démo simple pour essayer l’intégration.
-* [Dashboard](https://wandb.ai/anmolmann/ray_tune) : Consultez le tableau de bord généré à partir de cet exemple.
\ No newline at end of file
+* [Essayez l’intégration dans Colab](https://wandb.me/raytune-colab) : une démo pour essayer l’intégration.
+* [Voir le tableau de bord de l’exemple](https://wandb.ai/anmolmann/ray_tune) : voir le tableau de bord généré à partir de l’exemple.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/sagemaker.mdx b/fr/models/integrations/sagemaker.mdx
index 6e009336f0..221cfedb7b 100644
--- a/fr/models/integrations/sagemaker.mdx
+++ b/fr/models/integrations/sagemaker.mdx
@@ -3,37 +3,37 @@ description: "Intégrez W&B à Amazon SageMaker pour le suivi des expériences,
title: SageMaker
---
-W&B s’intègre à [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/sagemaker/) et lit automatiquement les hyperparamètres, regroupe les Runs distribués et reprend les runs à partir des checkpoints.
+W&B s’intègre à [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/sagemaker/) pour lire automatiquement les hyperparamètres, regrouper les Runs distribués et reprendre les runs à partir des checkpoints.
+ ### Accédez à votre modèle affiné
-L’ID du modèle affiné est enregistré dans W&B, dans les Artifacts (`model_metadata.json`), ainsi que dans la configuration.
+W&B journalise l’ID du modèle affiné dans les Artifacts (`model_metadata.json`) et dans la configuration.
```python
import wandb
-with wandb.init(project="OpenAI-Fine-Tune", entity="YOUR_TEAM_NAME") as run:
- ft_artifact = run.use_artifact("ENTITY/PROJECT/model_metadata:VERSION")
+with wandb.init(project="OpenAI-Fine-Tune", entity="
- ### Que faire si un fine-tuning ne s’est pas synchronisé correctement ?
+",
overwrite=True,
)
```
-
"L'équipe qui maintient Gym depuis 2021 a transféré tout le développement futur vers [Gymnasium](https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium), un remplaçant direct de Gym (import gymnasium as gym), et Gym ne recevra plus aucune mise à jour." ([Source](https://github.com/openai/gym#the-team-that-has-been-maintaining-gym-since-2021-has-moved-all-future-development-to-gymnasium-a-drop-in-replacement-for-gym-import-gymnasium-as-gym-and-gym-will-not-be-receiving-any-future-updates-please-switch-over-to-gymnasium-as-soon-as-youre-able-to-do-so-if-youd-like-to-read-more-about-the-story-behind-this-switch-please-check-out-this-blog-post))
- Comme Gym n'est plus activement maintenu, essayez notre intégration avec Gymnasium.
+ Comme Gym n'est plus un projet maintenu, essayez l'intégration avec Gymnasium.
-Si vous utilisez [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym), W&B enregistre automatiquement les vidéos de votre environnement générées par `gym.wrappers.Monitor`. Définissez simplement l'argument mot-clé `monitor_gym` de [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) sur `True` ou appelez `wandb.gym.monitor()`.
+Cette page explique comment utiliser W&B avec [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym) pour capturer automatiquement des vidéos de vos environnements d'apprentissage par renforcement. Vous pouvez ensuite examiner le comportement de l'agent en parallèle des métriques de votre expérience dans W&B.
-Notre intégration Gym est très légère. Nous [regardons simplement le nom du fichier vidéo](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/gym/__init__.py#L15) enregistré depuis `gym` et lui donnons ce nom, ou utilisons `"videos"` par défaut si nous ne trouvons pas de correspondance. Si vous voulez plus de contrôle, vous pouvez toujours [enregistrer une vidéo](/fr/models/track/log/media/) manuellement.
+Si vous utilisez OpenAI Gym, W&B enregistre automatiquement les vidéos de votre environnement générées par `gym.wrappers.Monitor`. Pour l'activer, définissez l'argument mot-clé `monitor_gym` de [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) sur `True`, ou appelez `wandb.gym.monitor()`.
-Le [OpenRL Benchmark](https://wandb.me/openrl-benchmark-report) de [CleanRL](https://github.com/vwxyzjn/cleanrl) utilise cette intégration pour ses exemples OpenAI Gym. Vous pouvez trouver le code source (y compris [le code spécifique utilisé pour certains runs](https://wandb.ai/cleanrl/cleanrl.benchmark/runs/2jrqfugg/code?workspace=user-costa-huang)) qui montre comment utiliser gym avec
+L'intégration gym est légère. Elle [regarde le nom du fichier vidéo](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/gym/__init__.py#L15) enregistré depuis `gym` et lui donne ce nom, ou utilise `"videos"` par défaut si elle ne trouve pas de correspondance. Si vous voulez plus de contrôle, vous pouvez [enregistrer une vidéo](/fr/models/track/log/media/) manuellement.
+
+Le [OpenRL Benchmark](https://wandb.me/openrl-benchmark-report) de [CleanRL](https://github.com/vwxyzjn/cleanrl) utilise cette intégration pour ses exemples OpenAI Gym. Vous pouvez trouver le code source (y compris [le code spécifique utilisé pour certains runs](https://wandb.ai/cleanrl/cleanrl.benchmark/runs/2jrqfugg/code?workspace=user-costa-huang)) qui montre comment utiliser gym avec W&B.
diff --git a/fr/models/integrations/paddledetection.mdx b/fr/models/integrations/paddledetection.mdx
index 5db6a0a72c..ecf7ff6d84 100644
--- a/fr/models/integrations/paddledetection.mdx
+++ b/fr/models/integrations/paddledetection.mdx
@@ -8,13 +8,13 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-strea
-Une fois l'entraînement du modèle terminé, nous voulons le tester :
-l'exécuter sur de nouvelles données issues de la Production, par exemple,
-ou l'appliquer à des exemples soigneusement sélectionnés à la main.
+Une fois l’entraînement du modèle terminé, testez-le : exécutez-le sur de nouvelles données de production, par exemple, ou appliquez-le à des exemples soigneusement sélectionnés à la main. Les tests vous offrent également un moment naturel pour enregistrer le modèle entraîné.
+ ### Récupérer un fine-tuning qui ne s’est pas synchronisé
Si un fine-tuning n’a pas été enregistré correctement dans W&B, vous pouvez utiliser `overwrite=True` et passer l’ID du job de fine-tuning :
```python
WandbLogger.sync(
- fine_tune_job_id="FINE_TUNE_JOB_ID",
+ fine_tune_job_id="
- ### Puis-je suivre mes jeux de données et mes modèles avec W&B ?
+
@@ -204,6 +210,8 @@ Vous pouvez toujours piloter le pipeline à l’aide d’API wandb de bas niveau
## Ressources
-* La [documentation OpenAI sur le Fine-tuning](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/) est très complète et contient de nombreux conseils utiles
-* [Colab de démonstration](https://wandb.me/openai-colab)
-* [How to Fine-Tune Your OpenAI GPT-3.5 and GPT-4 Models with W&B](https://wandb.me/openai-report) Report
\ No newline at end of file
+Pour un contexte plus approfondi et des exemples de bout en bout, voir les ressources suivantes.
+
+* La [documentation OpenAI sur le Fine-tuning](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/) pour des conseils détaillés et des astuces.
+* [Colab de démonstration](https://wandb.me/openai-colab).
+* [How to Fine-Tune Your OpenAI GPT-3.5 and GPT-4 Models with W&B](https://wandb.me/openai-report) Report.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/openai-gym.mdx b/fr/models/integrations/openai-gym.mdx
index 97f034a29a..cd512d58ec 100644
--- a/fr/models/integrations/openai-gym.mdx
+++ b/fr/models/integrations/openai-gym.mdx
@@ -6,14 +6,16 @@ title: OpenAI Gym
+ ### Suivre les jeux de données et les modèles avec W&B
-Les données d’entraînement et de validation sont automatiquement enregistrées dans W&B sous forme d’Artifacts. Les métadonnées, y compris l’ID du modèle affiné, sont également enregistrées sous forme d’Artifacts.
+W&B enregistre automatiquement les données d’entraînement et de validation sous forme d’Artifacts. W&B enregistre également les métadonnées, y compris l’ID du modèle affiné, sous forme d’Artifacts.
-Vous pouvez toujours piloter le pipeline à l’aide d’API wandb de bas niveau comme `wandb.Artifact`, `wandb.Run.log`, etc. Cela vous permet d’assurer une traçabilité complète de vos données et de vos modèles.
+Vous pouvez également piloter le pipeline à l’aide d’API wandb de bas niveau comme `wandb.Artifact`, `wandb.Run.log`, etc. Cela vous permet d’assurer une traçabilité complète de vos données et de vos modèles.
@@ -204,6 +210,8 @@ Vous pouvez toujours piloter le pipeline à l’aide d’API wandb de bas niveau
## Ressources
diff --git a/fr/models/integrations/paddledetection.mdx b/fr/models/integrations/paddledetection.mdx
index 5db6a0a72c..ecf7ff6d84 100644
--- a/fr/models/integrations/paddledetection.mdx
+++ b/fr/models/integrations/paddledetection.mdx
@@ -8,13 +8,13 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-strea
## Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -35,7 +35,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -43,7 +43,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
2. Installez la bibliothèque `wandb` et connectez-vous.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -72,22 +72,24 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
- Pour utiliser wandb via des arguments transmis à `train.py` dans [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/) :
+ Pour utiliser `wandb` via des arguments passés à `train.py` dans [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/) :
- * Ajoutez l'option `--use_wandb`
- * Les premiers arguments wandb doivent être précédés de `-o` (vous ne devez le passer qu'une seule fois)
- * Chaque argument doit contenir le préfixe `"wandb-"` . Par exemple, tout argument transmis à [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) recevra le préfixe `wandb-`
+ * Ajoutez l'indicateur `--use_wandb`.
+ * Le premier argument `wandb` doit être précédé de `-o` (vous ne devez l'indiquer qu'une seule fois).
+ * Chaque argument doit contenir le préfixe `wandb-`. Par exemple, tout argument transmis à [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) reçoit le préfixe `wandb-`.
- ```shell
- python tools/train.py
- -c config.yml \
+ ```bash
+ python tools/train.py \
+ -c config.yml \
--use_wandb \
- -o \
+ -o \
wandb-project=MyDetector \
wandb-entity=MyTeam \
wandb-save_dir=./logs
@@ -95,16 +97,16 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
- Ajoutez les arguments wandb au fichier config.yml sous la clé `wandb` :
+ Vous pouvez également configurer l'intégration de manière déclarative. Ajoutez les arguments `wandb` au fichier `config.yml` sous la clé `wandb` :
- ```
+ ```yaml
wandb:
project: MyProject
entity: MyTeam
save_dir: ./logs
```
- Lorsque vous exécutez votre fichier `train.py`, un lien vers votre tableau de bord W&B est généré.
+ Lorsque vous exécutez votre fichier `train.py`, un lien vers votre tableau de bord W&B est généré. Vous pouvez y consulter en temps réel vos métriques d'entraînement et de validation, les points de contrôle du modèle et les métadonnées du run.
diff --git a/fr/models/integrations/paddleocr.mdx b/fr/models/integrations/paddleocr.mdx
index 65ac516aa0..26b46e227f 100644
--- a/fr/models/integrations/paddleocr.mdx
+++ b/fr/models/integrations/paddleocr.mdx
@@ -5,13 +5,15 @@ title: PaddleOCR
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) vise à créer des outils d’OCR multilingues, performants, de pointe et pratiques, afin d’aider les utilisateurs à entraîner de meilleurs modèles et à les mettre en pratique avec PaddlePaddle. PaddleOCR prend en charge un large éventail d’algorithmes de pointe liés à l’OCR et a développé des solutions industrielles. PaddleOCR propose désormais une intégration W&B pour consigner les métriques d’entraînement et d’évaluation, ainsi que les points de contrôle du modèle et les métadonnées correspondantes.
+[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) fournit des outils d’OCR multilingues et pratiques qui aident les utilisateurs à entraîner des modèles et à les déployer en production, avec une implémentation dans PaddlePaddle. PaddleOCR prend en charge une gamme d’algorithmes d’OCR et inclut des solutions industrielles. PaddleOCR inclut une intégration W&B pour la journalisation des métriques d’entraînement et d’évaluation, ainsi que des points de contrôle du modèle et des métadonnées correspondantes.
-
-En poursuivant notre `model_pipeline`, il est temps de préciser comment nous `entraînons`.
+En poursuivant dans le `model_pipeline`, il est temps de préciser comment `entraîner`. C'est là que l’intégration W&B suit les gradients, les paramètres et les métriques au fil de l’entraînement.
Deux fonctions `wandb` entrent en jeu ici : `watch` et `log`.
- ## Activez le `WandbLogger` dans votre script d'entraînement
+ ## Activez `WandbLogger` dans votre script d'entraînement
+Une fois la bibliothèque `wandb` installée et votre machine authentifiée, activez `WandbLogger` pour votre tâche d'entraînement dans PaddleDetection. Vous pouvez le faire soit à l'aide d'arguments de ligne de commande, soit en modifiant votre fichier de configuration.
+
diff --git a/fr/models/integrations/paddleocr.mdx b/fr/models/integrations/paddleocr.mdx
index 65ac516aa0..26b46e227f 100644
--- a/fr/models/integrations/paddleocr.mdx
+++ b/fr/models/integrations/paddleocr.mdx
@@ -5,13 +5,15 @@ title: PaddleOCR
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) vise à créer des outils d’OCR multilingues, performants, de pointe et pratiques, afin d’aider les utilisateurs à entraîner de meilleurs modèles et à les mettre en pratique avec PaddlePaddle. PaddleOCR prend en charge un large éventail d’algorithmes de pointe liés à l’OCR et a développé des solutions industrielles. PaddleOCR propose désormais une intégration W&B pour consigner les métriques d’entraînement et d’évaluation, ainsi que les points de contrôle du modèle et les métadonnées correspondantes.
+[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) fournit des outils d’OCR multilingues et pratiques qui aident les utilisateurs à entraîner des modèles et à les déployer en production, avec une implémentation dans PaddlePaddle. PaddleOCR prend en charge une gamme d’algorithmes d’OCR et inclut des solutions industrielles. PaddleOCR inclut une intégration W&B pour la journalisation des métriques d’entraînement et d’évaluation, ainsi que des points de contrôle du modèle et des métadonnées correspondantes.
-
+Cette page vous montre comment activer l’intégration W&B dans PaddleOCR afin que vos runs d’entraînement OCR transmettent automatiquement en continu les métriques, les résultats de validation et les métadonnées des points de contrôle vers un tableau de bord W&B. Utilisez cette intégration pour comparer les expériences, surveiller l’entraînement en temps réel et conserver un historique versionné de vos modèles OCR.
+
+
-Nous devons maintenant préciser comment les données sont chargées et à quoi ressemble le modèle.
+Ensuite, précisez comment les données sont chargées et à quoi ressemble le modèle.
-Cette partie est très importante, mais elle n'est
-pas différente de ce qu'elle serait sans `wandb`,
-donc nous ne nous y attarderons pas.
+Cette partie est importante, mais elle n'est pas différente de ce qu'elle serait sans `wandb`.
```python
def get_data(slice=5, train=True):
full_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root=".",
- train=train,
+ train=train,
transform=transforms.ToTensor(),
download=True)
- # équivalent au slicing avec [::slice]
+ # équivalent au slicing avec [::slice]
sub_dataset = torch.utils.data.Subset(
full_dataset, indices=range(0, len(full_dataset), slice))
-
+
return sub_dataset
def make_loader(dataset, batch_size):
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset,
- batch_size=batch_size,
+ batch_size=batch_size,
shuffle=True,
pin_memory=True, num_workers=2)
return loader
```
-Définir le modèle est généralement la partie la plus amusante.
-
-Mais rien ne change avec `wandb`,
-donc nous allons nous en tenir à une architecture ConvNet standard.
-
-N'ayez pas peur de le modifier et d'essayer quelques expériences --
-tous vos résultats seront enregistrés sur [wandb.ai](https://wandb.ai).
+Définir le modèle ne change pas avec `wandb`, donc cet exemple utilise une architecture ConvNet standard. N'ayez pas peur de le modifier et d'essayer quelques expériences -- tous vos résultats seront enregistrés sur [wandb.ai](https://wandb.ai).
```python
# Réseau de neurones conventionnel et convolutif
@@ -263,7 +236,7 @@ tous vos résultats seront enregistrés sur [wandb.ai](https://wandb.ai).
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self, kernels, classes=10):
super(ConvNet, self).__init__()
-
+
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, kernels[0], kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
@@ -273,7 +246,7 @@ class ConvNet(nn.Module):
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.fc = nn.Linear(7 * 7 * kernels[-1], classes)
-
+
def forward(self, x):
out = self.layer1(x)
out = self.layer2(out)
@@ -286,23 +259,19 @@ class ConvNet(nn.Module):
### Définir la logique d'entraînement
## Exemple de blog et de Colab
-[Lire ici](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection/reports/Train-and-Debug-Your-OCR-Models-with-PaddleOCR-and-W-B--VmlldzoyMDUwMDIw) pour découvrir comment entraîner un modèle avec PaddleOCR sur le jeu de données ICDAR2015. Cet exemple inclut également un [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1id2VTIQ5-M1TElAkzjzobUCdGeJeW-nV?usp=sharing), et vous pouvez consulter le tableau de bord W&B correspondant en direct [ici](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection). Une version chinoise de ce blog est également disponible ici : [W&B对您的OCR模型进行训练和调试](https://wandb.ai/wandb_fc/chinese/reports/W-B-OCR---VmlldzoyMDk1NzE4)
+Voir le [tutoriel d'entraînement PaddleOCR et W&B](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection/reports/Train-and-Debug-Your-OCR-Models-with-PaddleOCR-and-W-B--VmlldzoyMDUwMDIw) pour découvrir comment entraîner un modèle avec PaddleOCR sur le jeu de données ICDAR2015. Cet exemple inclut également un [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1id2VTIQ5-M1TElAkzjzobUCdGeJeW-nV?usp=sharing) et le [tableau de bord W&B](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection) correspondant en direct. Une version chinoise de ce blog est également disponible : [W&B对您的OCR模型进行训练和调试](https://wandb.ai/wandb_fc/chinese/reports/W-B-OCR---VmlldzoyMDk1NzE4).
## Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -32,7 +34,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` en lui attribuant votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` en lui attribuant votre clé API. Remplacez les valeurs comprises entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -40,7 +42,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
2. Installez la bibliothèque `wandb` et connectez-vous.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -59,7 +61,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -69,36 +71,36 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
diff --git a/fr/models/integrations/prodigy.mdx b/fr/models/integrations/prodigy.mdx
index cd6aa5e2b7..ac7b0aa86c 100644
--- a/fr/models/integrations/prodigy.mdx
+++ b/fr/models/integrations/prodigy.mdx
@@ -1,13 +1,13 @@
---
-description: "Intégrez W&B à Prodigy pour suivre les flux de travail d'annotation, consigner les métriques d'entraînement et gérer des Datasets étiquetés."
+description: "Intégrez W&B à Prodigy pour suivre les flux de travail d'annotation, consigner les métriques d'entraînement et gérer des jeux de données étiquetés."
title: Prodigy
---
-[Prodigy](https://prodi.gy/) est un outil d'annotation qui permet de créer des données d'entraînement et d'évaluation pour les modèles de machine learning, ainsi que pour l'analyse des erreurs, l'inspection et le nettoyage des données. Les [W&B Tables](/fr/models/tables/tables-walkthrough/) vous permettent de consigner, visualiser, analyser et partager des Datasets (et bien plus encore !) dans W&B.
+[Prodigy](https://prodi.gy/) est un outil d'annotation qui permet de créer des données d'entraînement et d'évaluation pour les modèles de machine learning, ainsi que pour l'analyse des erreurs, l'inspection et le nettoyage des données. Les [W&B Tables](/fr/models/tables/tables-walkthrough/) vous permettent de consigner, visualiser, analyser et partager des jeux de données (et bien plus encore !) dans W&B.
-[L'intégration de W&B avec Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) ajoute des fonctionnalités simples et faciles à utiliser pour téléverser directement votre jeu de données annoté avec Prodigy vers W&B afin de l'utiliser avec Tables.
+Ce guide vous montre comment utiliser [l'intégration de W&B avec Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) pour téléverser directement votre jeu de données annoté avec Prodigy vers W&B afin de pouvoir l'explorer et le partager sous forme de tableau interactif. Utilisez cette intégration si vous souhaitez inspecter la qualité des annotations, comparer les versions d'un jeu de données étiqueté ou partager les résultats avec des collaborateurs.
-Exécutez quelques lignes de code, comme celles-ci :
+Avec quelques lignes de code, comme celles-ci :
```python
import wandb
@@ -17,24 +17,22 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
upload_dataset("news_headlines_ner")
```
-et obtenez des tableaux visuels et interactifs, faciles à partager, comme celui-ci :
+vous pouvez créer des tableaux visuels et interactifs, faciles à partager, comme celui-ci :
-"
-
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -36,7 +38,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
2. Installez la bibliothèque `wandb` et connectez-vous.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -55,7 +57,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -65,10 +67,12 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
@@ -27,7 +27,7 @@ Nous vous montrons comment intégrer W&B à votre code PyTorch pour ajouter
# importer la bibliothèque
import wandb
-# capturer un dictionnaire d’hyperparamètres dans la configuration
+# capturer un dictionnaire d'hyperparamètres avec config
config = {
"learning_rate": 0.001,
"epochs": 100,
@@ -40,27 +40,29 @@ with wandb.init(project="new-sota-model", config=config) as run:
# configurer le modèle et les données
model, dataloader = get_model(), get_data()
- # facultatif : suivre les gradients
+ # optionnel : suivre les gradients
run.watch(model)
for batch in dataloader:
metrics = model.training_step()
- # consigner des métriques dans votre boucle d’entraînement pour visualiser les performances du modèle
+ # consigner des métriques dans votre boucle d'entraînement pour visualiser les performances du modèle
run.log(metrics)
- # facultatif : enregistrer le modèle à la fin
+ # optionnel : sauvegarder le modèle à la fin
model.to_onnx()
run.save("model.onnx")
```
Suivez ce [tutoriel vidéo](https://wandb.me/pytorch-video).
-**Remarque** : les sections commençant par *Étape* suffisent pour intégrer W&B à un pipeline existant. Le reste se limite à charger les données et à définir un modèle.
+Les sections commençant par *Étape* suffisent pour intégrer W&B à un pipeline existant. Le reste se limite à charger les données et à définir un modèle.
-Pour commencer, vous devez installer la bibliothèque.
-`wandb` s’installe facilement avec `pip`.
+Pour commencer, vous devez installer la bibliothèque `wandb` avec `pip`.
```python
!pip install wandb onnx -Uq
```
-
- ## Ajoutez wandb à votre fichier `config.yml`
+ ## Ajoutez `wandb` à votre fichier `config.yml`
-PaddleOCR nécessite que les variables de configuration soient fournies dans un fichier YAML. L’ajout de l’extrait suivant à la fin du fichier de configuration YAML journalisera automatiquement toutes les métriques d’entraînement et de validation dans un tableau de bord W&B, ainsi que les points de contrôle du modèle :
+PaddleOCR vous demande de fournir les variables de configuration via un fichier YAML. Pour activer la journalisation W&B, ajoutez l’extrait suivant à la fin du fichier de configuration YAML. Ce paramètre configure PaddleOCR pour journaliser automatiquement toutes les métriques d’entraînement et de validation dans un tableau de bord W&B, ainsi que les points de contrôle du modèle :
-```python
+```yaml
Global:
use_wandb: True
```
-Tout autre argument facultatif que vous souhaitez transmettre à [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) peut également être ajouté dans la section `wandb` du fichier YAML :
+Vous pouvez également ajouter, dans le fichier YAML, sous l’en-tête `wandb`, tous les arguments supplémentaires facultatifs que vous souhaitez transmettre à [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) :
-```
-wandb:
- project: CoolOCR # (facultatif) c'est le nom du projet wandb
- entity: my_team # (facultatif) si vous utilisez une équipe wandb, vous pouvez passer le nom de l'équipe ici
- name: MyOCRModel # (facultatif) c'est le nom du run wandb
+```yaml
+wandb:
+ project: CoolOCR # (facultatif) nom du projet wandb
+ entity: my_team # (facultatif) si vous utilisez une équipe wandb, vous pouvez indiquer le nom de l'équipe ici
+ name: MyOCRModel # (facultatif) nom du run wandb
```
## Passez le fichier `config.yml` à `train.py`
-Le fichier YAML est ensuite passé en argument au [script d’entraînement](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/tools/train.py) disponible dans le dépôt PaddleOCR.
+Une fois la journalisation W&B configurée, lancez l’entraînement en passant le fichier YAML en argument au [script d’entraînement](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/tools/train.py) disponible dans le dépôt PaddleOCR.
```bash
python tools/train.py -c config.yml
```
-Une fois votre fichier `train.py` exécuté avec W&B activé, un lien est généré pour accéder à votre tableau de bord W&B :
+Une fois votre fichier `train.py` exécuté avec W&B activé, PaddleOCR génère un lien vers votre tableau de bord W&B, où vous pouvez surveiller les métriques d’entraînement et de validation en temps réel :
diff --git a/fr/models/integrations/prodigy.mdx b/fr/models/integrations/prodigy.mdx
index cd6aa5e2b7..ac7b0aa86c 100644
--- a/fr/models/integrations/prodigy.mdx
+++ b/fr/models/integrations/prodigy.mdx
@@ -1,13 +1,13 @@
---
-description: "Intégrez W&B à Prodigy pour suivre les flux de travail d'annotation, consigner les métriques d'entraînement et gérer des Datasets étiquetés."
+description: "Intégrez W&B à Prodigy pour suivre les flux de travail d'annotation, consigner les métriques d'entraînement et gérer des jeux de données étiquetés."
title: Prodigy
---
-[Prodigy](https://prodi.gy/) est un outil d'annotation qui permet de créer des données d'entraînement et d'évaluation pour les modèles de machine learning, ainsi que pour l'analyse des erreurs, l'inspection et le nettoyage des données. Les [W&B Tables](/fr/models/tables/tables-walkthrough/) vous permettent de consigner, visualiser, analyser et partager des Datasets (et bien plus encore !) dans W&B.
+[Prodigy](https://prodi.gy/) est un outil d'annotation qui permet de créer des données d'entraînement et d'évaluation pour les modèles de machine learning, ainsi que pour l'analyse des erreurs, l'inspection et le nettoyage des données. Les [W&B Tables](/fr/models/tables/tables-walkthrough/) vous permettent de consigner, visualiser, analyser et partager des jeux de données (et bien plus encore !) dans W&B.
-[L'intégration de W&B avec Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) ajoute des fonctionnalités simples et faciles à utiliser pour téléverser directement votre jeu de données annoté avec Prodigy vers W&B afin de l'utiliser avec Tables.
+Ce guide vous montre comment utiliser [l'intégration de W&B avec Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) pour téléverser directement votre jeu de données annoté avec Prodigy vers W&B afin de pouvoir l'explorer et le partager sous forme de tableau interactif. Utilisez cette intégration si vous souhaitez inspecter la qualité des annotations, comparer les versions d'un jeu de données étiqueté ou partager les résultats avec des collaborateurs.
-Exécutez quelques lignes de code, comme celles-ci :
+Avec quelques lignes de code, comme celles-ci :
```python
import wandb
@@ -17,24 +17,22 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
upload_dataset("news_headlines_ner")
```
-et obtenez des tableaux visuels et interactifs, faciles à partager, comme celui-ci :
+vous pouvez créer des tableaux visuels et interactifs, faciles à partager, comme celui-ci :
-"
-
## Démarrage rapide
-Utilisez `wandb.integration.prodigy.upload_dataset` pour importer votre jeu de données Prodigy annoté directement depuis la base de données Prodigy locale vers W&B au format [Table](/fr/models/ref/python/data-types/table). Pour plus d’informations sur Prodigy, y compris l’installation et la configuration, veuillez vous référer à la [documentation Prodigy](https://prodi.gy/docs/).
+Utilisez `wandb.integration.prodigy.upload_dataset` pour importer votre jeu de données Prodigy annoté directement depuis la base de données Prodigy locale vers W&B au format [tableau](/fr/models/ref/python/data-types/table). Pour plus d’informations sur Prodigy, y compris l’installation et la configuration, voir la [documentation Prodigy](https://prodi.gy/docs/).
-W&B tentera automatiquement de convertir les images et les champs d’entités nommées en [`wandb.Image`](/fr/models/ref/python/data-types/image) et [`wandb.Html`](/fr/models/ref/python/data-types/html) respectivement. Des colonnes supplémentaires peuvent être ajoutées au tableau obtenu pour inclure ces visualisations.
+Lorsque vous téléversez un jeu de données, W&B convertit automatiquement les images et les champs d’entités nommées en [`wandb.Image`](/fr/models/ref/python/data-types/image) et [`wandb.Html`](/fr/models/ref/python/data-types/html) respectivement, afin qu’ils s’affichent sous forme de visualisations interactives dans votre tableau. W&B peut ajouter des colonnes supplémentaires au tableau obtenu pour inclure ces visualisations.
## Lire un exemple détaillé
-Explorez [Visualiser les Datasets Prodigy avec W&B Tables](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc) pour découvrir des exemples de visualisations générées avec l’intégration Prodigy de W&B.
\ No newline at end of file
+Pour voir ce qu’il est possible de faire avec l’intégration, explorez le rapport [Visualiser les jeux de données Prodigy avec W&B Tables](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc) pour découvrir des exemples de visualisations générées avec l’intégration Prodigy de W&B.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/pytorch-geometric.mdx b/fr/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
index 724db29184..22b6e10011 100644
--- a/fr/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
+++ b/fr/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ description: "Intégrez W&B à PyTorch Geometric pour la visualisation de graphe
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PyTorch Geometric](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric), ou PyG, est l’une des bibliothèques les plus populaires pour le deep learning géométrique, et W&B s’y intègre extrêmement bien pour visualiser des graphes et suivre les expériences.
+[PyTorch Geometric](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric) (PyG) est une bibliothèque de deep learning géométrique, et W&B s’y intègre bien pour visualiser des graphes et suivre les expériences.
+
+Ce guide vous montre comment vous authentifier à W&B, installer la bibliothèque `wandb`, visualiser des graphes PyG avec PyVis ou Plotly, et journaliser les métriques d’entraînement de vos flux de travail PyG. Utilisez-le pour suivre les expériences et partager des visualisations de graphes dans W&B.
Après avoir installé PyTorch Geometric, suivez ces étapes pour démarrer.
@@ -28,7 +30,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` en local et vous connecter :
- ## Visualiser les graphes
+ ## Visualisez les graphes
-Vous pouvez enregistrer des informations sur les graphes en entrée, notamment le nombre d’arêtes, le nombre de nœuds, etc. W&B prend en charge la consignation de graphiques Plotly et de panneaux HTML, de sorte que toutes les visualisations que vous créez pour votre graphe peuvent également être consignées dans W&B.
+Après vous être connecté, vous pouvez commencer à envoyer des visualisations de graphes et des données d'exécution à W&B.
+
+Vous pouvez enregistrer des informations sur les graphes d'entrée, notamment le nombre d'arêtes, le nombre de nœuds, etc. W&B prend en charge la journalisation des graphiques Plotly et des panneaux HTML, vous pouvez donc également journaliser dans W&B toutes les visualisations que vous créez pour votre graphe. Les sections suivantes présentent deux approches courantes : PyVis pour les visualisations HTML interactives et Plotly pour les visualisations sous forme de graphiques.
### Utiliser PyVis
@@ -80,7 +84,7 @@ L’extrait suivant montre comment procéder avec PyVis et HTML.
from pyvis.network import Network
import wandb
-with wandb.init(project=’graph_vis’) as run:
+with wandb.init(project="graph_vis") as run:
net = Network(height="750px", width="100%", bgcolor="#222222", font_color="white")
# Ajouter les arêtes du graphe PyG au réseau PyVis
@@ -99,14 +103,14 @@ with wandb.init(project=’graph_vis’) as run:
```
- 
+
+Avec les visualisations de graphes et les métriques d'entraînement journalisées dans W&B, vous pouvez comparer les runs et partager les résultats de vos expériences PyG dans votre espace de travail W&B.
+
-Nous vous montrons comment intégrer W&B à votre code PyTorch pour ajouter le suivi des expériences à votre pipeline.
+Ce tutoriel explique comment intégrer W&B à votre code d’entraînement PyTorch afin de pouvoir suivre les expériences, consigner des métriques et des gradients, et versionner les modèles. Utilisez-le pour ajouter le suivi des expériences à un pipeline PyTorch existant.
+
### Utiliser Plotly
-Pour utiliser Plotly afin de créer une visualisation de graphe, vous devez d’abord convertir le graphe PyG en objet NetworkX. Vous devrez ensuite créer des graphiques de dispersion Plotly pour les nœuds et les arêtes. L’extrait ci-dessous peut être utilisé pour cette tâche.
+Pour utiliser Plotly afin de créer une visualisation de graphe, convertissez d’abord le graphe PyG en objet NetworkX. Créez ensuite des graphiques de dispersion Plotly pour les nœuds et les arêtes. Utilisez l’extrait suivant pour cette tâche.
```python
def create_vis(graph):
@@ -151,8 +155,8 @@ def create_vis(graph):
return fig
-with wandb.init(project=’visualize_graph’) as run:
- run.log({‘graph’: wandb.Plotly(create_vis(graph))})
+with wandb.init(project="visualize_graph") as run:
+ run.log({"graph": wandb.Plotly(create_vis(graph))})
```
@@ -160,10 +164,10 @@ with wandb.init(project=’visualize_graph’) as run:
- ## Consigner des métriques
+ ## Journaliser des métriques
-Vous pouvez utiliser W&B pour suivre vos expériences et les métriques associées, comme les fonctions de perte, la précision, entre autres. Ajoutez la ligne suivante à votre boucle d'entraînement :
+En plus des visualisations de graphe, vous pouvez utiliser W&B pour suivre vos expériences et les métriques associées, comme les fonctions de perte, la précision, entre autres. Ajoutez les lignes suivantes à votre boucle d'entraînement :
```python
with wandb.init(project="my_project", entity="my_entity") as run:
@@ -179,10 +183,14 @@ with wandb.init(project="my_project", entity="my_entity") as run:
+Avec les visualisations de graphes et les métriques d'entraînement journalisées dans W&B, vous pouvez comparer les runs et partager les résultats de vos expériences PyG dans votre espace de travail W&B.
+
## Plus de ressources
+Les W&B Reports suivants montrent PyG en action :
+
* [Recommandation de produits Amazon à l’aide de réseaux neuronaux de graphes avec PyTorch Geometric](https://wandb.ai/manan-goel/gnn-recommender/reports/Recommending-Amazon-Products-using-Graph-Neural-Networks-in-PyTorch-Geometric--VmlldzozMTA3MzYw#what-does-the-data-look-like?)
* [Classification de nuages de points avec PyTorch Geometric](https://wandb.ai/geekyrakshit/pyg-point-cloud/reports/Point-Cloud-Classification-using-PyTorch-Geometric--VmlldzozMTExMTE3)
* [Segmentation de nuages de points avec PyTorch Geometric](https://wandb.ai/wandb/point-cloud-segmentation/reports/Point-Cloud-Segmentation-using-Dynamic-Graph-CNN--VmlldzozMTk5MDcy)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/pytorch.mdx b/fr/models/integrations/pytorch.mdx
index 3f3f3b7160..aac7b019a7 100644
--- a/fr/models/integrations/pytorch.mdx
+++ b/fr/models/integrations/pytorch.mdx
@@ -17,7 +17,7 @@ Utilisez [W&B](https://wandb.ai) pour le suivi des expériences de machine l
## Ce que vous trouverez dans ce notebook
@@ -27,7 +27,7 @@ Nous vous montrons comment intégrer W&B à votre code PyTorch pour ajouter
# importer la bibliothèque
import wandb
-# capturer un dictionnaire d’hyperparamètres dans la configuration
+# capturer un dictionnaire d'hyperparamètres avec config
config = {
"learning_rate": 0.001,
"epochs": 100,
@@ -40,27 +40,29 @@ with wandb.init(project="new-sota-model", config=config) as run:
# configurer le modèle et les données
model, dataloader = get_model(), get_data()
- # facultatif : suivre les gradients
+ # optionnel : suivre les gradients
run.watch(model)
for batch in dataloader:
metrics = model.training_step()
- # consigner des métriques dans votre boucle d’entraînement pour visualiser les performances du modèle
+ # consigner des métriques dans votre boucle d'entraînement pour visualiser les performances du modèle
run.log(metrics)
- # facultatif : enregistrer le modèle à la fin
+ # optionnel : sauvegarder le modèle à la fin
model.to_onnx()
run.save("model.onnx")
```
Suivez ce [tutoriel vidéo](https://wandb.me/pytorch-video).
-**Remarque** : les sections commençant par *Étape* suffisent pour intégrer W&B à un pipeline existant. Le reste se limite à charger les données et à définir un modèle.
+Les sections commençant par *Étape* suffisent pour intégrer W&B à un pipeline existant. Le reste se limite à charger les données et à définir un modèle.
## Installer, importer et se connecter
+Avant de définir l’expérience, configurez l’environnement et connectez-vous à W&B.
+
```python
import os
import random
@@ -91,24 +93,21 @@ torchvision.datasets.MNIST.mirrors = [mirror for mirror in torchvision.datasets.
### Étape 0 : Installer W&B
+
+Une fois W&B installé et votre session authentifiée, définissez la configuration de l’expérience ainsi que le pipeline d’entraînement qui l’utilisera.
+
### Étape 1 : Importer W&B et vous connecter
-Pour journaliser des données sur notre service web,
-vous devrez vous connecter.
+Pour journaliser des données sur le service W&B, vous devez vous connecter.
-Si c'est la première fois que vous utilisez W&B,
-vous devrez créer un compte gratuit via le lien qui s'affiche.
+Si c'est la première fois que vous utilisez W&B, inscrivez-vous pour obtenir un compte gratuit via le lien qui s'affiche.
-```
+```python
import wandb
wandb.login()
@@ -118,25 +117,19 @@ wandb.login()
## Définir l’expérience et le pipeline
### Suivre les métadonnées et les hyperparamètres avec `wandb.init()`
-Dans le code, la première chose à faire est de définir notre expérience :
-quels sont les hyperparamètres ? quelles métadonnées sont associées à ce run ?
+Dans le code, commencez par définir votre expérience. Quels sont les hyperparamètres ? Quelles métadonnées sont associées à ce run ?
-Il est très courant de stocker ces informations dans un dictionnaire `config`
-(ou un objet similaire)
-puis d'y accéder au besoin.
+Une approche courante consiste à stocker ces informations dans un dictionnaire `config` (ou un objet similaire), puis à y accéder au besoin.
-Dans cet exemple, nous ne faisons varier que quelques hyperparamètres
-et codons le reste à la main.
-Mais n'importe quelle partie de votre modèle peut faire partie de `config`.
+Cet exemple ne fait varier que quelques hyperparamètres et code le reste à la main. N’importe quelle partie de votre modèle peut faire partie de `config`.
-Nous incluons également quelques métadonnées : nous utilisons le jeu de données MNIST et une architecture
-convolutionnelle. Si, plus tard, nous travaillons par exemple avec
-des architectures entièrement connectées sur CIFAR dans le même projet,
-cela nous aidera à différencier nos runs.
+L’exemple inclut également des métadonnées sur le dataset MNIST et une architecture convolutionnelle. Si vous travaillez plus tard, par exemple, avec des architectures entièrement connectées sur CIFAR dans le même projet, ces métadonnées vous aideront à distinguer vos runs.
```python
config = dict(
@@ -149,14 +142,13 @@ config = dict(
architecture="CNN")
```
-Maintenant, définissons le pipeline global,
-ce qui est assez typique pour l’entraînement d’un modèle :
+Ensuite, définissons le pipeline global, ce qui est assez typique pour l’entraînement d’un modèle :
-1. nous commençons par `make` un modèle, ainsi que les données et l’optimiseur associés, puis
-2. nous `train` le modèle en conséquence et enfin
-3. nous le `test` pour voir comment l’entraînement s’est déroulé.
+1. `make` un modèle, ainsi que les données et l’optimiseur associés.
+2. `train` le modèle en conséquence.
+3. le `test` pour voir comment l’entraînement s’est déroulé.
-Nous implémenterons ces fonctions ci-dessous.
+Le code suivant implémente ces fonctions.
```python
def model_pipeline(hyperparameters):
@@ -179,26 +171,15 @@ def model_pipeline(hyperparameters):
return model
```
-La seule différence ici par rapport à un pipeline standard
-est que tout se passe dans le contexte de `wandb.init()`.
-L’appel à cette fonction établit un canal de communication
-entre votre code et nos serveurs.
+La seule différence ici par rapport à un pipeline standard est que tout se passe dans le contexte de `wandb.init()`. L’appel à cette fonction établit un canal de communication entre votre code et les serveurs de W&B.
+
+Le fait de passer le dictionnaire `config` à `wandb.init()` enregistre immédiatement toutes ces informations dans W&B, afin que vous sachiez toujours quelles valeurs d’hyperparamètres vous avez choisi d’utiliser pour votre expérience.
-Le fait de passer le dictionnaire `config` à `wandb.init()`
-enregistre immédiatement toutes ces informations,
-afin que vous sachiez toujours quelles valeurs d’hyperparamètres
-vous avez choisi d’utiliser pour votre expérience.
+Pour vous assurer que les valeurs que vous avez choisies et enregistrées sont toujours bien celles qui sont utilisées dans votre modèle, W&B recommande d’utiliser la copie `run.config` de votre objet. Consultez la définition suivante de `make` pour voir quelques exemples.
-Pour vous assurer que les valeurs que vous avez choisies et enregistrées sont toujours bien celles qui sont utilisées
-dans votre modèle, nous vous recommandons d’utiliser la copie `run.config` de votre objet.
-Consultez la définition de `make` ci-dessous pour voir quelques exemples.
+Une fois le pipeline défini, les sections suivantes implémentent successivement chacune de ses étapes : configuration des données et du modèle, entraînement et test.
-> *Remarque* : nous veillons à exécuter notre code dans des processus séparés,
-> afin que tout problème de notre côté
-> (par exemple, si un énorme monstre marin attaque nos centres de données)
-> ne fasse pas planter votre code.
-> Une fois le problème résolu, par exemple lorsque le Kraken retourne dans les profondeurs,
-> vous pouvez synchroniser les données avec `wandb sync`.
+> *Remarque* : W&B exécute son code dans des processus séparés afin que tout problème du côté de W&B ne fasse pas planter votre code. Une fois le problème résolu, vous pouvez synchroniser les données avec `wandb sync`.
```python
def make(config):
@@ -214,7 +195,7 @@ def make(config):
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(
model.parameters(), lr=config.learning_rate)
-
+
return model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer
```
@@ -222,40 +203,32 @@ def make(config):
### Définir le chargement des données et le modèle
- ## Suivre les gradients avec `run.watch()` et tout le reste avec `run.log()`
+ ### Suivre les gradients avec `run.watch()` et tout le reste avec `run.log()`
-`run.watch()` journalisera les gradients et les paramètres de votre modèle,
-toutes les `log_freq` étapes de l'entraînement.
+`run.watch()` journalisera les gradients et les paramètres de votre modèle toutes les `log_freq` étapes de l'entraînement.
Appelez `run.watch()` avant de commencer l'entraînement. Pour les modes de journalisation, les modèles multiples et les conseils sur les performances, voir [Comment puis-je journaliser les gradients et les poids du modèle avec wandb.watch ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-log-gradients-and-model-weights-with-wandb-watch).
-Le reste du code d'entraînement reste le même :
-nous parcourons les époques et les lots,
-en effectuant des passes avant et arrière
-et en appliquant notre `optimizer`.
+Le reste du code d'entraînement reste le même : parcourez les époques et les lots, effectuez des passes avant et arrière, et appliquez votre `optimizer`.
```python
def train(model, loader, criterion, optimizer, config):
@@ -343,17 +312,11 @@ def train_batch(images, labels, model, optimizer, criterion):
return loss
```
-La seule différence réside dans le code de journalisation :
-alors qu’auparavant vous pouviez consigner des métriques en les affichant dans le terminal,
-vous transmettez maintenant les mêmes informations à `run.log()`.
+La seule différence réside dans le code de journalisation : alors qu’auparavant vous pouviez consigner des métriques en les affichant dans le terminal, vous transmettez maintenant les mêmes informations à `run.log()`.
-`run.log()` attend un dictionnaire dont les clés sont des chaînes de caractères.
-Ces chaînes identifient les objets enregistrés, qui constituent les valeurs.
-Vous pouvez aussi indiquer, de façon facultative, à quelle `step` d’entraînement vous en êtes.
+`run.log()` attend un dictionnaire dont les clés sont des chaînes de caractères. Ces chaînes identifient les objets enregistrés, qui constituent les valeurs. Vous pouvez aussi indiquer, de façon facultative, à quelle `step` d’entraînement vous en êtes.
-> *Remarque* : j’aime utiliser le nombre d’exemples que le modèle a vus,
-> car cela facilite la comparaison entre différentes tailles de lot,
-> mais vous pouvez utiliser les étapes brutes ou le nombre de lots. Pour des runs d’entraînement plus longs, il peut aussi être pertinent de journaliser par `epoch`.
+> *Remarque* : utiliser le nombre d’exemples que le modèle a vus facilite la comparaison entre différentes tailles de lot, mais vous pouvez utiliser les étapes brutes ou le nombre de lots. Pour des runs d’entraînement plus longs, il peut aussi être pertinent de journaliser par `epoch`.
```python
def train_log(loss, example_ct, epoch):
@@ -368,17 +331,15 @@ def train_log(loss, example_ct, epoch):
### Définir la logique de test
- ## (Facultatif) Appelez `run.save()`
+ ### Facultatif : Appelez `run.save()`
C’est aussi le bon moment pour enregistrer l’architecture du modèle
et les paramètres finaux sur le disque.
-Pour une compatibilité maximale, nous allons `exporter` notre modèle au
+Pour une compatibilité étendue, `exportez` le modèle au
format [Open Neural Network eXchange (ONNX)](https://onnx.ai/).
En passant ce nom de fichier à `run.save()`, vous vous assurez que les paramètres du modèle
@@ -386,7 +347,7 @@ sont enregistrés sur les serveurs de W&B : fini les pertes de repères pou
correspond à quel run d’entraînement.
Pour des fonctionnalités `wandb` plus avancées pour le stockage, la gestion des versions et la distribution de
-modèles, consultez nos [outils Artifacts](https://www.wandb.com/artifacts).
+modèles, consultez les [outils Artifacts](https://www.wandb.com/artifacts).
```python
def test(model, test_loader):
@@ -405,7 +366,7 @@ def test(model, test_loader):
print(f"Accuracy of the model on the {total} " +
f"test images: {correct / total:%}")
-
+
run.log({"test_accuracy": correct / total})
# Enregistrer le modèle au format ONNX interopérable
@@ -414,27 +375,21 @@ def test(model, test_loader):
```
- ### Exécutez l’entraînement et suivez vos métriques en direct sur wandb.ai
+ ### Exécutez l'entraînement et regardez vos métriques en direct sur wandb.ai
-Maintenant que nous avons défini l’ensemble du pipeline et ajouté
-ces quelques lignes de code W&B,
-nous sommes prêts à lancer notre expérience avec un suivi complet.
+Maintenant que vous avez défini l'ensemble du pipeline et ajouté ces quelques lignes de code W&B, vous êtes prêt à exécuter votre expérience avec un suivi complet.
-Nous vous fournirons quelques liens :
-notre documentation,
-la page du projet, qui organise tous les runs d’un projet, et
-la page du run, où les résultats de ce run seront stockés.
+W&B affiche quelques liens : la documentation, la page Project (qui organise tous les runs d'un project) et la page Run (où sont stockés les résultats de ce run).
-Accédez à la page du run et consultez ces onglets :
+Accédez à la page Run et consultez les onglets suivants :
-1. **Charts**, où les gradients du modèle, les valeurs des paramètres et la perte sont enregistrés tout au long de l’entraînement
-2. **System**, qui contient diverses métriques système, notamment l’utilisation des E/S du disque, les métriques CPU et GPU (regardez cette température grimper), et bien plus encore
-3. **Logs**, qui contient une copie de tout ce qui a été envoyé vers la sortie standard pendant l’entraînement
-4. **Files**, où, une fois l’entraînement terminé, vous pouvez cliquer sur `model.onnx` pour visualiser notre réseau avec le [visualiseur de modèles Netron](https://github.com/lutzroeder/netron).
+1. **Charts**, où les gradients du modèle, les valeurs des paramètres et la perte sont enregistrés tout au long de l'entraînement.
+2. **System**, qui contient les métriques système, y compris l'utilisation des E/S disque ainsi que les métriques CPU et GPU.
+3. **Logs**, qui contient une copie de tout ce qui a été envoyé sur la sortie standard pendant l'entraînement.
+4. **Files**, où, une fois l'entraînement terminé, vous pouvez cliquer sur `model.onnx` pour visualiser votre réseau avec le [visualiseur de modèles Netron](https://github.com/lutzroeder/netron).
-Une fois le run terminé, à la sortie du bloc `with wandb.init()`,
-nous afficherons également un résumé des résultats dans la sortie de la cellule.
+Une fois le run terminé, à la fin du bloc `with wandb.init()`, W&B affiche également une synthèse des résultats dans la sortie de la cellule.
```python
# Construire, entraîner et analyser le modèle avec le pipeline
@@ -442,44 +397,40 @@ model = model_pipeline(config)
```
- ### Tester des hyperparamètres avec Sweeps
+ ### Tester des hyperparamètres avec des balayages
-Dans cet exemple, nous n’avons examiné qu’un seul ensemble d’hyperparamètres.
-Or, une part importante de la plupart des flux de travail de ML consiste à itérer sur
-plusieurs hyperparamètres.
-
-Vous pouvez utiliser W&B Sweeps pour automatiser les tests d’hyperparamètres et explorer l’espace des modèles possibles ainsi que les stratégies d’optimisation.
+Cet exemple ne portait que sur un seul ensemble d’hyperparamètres. Or, dans la plupart des flux de travail de ML, il est essentiel de faire varier plusieurs hyperparamètres.
-Consultez un [notebook Colab montrant l’optimisation des hyperparamètres avec W&B Sweeps](https://wandb.me/sweeps-colab).
+Vous pouvez utiliser les balayages W&B pour automatiser les tests d’hyperparamètres et explorer l’espace des modèles et des stratégies d’optimisation possibles. Cela vous permet d’aller au-delà de l’exécution précédente à configuration unique.
-Exécuter un balayage d’hyperparamètres avec W&B est très simple. Il n’y a que 3 étapes :
+Consultez ce [notebook Colab montrant l’optimisation d’hyperparamètres avec les balayages W&B](https://wandb.me/sweeps-colab).
-1. **Définir le balayage :** pour cela, créez un dictionnaire ou un [fichier YAML](/fr/models/sweeps/define-sweep-configuration/) qui spécifie les paramètres à explorer, la stratégie de recherche, la métrique d’optimisation, etc.
+L’exécution d’un balayage d’hyperparamètres avec W&B se déroule en trois étapes :
-2. **Initialiser le balayage :**
- `sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)`
-
-3. **Exécuter l’agent de balayage :**
- `wandb.agent(sweep_id, function=train)`
+1. **Définir le balayage :** créez un dictionnaire ou un [fichier YAML](/fr/models/sweeps/define-sweep-configuration/) qui spécifie les paramètres à explorer, la stratégie de recherche, la métrique d’optimisation, etc.
+2. **Initialiser le balayage :** `sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)`.
+3. **Exécuter l’agent de balayage :** `wandb.agent(sweep_id, function=train)`.
C’est tout ce qu’il faut pour exécuter un balayage d’hyperparamètres.
-
+
## Galerie d'exemples
-Explorez des exemples de projets suivis et visualisés avec W&B dans notre [Galerie →](https://app.wandb.ai/gallery).
+Explorez des exemples de projets suivis et visualisés avec W&B dans la [Galerie](https://app.wandb.ai/gallery).
## Configuration avancée
-1. [Variables d’environnement](/fr/platform/hosting/env-vars/) : définissez des clés API dans les variables d’environnement pour pouvoir lancer des entraînements sur un cluster géré.
-2. [Mode hors ligne](/fr/support/models/articles/how-do-i-run-wandb-offline) : utilisez le mode `dryrun` pour entraîner hors ligne et synchroniser les résultats plus tard.
-3. [Sur site](/fr/platform/hosting/hosting-options/self-managed) : installez W&B dans un cloud privé ou sur des serveurs isolés du réseau au sein de votre propre infrastructure. Nous proposons des déploiements locaux pour tous les profils, du monde universitaire aux équipes d’entreprise.
-4. [Sweeps](/fr/models/sweeps/) : configurez rapidement une recherche d'hyperparamètres avec notre outil léger de réglage.
\ No newline at end of file
+Les options suivantes peuvent étendre le flux de travail de base précédent pour les environnements de production, hors ligne ou gérés :
+
+* [Variables d’environnement](/fr/platform/hosting/env-vars/) : définissez des clés API dans les variables d’environnement pour pouvoir lancer des entraînements sur un cluster géré.
+* [Mode hors ligne](/fr/support/models/articles/how-do-i-run-wandb-offline) : utilisez le mode `dryrun` pour entraîner hors ligne et synchroniser les résultats plus tard.
+* [Sur site](/fr/platform/hosting/hosting-options/self-managed) : installez W&B dans un cloud privé ou sur des serveurs isolés du réseau au sein de votre propre infrastructure.
+* [Sweeps](/fr/models/sweeps/) : configurez rapidement une recherche d'hyperparamètres avec un outil léger de réglage.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/ray-tune.mdx b/fr/models/integrations/ray-tune.mdx
index 9760f6c6f6..469f13eaaf 100644
--- a/fr/models/integrations/ray-tune.mdx
+++ b/fr/models/integrations/ray-tune.mdx
@@ -1,41 +1,39 @@
---
-description: "Intégrez W&B à Ray Tune pour suivre les essais de réglage des hyperparamètres, consigner des métriques et comparer les résultats des expériences."
+description: "Intégrez W&B à Ray Tune pour suivre les essais d'optimisation d'hyperparamètres, consigner des métriques et comparer les résultats des expériences."
title: Ray Tune
---
-W&B s’intègre à [Ray](https://github.com/ray-project/ray) en proposant deux intégrations légères.
+Cette page explique comment utiliser W&B avec [Ray](https://github.com/ray-project/ray) Tune afin de suivre les essais d'optimisation d'hyperparamètres, de consigner des métriques et de comparer les résultats des expériences d'une exécution à l'autre. W&B propose deux intégrations légères avec Ray, et vous pouvez choisir celle qui correspond le mieux à votre flux de travail d'entraînement :
-* La fonction `WandbLoggerCallback` consigne automatiquement dans l’API Wandb les métriques transmises à Tune.
-* La fonction `setup_wandb()`, qui peut être utilisée avec l’API fonctionnelle, initialise automatiquement l’API Wandb avec les informations d’entraînement de Tune. Vous pouvez utiliser l’API Wandb comme d’habitude, par exemple avec `run.log()` pour consigner votre entraînement.
+* La fonction `WandbLoggerCallback` journalise automatiquement dans W&B les métriques transmises à Tune.
+* La fonction `setup_wandb()`, que vous pouvez utiliser avec l'API fonctionnelle, initialise automatiquement le SDK Python W&B (`wandb`) avec les informations d'entraînement de Tune. Vous pouvez utiliser l'API W&B comme d'habitude, par exemple en appelant `run.log()` pour journaliser votre entraînement.
## Configurer l’intégration
+Cette section explique comment configurer `WandbLoggerCallback`, qui constitue le moyen le plus direct d’envoyer les métriques des essais Tune à W&B.
+
```python
from ray.air.integrations.wandb import WandbLoggerCallback
```
-La configuration de wandb s’effectue en passant une clé `wandb` au paramètre `config` de `tune.run()` (voir l’exemple ci-dessous).
-
-Le contenu de l’entrée de configuration `wandb` est transmis à `wandb.init()` sous forme d’arguments nommés. Exception faite des paramètres suivants, qui servent à configurer `WandbLoggerCallback` lui-même :
+Pour configurer W&B, fournissez une clé wandb au paramètre `config` de `tune.run()`. Voir l’[exemple](#example) pour savoir comment l’utiliser.
+L’intégration transmet le contenu de l’entrée de configuration wandb à `wandb.init()` sous forme d’arguments nommés. Les seules exceptions sont les paramètres qui configurent `WandbLoggerCallback` lui-même.
### Paramètres
-`project (str)`: Nom du projet wandb. Obligatoire.
-
-`api_key_file (str)`: Chemin du fichier contenant la clé API wandb.
-
-`api_key (str)`: Clé API wandb. Alternative à `api_key_file`.
+Le `WandbLoggerCallback` accepte les paramètres suivants :
-`excludes (list)`: Liste des métriques à exclure du journal.
-
-`log_config (bool)`: Indique s'il faut journaliser le paramètre de configuration du dictionnaire de résultats. Valeur par défaut : False.
-
-`upload_checkpoints (bool)`: Si True, les points de contrôle du modèle sont téléversés en tant qu'Artifacts. Valeur par défaut : False.
+* `project (str)` : Nom du projet W&B. Requis.
+* `api_key_file (str)` : Chemin vers le fichier contenant la clé API W&B.
+* `api_key (str)` : Clé API W&B. Alternative à `api_key_file`.
+* `excludes (list)` : Liste des métriques à exclure du journal.
+* `log_config (bool)` : Indique s’il faut journaliser le paramètre `config` du dictionnaire de résultats. Par défaut : `False`.
+* `upload_checkpoints (bool)` : Si `True`, téléverse les points de contrôle du modèle en tant qu’artefacts. Par défaut : `False`.
### Exemple
@@ -74,11 +72,13 @@ results = tuner.fit()
## setup_wandb
+Utilisez `setup_wandb()` lorsque vous souhaitez contrôler directement la journalisation W&B depuis votre fonction d’entraînement, par exemple pour appeler `run.log()` avec des métriques personnalisées aux côtés du reporting de Tune.
+
```python
from ray.air.integrations.wandb import setup_wandb
```
-Cette fonction utilitaire permet d’initialiser wandb pour l’utiliser avec Ray Tune. Pour une utilisation de base, appelez `setup_wandb()` dans votre fonction d’entraînement :
+Cette fonction utilitaire permet d’initialiser W&B pour l’utiliser avec Ray Tune. Pour une utilisation de base, appelez `setup_wandb()` dans votre fonction d’entraînement :
```python
from ray import tune
@@ -117,7 +117,7 @@ results = tuner.fit()
## Exemple de code
## Authentification
-W&B recherche un fichier nommé `secrets.env` dans le même répertoire que le script d'entraînement et charge son contenu dans l'environnement lorsque `wandb.init()` est appelé. Vous pouvez générer un fichier `secrets.env` en appelant `wandb.sagemaker_auth(path="source_dir")` dans le script que vous utilisez pour lancer vos expériences. Veillez à ajouter ce fichier à votre `.gitignore` !
+W&B recherche un fichier nommé `secrets.env` dans le même répertoire que le script d'entraînement et charge son contenu dans l'environnement lorsque vous appelez `wandb.init()`. Pour générer un fichier `secrets.env`, appelez `wandb.sagemaker_auth(path="source_dir")` dans le script que vous utilisez pour lancer vos expériences. Ajoutez ce fichier à votre `.gitignore`.
## Estimateurs existants
-Si vous utilisez l’un des estimateurs préconfigurés de SageMaker, vous devez ajouter un fichier `requirements.txt` à votre répertoire source, incluant wandb
+Si vous utilisez l’un des estimateurs préconfigurés de SageMaker, ajoutez un fichier `requirements.txt` à votre répertoire source contenant `wandb` :
```text
wandb
```
-Si vous utilisez un estimateur qui s’exécute sous Python 2, vous devrez installer `psutil` directement depuis ce [wheel](https://pythonwheels.com) avant d’installer wandb :
+Si vous utilisez un estimateur qui fonctionne avec Python 2, installez `psutil` depuis cette [wheel](https://pythonwheels.com) avant d’installer `wandb` :
```text
https://wheels.galaxyproject.org/packages/psutil-5.4.8-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
wandb
```
-Consultez un exemple complet sur [GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker) et lisez-en plus sur notre [blog](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker).
+Pour un exemple complet, voir l’[exemple SageMaker sur GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker). Pour en savoir plus sur l’exécution de Sweeps avec SageMaker, voir l’[article de blog W&B sur les Sweeps avec SageMaker](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker).
-Vous pouvez également consulter le tutoriel [Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W&B](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE) sur le déploiement d'un analyseur de sentiments avec SageMaker et W&B.
+Pour obtenir un tutoriel sur le déploiement d’un analyseur de sentiment avec SageMaker et W&B, voir [Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W&B](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE).
## Bien démarrer
@@ -30,7 +30,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,6 +70,8 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
### Journalisation des métriques
+Après l'installation et la connexion, consignez des métriques depuis votre code d'entraînement scikit-learn pour pouvoir comparer les runs dans W&B.
+
```python
import wandb
@@ -89,8 +91,10 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
### Créer des graphiques
- #### Étape 1 : Importez wandb et initialisez un nouveau run
+En plus de consigner des métriques, vous pouvez générer des graphiques de diagnostic pour vos modèles scikit-learn et les consigner dans un run. Les étapes suivantes initialisent un run, puis affichent soit des graphiques individuels, soit un ensemble complet de graphiques pour un type de modèle donné.
+
+
+Les sections suivantes décrivent chaque type de graphique que `wandb.sklearn` peut produire, ainsi que la signature de fonction et les arguments correspondants. Utilisez-les comme référence lorsque vous appelez des fonctions de graphique spécifiques ou interprétez la sortie de `plot_classifier`, `plot_regressor` et `plot_clusterer`.
+
+ #### Importez wandb et initialisez un nouveau run
```python
@@ -99,15 +103,17 @@ import wandb
run = wandb.init(project="visualize-sklearn")
```
-
- #### Étape 2 : Visualiser les graphiques
+
-Les graphiques créés avec Matplotlib peuvent également être enregistrés sur le tableau de bord W&B. Pour cela, vous devez d'abord installer `plotly`.
+Si vous créez déjà des graphiques avec Matplotlib, vous pouvez également les enregistrer dans le tableau de bord W&B, à côté de vos graphiques scikit-learn. Pour cela, vous devez d'abord installer `plotly`.
```bash
pip install plotly
```
-Enfin, vous pouvez enregistrer les graphiques dans le tableau de bord de W&B comme suit :
+Enfin, enregistrez les graphiques dans le tableau de bord de W&B comme suit :
```python
import matplotlib.pyplot as plt
@@ -175,6 +181,8 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
## Graphiques pris en charge
+ #### Visualiser les graphiques
+Les sections suivantes expliquent comment visualiser des graphiques individuels ou l’ensemble des graphiques pour un type de modèle donné.
+
- #### Graphiques individuels
+ ##### Graphiques individuels
-Après avoir entraîné un modèle et effectué des prédictions, vous pouvez générer des graphiques dans wandb pour analyser ces prédictions. Voir la section **Graphiques pris en charge** ci-dessous pour obtenir la liste complète des graphiques pris en charge.
+Après avoir entraîné un modèle et effectué des prédictions, vous pouvez générer des graphiques dans W&B pour analyser ces prédictions. Pour plus d’informations sur les graphiques pris en charge, voir la section **Graphiques pris en charge**.
```python
# Visualiser un graphique individuel
@@ -115,7 +121,7 @@ wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)
```
- #### Tous les graphiques
+ ##### Tous les graphiques
W&B propose des fonctions telles que `plot_classifier`, qui permettent d'afficher plusieurs graphiques pertinents :
@@ -150,13 +156,13 @@ run.finish()
#### Graphiques Matplotlib existants
### Courbe d'apprentissage
@@ -199,13 +207,13 @@ Entraîne un modèle sur des jeux de données de tailles variables et génère u
-Les courbes ROC représentent le taux de vrais positifs (axe y) par rapport au taux de faux positifs (axe x). Le score idéal est un TPR = 1 et un FPR = 0, ce qui correspond au point situé en haut à gauche. En général, on calcule l’aire sous la courbe ROC (AUC-ROC), et plus l’AUC-ROC est élevée, mieux c’est.
+Les courbes ROC représentent le taux de vrais positifs (axe y) par rapport au taux de faux positifs (axe x). Le score idéal est un TPR = 1 et un FPR = 0, ce qui correspond au point situé en haut à gauche. Vous calculez l’aire sous la courbe ROC (AUC-ROC), et plus l’AUC-ROC est élevée, mieux c’est.
`wandb.sklearn.plot_roc(y_true, y_probas, labels)`
* y_true (arr): Étiquettes de l’ensemble de test.
* y_probas (arr): Probabilités prédites pour l’ensemble de test.
-* labels (list): Libellés des classes pour la variable cible (y).
+* labels (list): étiquette nommé de la variable cible (y)
### Proportions des classes
@@ -233,13 +241,13 @@ Trace la répartition des classes cibles dans les ensembles d'entraînement
Calcule le compromis entre la précision et le rappel pour différents seuils. Une grande aire sous la courbe indique à la fois un rappel élevé et une précision élevée, où une précision élevée correspond à un faible taux de faux positifs, et un rappel élevé à un faible taux de faux négatifs.
-Des scores élevés pour les deux montrent que le classifieur renvoie des résultats précis (précision élevée) et qu'il identifie la majorité des cas positifs (rappel élevé). La courbe PR est utile lorsque les classes sont très déséquilibrées.
+Des scores élevés pour les deux montrent que le classifieur renvoie des résultats précis (précision élevée) et qu'il identifie la majorité des cas positifs (rappel élevé). La courbe précision-rappel est utile lorsque les classes sont déséquilibrées.
`wandb.sklearn.plot_precision_recall(y_true, y_probas, labels)`
* y_true (arr): Étiquettes de l'ensemble de test.
* y_probas (arr): Probabilités prédites sur l'ensemble de test.
-* labels (list): Noms des étiquettes pour la variable cible (y).
+* labels (list): étiquette nommé de la variable cible (y)
- Vous devez appeler soit `wandb.init()`, soit `wandb.tensorboard.patch()` **avant** d'appeler `tf.summary.create_file_writer()` ou d'instancier un `SummaryWriter` via `torch.utils.tensorboard`.
+ Vous devez appeler soit `wandb.init()`, soit `wandb.tensorboard.patch()` avant d'appeler `tf.summary.create_file_writer()` ou d'instancier un `SummaryWriter` à partir de `torch.utils.tensorboard`.
-`wandb` 0.20.0 et les versions ultérieures prennent en charge la synchronisation des fichiers `tfevents` stockés dans S3, GCS ou Azure. `wandb` utilise les identifiants par défaut de chaque fournisseur cloud, correspondant aux commandes du tableau suivant :
+`wandb` 0.20.0 et les versions ultérieures prennent en charge la synchronisation des fichiers `tfevents` stockés dans S3, GCS ou Azure. `wandb` utilise les identifiants par défaut de chaque fournisseur cloud. Le tableau suivant répertorie la commande permettant de configurer les identifiants ainsi que le format attendu du répertoire des journaux pour chaque fournisseur :
| Fournisseur cloud | Identifiants | Format du répertoire des journaux |
| ----------------- | --------------------------------------- | ------------------------------------- |
diff --git a/fr/models/integrations/tensorflow.mdx b/fr/models/integrations/tensorflow.mdx
index a694b110b5..2ac7b0f620 100644
--- a/fr/models/integrations/tensorflow.mdx
+++ b/fr/models/integrations/tensorflow.mdx
@@ -7,25 +7,28 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
### Importance des fonctionnalités
@@ -251,7 +259,7 @@ Des scores élevés pour les deux montrent que le classifieur renvoie des résul
Évalue et trace l’importance de chaque fonctionnalité pour la tâche de classification. Fonctionne uniquement avec les classifieurs qui possèdent un attribut `feature_importances_`, comme les arbres.
-`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height, 'length'])`
+`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height', 'length'])`
* model (clf): Prend en entrée un classifieur ajusté.
* feature_names (list): Noms des fonctionnalités. Rend les graphiques plus lisibles en remplaçant les indices des fonctionnalités par les noms correspondants.
@@ -266,7 +274,7 @@ Des scores élevés pour les deux montrent que le classifieur renvoie des résul
Montre dans quelle mesure les probabilités prédites d’un classifieur sont bien calibrées et comment calibrer un classifieur non calibré. Compare les probabilités prédites estimées par un modèle de régression logistique de référence, le modèle passé en argument, ainsi que ses calibrations isotone et sigmoïde.
-Plus les courbes de calibration sont proches de la diagonale, mieux c’est. Une courbe en sigmoïde inversée représente un classifieur surajusté, tandis qu’une courbe en sigmoïde représente un classifieur sous-ajusté. En entraînant les calibrations isotone et sigmoïde du modèle et en comparant leurs courbes, nous pouvons déterminer si le modèle est en surajustement ou en sous-ajustement et, le cas échéant, quelle calibration (sigmoïde ou isotone) pourrait aider à corriger le problème.
+Plus les courbes de calibration sont proches de la diagonale, mieux c’est. Une courbe en sigmoïde inversée représente un classifieur surajusté, tandis qu’une courbe en sigmoïde représente un classifieur sous-ajusté. En entraînant les calibrations isotone et sigmoïde du modèle et en comparant leurs courbes, vous pouvez déterminer si le modèle est en surajustement ou en sous-ajustement et, le cas échéant, quelle calibration (sigmoïde ou isotone) pourrait aider à corriger le problème.
Pour plus de détails, consultez [la documentation de sklearn](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/calibration/plot_calibration_curve.html).
@@ -275,7 +283,7 @@ Pour plus de détails, consultez [la documentation de sklearn](https://scikit-le
* model (clf) : Prend en entrée un classifieur ajusté.
* X (arr) : Fonctionnalités de l’ensemble d’entraînement.
* y (arr) : Étiquettes de l’ensemble d’entraînement.
-* model_name (str) : Nom du modèle. Valeur par défaut : 'Classifier'
+* model_name (str) : Nom du modèle. Valeur par défaut : `"Classifier"`.
W&B prend en charge TensorBoard avec toutes les versions de TensorFlow. W&B prend également en charge TensorBoard 1.14 et les versions ultérieures avec PyTorch, ainsi que TensorBoardX.
+
+ W&B prend en charge TensorBoard avec toutes les versions de TensorFlow. W&B prend également en charge TensorBoard 1.14 et les versions ultérieures avec PyTorch, ainsi que TensorBoardX.
+
-Si vous voulez mieux contrôler la manière dont TensorBoard est patché, vous pouvez appeler `wandb.tensorboard.patch()` au lieu de passer `sync_tensorboard=True` à `wandb.init()`.
+Si vous voulez mieux contrôler la manière dont W&B applique un patch à TensorBoard, appelez `wandb.tensorboard.patch()` au lieu de passer `sync_tensorboard=True` à `wandb.init()`.
```python
import wandb
@@ -67,9 +73,9 @@ run = wandb.init()
run.finish()
```
-Vous pouvez passer `tensorboard_x=False` à cette méthode pour vous assurer que le TensorBoard standard est patché. Si vous utilisez TensorBoard > 1.14 avec PyTorch, vous pouvez passer `pytorch=True` pour vous assurer qu'il est patché. Ces deux options ont des valeurs par défaut intelligentes selon les versions de ces bibliothèques qui ont été importées.
+Pour patcher le TensorBoard standard, passez `tensorboard_x=False` à cette méthode. Si vous utilisez TensorBoard version ultérieure à 1.14 avec PyTorch, passez `pytorch=True` pour le patcher. Ces deux options ont des valeurs par défaut intelligentes selon les versions de ces bibliothèques qui ont été importées.
-Par défaut, nous synchronisons également les fichiers `tfevents` ainsi que tous les fichiers `.pbtxt`. Cela nous permet de lancer une instance TensorBoard pour votre compte. Vous verrez un [onglet TensorBoard](https://www.wandb.com/articles/hosted-tensorboard) sur la page du run. Ce comportement peut être désactivé en passant `save=False` à `wandb.tensorboard.patch`
+Par défaut, W&B synchronise également les fichiers `tfevents` ainsi que tous les fichiers `.pbtxt`. Cela permet à W&B de lancer une instance TensorBoard pour votre compte. Vous verrez un [onglet TensorBoard](https://www.wandb.com/articles/hosted-tensorboard) sur la page du run. Pour désactiver ce comportement, passez `save=False` à `wandb.tensorboard.patch`.
```python
import wandb
@@ -82,7 +88,7 @@ run.finish()
```
### Matrice de confusion
@@ -285,7 +293,7 @@ Pour plus de détails, consultez [la documentation de sklearn](https://scikit-le
-Calcule la matrice de confusion pour évaluer la précision d'une classification. Elle est utile pour évaluer la qualité des prédictions du modèle et repérer des tendances dans les prédictions pour lesquelles le modèle se trompe. La diagonale représente les prédictions que le modèle a correctement faites, c'est-à-dire lorsque l'étiquette réelle est égale à l'étiquette prédite.
+Calcule la matrice de confusion pour évaluer la précision d'une classification. Elle est utile pour évaluer la qualité des prédictions du modèle et repérer des tendances dans les prédictions incorrectes. La diagonale représente les prédictions pour lesquelles l'étiquette réelle est égale à l'étiquette prédite.
`wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)`
@@ -309,7 +317,7 @@ Calcule la matrice de confusion pour évaluer la précision d'une classifica
* model (clf or reg): Prend en entrée un régresseur ou un classifieur ajusté.
* X (arr): Fonctionnalités de l’ensemble d’entraînement.
* y (arr): Étiquettes de l’ensemble d’entraînement.
- * X_test (arr): Fonctionnalités de l’ensemble de test.
+* X_test (arr): Fonctionnalités de l’ensemble de test.
* y_test (arr): Étiquettes de l’ensemble de test.
-
@@ -21,6 +21,8 @@ Téléversez vos journaux TensorBoard dans le cloud, partagez rapidement vos ré
## Premiers pas
+Pour activer la synchronisation de TensorBoard, définissez `sync_tensorboard=True` lorsque vous initialisez un run W&B. W&B téléverse automatiquement tous les événements TensorBoard émis par votre code d’entraînement.
+
```python
import wandb
@@ -33,19 +35,23 @@ with wandb.init(project="my-project", sync_tensorboard=True) as run:
Consultez un [exemple de run avec intégration TensorBoard](https://wandb.ai/rymc/simple-tensorboard-example/runs/oab614zf/tensorboard).
-Une fois votre run terminé, vous pouvez accéder à vos fichiers d’événements TensorBoard dans W&B et visualiser vos métriques dans les graphiques natifs de W&B, avec d’autres informations utiles comme l’utilisation du CPU ou du GPU du système, l’état de `git`, la commande de terminal utilisée pour le run, et plus encore.
+Une fois votre run terminé, vous pouvez accéder à vos fichiers d’événements TensorBoard dans W&B et visualiser vos métriques dans les graphiques natifs de W&B. W&B capture également des informations supplémentaires telles que l’utilisation du CPU ou du GPU du système, l’état de `git` et la commande de terminal utilisée pour le run.
-
-Calcule la matrice de confusion pour évaluer la précision d'une classification. Elle est utile pour évaluer la qualité des prédictions du modèle et repérer des tendances dans les prédictions pour lesquelles le modèle se trompe. La diagonale représente les prédictions que le modèle a correctement faites, c'est-à-dire lorsque l'étiquette réelle est égale à l'étiquette prédite.
+Calcule la matrice de confusion pour évaluer la précision d'une classification. Elle est utile pour évaluer la qualité des prédictions du modèle et repérer des tendances dans les prédictions incorrectes. La diagonale représente les prédictions pour lesquelles l'étiquette réelle est égale à l'étiquette prédite.
`wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)`
@@ -309,7 +317,7 @@ Calcule la matrice de confusion pour évaluer la précision d'une classifica
* model (clf or reg): Prend en entrée un régresseur ou un classifieur ajusté.
* X (arr): Fonctionnalités de l’ensemble d’entraînement.
* y (arr): Étiquettes de l’ensemble d’entraînement.
- * X_test (arr): Fonctionnalités de l’ensemble de test.
+* X_test (arr): Fonctionnalités de l’ensemble de test.
* y_test (arr): Étiquettes de l’ensemble de test.
@@ -337,15 +345,15 @@ Mesure et représente le pourcentage de variance expliquée en fonction du nombr
Mesure et représente graphiquement à quel point chaque point d’un cluster est proche des points des clusters voisins. L’épaisseur des clusters correspond à leur taille. La ligne verticale représente le score de silhouette moyen de tous les points.
-Des coefficients de silhouette proches de +1 indiquent que l’échantillon est très éloigné des clusters voisins. Une valeur de 0 indique que l’échantillon se trouve sur, ou très près de, la frontière de décision entre deux clusters voisins, et des valeurs négatives indiquent que ces échantillons ont pu être assignés au mauvais cluster.
+Des coefficients de silhouette proches de +1 indiquent que l’échantillon est très éloigné des clusters voisins. Une valeur de 0 indique que l’échantillon se trouve sur, ou près de, la frontière de décision entre deux clusters voisins, et des valeurs négatives indiquent que ces échantillons ont pu être assignés au mauvais cluster.
-En général, on cherche à ce que tous les scores de silhouette des clusters soient supérieurs à la moyenne (au-delà de la ligne rouge) et aussi proches que possible de 1. On préfère également des tailles de cluster qui reflètent les structures sous-jacentes des données.
+Vous souhaitez que tous les scores de silhouette des clusters soient supérieurs à la moyenne (au-delà de la ligne rouge) et aussi proches que possible de 1. Vous préférez également des tailles de cluster qui reflètent les structures sous-jacentes des données.
`wandb.sklearn.plot_silhouette(model, X_train, ['spam', 'not spam'])`
-* model (clusterer) : Prend en entrée un algorithme de clustering ajusté.
+* model (clusterer) : Prend en entrée un clusterer ajusté.
* X (arr) : Fonctionnalités de l’ensemble d’entraînement.
- * cluster_labels (list) : Noms des étiquettes de cluster. Rend les graphiques plus faciles à lire en remplaçant les indices de cluster par les noms correspondants.
+* cluster_labels (list) : Noms des étiquettes de cluster. Rend les graphiques plus faciles à lire en remplaçant les indices de cluster par les noms correspondants.
- Pour en savoir plus sur le fonctionnement des fichiers de configuration d’entraînement de spaCy et sur les autres options que vous pouvez fournir pour personnaliser l’entraînement, consultez la [documentation de spaCy](https://spacy.io/usage/training).
+ Pour en savoir plus sur le fonctionnement des fichiers de configuration d’entraînement de spaCy et sur les autres options que vous pouvez spécifier pour personnaliser l’entraînement, voir la [documentation de spaCy](https://spacy.io/usage/training).
```python
@@ -81,24 +83,26 @@ log_dataset_dir = "./corpus"
model_log_interval = 1000
```
-| Nom | Description |
-| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `project_name` | `str`. Le nom du projet W&B. Le projet sera créé automatiquement s’il n’existe pas encore. |
-| `remove_config_values` | `List[str]` . Une liste de valeurs à exclure de la configuration avant son envoi vers W&B. `[]` par défaut. |
-| `model_log_interval` | `Optional int`. `None` par défaut. S’il est défini, active la [gestion des versions des modèles](/fr/models/registry/) avec [Artifacts](/fr/models/artifacts/). Indiquez le nombre d’étapes à attendre entre chaque enregistrement de point de contrôle du modèle. `None` par défaut. |
-| `log_dataset_dir` | `Optional str`. Si un chemin est fourni, le jeu de données sera téléversé en tant qu’Artifact au début de l’entraînement. `None` par défaut. |
-| `entity` | `Optional str` . Si fourni, le run sera créé dans l’entité spécifiée |
-| `run_name` | `Optional str` . Si spécifié, le run sera créé avec le nom indiqué. |
+Le tableau suivant décrit les options de configuration de `WandbLogger` :
+
+| Nom | Description |
+| ---------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `project_name` | `str`. Le nom du projet W&B. W&B crée automatiquement le projet s'il n'existe pas encore. |
+| `remove_config_values` | `List[str]` . Une liste de valeurs à exclure de la configuration avant son téléversement vers W&B. `[]` par défaut. |
+| `model_log_interval` | `Optional int`. `None` par défaut. Si cette valeur est définie, elle active la [gestion des versions des modèles](/fr/models/registry/) avec des [artefacts](/fr/models/artifacts/). Indiquez le nombre d'étapes à attendre entre deux journalisations des points de contrôle du modèle. |
+| `log_dataset_dir` | `Optional str`. Si vous fournissez un chemin, W&B téléverse le jeu de données en tant qu'artefact au début de l'entraînement. `None` par défaut. |
+| `entity` | `Optional str` . Si elle est fournie, W&B crée le run dans l'entité spécifiée. |
+| `run_name` | `Optional str` . Si elle est spécifiée, W&B crée le run avec le nom indiqué. |
- ```python
+ ```bash
python -m spacy train \
config.cfg \
--output ./output \
@@ -128,4 +132,4 @@ Une fois que vous avez ajouté `WandbLogger` à votre configuration d'entra
-Au démarrage de l'entraînement, un lien vers la [page W&B](/fr/models/runs/) de votre run d'entraînement s'affiche. Il vous redirige vers le [tableau de bord](/fr/models/track/workspaces/) de suivi des expériences de ce run dans l'interface web de W&B.
\ No newline at end of file
+Au démarrage de l'entraînement, spaCy affiche un lien vers la [page W&B](/fr/models/runs/) de votre run d'entraînement. Il vous redirige vers le [tableau de bord](/fr/models/track/workspaces/) de suivi des expériences de ce run dans l'interface web de W&B.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/stable-baselines-3.mdx b/fr/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
index cd3655d8ce..e808355d9f 100644
--- a/fr/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
+++ b/fr/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
@@ -17,6 +17,8 @@ Consultez un [exemple de run d'entraînement SB3](https://wandb.ai/wandb/sb3
## Journalisez vos expériences SB3
+Pour journaliser l’entraînement SB3 dans W&B, passez `WandbCallback` à la méthode `learn` de votre modèle :
+
```python
from wandb.integration.sb3 import WandbCallback
@@ -27,23 +29,24 @@ model.learn(..., callback=WandbCallback())
### Graphique des valeurs aberrantes potentielles
@@ -355,11 +363,11 @@ En général, on cherche à ce que tous les scores de silhouette des clusters so
-Mesure l'influence d'un point de données sur un modèle de régression à l'aide de la distance de Cook. Les instances dont l'influence est fortement disproportionnée peuvent être des valeurs aberrantes potentielles. Utile pour la détection des valeurs aberrantes.
+Mesure l'influence d'un point de données sur un modèle de régression à l'aide de la distance de Cook. Les instances dont l'influence est fortement disproportionnée peuvent être des valeurs aberrantes. Utile pour la détection des valeurs aberrantes.
`wandb.sklearn.plot_outlier_candidates(model, X, y)`
-* model (regressor): Accepte un classificateur ajusté.
+* model (regressor): Accepte un classifieur ajusté.
* X (arr): Fonctionnalités de l’ensemble d’entraînement.
* y (arr): Étiquettes de l’ensemble d’entraînement.
@@ -373,7 +381,7 @@ Mesure l'influence d'un point de données sur un modèle de régression
Mesure et représente les valeurs cibles prédites (axe des y) par rapport à l'écart entre les valeurs cibles réelles et prédites (axe des x), ainsi que la distribution de l'erreur résiduelle.
-En général, les résidus d'un modèle bien ajusté devraient être répartis aléatoirement, car un bon modèle explique la plupart des phénomènes d'un jeu de données, à l'exception de l'erreur aléatoire.
+Les résidus d'un modèle bien ajusté devraient être répartis aléatoirement, car un bon modèle explique la plupart des phénomènes d'un jeu de données, à l'exception de l'erreur aléatoire.
`wandb.sklearn.plot_residuals(model, X, y)`
@@ -381,10 +389,10 @@ En général, les résidus d'un modèle bien ajusté devraient être répart
* X (arr): Fonctionnalités de l'ensemble d'entraînement.
* y (arr): Étiquettes de l'ensemble d'entraînement.
- Si vous avez des questions, nous serons ravis d'y répondre dans notre [communauté Slack](https://wandb.me/slack).
+Si vous avez des questions, posez-les dans la [communauté Slack](https://wandb.me/slack).
-La bibliothèque est conçue avec une classe distincte pour chaque tâche de NLP. Les classes qui offrent des fonctionnalités similaires sont regroupées.
+La section suivante explique comment Simple Transformers organise ses classes, afin que vous sachiez quel module importer pour une tâche donnée. La bibliothèque est conçue avec une classe distincte pour chaque tâche de NLP. Les classes qui offrent des fonctionnalités similaires sont regroupées.
* `simpletransformers.classification` - Comprend tous les modèles de Classification.
* `ClassificationModel`
@@ -27,13 +29,13 @@ La bibliothèque est conçue avec une classe distincte pour chaque tâche de NLP
* `simpletransformers.question_answering` - Comprend tous les modèles de Questions-réponses.
* `QuestionAnsweringModel`
-Voici quelques exemples simples
+Les sections suivantes décrivent des exemples minimaux pour deux tâches courantes, en montrant comment activer la journalisation W&B via l’argument `wandb_project`.
-
-Mesure l'influence d'un point de données sur un modèle de régression à l'aide de la distance de Cook. Les instances dont l'influence est fortement disproportionnée peuvent être des valeurs aberrantes potentielles. Utile pour la détection des valeurs aberrantes.
+Mesure l'influence d'un point de données sur un modèle de régression à l'aide de la distance de Cook. Les instances dont l'influence est fortement disproportionnée peuvent être des valeurs aberrantes. Utile pour la détection des valeurs aberrantes.
`wandb.sklearn.plot_outlier_candidates(model, X, y)`
-* model (regressor): Accepte un classificateur ajusté.
+* model (regressor): Accepte un classifieur ajusté.
* X (arr): Fonctionnalités de l’ensemble d’entraînement.
* y (arr): Étiquettes de l’ensemble d’entraînement.
@@ -373,7 +381,7 @@ Mesure l'influence d'un point de données sur un modèle de régression
Mesure et représente les valeurs cibles prédites (axe des y) par rapport à l'écart entre les valeurs cibles réelles et prédites (axe des x), ainsi que la distribution de l'erreur résiduelle.
-En général, les résidus d'un modèle bien ajusté devraient être répartis aléatoirement, car un bon modèle explique la plupart des phénomènes d'un jeu de données, à l'exception de l'erreur aléatoire.
+Les résidus d'un modèle bien ajusté devraient être répartis aléatoirement, car un bon modèle explique la plupart des phénomènes d'un jeu de données, à l'exception de l'erreur aléatoire.
`wandb.sklearn.plot_residuals(model, X, y)`
@@ -381,10 +389,10 @@ En général, les résidus d'un modèle bien ajusté devraient être répart
* X (arr): Fonctionnalités de l'ensemble d'entraînement.
* y (arr): Étiquettes de l'ensemble d'entraînement.
- Si vous avez des questions, nous serons ravis d'y répondre dans notre [communauté Slack](https://wandb.me/slack).
+Si vous avez des questions, posez-les dans la [communauté Slack](https://wandb.me/slack).
## Exemple
-* [Exécuter sur Colab](https://wandb.me/scikit-colab) : un notebook simple pour bien démarrer.
\ No newline at end of file
+[Exécuter sur Colab](https://wandb.me/scikit-colab) : un notebook simple pour bien démarrer.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/simpletransformers.mdx b/fr/models/integrations/simpletransformers.mdx
index f04ca20c76..6313717287 100644
--- a/fr/models/integrations/simpletransformers.mdx
+++ b/fr/models/integrations/simpletransformers.mdx
@@ -3,6 +3,8 @@ description: Comment intégrer W&B à la bibliothèque Transformers de Hugging F
title: Hugging Face Simple Transformers
---
+Cette page montre comment intégrer Weights & Biases (W&B) à Simple Transformers afin de visualiser et de suivre l’entraînement des modèles Transformer. À la fin, vous saurez comment activer la journalisation W&B à partir d’un modèle Simple Transformers et où trouver des exemples pour les tâches NLP courantes.
+
Cette bibliothèque s’appuie sur la bibliothèque Transformers de Hugging Face. Simple Transformers vous permet d’entraîner et d’évaluer rapidement des modèles Transformer. Seules 3 lignes de code suffisent pour initialiser un modèle, l’entraîner et l’évaluer. Elle prend en charge la Classification de séquences, la Classification de tokens (NER), les Questions-réponses, le Fine-tuning de modèles de langage, l’entraînement de modèles de langage, la génération de langage, le modèle T5, les tâches Seq2Seq, la Classification multimodale et l’IA conversationnelle.
Pour utiliser W&B afin de visualiser l’entraînement du modèle, définissez un nom de projet W&B dans l’attribut `wandb_project` du dictionnaire `args`. Cela consigne toutes les valeurs d’hyperparamètres, les pertes d’entraînement et les métriques d’évaluation dans le projet indiqué.
@@ -17,7 +19,7 @@ Tout argument supplémentaire à transmettre à `wandb.init()` peut être passé
## Structure
+
-| Méthode | Description |
-| :---------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `initialize`() | (Ré-)initialise l’état initial du callback. |
-| `on_batch_begin`(net[, X, y, training]) | Appelée au début de chaque lot. |
-| `on_batch_end`(net[, X, y, training]) | Appelée à la fin de chaque lot. |
-| `on_epoch_begin`(net[, dataset_train, …]) | Appelée au début de chaque époque. |
-| `on_epoch_end`(net, **kwargs) | Journalise les valeurs de la dernière étape de l’historique et enregistre le meilleur modèle |
-| `on_grad_computed`(net, named_parameters[, X, …]) | Appelée une fois par lot, après le calcul des gradients mais avant l’exécution d’une étape de mise à jour. |
-| `on_train_begin`(net, **kwargs) | Journalise la topologie du modèle et ajoute un hook pour les gradients |
-| `on_train_end`(net[, X, y]) | Appelée à la fin de l’entraînement. |
\ No newline at end of file
+Le tableau suivant répertorie les méthodes de callback que `WandbLogger` fournit et le moment où Skorch invoque chacune d’elles.
+
+| Méthode | Description |
+| :------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `initialize`() | (Ré-)initialise l’état initial du callback. |
+| `on_batch_begin`(net[, X, y, training]) | Appelée au début de chaque lot. |
+| `on_batch_end`(net[, X, y, training]) | Appelée à la fin de chaque lot. |
+| `on_epoch_begin`(net[, dataset_train, ...]) | Appelée au début de chaque époque. |
+| `on_epoch_end`(net, **kwargs) | Journalise les valeurs de la dernière étape de l’historique et enregistre le meilleur modèle. |
+| `on_grad_computed`(net, named_parameters[, X, ...]) | Appelée une fois par lot, après le calcul des gradients mais avant l’exécution d’une étape de mise à jour. |
+| `on_train_begin`(net, **kwargs) | Journalise la topologie du modèle et ajoute un hook pour les gradients. |
+| `on_train_end`(net[, X, y]) | Appelée à la fin de l’entraînement. |
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/spacy.mdx b/fr/models/integrations/spacy.mdx
index b9576c1383..1ac7834d0d 100644
--- a/fr/models/integrations/spacy.mdx
+++ b/fr/models/integrations/spacy.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ description: "Intégrez W&B à spaCy v3 pour suivre les métriques d'entraîneme
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[spaCy](https://spacy.io) est une bibliothèque de TAL populaire « de niveau industriel » : des modèles rapides et précis, sans complexité inutile. Depuis spaCy v3, W&B peut désormais être utilisé avec [`spacy train`](https://spacy.io/api/cli#train) pour suivre les métriques d'entraînement de votre modèle spaCy, ainsi que pour enregistrer et versionner vos modèles et jeux de données. Il suffit pour cela d'ajouter quelques lignes à votre configuration.
+[spaCy](https://spacy.io) est une bibliothèque de TAL qui fournit des modèles rapides et précis. Depuis spaCy v3, vous pouvez utiliser W&B avec [`spacy train`](https://spacy.io/api/cli#train) pour suivre les métriques d'entraînement de votre modèle spaCy, ainsi que pour enregistrer et versionner vos modèles et jeux de données. Il suffit pour cela d'ajouter quelques lignes à votre configuration.
+
+Si vous utilisez spaCy, cette page explique comment utiliser W&B pour surveiller les runs d'entraînement, comparer les expériences et versionner les modèles et les jeux de données produits par `spacy train`.
## Classification multi-étiquette
-```text
+```python
model = MultiLabelClassificationModel("distilbert","distilbert-base-uncased",num_labels=6,
args={"reprocess_input_data": True, "overwrite_output_dir": True, "num_train_epochs":epochs,'learning_rate':learning_rate,
'wandb_project': "simpletransformers"},
@@ -45,12 +47,11 @@ Voici quelques exemples simples
result, model_outputs, wrong_predictions = model.eval_model(eval_df)
```
-
## Questions-réponses
-```text
+```python
train_args = {
'learning_rate': wandb.config.learning_rate,
'num_train_epochs': 2,
@@ -67,9 +68,13 @@ model = QuestionAnsweringModel('distilbert', 'distilbert-base-cased', args=train
model.train_model(train_data)
```
-SimpleTransformers fournit des classes ainsi que des scripts d’entraînement pour toutes les tâches courantes de traitement du langage naturel. Voici la liste complète des arguments globaux pris en charge par la bibliothèque, ainsi que leurs valeurs par défaut.
+
+ ## Arguments globaux
+
-```text
+SimpleTransformers fournit des classes ainsi que des scripts d’entraînement pour toutes les tâches courantes de traitement du langage naturel. Voici la liste complète des arguments globaux pris en charge par la bibliothèque, ainsi que leurs valeurs par défaut. Consultez cette liste si vous souhaitez personnaliser le comportement de l’entraînement au-delà des options spécifiques à W&B présentées précédemment.
+
+```python
global_args = {
"adam_epsilon": 1e-8,
"best_model_dir": "outputs/best_model",
@@ -124,6 +129,10 @@ global_args = {
}
```
+
+ ## Ressources supplémentaires
+
+
Consultez la documentation plus détaillée sur [simpletransformers sur GitHub](https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers).
-Consultez [ce rapport W&B](https://app.wandb.ai/cayush/simpletransformers/reports/Using-simpleTransformer-on-common-NLP-applications---Vmlldzo4Njk2NA), qui présente l’entraînement de transformers sur quelques-uns des jeux de données de référence GLUE les plus populaires. [Essayez-le vous-même sur Colab](https://colab.research.google.com/drive/1oXROllqMqVvBFcPgTKJRboTq96uWuqSz?usp=sharing).
+Voir [Using simpleTransformer on common NLP applications](https://app.wandb.ai/cayush/simpletransformers/reports/Using-simpleTransformer-on-common-NLP-applications---Vmlldzo4Njk2NA), un W&B Report qui présente l’entraînement de transformers sur quelques-uns des jeux de données de référence GLUE les plus populaires. [Essayez-le vous-même sur Colab](https://colab.research.google.com/drive/1oXROllqMqVvBFcPgTKJRboTq96uWuqSz?usp=sharing).
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/skorch.mdx b/fr/models/integrations/skorch.mdx
index 5e2cd8013c..d3570e4f88 100644
--- a/fr/models/integrations/skorch.mdx
+++ b/fr/models/integrations/skorch.mdx
@@ -3,28 +3,30 @@ description: "Intégrez W&B à Skorch pour journaliser les métriques et les hyp
title: Skorch
---
-Vous pouvez utiliser W&B avec Skorch pour journaliser automatiquement le modèle le plus performant, ainsi que toutes les métriques de performance du modèle, sa topologie et les ressources de calcul après chaque époque. Chaque fichier enregistré dans `wandb_run.dir` est automatiquement journalisé dans W&B.
+Cette page vous montre comment utiliser W&B avec [Skorch](https://skorch.readthedocs.io/) afin de vous permettre de suivre l'entraînement des modèles Skorch sans écrire de code de journalisation personnalisé. Lorsque vous intégrez les deux, W&B journalise automatiquement le modèle le plus performant, ainsi que toutes les métriques de performance du modèle, sa topologie et les ressources de calcul après chaque époque. W&B journalise automatiquement chaque fichier que vous enregistrez dans `wandb_run.dir`.
-Voir [un exemple de run](https://app.wandb.ai/borisd13/skorch/runs/s20or4ct?workspace=user-borisd13).
+Pour plus d'informations, voir cet [exemple de run](https://app.wandb.ai/borisd13/skorch/runs/s20or4ct?workspace=user-borisd13).
## Paramètres
-| Paramètre | Type | Description |
-| :------------- | :-------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `wandb_run` | `wandb.wandb_run`. Run | run wandb utilisé pour journaliser les données. |
-| `save_model` | bool (default=True) | Indique s'il faut enregistrer un checkpoint du meilleur modèle et le téléverser vers votre Run sur W&B. |
-| `keys_ignored` | str or list of str (default=None) | Clé ou liste de clés qui ne doivent pas être journalisées dans TensorBoard. Notez qu'en plus des clés fournies par l'utilisateur, les clés commençant par `event_` ou se terminant par `_best` sont ignorées par défaut. |
+Le tableau suivant répertorie les paramètres que le callback `WandbLogger` accepte.
+
+| Paramètre | Type | Description |
+| :------------- | :--------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| `wandb_run` | `wandb.wandb_run`. Run | Le run W&B utilisé pour journaliser les données. |
+| `save_model` | `bool` (default=`True`) | Indique s’il faut enregistrer un point de contrôle du meilleur modèle et le téléverser dans votre run sur W&B. |
+| `keys_ignored` | `str` ou liste de `str` (default=`None`) | Clé ou liste de clés à ne pas journaliser dans TensorBoard. En plus des clés que vous fournissez, W&B ignore par défaut les clés qui commencent par `event_` ou se terminent par `_best`. |
## Exemples de code
-Nous avons créé quelques exemples pour vous montrer comment l’intégration fonctionne :
+Les exemples suivants montrent l’utilisation de bout en bout de `WandbLogger` avec Skorch :
-* [Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Bo8SqN1wNPMKv5Bn9NjwGecBxzFlaNZn?usp=sharing): une démo simple pour essayer l’intégration
-* [Un guide étape par étape](https://app.wandb.ai/cayush/uncategorized/reports/Automate-Kaggle-model-training-with-Skorch-and-W%26B--Vmlldzo4NTQ1NQ) : pour suivre les performances de votre modèle Skorch
+* [Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Bo8SqN1wNPMKv5Bn9NjwGecBxzFlaNZn?usp=sharing) : une démo simple pour essayer l’intégration.
+* [Guide étape par étape](https://app.wandb.ai/cayush/uncategorized/reports/Automate-Kaggle-model-training-with-Skorch-and-W%26B--Vmlldzo4NTQ1NQ) : un guide pas à pas pour suivre les performances de votre modèle Skorch.
```bash
pip install wandb
@@ -34,7 +36,7 @@ pip install wandb
import wandb
from skorch.callbacks import WandbLogger
-# Créer un Run wandb
+# Créer un run wandb
wandb_run = wandb.init()
# Journaliser les hyperparamètres (facultatif)
@@ -48,13 +50,15 @@ net.fit(X, y)
## Référence des méthodes
## Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -26,7 +28,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
- 1. Définissez la variable d'environnement [`WANDB_API_KEY`](/fr/models/track/environment-variables/) avec votre clé API.
+ 1. Définissez la variable d'environnement [`WANDB_API_KEY`](/fr/models/track/environment-variables/) avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -66,10 +68,10 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
## Ajoutez `WandbLogger` à votre fichier de configuration spaCy
-Les fichiers de configuration spaCy servent à définir tous les aspects de l’entraînement, pas uniquement la journalisation : allocation du GPU, choix de l’optimiseur, chemins des jeux de données, et bien plus encore. Au minimum, dans `[training.logger]`, vous devez renseigner la clé `@loggers` avec la valeur `"spacy.WandbLogger.v3"`, ainsi qu’un `project_name`.
+Les fichiers de configuration spaCy définissent tous les aspects de l’entraînement, pas seulement la journalisation (attribution du GPU, choix de l’optimiseur, chemins d’accès au jeu de données, etc.). Au minimum, sous `[training.logger]`, vous devez fournir la clé `@loggers` avec la valeur `"spacy.WandbLogger.v3"`, ainsi qu’un `project_name`.
## Lancer l'entraînement
-Une fois que vous avez ajouté `WandbLogger` à votre configuration d'entraînement spaCy, vous pouvez exécuter `spacy train` comme d'habitude.
+Une fois `WandbLogger` ajouté à votre configuration d'entraînement spaCy, vous pouvez exécuter `spacy train` comme d'habitude, et W&B capture automatiquement le run.
-
- ## Arguments de WandbCallback
+ ## Arguments de `WandbCallback`
-| Argument | Utilisation |
-| :------------------- | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `verbose` | Niveau de verbosité de la sortie de sb3 |
-| `model_save_path` | Chemin vers le dossier où le modèle sera enregistré. La valeur par défaut est `None`, donc le modèle n'est pas enregistré |
-| `model_save_freq` | Fréquence d'enregistrement du modèle |
-| `gradient_save_freq` | Fréquence d'enregistrement des gradients. La valeur par défaut est 0, donc les gradients ne sont pas enregistrés |
+Le tableau suivant décrit les arguments que vous pouvez passer à `WandbCallback` :
+
+| Argument | Utilisation |
+| :------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `verbose` | Niveau de verbosité de la sortie SB3. |
+| `model_save_path` | Chemin du dossier dans lequel le modèle est enregistré. Par défaut, la valeur est `None`, donc le modèle n'est pas journalisé. |
+| `model_save_freq` | Fréquence d'enregistrement du modèle. |
+| `gradient_save_freq` | Fréquence de journalisation des gradients. Par défaut, la valeur est `0`, donc les gradients ne sont pas journalisés. |
## Exemple de base
-L’intégration W&B SB3 utilise les journaux générés par TensorBoard pour journaliser vos métriques
+L’intégration W&B SB3 utilise les journaux générés par TensorBoard pour journaliser vos métriques.
```python
import gym
@@ -62,15 +65,15 @@ config = {
run = wandb.init(
project="sb3",
config=config,
- sync_tensorboard=True, # téléverse automatiquement les métriques TensorBoard de sb3
- monitor_gym=True, # téléverse automatiquement les vidéos des agents pendant la partie
+ sync_tensorboard=True, # téléversement automatique des métriques TensorBoard de sb3
+ monitor_gym=True, # téléversement automatique des vidéos des agents jouant au jeu
save_code=True, # facultatif
)
def make_env():
env = gym.make(config["env_name"])
- env = Monitor(env) # enregistre des statistiques comme les retours cumulés
+ env = Monitor(env) # enregistre des statistiques telles que les retours
return env
@@ -91,4 +94,4 @@ model.learn(
),
)
run.finish()
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/tensorboard.mdx b/fr/models/integrations/tensorboard.mdx
index 089be0577f..d95a31af67 100644
--- a/fr/models/integrations/tensorboard.mdx
+++ b/fr/models/integrations/tensorboard.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
W&B prend en charge TensorBoard intégré pour W&B Cloud mutualisé.
-Téléversez vos journaux TensorBoard dans le cloud, partagez rapidement vos résultats avec vos collègues et camarades de classe et conservez votre analyse au même endroit.
+Cette page explique comment synchroniser les journaux TensorBoard avec W&B afin que vous puissiez téléverser vos journaux TensorBoard dans le cloud, partager vos résultats avec vos collègues et camarades de classe et conserver votre analyse au même endroit. Utilisez cette intégration si vous journalisez déjà dans TensorBoard et souhaitez bénéficier d’une visualisation hébergée dans le cloud, du partage et d’une comparaison côte à côte avec les métriques système de W&B.
@@ -21,6 +21,8 @@ Téléversez vos journaux TensorBoard dans le cloud, partagez rapidement vos ré
## Premiers pas
## Questions fréquentes
+Les sections suivantes répondent aux questions les plus courantes sur la personnalisation de l’intégration TensorBoard, notamment la journalisation de métriques supplémentaires, la configuration du patch, la synchronisation de runs historiques et l’utilisation d’environnements notebook.
+
### Comment puis-je consigner dans W&B des métriques qui ne sont pas enregistrées dans TensorBoard ?
-Si vous devez consigner des métriques personnalisées supplémentaires qui ne sont pas enregistrées dans TensorBoard, vous pouvez appeler `wandb.Run.log()` dans votre code : `run.log({"custom": 0.8})`
+Si vous devez consigner des métriques personnalisées supplémentaires qui ne sont pas enregistrées dans TensorBoard, vous pouvez appeler `wandb.Run.log()` dans votre code : `run.log({"custom": 0.8})`.
Le paramètre `step` dans `run.log()` est désactivé lors de la synchronisation avec TensorBoard. Si vous souhaitez définir un nombre d’étapes différent, vous pouvez consigner les métriques avec une métrique d’étape, comme suit :
@@ -55,7 +61,7 @@ Le paramètre `step` dans `run.log()` est désactivé lors de la synchronisation
### Comment puis-je configurer TensorBoard lorsque je l’utilise avec `wandb` ?
@@ -95,7 +101,7 @@ Si vous avez des fichiers `tfevents` déjà stockés localement et que vous souh
### Comment puis-je utiliser Google Colab ou Jupyter avec TensorBoard ?
-Si vous exécutez votre code dans un notebook Jupyter ou Colab, assurez-vous d’appeler `wandb.Run.finish()` à la fin de votre entraînement. Cela mettra fin au run wandb et importera les journaux TensorBoard dans W&B pour que vous puissiez les visualiser. Cela n’est pas nécessaire lorsque vous exécutez un script `.py`, car wandb se termine automatiquement à la fin du script.
+Si vous exécutez votre code dans un notebook Jupyter ou Colab, assurez-vous d’appeler `wandb.Run.finish()` à la fin de votre entraînement. Cela met fin au run `wandb` et téléverse les journaux TensorBoard dans W&B pour qu’ils puissent être visualisés. Cela n’est pas nécessaire lorsque vous exécutez un script `.py`, car `wandb` se termine automatiquement à la fin du script.
Pour exécuter des commandes shell dans un environnement de notebook, vous devez les faire précéder d’un `!`, comme dans `!wandb sync directoryname`.
@@ -115,7 +121,7 @@ with wandb.init(project="my-project", sync_tensorboard=True) as run:
### Puis-je synchroniser des fichiers tfevents stockés dans le cloud ?
## Pour commencer
-Si vous utilisez déjà TensorBoard, son intégration avec wandb est simple.
+Si vous utilisez déjà TensorBoard, vous pouvez l’intégrer à W&B. Importez les deux bibliothèques afin de pouvoir utiliser les API W&B et TensorFlow dans votre script.
```python
import tensorflow as tf
import wandb
```
-
- ## Journaliser des métriques personnalisées
+ ## Consigner des métriques personnalisées
-Si vous devez journaliser d’autres métriques personnalisées qui ne sont pas envoyées à TensorBoard, vous pouvez appeler `run.log()` dans votre code `run.log({"custom": 0.8}) `
+Cette section explique comment consigner des métriques que TensorBoard ne capture pas déjà, afin que vous puissiez suivre des valeurs supplémentaires en plus de vos résumés TensorBoard standard.
+
+Si vous devez consigner d’autres métriques personnalisées que TensorBoard ne journalise pas, vous pouvez appeler `run.log()` dans votre code, par exemple `run.log({"custom": 0.8})`.
-Le paramétrage de l’argument `step` dans `run.log()` est désactivé lors de la synchronisation avec TensorBoard. Si vous souhaitez utiliser un nombre d’étapes différent, vous pouvez journaliser les métriques avec une métrique d’étape, comme suit :
+W&B désactive l’argument `step` dans `run.log()` lors de la synchronisation avec TensorBoard. Pour définir un nombre d’étapes différent, consignez les métriques avec une métrique d’étape, comme suit :
```python
with wandb.init(config=tf.flags.FLAGS, sync_tensorboard=True) as run:
@@ -36,7 +39,9 @@ with wandb.init(config=tf.flags.FLAGS, sync_tensorboard=True) as run:
## Hook pour les estimateurs TensorFlow
- ## En quoi W&B se distingue-t-il de TensorBoard ?
+
+
Consultez l’article de blog de W&B sur le [Fine-tuning de Mistral 7B avec torchtune](https://wandb.ai/capecape/torchtune-mistral/reports/torchtune-The-new-PyTorch-LLM-fine-tuning-library---Vmlldzo3NTUwNjM0).
-
-`wandb` ライブラリをローカルにインストールしてログインするには、次の手順を実行します。
+APIキー を取得したら、`wandb` ライブラリをローカルにインストールしてログインし、以降の Runs が W&B に対して認証できるようにします。ご利用の環境に合ったタブを選択してください。
+ ## Différences entre W&B et TensorBoard
-Lorsque les cofondateurs ont commencé à travailler sur W&B, ils ont voulu créer un outil pour les utilisateurs de TensorBoard frustrés chez OpenAI. Voici quelques points sur lesquels nous nous sommes attachés à progresser :
+Si vous vous demandez s’il faut adopter W&B en complément de TensorBoard ou à la place, cette section met en évidence les principales différences.
+
+W&B a été conçu pour remédier aux limites couramment rencontrées par les utilisateurs de TensorBoard. Voici les principaux points qui distinguent W&B :
-1. **Reproduire les modèles** : W&B est particulièrement utile pour expérimenter, explorer et reproduire des modèles plus tard. Nous capturons non seulement les métriques, mais aussi les hyperparamètres et la version du code. Nous pouvons également enregistrer l’état de votre contrôle de version ainsi que les points de contrôle du modèle, afin que votre projet soit reproductible.
-2. **Organisation automatique** : Que vous repreniez un projet d’un collaborateur, reveniez de vacances ou ressortiez un ancien projet, W&B permet de voir facilement tous les modèles déjà testés, afin que personne ne perde des heures, des cycles GPU ou du carbone à relancer des expériences.
-3. **Intégration rapide et flexible** : Ajoutez W&B à votre projet en 5 minutes. Installez notre package Python gratuit et open source, ajoutez quelques lignes à votre code, et chaque fois que vous exécuterez votre modèle, vos métriques et vos enregistrements seront automatiquement enregistrés.
-4. **Tableau de bord persistant et centralisé** : Peu importe où vous entraînez vos modèles, que ce soit sur votre machine locale, sur un cluster de laboratoire partagé ou sur des instances spot dans le cloud, vos résultats sont centralisés dans le même tableau de bord. Vous n’avez pas besoin de passer du temps à copier et à organiser des fichiers TensorBoard provenant de différentes machines.
-5. **Tableaux puissants** : Recherchez, filtrez, triez et regroupez les résultats de différents modèles. Il est facile d’examiner des milliers de versions de modèles et de trouver les plus performants pour différentes tâches. TensorBoard n’est pas conçu pour fonctionner efficacement sur de grands projets.
-6. **Outils de collaboration** : Utilisez W&B pour organiser des projets complexes de machine learning. Il est facile de partager un lien vers W&B, et vous pouvez utiliser des Teams privés pour que tout le monde envoie ses résultats vers un projet partagé. Nous prenons également en charge la collaboration via les Reports — ajoutez des visualisations interactives et décrivez votre travail en markdown. C’est un excellent moyen de tenir un journal de travail, de partager vos conclusions avec votre responsable ou de présenter vos résultats à votre laboratoire ou à votre équipe.
+* **Reproduire les modèles** : W&B prend en charge l’expérimentation, l’exploration et la reproduction ultérieure des modèles. W&B capture les métriques, les hyperparamètres et la version du code, et peut enregistrer l’état de votre gestion de versions ainsi que les points de contrôle du modèle afin de rendre votre projet reproductible.
+* **Organisation automatique** : Lorsque vous reprenez un projet d’un collaborateur, y revenez après une période d’absence ou revisitez un ancien projet, W&B vous permet de voir les modèles que vous avez déjà essayés afin de ne pas relancer inutilement des expériences.
+* **Intégration flexible** : Ajoutez W&B à votre projet en installant le package Python open source et en ajoutant quelques lignes à votre code. Chaque run produit des métriques et des enregistrements.
+* **Tableau de bord centralisé et persistant** : Que vous entraîniez vos modèles sur votre machine locale, sur un cluster de laboratoire partagé ou sur des instances spot dans le cloud, W&B envoie vos résultats vers un même tableau de bord centralisé. Vous n’avez pas besoin de copier et d’organiser des fichiers TensorBoard provenant de différentes machines.
+* **Tableaux** : Recherchez, filtrez, triez et regroupez les résultats de différents modèles. Vous pouvez examiner les versions des modèles et trouver les plus performants pour différentes tâches.
+* **Outils de collaboration** : Utilisez W&B pour organiser vos projets de machine learning. Partagez un lien vers W&B ou utilisez des Teams privées pour envoyer des résultats vers un projet partagé. Reports prend en charge la collaboration grâce à des visualisations interactives et à des descriptions en Markdown, que vous pouvez utiliser pour tenir un journal de travail, partager vos conclusions avec votre responsable ou les présenter à votre laboratoire ou à votre équipe.
-Créez un [compte gratuit](https://wandb.ai)
+Pour essayer W&B, [créez un compte gratuit](https://wandb.ai).
## Exemples
-Nous avons créé quelques exemples pour vous montrer comment fonctionne l’intégration :
+Pour voir ces schémas d’intégration appliqués à des projets complets, explorez les exemples suivants :
-* [Example on Github](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-estimator-mnist/mnist.py) : exemple MNIST utilisant les estimateurs TensorFlow
-* [Example on Github](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-cnn-fashion/train.py) : exemple Fashion MNIST utilisant TensorFlow brut
-* [Tableau de bord Wandb](https://app.wandb.ai/l2k2/examples-tf-estimator-mnist/runs/p0ifowcb) : voir le résultat sur W&B
-* Personnaliser les boucles d’entraînement dans TensorFlow 2 - [Article](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2) | [Tableau de bord](https://app.wandb.ai/sayakpaul/custom_training_loops_tf)
\ No newline at end of file
+* [Exemple MNIST avec estimateurs TensorFlow](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-estimator-mnist/mnist.py).
+* [Exemple Fashion MNIST avec TensorFlow pur](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-cnn-fashion/train.py).
+* [Tableau de bord W&B pour l’exemple MNIST](https://app.wandb.ai/l2k2/examples-tf-estimator-mnist/runs/p0ifowcb).
+* Personnalisation des boucles d’entraînement dans TensorFlow 2 : [article](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2) et [tableau de bord](https://app.wandb.ai/sayakpaul/custom_training_loops_tf).
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/torchtune.mdx b/fr/models/integrations/torchtune.mdx
index 520fd2358d..81aa0c8bb7 100644
--- a/fr/models/integrations/torchtune.mdx
+++ b/fr/models/integrations/torchtune.mdx
@@ -7,18 +7,22 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
+
Consultez l’article de blog de W&B sur le [Fine-tuning de Mistral 7B avec torchtune](https://wandb.ai/capecape/torchtune-mistral/reports/torchtune-The-new-PyTorch-LLM-fine-tuning-library---Vmlldzo3NTUwNjM0).
-
- ## La journalisation W&B à portée de main
+
Redéfinissez les arguments de ligne de commande au lancement :
@@ -79,11 +83,11 @@ Vous pouvez aussi transmettre n’importe quels autres `kwargs`, comme vous le f
-
- `global_step` n’est pas identique au nombre d’étapes d’entraînement. Il correspond à l’étape actuelle dans la boucle d’entraînement. Il tient compte de l’accumulation des gradients : en pratique, chaque fois qu’un pas de l’optimiseur est effectué, `global_step` est incrémenté de 1. Par exemple, si le dataloader contient 10 lots, que le nombre d’étapes d’accumulation des gradients est de 2 et que l’entraînement s’exécute pendant 3 époques, l’optimiseur effectuera 15 pas ; dans ce cas, `global_step` ira de 1 à 15.
+ `global_step` n'est pas identique au nombre d’étapes d’entraînement. Il correspond à l’étape actuelle de la boucle d’entraînement et tient compte de l’accumulation des gradients. Chaque fois qu’une étape de l’optimiseur s’exécute, `global_step` est incrémenté de 1. Par exemple, si le chargeur de données comporte 10 lots, que le nombre d’étapes d’accumulation des gradients est de 2 et que vous exécutez 3 époques, l’optimiseur effectue 15 étapes, donc `global_step` va de 1 à 15.
-La conception épurée de torchtune permet d’ajouter facilement des métriques personnalisées ou de modifier les métriques existantes. Il suffit de modifier le [fichier de recette](https://github.com/meta-pytorch/torchtune/tree/main/recipes) correspondant. Par exemple, vous pouvez enregistrer `current_epoch` comme pourcentage du nombre total d’époques, comme suit :
+La conception de torchtune vous permet d’ajouter des métriques personnalisées ou de modifier celles qui existent déjà. Modifiez le [fichier de recette](https://github.com/meta-pytorch/torchtune/tree/main/recipes) correspondant. Par exemple, vous pouvez enregistrer `current_epoch` en pourcentage du nombre total d’époques comme ceci :
```python
# dans la fonction `train.py` du fichier de recette
@@ -120,34 +124,36 @@ self._metric_logger.log_dict(
```
- Cette bibliothèque évolue rapidement, et les métriques actuelles peuvent changer. Si vous souhaitez ajouter une métrique personnalisée, vous devez modifier la recette et appeler la fonction correspondante de `self._metric_logger.*`.
+ L’ensemble des métriques enregistrées peut varier d’une version de torchtune à l’autre. Pour ajouter une métrique personnalisée, modifiez la recette et appelez la fonction `self._metric_logger.*` correspondante.
+
+ ```shell
+ pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
-
-
- ```shell
- pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
+ # ou
+ # conda install ultralytics
+ ```
+
- # ou
- # conda install ultralytics
- ```
-
+
+ ```bash
+ !pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
+ ```
+
+
-
- ```bash
- !pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
- ```
-
-
+
+ L'équipe de développement a testé l'intégration avec `ultralytics` v8.0.238 et les versions antérieures. Pour signaler tout problème lié à l'intégration, créez une [GitHub issue](https://github.com/wandb/wandb/issues/new?template=sdk-bug.yml) avec le tag `yolov8`.
+
- L'équipe de développement a testé l'intégration avec `ultralyticsv8.0.238` et les versions antérieures. Pour signaler tout problème lié à l'intégration, créez une [GitHub issue](https://github.com/wandb/wandb/issues/new?template=sdk-bug.yml) avec le tag `yolov8`.
+Une fois les deux packages installés, vous pouvez passer à l’instrumentation d’un flux de travail Ultralytics avec W&B.
-W&B では、APIキーを使用してユーザーやマシンを認証します。
+W&B では、APIキーを使用してユーザーやマシンを認証します。ユーザーがライブラリから Runs をログするには、事前に APIキーを発行し、`wandb` クライアントで使用できるようにしておく必要があります。
+ ## Activez la journalisation W&B
+Vous pouvez activer la journalisation W&B de deux façons : redéfinir les arguments au lancement depuis la ligne de commande, ou modifier le fichier de configuration de la recette. Choisissez l’option qui convient le mieux à votre flux de travail.
+
- ## Qu’est-ce qui est enregistré ?
+
-Chaque recette a sa propre boucle d’entraînement. Consultez chaque recette pour voir ses métriques enregistrées, qui incluent par défaut les suivantes :
+Chaque recette a sa propre boucle d’entraînement. Consultez chaque recette pour voir les métriques enregistrées, qui incluent par défaut les suivantes :
-| Metric | Description |
-| ------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `loss` | La perte du modèle |
-| `lr` | Le taux d’apprentissage |
-| `tokens_per_second` | Le nombre de tokens par seconde du modèle |
-| `grad_norm` | La norme du gradient du modèle |
-| `global_step` | Correspond à l’étape actuelle dans la boucle d’entraînement. Tient compte de l’accumulation des gradients : en pratique, `global_step` est incrémenté à chaque pas de l’optimiseur, et le modèle n’est mis à jour qu’une fois tous les `gradient_accumulation_steps`. |
+| Métrique | Description |
+| ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `loss` | La perte du modèle. |
+| `lr` | Le taux d’apprentissage. |
+| `tokens_per_second` | Le nombre de jetons par seconde du modèle. |
+| `grad_norm` | La norme du gradient du modèle. |
+| `global_step` | Correspond à l’étape actuelle de la boucle d’entraînement. Tient compte de l’accumulation des gradients. Chaque fois qu’une étape de l’optimiseur s’exécute, le modèle est mis à jour, les gradients s’accumulent, et le modèle est mis à jour une fois tous les `gradient_accumulation_steps`. |
+ ## Données enregistrées
-Vous pouvez explorer le tableau de bord W&B pour consulter les métriques enregistrées. Par défaut, W&B enregistre tous les hyperparamètres du fichier de configuration ainsi que les paramètres remplacés au lancement.
+Après avoir activé la journalisation W&B, vous pouvez explorer le tableau de bord W&B pour consulter les métriques enregistrées. Par défaut, W&B enregistre tous les hyperparamètres du fichier de configuration ainsi que les paramètres remplacés au lancement, afin de conserver un enregistrement de la configuration de chaque run à côté de ses métriques.
W&B capture la configuration résolue dans l’onglet **Aperçu**. W&B stocke également la configuration au format YAML dans l’[onglet Files](https://wandb.ai/capecape/torchtune/runs/joyknwwa/files).
@@ -95,21 +99,21 @@ W&B capture la configuration résolue dans l’onglet **Aperçu**. W&B s
### Métriques enregistrées
- ## Enregistrer et charger des points de contrôle
+ ## Enregistrer et charger des points de contrôle du modèle
-La bibliothèque torchtune prend en charge différents [formats de point de contrôle](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html). Selon l’origine du modèle que vous utilisez, vous devez utiliser la [classe de checkpointer](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html) appropriée.
+Enregistrez les points de contrôle du modèle dans W&B Artifacts pour versionner les poids du modèle en même temps que les métriques et la configuration de chaque run, afin de pouvoir reproduire les résultats et comparer les versions du modèle ultérieurement.
-Si vous souhaitez enregistrer les points de contrôle du modèle dans les [W&B Artifacts](/fr/models/artifacts/), la solution la plus simple consiste à surcharger les fonctions `save_checkpoint` dans la recette correspondante.
+La bibliothèque torchtune prend en charge plusieurs [formats de point de contrôle du modèle](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html). Selon l’origine du modèle que vous utilisez, vous devez utiliser la [classe checkpointer](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html) appropriée.
-Voici un exemple montrant comment surcharger la fonction `save_checkpoint` pour enregistrer les points de contrôle du modèle dans W&B Artifacts.
+Pour enregistrer les points de contrôle du modèle du modèle dans [W&B Artifacts](/fr/models/artifacts/), l’approche recommandée consiste à redéfinir les fonctions `save_checkpoint` de la recette correspondante.
+
+L’exemple suivant montre comment redéfinir la fonction `save_checkpoint` pour enregistrer les points de contrôle du modèle du modèle dans W&B Artifacts.
```python
def save_checkpoint(self, epoch: int) -> None:
...
- ## Sauvegardons le point de contrôle dans W&B
- ## selon la classe Checkpointer, le fichier sera nommé différemment
- ## Voici un exemple pour le cas full_finetune
+ ## Enregistrez le point de contrôle du modèle dans W&B.
+ ## Le nom du fichier dépend de la classe Checkpointer.
+ ## Voici un exemple pour le cas full_finetune.
checkpoint_file = Path.joinpath(
self._checkpointer._output_dir, f"torchtune_model_{epoch}"
).with_suffix(".pt")
wandb_artifact = wandb.Artifact(
name=f"torchtune_model_{epoch}",
type="model",
- # description du point de contrôle du modèle
+ # description du point de contrôle du modèle du modèle
description="Model checkpoint",
- # vous pouvez ajouter toutes les métadonnées souhaitées sous forme de dict
+ # vous pouvez ajouter les métadonnées de votre choix sous forme de dictionnaire
metadata={
utils.SEED_KEY: self.seed,
utils.EPOCHS_KEY: self.epochs_run,
@@ -157,4 +163,4 @@ def save_checkpoint(self, epoch: int) -> None:
)
wandb_artifact.add_file(checkpoint_file)
wandb.log_artifact(wandb_artifact)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/ultralytics.mdx b/fr/models/integrations/ultralytics.mdx
index d82f00bae0..538799404b 100644
--- a/fr/models/integrations/ultralytics.mdx
+++ b/fr/models/integrations/ultralytics.mdx
@@ -7,32 +7,40 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
## Premiers pas
-1. Installez `ultralytics` et `wandb`.
+Pour utiliser l’intégration, vous devez d’abord installer `ultralytics` et `wandb`, puis vérifier que vous utilisez une version de `ultralytics` prise en charge.
+
+Installez `ultralytics` et `wandb` :
+
+
## Suivre les expériences et visualiser les résultats de validation
@@ -40,11 +48,11 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
- W&B を初めて使う場合は、先にコアガイド (たとえば [実験管理](/ja/models/track/)) を確認してください。
+ W&B を初めて使用する場合は、先にコアガイド (たとえば [Experiment Tracking](/ja/models/track/)) を確認してください。
-以下では、扱っているコードベースが単一の Python トレーニングスクリプトや Jupyter Notebook より複雑な場合に役立つヒントとベストプラクティスを紹介します。
+以下のセクションでは、主要なインテグレーション上の判断ポイントを順に説明します。具体的には、W&B のインストール方法、認証方法、run の開始方法と設定方法、メトリクスやアーティファクトをログする方法、そして分散トレーニングやハイパーパラメーター sweep をどのようにサポートするかを扱います。
-W&B がオプション機能である場合は、インストールされていなくてもライブラリが動作するようにします。
+W&B がオプション機能である場合は、実験管理を必要としない Users も引き続きコードを使用できるように、インストールされていなくてもライブラリが動作するようにします。
Python で `wandb` を条件付きで import するか、`pyproject.toml` でオプションの依存関係として宣言できます。
@@ -78,13 +78,13 @@ Python で `wandb` を条件付きで import するか、`pyproject.toml` でオ
## ユーザー認証
Expériences de fine-tuning YOLO
-Voici comment les résultats de validation à chaque époque sont visualisés à l'aide d'une [W&B Table](/fr/models/tables/) :
+Voici comment les résultats de validation pour chaque époque sont visualisés à l'aide d'un [tableau W&B](/fr/models/tables/) :
-Table de visualisation de validation W&B
+Tableau de visualisation de validation WandB
## Visualiser les résultats de prédiction
@@ -85,13 +95,11 @@ Voici comment les résultats de validation à chaque époque sont visualisés à
+ Vous n'avez pas besoin d'initialiser explicitement un run avec `wandb.init()` pour un flux de travail d'entraînement ou de fine-tuning. En revanche, si le code effectue uniquement de la prédiction, vous devez créer explicitement un run.
+
+
+Après l'inférence, W&B journalise les boîtes englobantes prédites et les masques de segmentation dans votre run W&B sous forme de superpositions interactives.
-Voici à quoi ressemble la superposition interactive de bbox :
+Voici à quoi ressemble la superposition interactive de boîtes englobantes :
-
+
-Des questions ou des problèmes concernant cette intégration W&B ? Ouvrez une issue dans le [dépôt YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX).
\ No newline at end of file
+Si vous avez des questions ou rencontrez des problèmes avec cette intégration W&B, ouvrez une issue sur le [dépôt YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX).
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"e88f9998e20013e3276c4c3b44175c2ce76a22f79ef65d2f6bc7855fb40bb4ab": {
"9fb28588c8ad6269b49616a32da0282c49d3e30f2909c99551f2e3f2f2cee860": {
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.727Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.280Z",
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},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.726Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.280Z",
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},
"ja": {
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+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.280Z",
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}
}
diff --git a/ja/models/integrations/accelerate.mdx b/ja/models/integrations/accelerate.mdx
index dfd194d78b..57b256844d 100644
--- a/ja/models/integrations/accelerate.mdx
+++ b/ja/models/integrations/accelerate.mdx
@@ -5,13 +5,13 @@ title: Hugging Face Accelerate
Hugging Face Accelerate は、同じ PyTorch コードをあらゆる分散構成で実行できるようにし、大規模なモデルのトレーニングと推論を簡素化するライブラリです。
-Accelerate には W&B トラッカーが含まれており、以下でその使い方を紹介します。また、[Hugging Face の Accelerate Trackers](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/tracking) で詳しく確認することもできます。
+Accelerate には W&B トラッカーが含まれており、このページでは、それを使用して分散トレーニングの run から W&B にメトリクス、設定、アーティファクトをログする方法を紹介します。詳細は、[Hugging Face の Accelerate Trackers](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/tracking) を参照してください。
- Accelerate に組み込まれたトラッカーは、自動的に適切なプロセスで実行されます。そのため、トラッカーをメインプロセスでのみ実行したい場合も、自動的にそのように動作します。
+ Accelerate に組み込まれたトラッカーは、自動的に適切なプロセスで実行されます。そのため、トラッカーをメインプロセスでのみ実行する必要がある場合も、自動的にそのように動作します。
- Accelerate のラップを完全に外したい場合も、次のようにすれば同じ結果を得られます。
+ Accelerate のラップを完全に外すには、次のようにすれば同じ結果を得られます。
```python
wandb_tracker = accelerator.get_tracker("wandb", unwrap=True)
@@ -81,12 +79,12 @@ wandb_tracker.log_artifact(some_artifact_to_log)
## Accelerate 関連記事
-以下の Accelerate の記事もぜひご覧ください
+W&B と併用した Accelerate のより詳しい walkthrough については、以下の記事をご覧ください。
Superposition d’image W&B
+WandB Image Overlay
-Pour en savoir plus, voir le [guide des superpositions d’images W&B](/fr/models/track/log/media/#image-overlays).
+Pour plus d'informations, voir le [guide des superpositions d'images W&B](/fr/models/track/log/media/#image-overlays).
## Autres ressources
diff --git a/fr/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx b/fr/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
index 461e856a20..a3c6f09d03 100644
--- a/fr/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
+++ b/fr/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
@@ -1,16 +1,16 @@
---
-description: "Intégrez W&B à Julia pour suivre les expériences, consigner des métriques et visualiser les performances du modèle depuis des programmes Julia."
+description: "Intégrez W&B à Julia pour suivre les expériences, consigner des métriques et visualiser les performances du modèle à partir de programmes Julia."
title: W&B pour Julia
---
-Si vous exécutez des expériences de machine learning avec le langage de programmation Julia, sachez qu’un contributeur de la communauté a créé un ensemble non officiel de bindings Julia appelé [wandb.jl](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl), que vous pouvez utiliser.
+Si vous menez des expériences de machine learning avec Julia, vous pouvez utiliser [`wandb.jl`](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl), un ensemble non officiel de bindings Julia créé par un contributeur de la communauté.
-Vous trouverez des exemples [dans la documentation](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl/tree/main/docs/src/examples) du dépôt wandb.jl. Leur exemple "Getting Started" se trouve ici :
+Pour plus d’exemples, voir le répertoire `examples` de [`wandb.jl`](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl/tree/main/docs/src/examples). Le code suivant est l’exemple de premiers pas du dépôt `wandb.jl` :
```julia
using Wandb, Dates, Logging
-# Démarrer un nouveau run en suivant les hyperparamètres dans la configuration
+# Démarrer une nouvelle run en suivant les hyperparamètres dans la configuration
lg = WandbLogger(project = "Wandb.jl",
name = "wandbjl-demo-$(now())",
config = Dict("learning_rate" => 0.01,
@@ -18,17 +18,17 @@ lg = WandbLogger(project = "Wandb.jl",
"architecture" => "CNN",
"dataset" => "CIFAR-100"))
-# Utiliser LoggingExtras.jl pour consigner dans plusieurs journaux simultanément
+# Utiliser LoggingExtras.jl pour journaliser vers plusieurs loggers simultanément
global_logger(lg)
# Simulation de la boucle d'entraînement ou d'évaluation
for x ∈ 1:50
acc = log(1 + x + rand() * get_config(lg, "learning_rate") + rand() + get_config(lg, "dropout"))
loss = 10 - log(1 + x + rand() + x * get_config(lg, "learning_rate") + rand() + get_config(lg, "dropout"))
- # Consigner les métriques de votre script dans W&B
+ # Consigner des métriques depuis votre script vers W&B
@info "metrics" accuracy=acc loss=loss
end
-# Terminer le run
+# Terminer la run
close(lg)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/xgboost.mdx b/fr/models/integrations/xgboost.mdx
index 4c1343d7c8..aa5e2eb628 100644
--- a/fr/models/integrations/xgboost.mdx
+++ b/fr/models/integrations/xgboost.mdx
@@ -7,21 +7,24 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
diff --git a/fr/models/integrations/yolov5.mdx b/fr/models/integrations/yolov5.mdx
index 3999f083bc..1a189a6d46 100644
--- a/fr/models/integrations/yolov5.mdx
+++ b/fr/models/integrations/yolov5.mdx
@@ -7,51 +7,51 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
Toutes les fonctionnalités de journalisation de W&B sont compatibles avec l'entraînement multi-GPU avec parallélisme de données, par exemple avec [PyTorch DDP](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html).
+
- ```python
+ ```bash
python yolov5/train.py --epochs 20 --save_period 1
```
-
- ```python
+
+ ```bash
python yolov5/train.py --epochs 20 --save_period 1 \
--upload_dataset --bbox_interval 1
```
@@ -69,9 +69,9 @@ Voici à quoi cela ressemble.
- 
+
- Avec la gestion des versions des données et des modèles, vous pouvez reprendre des expériences mises en pause ou interrompues depuis n’importe quel appareil, sans configuration. Consultez [le Colab ](https://wandb.me/yolo-colab) pour en savoir plus.
+ Avec la gestion des versions des données et des modèles, vous pouvez reprendre des expériences mises en pause ou interrompues depuis n’importe quel appareil, sans configuration. Voir [le Colab](https://wandb.me/yolo-colab) pour en savoir plus.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/integrations/yolox.mdx b/fr/models/integrations/yolox.mdx
index ec5c753ef7..dfa65cb9c0 100644
--- a/fr/models/integrations/yolox.mdx
+++ b/fr/models/integrations/yolox.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: YOLOX
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/fr/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) est une version sans ancres de YOLO offrant de solides performances pour la détection d’objets. Vous pouvez utiliser l’intégration W&B de YOLOX pour activer la journalisation des métriques liées à l’entraînement, à la validation et au système, et valider les prédictions de manière interactive grâce à un seul argument de ligne de commande.
+[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) est une version sans ancres de YOLO pour la détection d’objets. Vous pouvez utiliser l’intégration W&B de YOLOX pour activer la journalisation des métriques liées à l’entraînement, à la validation et au système, et valider les prédictions de manière interactive grâce à un seul argument de ligne de commande.
+
+Ce guide vous montre comment vous authentifier auprès de W&B, installer l’intégration et activer la journalisation W&B lors de l’entraînement d’un modèle YOLOX de détection d’objets afin de suivre les métriques et d’inspecter les prédictions dans l’interface utilisateur W&B.
`: Le nom de votre projet W&B.
+* ``: Votre entité W&B (nom d'utilisateur ou nom d'équipe).
+* ``: Un nom pour ce run d'entraînement.
+* ``: Un ID unique pour ce run.
+* ``: Le répertoire dans lequel YOLOX enregistre les points de contrôle du modèle et les journaux.
+* ``: Le nombre d'images de validation à consigner.
+* ``: Indique s'il faut consigner les points de contrôle du modèle (`true` ou `false`).
```shell
-# se connecter à wandb
+# Se connecter à W&B
wandb login
-# appeler votre script d'entraînement yolox avec l'argument logger `wandb`
+# Appeler votre script d'entraînement YOLOX avec l'argument logger wandb
python tools/train.py .... --logger wandb \
wandb-project \
- wandb-entity
+ wandb-entity \
wandb-name \
wandb-id \
wandb-save_dir \
@@ -89,10 +103,12 @@ python tools/train.py .... --logger wandb \
## Exemple
-[Exemple de tableau de bord avec les métriques d’entraînement et de validation de YOLOX ->](https://wandb.ai/manan-goel/yolox-nano/runs/3pzfeom)
+Une fois votre run d'entraînement lancé, YOLOX transmet en continu les métriques d'entraînement, de validation et système à votre projet W&B, où vous pouvez comparer les runs et inspecter les prédictions. Voir l'exemple suivant pour découvrir à quoi ressemble un tableau de bord rempli.
+
+Voir le [tableau de bord d'exemple avec les métriques d'entraînement et de validation de YOLOX](https://wandb.ai/manan-goel/yolox-nano/runs/3pzfeom).
-
- ## Prise en main
+ ## Premiers pas
-La journalisation des métriques XGBoost, des configurations et des modèles booster dans W&B est aussi simple que de transmettre `WandbCallback` à XGBoost :
+Pour enregistrer les métriques, les configurations et les modèles booster d’XGBoost dans W&B, passez `WandbCallback` à XGBoost :
```python
+import wandb
from wandb.integration.xgboost import WandbCallback
-import xgboost as XGBClassifier
+from xgboost import XGBClassifier
...
# Démarrer un run wandb
@@ -31,51 +34,53 @@ with wandb.init() as run:
bst.fit(X_train, y_train, callbacks=[WandbCallback(log_model=True)])
```
-Vous pouvez ouvrir [ce notebook](https://wandb.me/xgboost) pour obtenir une vue d’ensemble complète de la journalisation avec XGBoost et W&B
+Pour un aperçu complet de la journalisation avec XGBoost et W&B, consultez le [notebook sur la journalisation avec XGBoost et W&B](https://wandb.me/xgboost).
## Référence de `WandbCallback`
- ### Fonctionnalité
+ ### Fonctionnalités
-Passer `WandbCallback` à un modèle XGBoost permet de :
+Passer `WandbCallback` à un modèle XGBoost entraîne les actions suivantes :
-* journaliser la configuration du modèle booster dans W&B
-* journaliser les métriques d'évaluation collectées par XGBoost, comme rmse, accuracy, etc., dans W&B
-* journaliser les métriques d'entraînement collectées par XGBoost (si vous fournissez des données à `eval_set`)
-* journaliser le meilleur score et la meilleure itération
-* enregistrer et téléverser votre modèle entraîné dans W&B Artifacts (lorsque `log_model = True`)
-* journaliser le graphique d'importance des variables lorsque `log_feature_importance=True` (par défaut).
-* Capturer la meilleure métrique d'évaluation dans `wandb.Run.summary` lorsque `define_metric=True` (par défaut).
+* Journalise la configuration du modèle booster dans W&B.
+* Journalise les métriques d’évaluation collectées par XGBoost, telles que `rmse`, la précision, etc., dans W&B.
+* Journalise les métriques d’entraînement collectées par XGBoost (si vous fournissez des données à `eval_set`).
+* Journalise le meilleur score et la meilleure itération.
+* Enregistre et téléverse votre modèle entraîné vers les artefacts W&B (lorsque `log_model = True`).
+* Journalise le graphique d’importance des variables lorsque `log_feature_importance=True` (par défaut).
+* Capture la meilleure métrique d’évaluation dans `wandb.Run.summary` lorsque `define_metric=True` (par défaut).
### Arguments
-* `log_model`: (boolean) si True, enregistrez et envoyez le modèle vers W&B Artifacts
+* `log_model` : (boolean) si True, enregistre et téléverse le modèle dans les artefacts W&B.
-* `log_feature_importance`: (boolean) si True, journalisez un graphique à barres de l'importance des variables
+* `log_feature_importance` : (boolean) si True, journalise un graphique à barres d’importance des variables.
-* `importance_type`: (str) l'une des valeurs suivantes : `{weight, gain, cover, total_gain, total_cover}` pour un modèle arborescent. `weight` pour un modèle linéaire.
+* `importance_type` : (str) l’une des valeurs `{weight, gain, cover, total_gain, total_cover}` pour un modèle basé sur des arbres. `weight` pour un modèle linéaire.
-* `define_metric`: (boolean) si True (par défaut), enregistrez les performances du modèle à la meilleure étape de l'entraînement, plutôt qu'à la dernière, dans votre `run.summary`.
+* `define_metric` : (boolean) si True (par défaut), capture les performances du modèle à la meilleure étape de l’entraînement, plutôt qu’à la dernière étape, dans votre `run.summary`.
-Vous pouvez consulter le [code source de WandbCallback](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/xgboost/xgboost.py).
+Consultez le [code source de WandbCallback](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/xgboost/xgboost.py).
-Pour plus d'exemples, consultez le [dépôt d'exemples sur GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms).
+Pour plus d’exemples, consultez le [dépôt d’exemples sur GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms).
## Ajustez vos hyperparamètres avec Sweeps
-Pour obtenir les meilleures performances de vos modèles, vous devez ajuster des hyperparamètres, comme la profondeur de l’arbre et le taux d’apprentissage. W&B [Sweeps](/fr/models/sweeps/) est une boîte à outils puissante pour configurer, orchestrer et analyser des campagnes de tests d’hyperparamètres à grande échelle.
+W&B [Sweeps](/fr/models/sweeps/) est une boîte à outils pour configurer, orchestrer et analyser des expériences de test d’hyperparamètres. Cette section montre comment combiner l’intégration XGBoost avec le balayage W&B pour explorer différentes configurations d’hyperparamètres.
+
+Pour améliorer les performances du modèle, ajustez des hyperparamètres comme la profondeur de l’arbre et le taux d’apprentissage.
diff --git a/fr/models/integrations/yolov5.mdx b/fr/models/integrations/yolov5.mdx
index 3999f083bc..1a189a6d46 100644
--- a/fr/models/integrations/yolov5.mdx
+++ b/fr/models/integrations/yolov5.mdx
@@ -7,51 +7,51 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
- ## Suivre les Experiments essentiels
+ ## Suivre les expériences essentielles
-Il suffit d’installer `wandb` pour activer les [fonctionnalités de journalisation](/fr/models/track/log/) intégrées de W&B : métriques système, métriques de modèle et médias enregistrés dans des [tableaux de bord](/fr/models/track/workspaces/) interactifs.
+Pour commencer, installez le SDK Python W&B (`wandb`) aux côtés de YOLOv5 et lancez l’entraînement comme d’habitude. Il suffit d’installer `wandb` pour activer les [fonctionnalités de journalisation](/fr/models/track/log/) intégrées de W&B : métriques système, métriques de modèle et médias enregistrés dans des [tableaux de bord](/fr/models/track/workspaces/) interactifs.
-```python
+```bash
pip install wandb
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
-python yolov5/train.py # entraîner un petit réseau sur un petit jeu de données
+python yolov5/train.py # entraîner un petit réseau sur un petit dataset
```
-Il vous suffit de suivre les liens affichés dans la sortie standard de wandb.
+Suivez les liens affichés par W&B dans la sortie standard.
-
+
## Personnaliser l’intégration
-En passant quelques arguments simples en ligne de commande à YOLO, vous pouvez tirer parti d’encore plus de fonctionnalités W&B.
+Une fois le suivi des expériences en place, vous pouvez activer d’autres fonctionnalités W&B (telles que la gestion des versions des modèles, la gestion des versions des jeux de données et la visualisation des prédictions) en passant quelques arguments de ligne de commande à YOLO.
* Si vous passez un nombre à `--save_period`, W&B enregistre une [version du modèle](/fr/models/registry/) à la fin de chaque période de `save_period` époques. La version du modèle inclut les poids du modèle et ajoute un tag au modèle le plus performant sur l’ensemble de validation.
* L’activation de l’option `--upload_dataset` téléverse également le jeu de données pour la gestion des versions des données.
-* Passer un nombre à `--bbox_interval` active [Data Visualization](../). À la fin de chaque période de `bbox_interval` époques, les sorties du modèle sur l’ensemble de validation sont téléversées vers W&B.
+* Passer un nombre à `--bbox_interval` active la visualisation des données. À la fin de chaque période de `bbox_interval` époques, W&B téléverse les sorties du modèle sur l’ensemble de validation.
+
## Inscrivez-vous et créez une clé API
@@ -26,7 +28,7 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
- 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API.
+ 1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` avec votre clé API. Remplacez les valeurs entre `<>` par les vôtres :
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -66,18 +68,30 @@ Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :
## Consigner des métriques
-Utilisez l’argument de Ligne de commande `--logger wandb` pour activer la journalisation avec wandb. Vous pouvez aussi, si vous le souhaitez, transmettre tous les arguments attendus par [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) ; préfixez chaque argument avec `wandb-`.
+Une fois la bibliothèque `wandb` installée et votre machine authentifiée, vous pouvez activer la journalisation W&B depuis le script d'entraînement YOLOX.
+
+Utilisez l'argument de ligne de commande `--logger wandb` pour activer la journalisation avec `wandb`. Vous pouvez aussi transmettre, si nécessaire, tous les arguments attendus par [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init). Faites précéder chaque argument de `wandb-`.
+
+`num_eval_imges` contrôle le nombre d'images de l'ensemble de validation et de prédictions que W&B consigne dans des tableaux pour l'évaluation du modèle.
-`num_eval_imges` contrôle le nombre d’images de l’ensemble de validation et de prédictions enregistrées dans les tables W&B pour l’évaluation du modèle.
+Remplacez les espaces réservés suivants avant d'exécuter la commande :
+
+* `
+
-Des questions ou des problèmes concernant cette intégration W&B ? Ouvrez une issue dans le [dépôt YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX).
\ No newline at end of file
+Si vous avez des questions ou rencontrez des problèmes avec cette intégration W&B, ouvrez une issue sur le [dépôt YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX).
\ No newline at end of file
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index 4dd8bea401..9e9a24af0a 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
@@ -5,79 +5,79 @@
"01904e13ba5f00993b220ad54efb6a0422949f29c548fcf7cc39dca9c47981e2": {
"93890d76282633ef486861926369c2dbf435e46b86bf7899deec1c9d79052673": {
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.471Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.087Z",
"postProcessHash": "008e6ba65fa28689fba8e7cc7e0f5834f96f36634cc65b877c940c2ac42cc5a0"
},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.470Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.086Z",
"postProcessHash": "a3f9814e1b822931b01d2f6792db4fb5771a41d159dc9bfd30fb1dcfe839cdcc"
},
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.470Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.087Z",
"postProcessHash": "744460877e2987b880ec3a339ed2857d664bebba1e49b75b24db61366200bcbe"
}
}
},
"01c75a98b1229dd8e61d541d0721d898e7fc3874316af274ac67bc835367c1f6": {
- "df78ad5b67272b3ed3dbb3a75ebc00ebcff62b1c8c5574f68c4763c0cadf9c72": {
+ "95452c45cccaa9f7b9241ace3666eeb514eb4fcc8d2581327ad6bc24041e107c": {
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.548Z",
- "postProcessHash": "065912ba7ceca24064e672baced5563219f342ce263f9f49a2901c0867154936"
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.317Z",
+ "postProcessHash": "2bdeef4a6c89077f5d358c882462ccadc3ee4ee6a7de83bb92bcce872f9a1369"
},
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.549Z",
- "postProcessHash": "3884f66b2711a53a757e58d8e6faa13599a99a0e90dc5528daa5e70e86514501"
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.345Z",
+ "postProcessHash": "d5619ca7d63057d07e4e20453a77aea50361d3a19d0a036fa462558888389a3e"
},
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.549Z",
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+ "postProcessHash": "a1713256943be0c918f4a34328e24e07aec1fb32b4cce24fa980bde7c2d23445"
}
}
},
"01cf7112996b8bfe1df0c431c1c2cb734b3a92f4d7f14ea4f35ba4d625a0d878": {
"59bdd02aa5e46c8ac02578c0206748f33398e1a240a0a3952175b9d2be3a009e": {
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- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.466Z",
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"postProcessHash": "38df3ff85b7d357625c8a97941053f981b75162d3bffe89ae347597014fa4220"
},
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-08T16:41:06.467Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.083Z",
"postProcessHash": "50eca05a1fd5e6338c753f3d95e451254c17eaedd6a732a3fc36e3b3acf6057f"
},
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diff --git a/ja/models/integrations/accelerate.mdx b/ja/models/integrations/accelerate.mdx
index dfd194d78b..57b256844d 100644
--- a/ja/models/integrations/accelerate.mdx
+++ b/ja/models/integrations/accelerate.mdx
@@ -5,13 +5,13 @@ title: Hugging Face Accelerate
Hugging Face Accelerate は、同じ PyTorch コードをあらゆる分散構成で実行できるようにし、大規模なモデルのトレーニングと推論を簡素化するライブラリです。
-Accelerate には W&B トラッカーが含まれており、以下でその使い方を紹介します。また、[Hugging Face の Accelerate Trackers](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/tracking) で詳しく確認することもできます。
+Accelerate には W&B トラッカーが含まれており、このページでは、それを使用して分散トレーニングの run から W&B にメトリクス、設定、アーティファクトをログする方法を紹介します。詳細は、[Hugging Face の Accelerate Trackers](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/tracking) を参照してください。
## Accelerate でログする
-Accelerate と W&B の使用を開始するには、以下の疑似コードを参照してください。
+このセクションでは、トレーニング中に実験データを W&B にログするように Accelerate を設定する方法を説明します。Accelerate と W&B の使用を開始するには、以下の疑似コードを参照してください。
```python
from accelerate import Accelerator
@@ -36,39 +36,37 @@ accelerator.log({"train_loss": 1.12, "valid_loss": 0.8}, step=global_step)
accelerator.end_training()
```
-さらに説明すると、必要なのは次のとおりです。
+さらに詳しく説明すると、次のとおりです。
-1. Accelerator クラスを初期化する際に `log_with="wandb"` を渡します
+1. `Accelerator` クラスを初期化する際に `log_with="wandb"` を渡します。
2. [`init_trackers`](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/package_reference/accelerator#accelerate.Accelerator.init_trackers) method を呼び出し、次を渡します。
-
-* `project_name` でプロジェクト名を渡す
-* [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に渡したい任意のパラメーターを、ネストした dict として `init_kwargs` に渡す
-* wandb run にログしたいその他の実験設定情報を `config` で渡す
-
-3. Weights & Biases にログするには `wandb.Run.log()` method を使用します。`step` 引数は省略可能です
-4. トレーニングが完了したら `.end_training()` を呼び出します
+ * `project_name` でプロジェクト名を渡す。
+ * [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に渡したい任意のパラメーターを、ネストした dict として `init_kwargs` に渡す。
+ * wandb run にログしたいその他の実験設定情報を `config` で渡す。
+3. W&B にログするには `wandb.Run.log()` method を使用します。`step` 引数は省略可能です。
+4. トレーニングが完了したら `.end_training()` を呼び出します。
## W&Bトラッカーにアクセスする
-W&Bトラッカーにアクセスするには、`Accelerator.get_tracker()` method を使用します。トラッカーの `.name` 属性に対応する文字列を渡すと、`main` プロセス上のトラッカーが返されます。
+Accelerate が W&B にログを記録した後で、アーティファクト、カスタム チャート、またはトラッカーでは公開されていないその他のデータをログするために、基盤となる W&B の Run オブジェクトへ直接アクセスしたい場合があります。W&Bトラッカーにアクセスするには、`Accelerator.get_tracker()` method を使用します。トラッカーの `.name` 属性に対応する文字列を渡すと、`main` プロセス上のトラッカーが返されます。
```python
wandb_tracker = accelerator.get_tracker("wandb")
```
-あとは、通常どおりwandbのrunオブジェクトを操作できます。
+あとは、通常どおり`wandb`のrunオブジェクトを操作できます。
```python
wandb_tracker.log_artifact(some_artifact_to_log)
```
W&B でさらに強力になった HuggingFace Accelerate
- * この記事では、HuggingFace Accelerate の特徴と、結果を W&B にログしながら分散トレーニングと評価をいかに簡単に行えるかを紹介します。 + この記事では、HuggingFace Accelerate の特徴と、結果を W&B にログしながら分散トレーニングと評価を行う方法を紹介します。 詳しくは、[Hugging Face Accelerate Super Charged with W&B レポート](https://wandb.ai/gladiator/HF%20Accelerate%20+%20W\&B/reports/Hugging-Face-Accelerate-Super-Charged-with-Weights-Biases--VmlldzoyNzk3MDUx?utm_source=docs\&utm_medium=docs\&utm_campaign=accelerate-docs)をお読みください。
## ユーザーによるW&Bのインストール方法を決める
-開始する前に、W&Bをライブラリの必須依存関係にするか、オプション機能として扱うかを決めてください。
+開始する前に、W&Bをライブラリの必須依存関係にするか、オプション機能として扱うかを決めてください。この選択は、W&B Python SDK (`wandb`) をどのようにimportするか、インストール方法をどのようにドキュメント化するか、また `wandb` が存在しない環境をどのように処理するかに影響します。
### W&B を依存関係として必須にする
-W&B がライブラリの中核機能に関わる場合は、依存関係に W&B Python SDK (`wandb`) を追加します。
+W&B がライブラリの中核機能に関わる場合は、ライブラリと一緒に自動的にインストールされるよう、依存関係に `wandb` を追加します。
```txt
torch==1.8.0
@@ -37,7 +37,7 @@ wandb==0.13.*
### インストール時に W&B をオプションにする
### APIキーを発行する
-APIキーは、クライアントやマシンをW&Bに認証するために使用します。APIキーはユーザープロフィールから発行できます。
+APIキーは、クライアントやマシンをW&Bに認証するために使用します。続いて行うログイン手順で使用できるように、ユーザープロフィールからAPIキーを発行します。
- ## run config を定義する
+ ## run 設定 を定義する
+run を初期化した後、その run に関連付けられたハイパーパラメーターやその他のメタデータを記録する設定辞書を追加できます。設定をログすると、後から run を比較、フィルター、再現しやすくなります。
+
run の初期化時に設定辞書を指定すると、ハイパーパラメーターやその他のメタデータを W&B にログできます。
-W&B App では、設定パラメーターに基づいて run を比較したり、Runs table でフィルターしたりできます。また、これらのパラメーターを使って、W&B App で run をグループ化することもできます。
+W&B では、設定パラメーターに基づいて run を比較したり、Runs table でフィルターしたりできます。また、これらのパラメーターを使って、W&B で run をグループ化することもできます。
-たとえば、次の画像では、バッチサイズ (bathch_size) が設定パラメーターとして定義されており、Runs table に表示されています (最初の列を参照) 。これにより、ユーザーはバッチサイズに基づいて run をフィルターし、比較できます。
+たとえば、次の画像では、バッチサイズ (`batch_size`) が設定パラメーターとして定義されており、Runs table に表示されています (最初の列を参照) 。これにより、ユーザーはバッチサイズに基づいて run をフィルターし、比較できます。
@@ -248,10 +265,10 @@ with wandb.init(..., config=config) as run:
```
- ### run config を更新する
+ ### run 設定 を更新する
-初期化時に値を利用できない場合は、後から `wandb.Run.config.update` を使って設定を更新します。たとえば、モデルをインスタンス化した後で、そのパラメーターを追加したいことがあります。
+モデルのパラメーター数など、一部の設定値は `wandb.init()` を呼び出す時点ではまだわからないことがあります。初期化時に値を利用できない場合は、後から `wandb.Run.config.update` を使って設定を更新します。たとえば、モデルをインスタンス化した後で、そのパラメーターを追加したいことがあります。
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -259,17 +276,19 @@ with wandb.init(...) as run:
run.config.update({"model_parameters": 3500})
```
-詳しくは、[Experiments の設定](/ja/models/track/config/)を参照してください。
+詳細は、[Experiments の設定](/ja/models/track/config/)を参照してください。
## メトリクスとデータをログする
+run を開始して設定したら、メトリクスやその他のデータをログできるようになります。これにより、W&B はそれらを run に紐付けて記録します。
+
### メトリクスをログする
-キーがメトリクスの名になる辞書を作成します。この辞書オブジェクトを [`wandb.Run.log()`](/ja/models/ref/python/experiments/run#method-run-log) に渡して、W&B にログします。
+損失や accuracy などのスカラーメトリクスをログするには、キーがメトリクスの名になる辞書を作成します。この辞書オブジェクトを [`wandb.Run.log()`](/ja/models/ref/python/experiments/run#method-run-log) に渡して、W&B にログします。
```python
NUM_EPOCHS = 10
@@ -282,9 +301,9 @@ for epoch in range(NUM_EPOCHS):
run.log(metrics)
```
-メトリクス名に接頭辞を付けると、W&B App で関連するメトリクスをグループ化できます。一般的な接頭辞としては、トレーニング用メトリクスの `train/` や検証用メトリクスの `val/` などがありますが、ユースケースに応じて任意の接頭辞を使用できます。
+メトリクス名に接頭辞を付けると、W&B で関連するメトリクスをグループ化できます。一般的な接頭辞としては、トレーニング用メトリクスの `train/` や検証用メトリクスの `val/` などがありますが、ユースケースに応じて任意の接頭辞を使用できます。
-これにより、プロジェクトのWorkspaceに、トレーニング用メトリクスと検証用メトリクス、または分けて表示したい他のタイプのメトリクスごとに、個別のセクションが作成されます:
+これにより、project のWorkspaceに、トレーニング用メトリクスと検証用メトリクス、または分けて表示したい他のタイプのメトリクスごとに、個別のセクションが作成されます:
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -307,7 +326,7 @@ with wandb.init(...) as run:
### x-axis を制御する
### メディアと構造化データをログする
-スカラーに加えて、画像、表、テキスト、オーディオ、動画などもログできます。
+スカラーに加えて、画像、表、テキスト、オーディオ、動画などもログできます。メトリクスとあわせてメディアをログすることで、ユーザーは時間の経過に伴うモデルの定性的な動作を確認できます。
データをログする際の留意点には、次のようなものがあります。
* メトリクスはどのくらいの頻度でログするべきですか。任意にするべきですか。
* 可視化に役立つのは、どのようなタイプのデータですか。
- * 画像については、サンプル予測やセグメンテーションマスクなどをログすることで、時間の経過に伴う変化を確認できます。
+ * 画像については、サンプル予測やセグメンテーションマスクをログすることで、時間の経過に伴う変化を確認できます。
* テキストについては、後で詳しく調べられるように、サンプル予測の表をログできます。
-例については、[オブジェクトとメディアをログする](/ja/models/track/log)を参照してください。
+詳細は、[オブジェクトとメディアをログする](/ja/models/track/log)を参照してください。
## 分散トレーニングをサポートする
-分散環境をサポートするフレームワークでは、次のいずれかのワークフローを利用できます。
+ライブラリが複数のプロセスまたはマシンにまたがってトレーニングを実行できる場合は、その環境でW&Bをどのように動作させるかを決めて、ログの整合性を保ち、重複しないようにしてください。分散環境をサポートするフレームワークでは、次のいずれかのワークフローを利用できます。
* メインプロセスからのみログする (推奨) 。
* すべてのプロセスからログし、共有の`group`名でrunをグループ化する。
@@ -360,48 +379,50 @@ for step, (input, ground_truth) in enumerate(data):
詳細は[分散トレーニングのExperimentsをログする](/ja/models/track/log/distributed-training/)を参照してください。
- ## Artifacts でモデルとデータセットをトラッキングする
+ ## アーティファクト でモデルとデータセットをトラッキングする
-[W&B Artifacts](/ja/models/artifacts/) を使用して、モデルとデータセットをトラッキングし、バージョン管理できます。Artifacts は機械学習アセットのストレージとバージョン管理を提供し、データとモデルの関連性を示すリネージを自動的にトラッキングします。
+メトリクスに加えて、ユーザーが Runs を再現して比較できるように、ライブラリが生成または使用するモデルとデータセットを永続化できます。
+
+[W&B Artifacts](/ja/models/artifacts/) を使用して、モデルとデータセットをトラッキングし、バージョン管理できます。アーティファクト は機械学習アセットのストレージとバージョン管理を提供し、データとモデルの関連性を示すリネージを自動的にトラッキングします。
-ライブラリに Artifacts を統合する際は、次の点を考慮してください。
+ライブラリに アーティファクト を統合する際は、次の点を考慮してください。
-* モデル チェックポイントまたはデータセットを Artifacts としてログするかどうか (オプションにする場合) 。
+* モデル チェックポイントまたはデータセットを アーティファクト としてログするかどうか (オプションにする場合) 。
* Artifact の入力参照 (たとえば、`entity/project/artifact`) 。
-* モデル チェックポイントまたはデータセットをログする頻度。たとえば、各エポック、500 step ごとなどです。
+* モデル チェックポイントまたはデータセットをログする頻度。たとえば、各エポックまたは 500 step ごとです。
### モデル チェックポイントをログする
-モデル チェックポイントを W&B にログします。一般的には、W&B が生成する一意の run ID を Artifacts 名の一部として使用し、チェックポイントを Artifacts としてログします。
+モデル チェックポイントをアーティファクトとしてログすると、ユーザーはトレーニング済みの重みを復元、バージョン管理、共有できます。一般的には、W&B が生成する一意の run ID を アーティファクト 名の一部として使用し、チェックポイントを アーティファクト としてログします。
```python
-metadata = {"eval/accuracy": 0.8, "train/steps": 800}
+metadata = {"eval/accuracy": 0.8, "train/steps": 800}
artifact = wandb.Artifact(
- name=f"model-{run.id}",
- metadata=metadata,
+ name=f"model-{run.id}",
+ metadata=metadata,
type="model"
- )
+ )
artifact.add_dir("output_model") # モデルの重みが保存されているローカルディレクトリ
-aliases = ["best", "epoch_10"]
+aliases = ["best", "epoch_10"]
run.log_artifact(artifact, aliases=aliases)
```
-前のコードスニペットでは、モデル チェックポイントをArtifactsとしてログし、評価精度やトレーニング step などのメタデータを追加する方法を示しています。このArtifactsには一意のrun IDを含む名が付けられ、簡単に参照できるように[カスタムエイリアス](/ja/models/artifacts/create-a-custom-alias/)が設定されます。
+前のスニペットでは、モデル チェックポイントをアーティファクトとしてログし、評価精度やトレーニング step などのメタデータを追加します。このアーティファクトの名には一意のrun IDが含まれ、すばやく参照できるように[カスタムエイリアス](/ja/models/artifacts/create-a-custom-alias/)が設定されます。
- ### 入力Artifactsをログする
+ ### 入力アーティファクトをログする
-入力として使用するデータセットや事前トレーニング済みモデルをログします:
+データとモデルのリネージを取得するには、run が入力として使用するデータセットまたは事前トレーニング済みモデルをログします:
```python
dataset = wandb.Artifact(name="flowers", type="dataset")
@@ -409,15 +430,15 @@ dataset.add_file("flowers.npy")
run.use_artifact(dataset)
```
-前のコードスニペットでは、"flowers" という名前のデータセット用の Artifacts を作成し、その Artifacts にファイルを追加しています。次に、`run.use_artifact()` を使用してその Artifacts を現在の run に関連付けます。これにより、W&B はその run で使用されたデータセットのリネージをトラッキングできます。
+前のスニペットでは、"flowers" という名前のデータセット用の アーティファクト を作成し、その アーティファクト にファイルを追加しています。`wandb.Run.use_artifact()` の呼び出しによって、その アーティファクト を現在の run に関連付けます。これにより、W&B はその run で使用されたデータセットのリネージをトラッキングできます。
- ### Artifacts をダウンロードする
+ ### アーティファクト をダウンロードする
-以前にW&BにログしたArtifactsをダウンロードし、トレーニングまたは推論のコードで使用します。
+アーティファクトをログした後、以前にW&Bにログしたアーティファクトをダウンロードし、トレーニングまたは推論のコードで使用できます。適切な方法は、すでにアクティブなrunがあるかどうかによって異なります。
-runコンテキストがある場合は、[`wandb.Run.use_artifact()`](/ja/models/ref/python/experiments/run) を使用してW&B内のArtifactsを参照し、その後 [`wandb.Artifact.download()`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact) を呼び出してローカルディレクトリにダウンロードします。
+runコンテキストがある場合は、[`wandb.Run.use_artifact()`](/ja/models/ref/python/experiments/run) を使用してW&B内のアーティファクトを参照し、その後 [`wandb.Artifact.download()`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact) を呼び出してローカルディレクトリにダウンロードします。`wandb.Run.use_artifact()` を使用すると、artifact は現在のrunへの入力としても記録され、リネージが保持されます。
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -425,7 +446,7 @@ with wandb.init(...) as run:
local_path = artifact.download()
```
-[W&B Public API](/ja/models/ref/python/public-api/) を使用すると、runを初期化せずにArtifactsを参照およびダウンロードできます。これは、分散環境や推論を行う場合など、新しいrunを作成したくないシナリオで役立ちます。
+[W&B Public API](/ja/models/ref/python/public-api/) を使用すると、runを初期化せずにアーティファクトを参照およびダウンロードできます。これは、分散環境や推論を行う場合など、新しいrunを作成したくないシナリオで役立ちます。
```python
import wandb
@@ -433,10 +454,10 @@ artifact = wandb.Api().artifact("user/project/artifact:latest")
local_path = artifact.download()
```
-詳細は、[Artifacts をダウンロードして使用する](/ja/models/artifacts/download-and-use-an-artifact/)を参照してください。
+詳細は、[アーティファクト をダウンロードして使用する](/ja/models/artifacts/download-and-use-an-artifact/)を参照してください。
-
+
@@ -15,7 +17,7 @@ description: "1つのCLIパラメーターで、コード不要のモデル ト
## 前提条件をインストールする
-`autotrain-advanced` と `wandb` をインストールします。
+モデルをトレーニングして結果を W&B にログする前に、AutoTrain CLI と W&B クライアント ライブラリをインストールします。`autotrain-advanced` と `wandb` をインストールします。
## ハイパーパラメーターを調整する
-お使いのライブラリがハイパーパラメーターのチューニングをサポートしている場合は、[W&B Sweeps](/ja/models/sweeps/)を統合して、Experiments を管理・可視化できます。
\ No newline at end of file
+お使いのライブラリがハイパーパラメーターのチューニングをサポートしている場合は、[W&B Sweeps](/ja/models/sweeps/)を統合して、Experiments を管理・可視化できます。Sweeps は、定義された探索空間内で複数の run を連携して実行し、その結果を W&B 上に表示することで、ユーザーが設定を並べて比較できるようにします。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/autotrain.mdx b/ja/models/integrations/autotrain.mdx
index 9c60e5786b..89552c5107 100644
--- a/ja/models/integrations/autotrain.mdx
+++ b/ja/models/integrations/autotrain.mdx
@@ -3,9 +3,11 @@ title: Hugging Face AutoTrain
description: "1つのCLIパラメーターで、コード不要のモデル トレーニング向けに Hugging Face AutoTrain で W&B の実験管理を使用できます。"
---
-[Hugging Face AutoTrain](https://huggingface.co/docs/autotrain/index) は、自然言語処理 (NLP) タスク、コンピュータービジョン (CV) タスク、音声タスク、さらに表形式データのタスク向けに、最先端のモデルをトレーニングするためのコード不要のツールです。
+[Hugging Face AutoTrain](https://huggingface.co/docs/autotrain/index) は、自然言語処理 (NLP)、コンピュータービジョン (CV)、音声、表形式データの各タスク向けにモデルをトレーニングするためのコード不要のツールです。
-[W&B](https://wandb.com/) は Hugging Face AutoTrain に直接統合されており、実験管理と設定管理を利用できます。CLI コマンドで1つのパラメーターを指定するだけで、実験で簡単に使用できます。
+Hugging Face AutoTrain は W&B と直接統合されており、実験管理と設定管理を利用できます。実験で使用するには、CLI コマンドで1つのパラメーターを指定するだけです。
+
+このページでは、Hugging Face AutoTrain でモデルをトレーニングする際に W&B の実験管理を有効にする方法を説明します。追加のコードを記述しなくても、すべての run のメトリクスと設定を取得できます。このページは、すでに AutoTrain に慣れており、トレーニング ワークフローに可観測性を追加したいユーザーを対象としています。
@@ -15,7 +17,7 @@ description: "1つのCLIパラメーターで、コード不要のモデル ト
## 前提条件をインストールする
## データセットを準備する
-Hugging Face AutoTrain で正しく動作させるには、CSV のカスタムデータセットを特定の形式にする必要があります。
+トレーニングの前に、データセットが AutoTrain で想定されている形式に一致するよう準備してください。Hugging Face AutoTrain で正しく動作させるには、CSV のカスタムデータセットを特定の形式にする必要があります。
-* トレーニングファイルには、トレーニングで使用する `text` 列が含まれている必要があります。最適な結果を得るには、`text` 列のデータを `### Human: Question?### Assistant: Answer.` 形式に従わせる必要があります。優れた例として、[`timdettmers/openassistant-guanaco`](https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco) を参照してください。
+トレーニングファイルには、トレーニングで使用する `text` 列が含まれている必要があります。最適な結果を得るには、`text` 列のデータを `### Human: Question?### Assistant: Answer.` 形式に従わせる必要があります。例として、[`timdettmers/openassistant-guanaco`](https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco) を参照してください。
- ただし、[MetaMathQA dataset](https://huggingface.co/datasets/meta-math/MetaMathQA) には `query`、`response`、`type` の各列が含まれています。まず、このデータセットを前処理します。`type` 列を削除し、`query` 列と `response` 列の内容を結合して、`### Human: Query?### Assistant: Response.` 形式の新しい `text` 列を作成してください。トレーニングには、こうして作成したデータセット [`rishiraj/guanaco-style-metamath`](https://huggingface.co/datasets/rishiraj/guanaco-style-metamath) を使用します。
+ただし、[MetaMathQA dataset](https://huggingface.co/datasets/meta-math/MetaMathQA) には `query`、`response`、`type` の各列が含まれています。まず、このデータセットを前処理します。`type` 列を削除し、`query` 列と `response` 列の内容を結合して、`### Human: Query?### Assistant: Response.` 形式の新しい `text` 列を作成してください。トレーニングには、こうして作成したデータセット [`rishiraj/guanaco-style-metamath`](https://huggingface.co/datasets/rishiraj/guanaco-style-metamath) を使用します。
## `autotrain` を使用してトレーニングする
-コマンドラインまたはノートブックから `autotrain` advanced を使用してトレーニングを開始できます。`--log` 引数を使用するか、`--log wandb` を使用して結果を [W&B Run](/ja/models/runs/) にログできます。
+環境とデータセットの準備ができたら、トレーニングを開始できます。コマンドラインまたはノートブックから `autotrain` advanced を使用してトレーニングを開始できます。`--log` 引数を使用するか、`--log wandb` を使用して結果を [run](/ja/models/runs/) にログできます。`--log wandb` 引数を指定すると、この run で W&B integration が有効になります。
+
+`
+トレーニングが開始されると、AutoTrain は run のメトリクスと設定を W&B にログします。W&B では、それらを project 内のほかの Runs とあわせて確認できます。
+
## 参考資料
diff --git a/ja/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx b/ja/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
index be7b4e23e7..1836fcd685 100644
--- a/ja/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
+++ b/ja/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
@@ -1,13 +1,11 @@
---
-description: "W&Bの実験管理を活用してAzure OpenAIモデルをファインチューニングし、メトリクス、ハイパーパラメーター、トレーニングの進行状況をログします。"
-title: Azure OpenAI ファインチューニング
+description: "W&B の実験管理を使用して Azure OpenAI モデルをファインチューニングし、メトリクス、ハイパーパラメーター、トレーニングの進捗をログします。"
+title: Azure OpenAI のファインチューニング
---
-
- ## はじめに
-
+このガイドでは、W&B を Azure OpenAI と併用して、GPT-3.5 または GPT-4 モデルのファインチューニング ジョブをトラッキングおよび評価する方法を説明します。W&B を統合すると、実験管理によってメトリクス、ハイパーパラメーター、トレーニング アーティファクトが取得されるため、モデル性能を分析して改善できます。さらに、W&B の評価ツールを使用して、モデルの選択についてデータに基づく意思決定を行うこともできます。
-Microsoft Azure で GPT-3.5 または GPT-4 モデルを W&B でファインチューニングすると、メトリクスが自動的に取得され、W&B の実験管理ツールと評価ツールによって体系的な評価が可能になるため、モデル性能をトラッキング、分析、改善できます。
+このガイドは、Azure OpenAI モデルをファインチューニングしていて、Runs を体系的にトラッキングして比較したい機械学習の実務者を対象としています。
@@ -17,6 +15,8 @@ Microsoft Azure で GPT-3.5 または GPT-4 モデルを W&B でファイン
## 前提条件
- ### 1. ファインチューニングのセットアップ
+以下では、一般的な Azure OpenAI のファインチューニング ジョブが、ジョブの準備から生成されたモデルの評価まで、W&B 上でどのように進むかを各段階に分けて概説します。
+
+
-先に進む前に、W&B Artifacts の使い方を十分に理解しておくことをおすすめします。[Artifacts ガイド](/ja/models/artifacts)を参照してください。
+以下のセクションでは、サポートされる戻り値のタイプや生成される Artifact の設定方法を含め、Dagster の op とアセットから W&B Artifacts を生成する方法について説明します。
+
+先に進む前に、W&B Artifacts の使い方を理解していることを確認してください。[Artifacts ガイド](/ja/models/artifacts)を参照してください。
W&B Artifact に書き込むには、Python 関数からオブジェクトを返します。W&B では、次のオブジェクトがサポートされます。
@@ -240,7 +248,7 @@ W&B Artifact に書き込むには、Python 関数からオブジェクト
### 設定
+ ### ファインチューニングのセットアップ
+ファインチューニングのセットアップには、次の手順が含まれます。
+
* Azure OpenAI の要件に従って、トレーニングデータを準備します。
* Azure OpenAI でファインチューニング ジョブを設定します。
-* W&B はファインチューニングのプロセスを自動的にトラッキングし、メトリクスとハイパーパラメーターをログします。
+* W&B を使用してファインチューニングのプロセスをトラッキングし、メトリクスとハイパーパラメーターをログします。
-
- ### 2. 実験管理
+
-`WandBLogger` を介して W&B へのログのタイミングを制御するには、[Composer's Callbacks](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/callbacks.html) システムを使用できます。この例では、検証用画像と予測のサンプルをログします。
+スカラー メトリクスに加えて、モデルの予測などのリッチメディアを W&B にログして、定性的に確認できます。[Composer のコールバック](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/callbacks.html) システムを使用すると、`WandBLogger` で W&B にいつログするかを制御できます。次の例では、検証画像と予測のサンプルをログします。
```python
import wandb
@@ -83,7 +76,7 @@ class LogPredictions(Callback):
self.data = []
def eval_batch_end(self, state: State, logger: Logger):
- """バッチごとに予測を計算し、self.dataに保存する"""
+ """バッチごとに予測を計算し、self.data に保存する"""
if state.timer.epoch == state.max_duration: #最後の検証エポック時
if len(self.data) < self.num_samples:
@@ -95,7 +88,7 @@ class LogPredictions(Callback):
def eval_end(self, state: State, logger: Logger):
with wandb.init() as run:
- "wandb.Tableを作成してログする"
+ "Create a wandb.Table and logs it"
columns = ['image', 'ground truth', 'prediction']
table = wandb.Table(columns=columns, data=self.data[:self.num_samples])
run.log({'sample_table':table}, step=int(state.timer.batch))
@@ -106,4 +99,4 @@ trainer = Trainer(
loggers=[WandBLogger()],
callbacks=[LogPredictions()]
)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/dagster.mdx b/ja/models/integrations/dagster.mdx
index ec917f9839..266dbec15f 100644
--- a/ja/models/integrations/dagster.mdx
+++ b/ja/models/integrations/dagster.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ description: "Dagster と W&B を統合して、ML 実験をトラッキング
title: Dagster
---
-Dagster と W&B (W&B) を使用して、MLOps パイプラインをオーケストレーションし、ML アセットを管理できます。W&B とのインテグレーションにより、Dagster 内で次のことを簡単に行えます。
+Dagster と W&B を併用して、MLOps パイプラインをオーケストレーションし、ML アセットを管理できます。既存の Dagster ワークフロー内で、Experiments をトラッキングし、データを管理し、トレーニングジョブを実行できます。W&B インテグレーションは、次のタスクをサポートします。
* [W&B Artifact](/ja/models/artifacts) を作成して使用する。
* [W&B Registry](/ja/models/registry) で Registered Models を作成して使用する。
@@ -15,7 +15,7 @@ W&B Dagster インテグレーションでは、W&B 専用の Dagster
* `wandb_resource`: W&B API への認証と通信に使用する Dagster リソース。
* `wandb_artifacts_io_manager`: W&B Artifacts を利用するための Dagster IO Manager。
-次のガイドでは、Dagster で W&B を使用するための前提条件を満たす方法、ops と assets で W&B Artifacts を作成して使用する方法、W&B Launch の使い方、推奨されるベストプラクティスを紹介します。
+このガイドは、すでに Dagster を使用していて、W&B の tracking と artifact 管理を追加したい ML 実務者およびプラットフォーム エンジニア向けです。Dagster の設定方法、ops と assets で W&B Artifacts を作成して使用する方法、W&B Launch の使い方、ベストプラクティスの適用方法を学べます。
+ ### 実験管理
-ファインチューニング中、W&B では次を記録します：
+ファインチューニング中、W&B では次を取得します：
-* トレーニングおよび検証のメトリクス
-* モデルのハイパーパラメーター
-* リソース使用状況
-* トレーニング成果物
+* トレーニングおよび検証のメトリクス。
+* モデルのハイパーパラメーター。
+* リソース使用状況。
+* トレーニングアーティファクト。
-
- ### 3. モデル評価
+
-以下に `WandbLogger` のパラメーターを示します。完全な一覧と説明については、[Composer documentation](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/api_reference/generated/composer.loggers.WandBLogger.html)を参照してください。
-
-| Parameter | Description |
-| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `project` | W&B プロジェクト名 (str、optional) |
-| `group` | W&B グループ名 (str、optional) |
-| `name` | W&B run 名。指定しない場合は `State.run_name` が使用されます (str、optional) |
-| `entity` | W&B entity 名。たとえば、ユーザー名や W&B Team 名です (str、optional) |
-| `tags` | W&B tags (List[str]、optional) |
-| `log_artifacts` | checkpoint を wandb にログするかどうか。デフォルト: `false` (bool、optional) |
-| `rank_zero_only` | rank 0 のプロセスでのみログするかどうか。Artifacts をログする場合は、すべての rank でログすることを強く推奨します。rank ≥1 の Artifacts は保存されないため、重要な情報が失われる可能性があります。たとえば、Deepspeed ZeRO を使用している場合、すべての rank の Artifacts がなければ checkpoint から復元できません。デフォルト: `True` (bool、optional) |
-| `init_kwargs` | `config` などの、`wandb.init()` に渡すパラメーターです。`wandb.init()` が受け取るパラメーターについては、[`wandb.init()` parameters](/ja/models/ref/python/functions/init)を参照してください。 |
+`WandBLogger` による Runs の記録方法をカスタマイズするために使用できるパラメーターについては、[Composer documentation](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/api_reference/generated/composer.loggers.WandBLogger.html)を参照してください。
-一般的な使用例は次のとおりです。
+次の例は、Runs のメモと `config` 辞書を `init_kwargs` を通じて渡す一般的な使用例を示しています:
-```
+```python
init_kwargs = {"notes":"Testing higher learning rate in this experiment",
"config":{"arch":"Llama",
"use_mixed_precision":True
@@ -70,7 +63,7 @@ wandb_logger = WandBLogger(log_artifacts=True, init_kwargs=init_kwargs)
## 予測サンプルをログする
+ ### モデル評価
ファインチューニング後、[W&B Weave](https://weave-docs.wandb.ai)を使用して、次のことを行います。
-* モデルの出力を参照用データセットに対して評価する
-* 複数のファインチューニング run 間でパフォーマンスを比較する
-* 特定のテストケースにおけるモデルの挙動を分析する
-* モデル選択のために、データに基づいて意思決定する
+* モデルの出力を参照用データセットに対して評価する。
+* 複数のファインチューニング run 間でパフォーマンスを比較する。
+* 特定のテストケースにおけるモデルの挙動を分析する。
+* モデル選択のために、データに基づいて意思決定する。
## 実際の使用例
+このインテグレーションがエンドツーエンドでどのように適用されるかを確認するには、以下のリソースをご覧ください。
+
* [医療メモ生成デモ](https://wandb.me/aoai-ft-colab)で、このインテグレーションによって次のことがどのように実現されるかを確認できます。
- * ファインチューニング実験の体系的なトラッキング
- * ドメイン固有のメトリクスを用いたモデル評価
-* [ファインチューニングを体験できるインタラクティブなノートブックデモ](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb)もご覧ください
+ * ファインチューニング実験の体系的なトラッキング。
+ * ドメイン固有のメトリクスを用いたモデル評価。
+* [インタラクティブなファインチューニング ノートブック](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb)を実際に試してみてください。
## 追加リソース
diff --git a/ja/models/integrations/catalyst.mdx b/ja/models/integrations/catalyst.mdx
index 298f6422ac..2d1c4de3c3 100644
--- a/ja/models/integrations/catalyst.mdx
+++ b/ja/models/integrations/catalyst.mdx
@@ -7,10 +7,10 @@ title: Catalyst
Catalyst には、パラメーター、メトリクス、画像、そのほかのArtifactsをログするための W&B インテグレーション が含まれています。
-Python と Hydra を使用した例を含む、[このインテグレーションのドキュメント](https://catalyst-team.github.io/catalyst/api/loggers.html#catalyst.loggers.wandb.WandbLogger)をご覧ください。
+詳しくは、Python と Hydra を使用した例を含む [Catalyst インテグレーションのドキュメント](https://catalyst-team.github.io/catalyst/api/loggers.html#catalyst.loggers.wandb.WandbLogger)をご覧ください。
+以下のセクションでは、`WandBLogger` が Composer の `Trainer` とどのように連携するかを説明します。
+
Composer ライブラリでは、`Trainer` で [WandBLogger](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/file_uploading.html#weights-biases-artifacts) クラスを使用して、メトリクスを W&B にログします。ロガーをインスタンス化して `Trainer` に渡すだけなので、簡単に使用できます。
```python
@@ -41,22 +45,11 @@ trainer = Trainer(logger=wandb_logger)
## ロガーの引数
## インタラクティブな例
-[サンプル Colab](https://colab.research.google.com/drive/1PD0LnXiADCtt4mu7bzv7VfQkFXVrPxJq?usp=sharing) を実行して、Catalyst と W&B のインテグレーションが実際にどのように動作するかを確認してください。
\ No newline at end of file
+Catalyst と W&B のインテグレーションを試すには、[サンプル Colab ノートブック](https://colab.research.google.com/drive/1PD0LnXiADCtt4mu7bzv7VfQkFXVrPxJq?usp=sharing) を開いてください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx b/ja/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
index c0be894fe1..331dc04770 100644
--- a/ja/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
+++ b/ja/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
@@ -1,28 +1,28 @@
---
-description: "W&B の実験管理を使って Cohere モデルをファインチューニングし、トレーニングメトリクスをログしてモデル性能を監視できます。"
+description: "W&B の実験管理を使用して Cohere モデルをファインチューニングし、トレーニング メトリクスをログしてモデル性能をモニターします。"
title: Cohere ファインチューニング
---
-W&B を使うと、Cohere モデルのファインチューニング時のメトリクスと設定をログし、モデルのパフォーマンスを分析して把握したり、結果を同僚と共有したりできます。
+W&B を使用すると、Cohere モデルのファインチューニングにおけるメトリクスや設定をログし、モデル性能を分析して結果を同僚と共有できます。Cohere のファインチューニング run を W&B のプロジェクトに接続すると、W&B はトレーニングおよび検証のメトリクス、ハイパーパラメーター、run メタデータを Workspace に自動的に取得します。すでに Cohere モデルをファインチューニングしていて、実験管理を一元化したい場合は、このガイドを使用してください。
-この [Cohere のガイド](https://docs.cohere.com/page/convfinqa-finetuning-wandb) には、ファインチューニングの run を開始する方法の完全な例が掲載されています。[Cohere API ドキュメントはこちら](https://docs.cohere.com/reference/createfinetunedmodel#request.body.settings.wandb) で確認できます。
+ファインチューニング run の開始方法を示す完全な例については、[Cohere fine-tuning guide](https://docs.cohere.com/page/convfinqa-finetuning-wandb) を参照してください。また、[`wandb` 設定に関する Cohere API リファレンス](https://docs.cohere.com/reference/createfinetunedmodel#request.body.settings.wandb) も参照してください。
-
+` は、ご自身の APIキー に置き換えてください。
-2. この設定を、モデル名、データセット、ハイパーパラメーターとともに `FinetunedModel` object に渡して、ファインチューニングの run を開始します。
+2. この設定を、モデル名、データセット、ハイパーパラメーターとともに `FinetunedModel` object に渡して、ファインチューニングの run を開始します。`wandb` 設定により、run の実行中に Cohere がメトリクスを W&B のプロジェクトへストリーミングするよう設定されます。
```python
from cohere.finetuning import WandbConfig, FinetunedModel
# W&B の情報を指定して設定を作成します
wandb_ft_config = WandbConfig(
- api_key="",
+ api_key="",
entity="my-entity", # 指定した APIキー に関連付けられた有効な entity である必要があります
project="cohere-ft",
)
@@ -49,11 +49,13 @@ W&B ワークスペースに Cohere ファインチューニングの loggin
+run が開始されると、Cohere のファインチューニング ジョブはメトリクスをリアルタイムで W&B にレポートするため、run を比較したり、トレーニングの進行状況を 1 か所で確認したりできます。
+
-* [Cohere ファインチューニングのサンプル](https://github.com/cohere-ai/notebooks/blob/kkt_ft_cookbooks/notebooks/finetuning/convfinqa_finetuning_wandb.ipynb)
\ No newline at end of file
+完全な例は、[Cohere ファインチューニングのサンプル ノートブック](https://github.com/cohere-ai/notebooks/blob/kkt_ft_cookbooks/notebooks/finetuning/convfinqa_finetuning_wandb.ipynb)を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/composer.mdx b/ja/models/integrations/composer.mdx
index d236e11461..a3ac71d931 100644
--- a/ja/models/integrations/composer.mdx
+++ b/ja/models/integrations/composer.mdx
@@ -7,14 +7,16 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
## Cohere ファインチューニングの結果をログする
-W&B ワークスペースに Cohere ファインチューニングの logging を追加するには、次の手順に従います。
+W&B Workspace に Cohere ファインチューニングの logging を追加するには、次の手順を実行します。
-1. W&B APIキー、W&B `entity`、`project` 名を指定して `WandbConfig` を作成します。APIキーは [https://wandb.ai/settings](https://wandb.ai/settings) で作成してください。
+1. W&B APIキー、W&B `entity`、`project` 名を指定して `WandbConfig` を作成します。APIキーは Cohere ジョブを W&B で認証するために使用され、entity と project は W&B が Runs をどこにログするかを決定します。APIキーは [W&B User Settings](https://wandb.ai/settings) で作成してください。次の例の `
+run が開始されると、Cohere のファインチューニング ジョブはメトリクスをリアルタイムで W&B にレポートするため、run を比較したり、トレーニングの進行状況を 1 か所で確認したりできます。
+
## run を整理する
-W&B の run は自動的に整理され、ジョブのタイプ、ベースモデル、学習率、そのほかの任意のハイパーパラメーターなどの設定パラメーターに基づいて、フィルターや並べ替えを行えます。
+W&B は run を自動的に整理します。ジョブのタイプ、ベースモデル、学習率、そのほかの任意のハイパーパラメーターなどの設定パラメーターに基づいて、フィルターや並べ替えを行えます。
さらに、run の名前を変更したり、メモを追加したり、グループ化用のタグを作成したりできます。
@@ -61,4 +63,4 @@ W&B の run は自動的に整理され、ジョブのタイプ、ベース
## リソース
## W&B へログし始める
+Composer のトレーニング Runs のログを W&B へ開始するには、`composer.loggers.WandBLogger` のインスタンスを `composer.Trainer` に渡します:
+
```python
from composer import Trainer
from composer.loggers import WandBLogger
@@ -30,6 +32,8 @@ trainer = Trainer(..., logger=WandBLogger())
## Composer の `WandBLogger` を使用する
## 始める前に
@@ -23,25 +23,29 @@ W&B Dagster インテグレーションでは、W&B 専用の Dagster
W&B で Dagster を使用するには、次のリソースが必要です。
-1. **W&B APIキー**。
-2. **W&B entity (ユーザーまたはチーム) **: entity とは、W&B Runs と Artifacts の送信先となるユーザー名またはチーム名です。run をログする前に、W&B App UI でアカウントまたはチーム entity を作成しておいてください。entity を指定しない場合、run はデフォルトの entity (通常はユーザー名) に送信されます。デフォルトの entity は、Settings の **Project Defaults** で変更できます。
-3. **W&B プロジェクト**: [W&B Runs](/ja/models/runs) が保存されるプロジェクトの名です。
+* **W&B APIキー**。
+* **W&B entity**: あなたの [W&B Team](/ja/platform/hosting/iam/org_team_struct) の名です。
+* **W&B project**: [W&B Runs](/ja/models/runs) が保存されるprojectの名です。
-W&B entity は、W&B App で該当するユーザーまたはチームのプロフィールページを確認すると見つけられます。W&B プロジェクトは既存のものを使用することも、新しく作成することもできます。新しいプロジェクトは、W&B App のホームページまたはユーザー/チームのプロフィールページで作成できます。プロジェクトが存在しない場合は、最初に使用したときに自動的に作成されます。
+W&B entity は、W&B でチームのプロフィールページを確認すると見つけられます。W&B project は既存のものを使用することも、新しく作成することもできます。新しいprojectは、W&B のホームページまたはチームのプロフィールページで作成できます。projectが存在しない場合は、最初に使用したときに自動的に作成されます。
`。
+
+これらのステップを完了すると、Dagster は `wandb_resource` の読み込み時に環境からAPIキーを読み取れるようになります。
+
+以下の例では、Dagster のコード内でAPIキーを指定する場所を示します。`wandb_config` のネストされた辞書内に、entity とproject名を指定してください。別の W&B project を使用したい場合は、異なる op や アセット に異なる `wandb_config` の値を渡せます。指定できるキーの詳細については、[設定](#configuration)セクションを参照してください。
- 例: `@job` の設定
+ `@job` の設定例:
```python
# これを config.yaml に追加します
@@ -51,7 +55,7 @@ W&B entity は、W&B App で該当するユーザーまたはチーム
wandb_config:
config:
entity: my_entity # これを自分のW&B entityに置き換えます
- project: my_project # これを自分のW&Bプロジェクトに置き換えます
+ project: my_project # これを自分のW&B projectに置き換えます
@job(
@@ -72,7 +76,7 @@ W&B entity は、W&B App で該当するユーザーまたはチーム
- 例: アセット を使用した `@repository` の設定
+ アセット を使用した `@repository` の設定例:
```python
from dagster_wandb import wandb_artifacts_io_manager, wandb_resource
@@ -106,7 +110,7 @@ W&B entity は、W&B App で該当するユーザーまたはチーム
"wandb_config": {
"config": {
"entity": "my_entity", # これを自分のW&B entityに置き換えます
- "project": "my_project", # これを自分のW&Bプロジェクトに置き換えます
+ "project": "my_project", # これを自分のW&B projectに置き換えます
}
}
},
@@ -122,27 +126,29 @@ W&B entity は、W&B App で該当するユーザーまたはチーム
### 設定
-以下の設定オプションは、インテグレーションで提供される W&B 専用の Dagster リソース および IO Manager の設定として使用します。
+このインテグレーションは、以下の設定オプションを持つ W&B 固有の Dagster リソースと IO Manager を提供します。
-* `wandb_resource`: W&B API との通信に使用する Dagster [リソース](https://docs.dagster.io/guides/build/external-resources) です。指定した APIキーを使って自動的に認証されます。プロパティ:
+* `wandb_resource`: W&B API との通信に使用する Dagster [resource](https://docs.dagster.io/guides/build/external-resources) です。指定された APIキーを使用して自動的に認証します。プロパティ:
* `api_key`: (str, required): W&B API との通信に必要な W&B APIキー。
- * `host`: (str, optional): 使用する API ホストサーバー。W&B Server を使用している場合にのみ必要です。デフォルトは Public Cloud ホスト `https://api.wandb.ai` です。
+ * `host`: (str, optional): 使用する API ホストサーバー。W&B Server を使用している場合にのみ必要です。デフォルトは Public Cloud ホストの `https://api.wandb.ai` です。
* `wandb_artifacts_io_manager`: W&B Artifacts を利用するための Dagster [IO Manager](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers) です。プロパティ:
- * `base_dir`: (int, optional) ローカルストレージおよびキャッシュに使用するベースディレクトリー。W&B Artifacts と W&B Run のログは、このディレクトリーに書き込まれ、ここから読み込まれます。デフォルトでは `DAGSTER_HOME` ディレクトリーを使用します。
- * `cache_duration_in_minutes`: (int, optional) W&B Artifacts と W&B Run のログをローカルストレージに保持する時間を定義します。その時間が経過するまで開かれなかったファイルとディレクトリーのみがキャッシュから削除されます。キャッシュのパージは IO Manager の実行終了時に行われます。キャッシュを完全に無効にしたい場合は、0 に設定できます。同じマシン上で実行されるジョブ間で Artifact が再利用される場合、キャッシュによって処理速度が向上します。デフォルトは 30 日です。
- * `run_id`: (str, optional): 再開に使用する、この run の一意の ID です。プロジェクト内で一意である必要があり、run を削除した場合、その ID は再利用できません。短い説明的な名前には name フィールドを使用し、run 間で比較するためにハイパーパラメーターを保存するには config を使用します。ID には次の特殊文字を含めることはできません: `/\#?%:..` Dagster 内で実験管理を行う場合は、IO Manager が run を再開できるように Run ID を設定する必要があります。デフォルトでは Dagster Run ID (例: `7e4df022-1bf2-44b5-a383-bb852df4077e`) が設定されます。
- * `run_name`: (str, optional) UI でこの run を識別しやすくするための短い表示名です。デフォルトでは、`dagster-run-[8 first characters of the Dagster Run ID]` 形式の文字列になります。たとえば `dagster-run-7e4df022` です。
- * `run_tags`: (list[str], optional): UI でこの run のタグ一覧に表示される文字列のリストです。タグは、run をまとめて整理したり、`baseline` や `production` のような一時的なラベルを付けたりするのに便利です。UI ではタグの追加や削除、特定のタグが付いた run のみに絞り込むことを簡単に行えます。インテグレーションで使用されるすべての W&B Run には `dagster_wandb` タグが付きます。
+ * `base_dir`: (int, optional) ローカルストレージとキャッシュに使用するベースディレクトリ。W&B Artifacts と W&B Run のログは、このディレクトリに書き込まれ、ここから読み取られます。デフォルトでは `DAGSTER_HOME` ディレクトリを使用します。
+ * `cache_duration_in_minutes`: (int, optional) W&B Artifacts と W&B Run のログをローカルストレージに保持する期間を定義します。キャッシュで削除されるのは、その期間アクセスされていないファイルとディレクトリのみです。キャッシュの削除は IO Manager の実行終了時に行われます。キャッシュを完全に無効にするには 0 を設定します。同じマシン上で実行されるジョブ間で Artifact が再利用される場合、キャッシュによって処理速度が向上します。デフォルトは 30 日です。
+ * `run_id`: (str, optional): 再開に使用する、この run の一意の ID です。これは project 内で一意である必要があり、run を削除した場合、その ID を再利用することはできません。短い説明用の名前には name フィールドを使用し、runs 間で比較するためにハイパーパラメーターを保存するには config を使用します。ID には次の特殊文字を含めることはできません: `/\#?%:..` Dagster 内で実験管理を行う場合は、IO Manager が run を再開できるように Run ID を設定してください。デフォルトでは Dagster Run ID に設定されます。たとえば `7e4df022-1bf2-44b5-a383-bb852df4077e` です。
+ * `run_name`: (str, optional) UI でこの run を識別しやすくするための短い表示名です。デフォルトでは、`dagster-run-[8 first characters of the Dagster Run ID]` 形式の string です。たとえば `dagster-run-7e4df022` です。
+ * `run_tags`: (list[str], optional): UI でこの run のタグ一覧に表示される strings のリストです。タグは、runs をまとめて整理したり、`baseline` や `production` のような一時的なラベルを付けたりするのに便利です。UI でタグを追加または削除したり、特定のタグを持つ runs に絞ってフィルターしたりできます。このインテグレーションで使用されるすべての W&B Run には `dagster_wandb` タグが付きます。
### APIキーを設定する
-1. [W&Bにログイン](https://wandb.ai/login)します。注: W&B Server を使用している場合は、インスタンスのホスト名を管理者に確認してください。
-2. [User Settings](https://wandb.ai/settings) でAPIキーを作成します。本番環境では、そのキーの所有に[サービスアカウント](/ja/support/models/articles/what-is-a-service-account-and-why-is-it-)を使用することを推奨します。
-3. そのAPIキー用の環境変数を設定します: `export WANDB_API_KEY=YOUR_KEY`。
+このインテグレーションはAPIキーを使用して W&B に対して認証を行います。このキーは、環境変数として Dagster から利用できるようにする必要があります。
-以下の例では、Dagster のコード内でAPIキーを指定する場所を示します。`wandb_config` のネストされた辞書内に、entity とプロジェクト名を必ず指定してください。別の W&B プロジェクトを使用したい場合は、op や アセット ごとに異なる `wandb_config` の値を渡せます。指定できるキーの詳細については、以下の設定セクションを参照してください。
+1. [W&Bにログイン](https://wandb.ai/login)します。W&B Server を使用している場合は、インスタンスのホスト名を管理者に確認してください。
+2. [User Settings](https://wandb.ai/settings) でAPIキーを作成します。本番環境では、そのキーの所有に[サービスアカウント](/ja/support/models/articles/what-is-a-service-account-and-why-is-it-)を使用してください。
+3. そのAPIキー用の環境変数を設定します: `export WANDB_API_KEY=
## W&B Artifacts を使用する
+このセクションでは、このインテグレーションが Dagster の IO Manager を使用して、W&B Artifacts と Dagster の op およびアセットを橋渡しする方法を説明します。
+
W&B Artifact とのインテグレーションは、Dagster の IO Manager に依存しています。
[IO Managers](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers) はユーザーが提供するオブジェクトで、アセット または op の出力を保存し、それを下流の アセット または op への入力として読み込む役割を持ちます。たとえば、IO Manager はファイルシステム上のファイルにオブジェクトを保存し、そこから読み込むことがあります。
-このインテグレーションでは、W&B Artifacts 用の IO Manager を提供しています。これにより、任意の Dagster `@op` または `@asset` で W&B Artifacts をネイティブに作成したり利用したりできます。以下は、Python の list を含む dataset タイプの W&B Artifact を生成する `@asset` の簡単な例です。
+このインテグレーションでは、W&B Artifacts 用の IO Manager を提供しています。これにより、任意の Dagster `@op` または `@asset` で W&B Artifacts を直接作成したり利用したりできます。以下の例では、Python の list を含む dataset タイプの W&B Artifact を生成する `@asset` を示します。
```python
@asset(
@@ -164,7 +170,9 @@ def create_dataset():
## W&B Artifacts に書き込む
+
-次の画像は、指定した設定が W&B Artifact 上でどのように有用なメタデータで拡張されるかを示しています。この情報は、再現性とメンテナンスに役立ちます。インテグレーションがなければ利用できません。
+次の画像は、指定した設定が W&B Artifact 上でどのようにメタデータで拡張されるかを示しています。この情報は、再現性とメンテナンスに役立ちます。インテグレーションがなければ利用できません。
@@ -411,18 +419,18 @@ def create_advanced_artifact():
+
+高度な使い方については、次の例を参照してください。
+
* [パーティション化されたジョブ](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/ops/partitioned_job.py)
* [シンプルなパーティション化アセット](https://github.com/wandb/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/simple_partitions_example.py)
* [マルチパーティション化アセット](https://github.com/wandb/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/multi_partitions_example.py)
@@ -466,14 +476,16 @@ def create_my_daily_partitioned_asset(context):
## W&B Artifacts を読み込む
### パーティションを使用する
-このインテグレーションは、[Dagster partitions](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills) をネイティブでサポートします。
+このインテグレーションは、[Dagster partitions](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills) を直接サポートします。
以下は、`DailyPartitionsDefinition` を使用したパーティション分割の例です。
@@ -457,6 +465,8 @@ def create_my_daily_partitioned_asset(context):
#### 高度な使い方
### Pickle ベースのシリアライズモジュール
+ #### 設定キー
+
+
+以下の設定キーがサポートされています。
-1. `get`:
- `get` キーは、データの取得元となる W&B Object (Table、Image など) の名を指定します。
-2. `version`:
- `version` キーは、Artifact の特定のバージョンを取得したい場合に使用します。
-3. `alias`:
- `alias` キーを使用すると、Artifact をその alias で取得できます。
+* `get`: `get` キーは、データの取得元となる W&B Object (Table、Image など) の名を指定します。
+* `version`: `version` キーは、Artifact の特定のバージョンを取得したい場合に使用します。
+* `alias`: `alias` キーを使用すると、Artifact をその alias で取得できます。
-**ワイルドカード設定**
+
+ #### ワイルドカード設定
+
ワイルドカード `"*"` は、設定されていないすべてのパーティションを表します。これにより、`partitions` オブジェクトで明示的に指定されていないパーティションに対するデフォルト設定を提供できます。
-たとえば、
+たとえば:
```python
"*": {
@@ -831,11 +846,13 @@ asset の 1 つ、複数、またはすべてのパーティションを選択
この設定では、明示的に設定されていないすべてのパーティションのデータは、`default_table_name` という名前の表から取得されます。
-**特定のパーティションの設定**
+
+ #### 特定のパーティションの設定
+
特定のパーティションについては、キーを使ってそのパーティション固有の設定を指定することで、ワイルドカード設定を上書きできます。
-たとえば、
+たとえば:
```python
"yellow": {
@@ -845,11 +862,13 @@ asset の 1 つ、複数、またはすべてのパーティションを選択
この設定では、`yellow` という名前のパーティションについては、ワイルドカード設定を上書きし、`custom_table_name` という名前の表からデータを取得します。
-**バージョン管理とエイリアス**
+
+ #### バージョン管理とエイリアス
+
バージョン管理とエイリアスのために、設定で `version` キーと `alias` キーを個別に指定できます。
-バージョンについては、
+バージョンについては:
```python
"orange": {
@@ -877,17 +896,19 @@ asset の 1 つ、複数、またはすべてのパーティションを選択
* [パーティション化されたジョブの例](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/ops/partitioned_job.py)
* [モデルを Model Registry にリンクする例](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/model_registry_example.py)
-
+
- 現在も開発中のベータ版プロダクト
+ 現在も開発中のベータ版プロダクトです。
Launch にご関心がある場合は、W&B Launch のカスタマーパイロットプログラムへの参加について、担当のアカウントチームにお問い合わせください。
- ベータプログラムの対象となるには、パイロット顧客は AWS EKS または SageMaker を使用する必要があります。今後は追加のプラットフォームにも対応する予定です。
+ ベータプログラムの対象となるには、パイロット顧客は AWS EKS または SageMaker を使用する必要があります。追加のプラットフォームも予定されています。
-続行する前に、W&B Launch の使い方を十分に理解しておくことをおすすめします。[Launch ガイド](/ja/platform/launch)を読むこともご検討ください。
+続行する前に、W&B Launch の使い方を理解していることを確認してください。[Launch ガイド](/ja/platform/launch)をご覧ください。
Dagster インテグレーションは、次のことに役立ちます。
@@ -905,13 +926,13 @@ Dagster インテグレーションは、次のことに役立ちます。
[Launch ページ](/ja/platform/launch)を参照してください。
-また、Launchpad では、すべてのプロパティについて参考になる説明を確認できます。
+また、Launchpad では、すべてのプロパティの説明を確認できます。
-シンプルな例
+例:
```python
# これを config.yaml に追加してください
@@ -955,17 +976,17 @@ def run_launch_agent_example():
このインテグレーションは、インポート可能な `@op` である `run_launch_job` を提供します。これにより、Launch ジョブを実行できます。
-Launch ジョブは、実行するためにキューに割り当てる必要があります。キューは作成することも、デフォルトのキューを使用することもできます。そのキューを監視するアクティブな エージェント があることを確認してください。エージェント は Dagster インスタンス内で実行できますが、Kubernetes 上でデプロイ可能な エージェント を使用することも検討できます。
+Launch ジョブは、実行するためにキューに割り当てる必要があります。キューは作成することも、デフォルトのキューを使用することもできます。そのキューを監視するアクティブな エージェント があることを確認してください。エージェント は Dagster インスタンス内で実行することも、Kubernetes 上でデプロイ可能な エージェント の使用を検討することもできます。
[Launch ページ](/ja/platform/launch)を参照してください。
-また、Launchpad ではすべてのプロパティに関する有用な説明を確認できます。
+また、Launchpad ではすべてのプロパティの説明を確認できます。
-簡単な例
+例:
```python
# これを config.yaml に追加してください
@@ -1010,29 +1031,52 @@ def run_launch_job_example():
## ベストプラクティス
-1. IO Manager を使用して Artifacts を読み書きしてください。
- [`Artifact.download()`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact#download) や [`Run.log_artifact()`](/ja/models/ref/python/experiments/run#log_artifact) を直接使用することは避けてください。これらの method はインテグレーションによって処理されます。代わりに、Artifact に保存したいデータを返し、残りの処理はインテグレーションに任せてください。この方法により、Artifact のリネージがより適切になります。
+以下の推奨事項は、インテグレーションがエンドツーエンドで動作するようになった後、その機能を最大限に活用するのに役立ちます。
+
+
## W&B Launch を使う
+以下のセクションでは、Dagster インテグレーションと W&B Launch を組み合わせて、ローカルまたはリモートで専用の計算環境上でトレーニング ジョブを実行する方法について説明します。
+
-シンプルな例
+例:
```python
# これを config.yaml に追加してください
@@ -955,17 +976,17 @@ def run_launch_agent_example():
このインテグレーションは、インポート可能な `@op` である `run_launch_job` を提供します。これにより、Launch ジョブを実行できます。
-Launch ジョブは、実行するためにキューに割り当てる必要があります。キューは作成することも、デフォルトのキューを使用することもできます。そのキューを監視するアクティブな エージェント があることを確認してください。エージェント は Dagster インスタンス内で実行できますが、Kubernetes 上でデプロイ可能な エージェント を使用することも検討できます。
+Launch ジョブは、実行するためにキューに割り当てる必要があります。キューは作成することも、デフォルトのキューを使用することもできます。そのキューを監視するアクティブな エージェント があることを確認してください。エージェント は Dagster インスタンス内で実行することも、Kubernetes 上でデプロイ可能な エージェント の使用を検討することもできます。
[Launch ページ](/ja/platform/launch)を参照してください。
-また、Launchpad ではすべてのプロパティに関する有用な説明を確認できます。
+また、Launchpad ではすべてのプロパティの説明を確認できます。
-簡単な例
+例:
```python
# これを config.yaml に追加してください
@@ -1010,29 +1031,52 @@ def run_launch_job_example():
## ベストプラクティス
+ ### IO Manager を使用して Artifacts を読み書きしてください
+
+
+[`Artifact.download()`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact#download) や [`Run.log_artifact()`](/ja/models/ref/python/experiments/run#log_artifact) を直接使用することは避けてください。これらの method はインテグレーションによって処理されます。代わりに、Artifact に保存したいデータを返し、残りの処理はインテグレーションに任せてください。この方法により、Artifact のリネージがより適切になります。
-2. 複雑なユースケースでのみ、自分で Artifact object を build してください。
- Python object と W&B object は、ops/assets から返すようにしてください。Artifact のバンドルはインテグレーションが処理します。
- 複雑なユースケースでは、Dagster ジョブ内で直接 Artifact を build できます。ソース インテグレーション名とバージョン、使用した python バージョン、pickle protocol バージョンなどのメタデータを拡充するため、Artifact object をインテグレーションに渡すことを推奨します。
+
+ ### 複雑なユースケースでのみ、自分で Artifact object を build してください
+
+
+Python オブジェクト と W&B オブジェクト は、ops と asset から返してください。Artifact のバンドルはインテグレーションが処理します。
+複雑なユースケースでは、Dagster ジョブ内で直接 Artifact を build できます。ソース インテグレーション名とバージョン、使用した Python バージョン、pickle protocol バージョンなどのメタデータを拡充するため、Artifact オブジェクト をインテグレーションに渡してください。
+
+
+ ### ファイル、ディレクトリ、外部参照はメタデータ経由で Artifacts に追加してください。
+
+
+インテグレーションの `wandb_artifact_configuration` object を使用して、任意のファイル、ディレクトリ、または外部参照 (Amazon S3、GCS、HTTP…) を追加します。詳細については、[Artifact 設定セクション](#configuration-1) の高度な例を参照してください。
+
+
+ ### Artifact が生成される場合は、@op ではなく @asset を使用してください。
+
+
+Artifacts は asset です。Dagster がその asset を管理する場合は、asset を使用してください。これにより、Dagit Asset Catalog での可観測性が向上します。
-3. ファイル、ディレクトリ、外部参照はメタデータ経由で Artifacts に追加してください。
- インテグレーションの `wandb_artifact_configuration` object を使用して、任意のファイル、ディレクトリ、または外部参照 (Amazon S3、GCS、HTTP…) を追加します。詳細については、[Artifact 設定セクション](#configuration-1) の高度な例を参照してください。
+
+ ### Dagster の外部で作成された Artifact を利用するには SourceAsset を使用してください
+
+
+これにより、インテグレーションを活用して外部で作成された Artifacts を読み取れます。そうしない場合は、インテグレーションによって作成された Artifacts しか使用できません。
-4. Artifact が生成される場合は、@op ではなく @asset を使用してください。
- Artifacts は asset です。Dagster がその asset を管理する場合は、asset を使用することを推奨します。これにより、Dagit Asset Catalog での可観測性が向上します。
+
+ ### 大規模モデルのトレーニングを専用の計算環境でオーケストレーションするには W&B Launch を使用してください
+
-5. Dagster の外部で作成された Artifact を利用するには SourceAsset を使用してください。
- これにより、インテグレーションを活用して外部で作成された Artifacts を読み取れます。そうしない場合は、インテグレーションによって作成された Artifacts しか使用できません。
+小規模なモデルは Dagster cluster 内でトレーニングでき、GPU ノードを備えた Kubernetes cluster 上で Dagster を実行することもできます。大規模なモデル トレーニングには W&B Launch を使用してください。これにより、インスタンスの過負荷を防ぎ、より適切な計算環境を利用できます。
-6. 大規模モデルのトレーニングを専用の計算環境でオーケストレーションするには W&B Launch を使用してください。
- 小規模なモデルは Dagster cluster 内でトレーニングでき、GPU ノードを備えた Kubernetes cluster 上で Dagster を実行することもできます。大規模なモデル トレーニングには W&B Launch の使用を推奨します。これにより、インスタンスの過負荷を防ぎ、より適切な計算環境を利用できます。
+
+ ### Dagster 内で実験管理を行う場合は、W&B Run ID を Dagster Run ID の値に設定してください
+
-7. Dagster 内で実験管理を行う場合は、W&B Run ID を Dagster Run ID の値に設定してください。
- [Run を再開可能にする](/ja/models/runs/resuming) ことと、W&B Run ID を Dagster Run ID または任意の文字列に設定することの両方を推奨します。この推奨に従うことで、Dagster 内でモデルをトレーニングするときに、W&B メトリクスと W&B Artifacts が同じ W&B Run に保存されるようになります。
+[Run を再開可能にし](/ja/models/runs/resuming)、W&B Run ID を Dagster Run ID または任意の文字列に設定することを推奨します。この推奨に従うことで、Dagster 内でモデルをトレーニングするときに、W&B メトリクスと W&B Artifacts が同じ W&B Run に保存されるようになります。
-または、W&B Run ID を Dagster Run ID に設定してください。
+または、W&B Run ID を Dagster Run ID に設定してください:
```python
wandb.init(
@@ -1042,7 +1086,7 @@ wandb.init(
)
```
-または、任意の W&B Run ID を選択し、それを IO Manager の設定に渡します。
+または、任意の W&B Run ID を選択し、IO Manager の設定に渡してください:
```python
wandb.init(
@@ -1060,10 +1104,16 @@ wandb.init(
)
```
-8. 大規模な W&B Artifacts では、`get` または `get_path` を使って必要なデータだけを取得してください。
- デフォルトでは、このインテグレーションは Artifact 全体をダウンロードします。非常に大きな Artifact を使用している場合は、必要な特定のファイルやオブジェクトだけを取得するとよいでしょう。これにより、速度とリソース利用効率が向上します。
+
+ ### 大規模な W&B Artifacts では、`get` または `get_path` を使って必要なデータだけを取得してください。
+
+
+デフォルトでは、このインテグレーションは Artifact 全体をダウンロードします。大きな Artifact を使用している場合は、必要な特定のファイルやオブジェクトだけを取得するとよいでしょう。これにより、速度とリソース利用効率が向上します。
+
+
+ ### Python オブジェクトでは、ユースケースに合わせて pickling モジュールを使い分けてください。
+
-9. Python オブジェクトでは、ユースケースに合わせて pickling モジュールを使い分けてください。
- デフォルトでは、W&B インテグレーションは標準の [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) モジュールを使用します。ただし、一部のオブジェクトはこれに対応していません。たとえば、yield を含む関数は pickle 化しようとするとエラーになります。W&B は、他の Pickle ベースのシリアライズモジュール ([dill](https://github.com/uqfoundation/dill)、[cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle)、[joblib](https://github.com/joblib/joblib)) もサポートしています。
+デフォルトでは、W&B インテグレーションは標準の [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) モジュールを使用します。ただし、一部のオブジェクトはこれに対応していません。たとえば、yield を含む関数は pickle 化しようとするとエラーになります。W&B は、他の Pickle ベースのシリアライズモジュール ([dill](https://github.com/uqfoundation/dill)、[cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle)、[joblib](https://github.com/joblib/joblib)) もサポートしています。
-また、シリアライズ済みの文字列を返す、または Artifact を直接作成することで、[ONNX](https://onnx.ai/) や [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) のような、より高度なシリアライズを使用することもできます。どれを選ぶべきかはユースケースによって異なるため、このテーマに関する関連文献を参照してください。
+また、シリアライズ済みの文字列を返す、または Artifact を直接作成することで、[ONNX](https://onnx.ai/) や [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) のような、より高度なシリアライズを使用することもできます。どれを選ぶべきかはユースケースによって異なります。このテーマに関する関連文献を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/databricks.mdx b/ja/models/integrations/databricks.mdx
index 5d86dece98..985c08a334 100644
--- a/ja/models/integrations/databricks.mdx
+++ b/ja/models/integrations/databricks.mdx
@@ -3,34 +3,36 @@ description: "Spark クラスター 上で実験管理、メトリクスのロ
title: Databricks
---
-W&B は、Databricks 環境での W&B の Jupyter notebook エクスペリエンスをカスタマイズすることで、[Databricks](https://www.databricks.com/) と統合されています。
+W&B は、Databricks 環境での W&B の Jupyter notebook エクスペリエンスをカスタマイズすることで、[Databricks](https://www.databricks.com/) と統合されています。このページでは、Spark 上で実行されるノートブックから実験をトラッキングし、メトリクスをログできるように、Databricks クラスターに W&B をインストールして認証する方法を説明します。
- ## Databricks を設定する
+ ## Databricksを設定する
-1. クラスターに wandb をインストールする
+DatabricksのノートブックからW&Bを使用するには、クラスターに`wandb`パッケージをインストールし、ノートブックからW&Bにログできるように認証を設定する必要があります。
- クラスター設定にアクセスし、対象のクラスターを選択して **Libraries** をクリックします。次に **Install New** をクリックし、**PyPI** を選択してパッケージ `wandb` を追加します。
+1. クラスターに`wandb`をインストールする
+
+ クラスターの設定で対象のクラスターを選択し、**Libraries** > **Install New** > **PyPI** をクリックして、`wandb`パッケージを追加します。
2. 認証を設定する
- W&B アカウントを認証するには、ノートブックからクエリできる Databricks シークレットを追加します。
+ W&Bアカウントを認証するには、ノートブックが実行時にクエリできるDatabricksシークレットを追加します。これにより、ノートブックにAPIキーをハードコードせずに済みます。
```bash
- # databricks cli をインストールする
+ # Databricks CLIをインストールする
pip install databricks-cli
- # databricks UI でトークンを生成する
+ # Databricks UIでトークンを生成する
databricks configure --token
- # 2 つのコマンドのいずれかを使ってスコープを作成する（databricks で security features が有効かどうかによって異なります）:
- # security add-on あり
+ # 2つのコマンドのいずれかを使用してスコープを作成します（Databricksでセキュリティ機能が有効かどうかによって異なります）
+ # security add-onあり
databricks secrets create-scope --scope wandb
- # security add-on なし
+ # security add-onなし
databricks secrets create-scope --scope wandb --initial-manage-principal users
- # https://wandb.ai/settings で APIキー を作成する
+ # https://wandb.ai/settings でAPIキーを作成する
databricks secrets put --scope wandb --key api_key
```
@@ -38,7 +40,9 @@ W&B は、Databricks 環境での W&B の Jupyter notebook エクスペ
## 例
+以下の例では、前述のシークレットを使用してログインし、Databricksノートブックからのログ記録を開始する方法を示します。
+
+
-같은 트레이닝 step에 대해 `wandb.Run.log()`를 여러 번 호출하면 wandb SDK는 `wandb.Run.log()`를 호출할 때마다 내부 step 카운터를 증가시킵니다. 이 카운터는 트레이닝 루프의 트레이닝 step과 맞지 않을 수 있습니다.
+기본적으로 W&B Python SDK는 자체 step 카운터를 관리하는데, 이 카운터는 트레이닝 루프의 step 의미와 일치하지 않을 수 있습니다. 같은 트레이닝 step에 대해 `wandb.Run.log()`를 여러 번 호출하면 wandb SDK는 `wandb.Run.log()`를 호출할 때마다 내부 step 카운터를 증가시킵니다. 이 카운터는 트레이닝 루프의 트레이닝 step과 맞지 않을 수 있습니다.
이 문제를 방지하려면 `wandb.init()`를 호출한 직후 `wandb.Run.define_metric()`를 사용해 x-axis step을 한 번만 명시적으로 정의하세요:
@@ -331,28 +350,28 @@ for step, (input, ground_truth) in enumerate(data):
run.log({"global_step": step, "eval/loss": 0.2})
```
-독립적인 step 변수에 액세스할 수 없는 경우(예를 들어 검증 루프 중에 "global_step"을 사용할 수 없는 경우), wandb는 이전에 로깅된 "global_step" 값을 자동으로 사용합니다. 이 경우 필요할 때 해당 메트릭이 정의되어 있도록 메트릭의 초기값을 로깅해야 합니다.
+독립적인 step 변수에 액세스할 수 없는 경우(예를 들어 검증 루프 중에 `global_step`을 사용할 수 없는 경우), W&B는 이전에 로깅된 `global_step` 값을 자동으로 사용합니다. 이 경우 필요할 때 해당 메트릭이 정의되어 있도록 메트릭의 초기값을 로깅해야 합니다.
### 基本的な例
@@ -53,17 +57,15 @@ with wandb.init() as run:
run.log({"foo": 1})
```
-
### Sweeps
-wandb.sweep() または wandb.agent() を使用するノートブックで必要な一時的なセットアップ:
+`wandb.sweep()` または `wandb.agent()` を使用するノートブックでは、entity と project を環境変数で設定する必要があります。
```python
import os
-# これらは将来的には不要になります
os.environ["WANDB_ENTITY"] = "my-entity"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "my-project-that-exists"
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/deepchecks.mdx b/ja/models/integrations/deepchecks.mdx
index 2450e45ad9..5facff174b 100644
--- a/ja/models/integrations/deepchecks.mdx
+++ b/ja/models/integrations/deepchecks.mdx
@@ -7,16 +7,15 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
+
diff --git a/ja/models/integrations/deepchem.mdx b/ja/models/integrations/deepchem.mdx
index 6831446e27..a52460de01 100644
--- a/ja/models/integrations/deepchem.mdx
+++ b/ja/models/integrations/deepchem.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: DeepChem
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem) は、創薬、材料科学、化学、生物学の分野でディープラーニングをより広く活用できるようにするオープンソースツールを提供します。この W&B インテグレーションにより、DeepChem でモデルをトレーニングする際に、シンプルで使いやすい実験管理とモデル チェックポイントが追加されます。
+[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem) は、創薬、材料科学、化学、生物学の分野でディープラーニングをより広く活用できるようにするオープンソースツールを提供します。この W&B インテグレーションにより、DeepChem でモデルをトレーニングする際に、実験管理とモデル チェックポイントが追加されます。
+
+このページでは、DeepChem のトレーニング ワークフローに W&B のログ機能を追加して、実験全体でトレーニング損失、評価メトリクス、モデル チェックポイントをトラッキングできるようにする方法を説明します。すでに DeepChem でモデルをトレーニングしている場合は、最小限のコード変更で実験管理を追加できます。
@@ -118,4 +129,6 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
logger.finish()
```
-
\ No newline at end of file
+
+
+`model.fit` の実行後、トレーニング時の損失と `ValidationCallback` によって出力された評価メトリクスが、`WandbLogger` によって作成された run として W&B のプロジェクトに表示されます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/diffusers.mdx b/ja/models/integrations/diffusers.mdx
index 35d48d5d8a..0ad974af00 100644
--- a/ja/models/integrations/diffusers.mdx
+++ b/ja/models/integrations/diffusers.mdx
@@ -7,35 +7,35 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
+run을 시작하고 설정한 후에는 메트릭과 기타 데이터 로깅을 시작할 수 있으며, 그러면 W&B가 이를 해당 run에 기록합니다.
+
## はじめに
-DeepChecks で W&B を使用するには、まず [W&B アカウント](https://wandb.ai/site) にサインアップする必要があります。DeepChecks の W&B インテグレーションを使えば、次のようにすぐに使い始められます。
+DeepChecks で W&B を使用するには、まず [W&B アカウント](https://wandb.ai/site) に登録してください。DeepChecks の W&B インテグレーションでは、1 つのチェックを実行し、その結果を W&B に送信するだけで使い始められます。
```python
import wandb
@@ -33,7 +32,7 @@ result = ModelErrorAnalysis()
result.to_wandb()
```
-DeepChecks のテストスイート全体を W&B にログすることもできます。
+個々のチェックをログするだけでなく、DeepChecks のテストスイート全体を W&B にログすることもできます:
```python
import wandb
@@ -46,17 +45,16 @@ from deepchecks.suites import full_suite
# DeepChecksテストスイートを作成して実行する
suite_result = full_suite().run(...)
-# 結果をwandbにプッシュする
-# wandb.initに必要な設定や引数をここで渡すことができる
+# 結果をwandbにpushする
+# wandb.initに必要な設定や引数をここで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Report](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5)では、DeepChecks と W&B を組み合わせることで得られる強力な機能を紹介しています。
+このインテグレーションが実際にどのようなものかを確認するには、[Deepchecks と W&B を使用してデータとモデルを検証する report](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5)をご覧ください。ここでは、DeepChecks と W&B を一緒に使用する方法を紹介しています。
diff --git a/ja/models/integrations/deepchem.mdx b/ja/models/integrations/deepchem.mdx
index 6831446e27..a52460de01 100644
--- a/ja/models/integrations/deepchem.mdx
+++ b/ja/models/integrations/deepchem.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: DeepChem
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem) は、創薬、材料科学、化学、生物学の分野でディープラーニングをより広く活用できるようにするオープンソースツールを提供します。この W&B インテグレーションにより、DeepChem でモデルをトレーニングする際に、シンプルで使いやすい実験管理とモデル チェックポイントが追加されます。
+[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem) は、創薬、材料科学、化学、生物学の分野でディープラーニングをより広く活用できるようにするオープンソースツールを提供します。この W&B インテグレーションにより、DeepChem でモデルをトレーニングする際に、実験管理とモデル チェックポイントが追加されます。
+
+このページでは、DeepChem のトレーニング ワークフローに W&B のログ機能を追加して、実験全体でトレーニング損失、評価メトリクス、モデル チェックポイントをトラッキングできるようにする方法を説明します。すでに DeepChem でモデルをトレーニングしている場合は、最小限のコード変更で実験管理を追加できます。
## 3行のコードでDeepChemをロギング
@@ -17,6 +19,8 @@ model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…)
```
+DeepChemモデルに `WandbLogger` インスタンスを渡すと、トレーニング run に W&B のロギングが追加されるため、`fit` 中に生成されたメトリクスは自動的に W&B のプロジェクト にストリーミングされます。
+
@@ -25,14 +29,17 @@ model.fit(…)
## レポートとGoogle Colab
-W&B DeepChem インテグレーションで生成されたチャートの例は、[DeepChemでW&Bを使う: 分子グラフ畳み込みネットワーク](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=)の記事で確認できます。
+以下のリソースでは、これを自分のコードに組み込む前に、インテグレーションが実際にどのように機能するかを確認できます。
-すぐに動作するコードを見たい場合は、この[Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb)をご覧ください。
+* W&B DeepChem インテグレーションで生成されたチャートの例は、[DeepChemでW&Bを使う: 分子グラフ畳み込みネットワーク](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=)の記事で確認できます。
+* すぐに動作するコードを見たい場合は、この[Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb)をご覧ください。
@@ -25,14 +29,17 @@ model.fit(…)
## レポートとGoogle Colab
## 実験を管理する
+このページの残りの部分では、APIキーを設定し、`wandb` ライブラリをインストールして、`TorchModel` または `KerasModel` のログを有効にする方法を説明します。
+
[KerasModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#keras-models) または [TorchModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#pytorch-models) タイプの DeepChem モデル向けに W&B を設定します。
@@ -43,6 +50,8 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキーを設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキーを設定します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -94,7 +103,9 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
### トレーニングデータと評価データを W&B にログする
-トレーニングの損失と評価メトリクスは、自動的に W&B にログされます。必要に応じて、DeepChem の [ValidationCallback](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py) を使って評価を有効にできます。`WandbLogger` は ValidationCallback コールバックを検出し、生成されたメトリクスをログします。
+`wandb` のインストールと認証が完了したら、DeepChem モデルに `WandbLogger` をアタッチして、トレーニングデータと評価データを W&B に送れるようになります。
+
+トレーニング時の損失と評価メトリクスは、自動的に W&B にログされます。任意の評価を有効にするには、DeepChem の [`ValidationCallback`](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py) を使用します。`WandbLogger` は `ValidationCallback` を検出し、そこで生成されたメトリクスをログします。
- ## たった2行で高度なロギング
+
+
+
- [サポートされているパイプライン呼び出しの一覧](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)を確認できます。このインテグレーションの新機能をリクエストしたい場合や、関連する bug を報告したい場合は、[W&B GitHub issues page](https://github.com/wandb/wandb/issues) で issue を作成してください。
+ [サポートされるパイプライン呼び出しの一覧](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)を参照してください。このインテグレーションの新機能をリクエストしたり、バグを報告したりするには、[W&B GitHub issues page](https://github.com/wandb/wandb/issues) で issue を作成してください。
-초기화 시점에 값을 사용할 수 없는 경우, 나중에 `wandb.Run.config.update`로 config를 업데이트하세요. 예를 들어, 모델을 인스턴스화한 후 모델의 파라미터를 추가할 수 있습니다:
+모델 파라미터 수와 같은 일부 설정 값은 `wandb.init()`를 호출할 때는 아직 알 수 없을 수 있습니다. 초기화 시점에 값을 사용할 수 없는 경우, 나중에 `wandb.Run.config.update`로 config를 업데이트하세요. 예를 들어, 모델을 인스턴스화한 후 모델의 파라미터를 추가할 수 있습니다:
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -265,11 +282,13 @@ with wandb.init(...) as run:
## 메트릭 및 데이터 로깅
+ ## 2行で実験をログする
-たった2行のコードを追加するだけで、実験に関連するすべてのプロンプト、ネガティブプロンプト、生成されたメディア、設定をログできます。ロギングを開始するための2行のコードを以下に示します。
+実験に関連するすべてのプロンプト、ネガティブプロンプト、生成されたメディア、設定をログするには、次の2行のコードを追加します。
```python
-# autolog関数をimportする
+# autolog関数をインポートする
from wandb.integration.diffusers import autolog
# パイプラインを呼び出す前にautologを呼び出す
autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
```
-
-
+
+
- ## Get started
+ ## はじめに
1. `diffusers`、`transformers`、`accelerate`、`wandb` をインストールします。
* コマンドライン:
- ```shell
+ ```bash
pip install --upgrade diffusers transformers accelerate wandb
```
@@ -45,30 +45,28 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
!pip install --upgrade diffusers transformers accelerate wandb
```
-2. `autolog` を使用して W&B Run を初期化し、[サポートされているすべてのパイプライン呼び出し](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)の入力と出力を自動的にトラッキングします。
-
- `autolog()` 関数は `init` パラメーター付きで呼び出すことができ、このパラメーターには [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に必要なパラメーターを含む辞書を指定します。
+2. `init` パラメーターを指定して `autolog()` を呼び出します。このパラメーターは、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に必要なパラメーターを含む辞書を受け取ります。`autolog()` は W&B Run を初期化し、[サポートされるすべてのパイプライン呼び出し](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72) の入力と出力を自動的にトラッキングします。
- `autolog()` を呼び出すと、W&B Run が初期化され、[サポートされているすべてのパイプライン呼び出し](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)の入力と出力が自動的にトラッキングされます。
-
- * 各パイプライン呼び出しは、Workspace 内のそれぞれ専用の[表](/ja/models/tables/)にトラッキングされ、その呼び出しに関連付けられた設定は、その run の設定内にあるワークフローのリストに追加されます。
- * プロンプト、ネガティブプロンプト、生成されたメディアは [`wandb.Table`](/ja/models/tables/) にログされます。
- * seed やパイプラインアーキテクチャを含む、実験 に関連するその他すべての設定は、その run の config セクションに保存されます。
- * 各パイプライン呼び出しで生成されたメディアも、run 内の[メディアパネル](/ja/models/track/log/media/)にログされます。
+ * 各パイプライン呼び出しは、Workspace 内のそれぞれ個別の [表](/ja/models/tables/) にトラッキングされ、そのパイプライン呼び出しに関連する設定は、その run の設定内にあるワークフローのリストに追加されます。
+ * プロンプト、ネガティブプロンプト、および生成されたメディアは [`wandb.Table`](/ja/models/tables/) にログされます。
+ * シードやパイプラインアーキテクチャを含む、実験に関連するその他すべての設定は、run の設定セクションに保存されます。
+ * 各パイプライン呼び出しで生成されたメディアは、run 内の [メディアパネル](/ja/models/track/log/media/) にもログされます。
## 例
-
- ### オートロギング
+以下に、一般的な拡散ワークフローで `autolog` を使用する例を示します。これらを参考に、ご自身のパイプラインに合わせて調整してください。
+
+
@@ -76,23 +74,23 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
- # autolog 関数をインポートする
+ # autolog 関数をインポートします
from wandb.integration.diffusers import autolog
- # パイプラインを呼び出す前に autolog を呼び出す
+ # パイプラインを呼び出す前に autolog を呼び出します
autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
- # Diffusion パイプラインを初期化する
+ # Diffusion パイプラインを初期化します
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-2-1", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
- # プロンプト、ネガティブプロンプト、シードを定義する
+ # プロンプト、ネガティブプロンプト、シードを定義します。
prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse", "a photograph of a dragon"]
negative_prompt = ["ugly, deformed", "ugly, deformed"]
generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(10)
- # パイプラインを呼び出して画像を生成する
+ # パイプラインを呼び出して画像を生成します
images = pipeline(
prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
@@ -102,32 +100,32 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
```
-
+
```python
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
import wandb
- # autolog 関数をインポートする
+ # autolog 関数をインポートします
from wandb.integration.diffusers import autolog
run = wandb.init()
- # パイプラインを呼び出す前に autolog を呼び出す
+ # パイプラインを呼び出す前に autolog を呼び出します
autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
- # Diffusion パイプラインを初期化する
+ # Diffusion パイプラインを初期化します
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-2-1", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
- # プロンプト、ネガティブプロンプト、シードを定義する
+ # プロンプト、ネガティブプロンプト、シードを定義します。
prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse", "a photograph of a dragon"]
negative_prompt = ["ugly, deformed", "ugly, deformed"]
generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(10)
- # パイプラインを呼び出して画像を生成する
+ # パイプラインを呼び出して画像を生成します
images = pipeline(
prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
@@ -135,42 +133,44 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
generator=generator,
)
- # 実験を終了する
+ # 実験を終了します
run.finish()
```
+以下の画像は、W&B にログされる内容を示しています。
+
* 1 回の実験の結果:
-
+
* 複数の実験の結果:
-
+
* 実験の設定:
-
+
- IPython Notebook 環境でパイプラインの呼び出し後にコードを実行する場合は、[`wandb.Run.finish()`](/ja/models/ref/python/functions/finish) を明示的に呼び出す必要があります。Python スクリプトを実行する場合は不要です。
+ IPython ノートブック環境でパイプラインを呼び出した後は、[`wandb.Run.finish()`](/ja/models/ref/python/functions/finish) を明示的に呼び出す必要があります。Python スクリプトを実行する場合は不要です。
-
@@ -205,32 +209,29 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
path = rank0_first(lambda: untar_data(URLs.PETS) / "images")
def train():
- cb = []
- dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
- path,
- get_image_files(path),
- valid_pct=0.2,
- label_func=lambda x: x[0].isupper(),
- item_tfms=Resize(224),
- )
- if rank_distrib() == 0:
- run = wandb.init("fastai_ddp", entity="capecape")
- cb = WandbCallback()
- learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate, cbs=cb).to_fp16()
- with learn.distrib_ctx(sync_bn=False):
- learn.fit(1)
-
- if **name** == "**main**":
- train()
+ cb = []
+ dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
+ path,
+ get_image_files(path),
+ valid_pct=0.2,
+ label_func=lambda x: x[0].isupper(),
+ item_tfms=Resize(224),
+ )
+ if rank_distrib() == 0:
+ run = wandb.init("fastai_ddp", entity="capecape")
+ cb = WandbCallback()
+ learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate, cbs=cb).to_fp16()
+ with learn.distrib_ctx(sync_bn=False):
+ learn.fit(1)
+ if __name__ == "__main__":
+ train()
```
ターミナルで次を実行します。
- ```
-
- $ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
-
+ ```shell
+ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
```
@@ -271,5 +272,7 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
## 例
-* [Fastaiモデルの可視化、トラッキング、比較](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA): 詳細な解説付きのウォークスルーです。
+fastaiインテグレーションのエンドツーエンドのデモについては、以下の資料を参照してください。
+
+* [fastaiモデルの可視化、トラッキング、比較](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA): 解説付きのウォークスルーです。
* [CamVidにおける画像セグメンテーション](https://colab.research.google.com/drive/1IWrhwcJoncCKHm6VXsNwOr9Yukhz3B49?usp=sharing): このインテグレーションのサンプルユースケースです。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/fastai/v1.mdx b/ja/models/integrations/fastai/v1.mdx
index 2bf05ad078..71946518d5 100644
--- a/ja/models/integrations/fastai/v1.mdx
+++ b/ja/models/integrations/fastai/v1.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ description: "fastai v1 で W&B コールバックを使用して、モデルの
現在のバージョンの fastai を使用している場合は、[fastai ページ](../)を参照してください。
-fastai v1 を使用するスクリプト向けに、モデルのトポロジー、損失、メトリクス、重み、勾配、サンプル予測、そして最も性能の高い学習済みモデルを自動的にログできるコールバックを用意しています。
+fastai v1 スクリプト向けに、W&B はモデルのトポロジー、損失、メトリクス、重み、勾配、サンプル予測、そして最も性能の高い学習済みモデルを自動的にログするコールバックを提供しています。
```python
import wandb
@@ -30,7 +30,7 @@ learn = cnn_learner(
)
```
-トレーニング開始時のみ WandbCallback を使用することもできます。この場合、インスタンス化しておく必要があります。
+トレーニング開始時のみ `WandbCallback` を使用することもできます。この場合、インスタンス化しておく必要があります。
```python
learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn))
@@ -42,32 +42,29 @@ learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn))
learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn, input_type="images"))
```
-
+ ### Autolog の例
-以下は、autolog が実際にどのように動作するかを示す、簡単なエンドツーエンドの例です。
+以下は、`autolog` のエンドツーエンドの例です。
+
* 複数の実験の結果:
-
+
* 実験の設定:
-
+
+
-
+
```python
import torch
from diffusers import StableDiffusionXLImg2ImgPipeline, StableDiffusionXLPipeline
@@ -205,7 +205,7 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
generator_base = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
generator_refiner = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
- # DiffusersのWandB Autologを呼び出す。これにより、プロンプト、生成画像、
+ # Diffusers向けWandB Autologを呼び出す。プロンプト、生成画像、
# パイプラインアーキテクチャ、および関連するすべての実験設定がW&Bに自動的にログされ、
# 画像生成実験の再現・共有・分析が容易になる。
autolog(init=dict(project="sdxl"))
@@ -218,7 +218,7 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
generator=generator_base,
).images[0]
- # リファイナーパイプラインを呼び出して精緻化された画像を生成する
+ # リファイナーパイプラインを呼び出して精製された画像を生成する
image = refiner_pipeline(
prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
@@ -267,9 +267,9 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
generator_base = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
generator_refiner = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
- # DiffusersのWandB Autologを呼び出す。これにより、プロンプト、生成画像、
+ # Diffusers向けWandB Autologを呼び出す。プロンプト、生成画像、
# パイプラインアーキテクチャ、および関連するすべての実験設定がW&Bに自動的にログされ、
- # 画像生成実験の再現、共有、分析が容易になる。
+ # 画像生成実験の再現・共有・分析が容易になる。
autolog(init=dict(project="sdxl"))
# ベースパイプラインを呼び出して潜在変数を生成する
@@ -280,7 +280,7 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
generator=generator_base,
).images[0]
- # リファイナーパイプラインを呼び出して精製画像を生成する
+ # リファイナーパイプラインを呼び出して精緻化された画像を生成する
image = refiner_pipeline(
prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
@@ -294,10 +294,11 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
-* Stable Diffusion XL + Refiner の実験例:
-
-
-
+次の画像は、Stable Diffusion XL + Refiner 実験の例を示しています。
+
+
+
+
diff --git a/ja/models/integrations/fastai.mdx b/ja/models/integrations/fastai.mdx
index c24f144fcb..a45b5dd6ce 100644
--- a/ja/models/integrations/fastai.mdx
+++ b/ja/models/integrations/fastai.mdx
@@ -1,11 +1,11 @@
---
title: fastai
-description: "WandbCallback を使用して fastai と W&B を統合し、実験を管理し、メトリクスをログして、モデル性能を可視化します。"
+description: "WandbCallback を使用して fastai と W&B を統合し、実験をトラッキングし、メトリクスをログして、モデル性能を可視化します。"
---
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-`WandbCallback` クラスを使用して、**fastai** を W&B に統合できます。詳細については、[例付きのインタラクティブなドキュメント](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)をご覧ください。
+`WandbCallback` クラスを使用して、**fastai** を W&B に統合し、実験をトラッキングし、メトリクスをログして、トレーニング中のモデル性能を可視化できます。このページでは、認証を設定し、トレーニングループにコールバックを追加し、シングルプロセスおよび分散トレーニングの両方でログする方法を説明します。詳細については、[例付きのインタラクティブなドキュメント](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)をご覧ください。
Fastai バージョン 1 を使用している場合は、[Fastai v1 ドキュメント](/ja/models/integrations/fastai/v1/)を参照してください。
+
+ fastai バージョン 1 を使用している場合は、[fastai v1 ドキュメント](/ja/models/integrations/fastai/v1/)を参照してください。
+
-上記の例では、`wandb` は各プロセスごとに 1 つの run を起動します。トレーニングの最後には、2 つの run が作成されることになります。これは混乱のもとになることがあるため、メインプロセスでのみログしたい場合があります。そのためには、どのプロセスで実行しているかを手動で判別し、それ以外のすべてのプロセスでは run を作成しないようにする (`wandb.init()` を呼び出さない) 必要があります。
+前の例では、W&B は各プロセスごとに 1 つの run を起動します。トレーニングの最後には、2 つの run ができます。これは混乱のもとになることがあるため、メインプロセスでのみログしたい場合があります。そのためには、どのプロセスで実行しているかを手動で判別し、それ以外のすべてのプロセスでは run を作成しないようにする (`wandb.init()` を呼び出さない) 必要があります。
### 複数パイプラインのワークフローをトラッキングする
-このセクションでは、典型的な [Stable Diffusion XL + Refiner](https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/sdxl#base-to-refiner-model) ワークフローを例に、autolog を示します。このワークフローでは、[`StableDiffusionXLPipeline`](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) によって生成された latent を、対応する Refiner でさらに精緻化します。
+以下の例では、典型的な [Stable Diffusion XL + Refiner](https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/sdxl#base-to-refiner-model) ワークフローで `autolog` を示します。このワークフローでは、refiner が [`StableDiffusionXLPipeline`](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) によって生成された latent をさらに精緻化します。
-
+次の画像は、Stable Diffusion XL + Refiner 実験の例を示しています。
+
+
+
+
## 参考資料
diff --git a/ja/models/integrations/docker.mdx b/ja/models/integrations/docker.mdx
index 245c2807c4..f2987dbeca 100644
--- a/ja/models/integrations/docker.mdx
+++ b/ja/models/integrations/docker.mdx
@@ -7,28 +7,32 @@ title: Docker
## Docker インテグレーション
-W&B は、コードの実行に使用された Docker image への参照を保存できます。これにより、以前の実験を実行時とまったく同じ環境で復元できます。wandb ライブラリは、この状態を保持するために **WANDB_DOCKER** 環境変数を参照します。この状態を自動的に設定するヘルパーもいくつか用意されています。
+W&B では、コードの実行に使用した Docker イメージへの参照を保存できるため、過去の実験を実行時とまったく同じ環境で復元できます。W&B Python SDK (`wandb`) は、この状態を保持するために `WANDB_DOCKER` 環境変数を参照します。W&B には、この状態を自動的に設定するためのヘルパーがいくつか用意されています。
+
+以下のセクションでは、ローカル開発から Kubernetes ベースのトレーニングまで、さまざまな環境で `WANDB_DOCKER` 環境変数を設定する方法について説明します。
### ローカル開発
-`wandb docker` は、Dockerコンテナーを起動し、wandb の環境変数を渡してコードをマウントし、wandb がインストールされている状態を確保するコマンドです。デフォルトでは、このコマンドは TensorFlow、PyTorch、Keras、Jupyter がインストールされた Docker image を使用します。同じコマンドで独自の Docker image を起動することもできます: `wandb docker my/image:latest`。このコマンドは現在のディレクトリーをコンテナー内の "/app" ディレクトリーにマウントします。これは `--dir` フラグで変更できます。
+`wandb docker` は、Dockerコンテナーを起動し、wandb の環境変数を渡してコードをマウントし、wandb がインストールされている状態を確保するコマンドです。デフォルトでは、このコマンドは TensorFlow、PyTorch、Keras、Jupyter がインストールされた Docker イメージ を使用します。同じコマンドで独自の Docker イメージ を起動することもできます: `wandb docker my/image:latest`。このコマンドは現在のディレクトリーをコンテナー内の `/app` ディレクトリーにマウントします。これは `--dir` フラグで変更できます。
### 本番
-`wandb docker-run` コマンドは、本番ワークロード向けに提供されています。これは `nvidia-docker` をそのまま置き換えて使えるように設計されています。`docker run` コマンドのシンプルなラッパーで、認証情報と **WANDB_DOCKER** 環境変数をコマンド呼び出しに追加します。`"--runtime"` フラグを渡さず、マシン上で `nvidia-docker` が利用可能な場合は、ランタイムが nvidia に設定されることも保証されます。
+`wandb docker-run` コマンドは、本番ワークロード向けに提供されています。これは `docker run` コマンドをラップし、認証情報と `WANDB_DOCKER` 環境変数をコマンド呼び出しに追加する、`nvidia-docker` のドロップイン置換です。`--runtime` フラグを渡さず、マシン上で `nvidia-docker` が利用可能な場合は、ランタイムが nvidia に設定されることも保証されます。
### Kubernetes
-Kubernetes でトレーニングのワークロードを実行しており、k8s API が pod に公開されている場合 (これはデフォルトです) 、wandb は API に対して Docker image のダイジェストをクエリし、**WANDB_DOCKER** 環境変数を自動的に設定します。
+Kubernetes でトレーニングのワークロードを実行しており、Kubernetes API が pod に公開されている場合 (これはデフォルトです) 、W&B は API に対して Docker イメージ のダイジェストをクエリし、`WANDB_DOCKER` 環境変数を自動的に設定します。
-
- ## 復元
+` は W&B APIキー に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,13 +72,15 @@ DSPy モジュールの最適化時に包括的な可観測性を確保するに
-W&B は初めてですか？[クイックスタートガイド](/ja/models/quickstart/)をご覧ください。
+W&B は初めてですか？[クイックスタート](/ja/models/quickstart/)をご覧ください。
+
+ライブラリのインストールと認証が完了したら、DSPy の最適化 run をインストルメントする準備は完了です。
-DSPy での Weave トレース、評価、最適化の詳細については、[Weave DSPy インテグレーション guide](/ja/weave/guides/integrations/dspy) を参照してください.
+DSPy を使用した Weave トレース、評価、最適化の詳細については、[Weave DSPy インテグレーションガイド](/ja/weave/guides/integrations/dspy)を参照してください。
-最良の DSPy プログラムを再現し、バージョン管理できるようにするには、W&B Artifacts として保存します。プログラム全体を保存するか、状態のみを保存するかを選択できます。
+高性能な最適化済みプログラムを特定したら、それを W&B Artifact として保存して、結果を再現できるようにし、経時的なバージョンを追跡します。完全なアーキテクチャが必要か、より軽量なチェックポイントで十分かに応じて、プログラム全体を保存するか、状態のみを保存するかを選択してください。
```python
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
@@ -190,13 +194,13 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
# 1. 完全なプログラム（推奨）- アーキテクチャと状態を含む
callback.log_best_model(optimized_program, save_program=True)
-# 2. JSONとして状態のみ - 軽量で人間が読みやすい
+# 2. JSONとして状態のみ保存 - 軽量で人間が読みやすい
callback.log_best_model(optimized_program, save_program=False, filetype="json")
-# 3. pickleとして状態のみ - Pythonオブジェクトを保持する
+# 3. pickleとして状態のみ保存 - Pythonオブジェクトを保持する
callback.log_best_model(optimized_program, save_program=False, filetype="pkl")
-# バージョン管理用のカスタムaliasを追加する
+# バージョン管理用のカスタムaliasesを追加する
callback.log_best_model(
optimized_program,
save_program=True,
diff --git a/ja/models/integrations/farama-gymnasium.mdx b/ja/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
index f4e968ebde..b7bba9c9b6 100644
--- a/ja/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
+++ b/ja/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
@@ -1,13 +1,13 @@
---
-description: "強化学習の実験をトラッキングし、エピソード動画を記録するために、W&B を Farama Gymnasium と統合します。"
+description: "Farama Gymnasium を W&B と統合し、強化学習の Experiments をトラッキングしてエピソード動画を記録します。"
title: Farama Gymnasium
---
-[Farama Gymnasium](https://gymnasium.farama.org/#) を使用している場合、`gymnasium.wrappers.Monitor` によって生成された環境の動画を自動的にログします。[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) の `monitor_gym` キーワード引数を `True` に設定するだけです。
+[Farama Gymnasium](https://gymnasium.farama.org/#) を使用している場合、W&B は `gymnasium.wrappers.Monitor` によって生成された環境の動画を自動的にログします。動画のログ記録を有効にするには、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) の `monitor_gym` キーワード引数を `True` に設定します。
-gymnasium とのインテグレーションは非常に軽量です。`gymnasium` からログされる[動画ファイル名を確認し](https://github.com/wandb/wandb/blob/c5fe3d56b155655980611d32ef09df35cd336872/wandb/integration/gym/__init__.py#LL69C67-L69C67)、その名前をそのまま使用します。一致するものが見つからない場合は `"videos"` を使用します。より細かく制御したい場合は、いつでも手動で[動画をログする](/ja/models/track/log/media/)こともできます。
+Gymnasium のインテグレーションは軽量です。W&B は `gymnasium` からログされた[動画 file 名を読み取り](https://github.com/wandb/wandb/blob/c5fe3d56b155655980611d32ef09df35cd336872/wandb/integration/gym/__init__.py#LL69C67-L69C67)、その名を使用します。一致するものが見つからない場合は、既定で `"videos"` を使用します。より細かく制御したい場合は、手動で[動画をログする](/ja/models/track/log/media/)こともできます。
-Gymnasium を CleanRL ライブラリと組み合わせて使用する方法について詳しくは、この[レポート](https://wandb.ai/raph-test/cleanrltest/reports/Mario-Bros-but-with-AI-Gymnasium-and-CleanRL---Vmlldzo0NTcxNTcw)をご覧ください。
+CleanRL ライブラリで Gymnasium を使用する方法の詳細については、[Mario Bros, but with AI: Gymnasium and CleanRL](https://wandb.ai/raph-test/cleanrltest/reports/Mario-Bros-but-with-AI-Gymnasium-and-CleanRL---Vmlldzo0NTcxNTcw) report を参照してください。
+ ## トレーニング環境を復元する
-run が **WANDB_DOCKER** 環境変数を使って記録されている場合、`wandb restore username/project:run_id` を実行すると、コードを復元した新しいブランチがチェックアウトされ、続いて元のコマンドがあらかじめ設定された、トレーニングに使用されたものとまったく同じ Docker image が起動します。
\ No newline at end of file
+run 中に `WANDB_DOCKER` 環境変数が設定されると、それを使用して後から元のトレーニング環境を再現できます。
+
+run が `WANDB_DOCKER` 環境変数でインストルメントされている場合、`wandb restore username/project:run_id` を実行すると、コードを復元した新しいブランチがチェックアウトされ、その後、元のコマンドがあらかじめ設定された、トレーニングに使用された正確な Docker イメージ が起動されます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/dspy.mdx b/ja/models/integrations/dspy.mdx
index 402f87ce26..f93b181b43 100644
--- a/ja/models/integrations/dspy.mdx
+++ b/ja/models/integrations/dspy.mdx
@@ -3,10 +3,12 @@ description: "W&B を使用して DSPy プログラムをトラッキングお
title: DSPy
---
-W&B を DSPy と組み合わせることで、言語モデルプログラムをトラッキングして最適化できます。W&B は、[Weave DSPy インテグレーション](/ja/weave/guides/integrations/dspy) を補完し、次の機能を提供します。
+このガイドでは、W&B を DSPy と組み合わせて言語モデルプログラムをトラッキングして最適化する方法を説明します。これにより、評価メトリクスをモニターし、最適化の過程でプログラムシグネチャがどのように変化するかを確認し、得られたプログラムを再現可能な artifact としてバージョン管理できます。コンパイル済みモジュールの実験管理と可観測性が必要な場合に使用してください。
+
+W&B は、[Weave DSPy インテグレーション](/ja/weave/guides/integrations/dspy) を補完し、次の機能を提供します。
* 評価メトリクスの経時的なトラッキング
-* プログラムシグネチャの変化を確認するための W&B Tables
+* プログラムシグネチャの変化を確認するための W&B 表
* MIPROv2 などの DSPy オプティマイザとのインテグレーション
DSPy モジュールの最適化時に包括的な可観測性を確保するには、W&B と Weave の両方でインテグレーションを有効にしてください。
@@ -36,7 +38,7 @@ DSPy モジュールの最適化時に包括的な可観測性を確保するに
pip install wandb weave dspy
```
- 2. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)を設定して、ログインします。
+ 2. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)を設定して、ログインします。`
- ## プログラム最適化をトラッキングする (実験的)
+ ## プログラムの最適化をトラッキングする (実験的)
-`dspy.Evaluate` を使用する DSPy オプティマイザ (MIPROv2 など) では、`WandbDSPyCallback` を使用して、時間の経過に伴う評価メトリクスをログし、W&B Tables でプログラムシグネチャの変遷をトラッキングします。
+`dspy.Evaluate` を使用する DSPy オプティマイザー (MIPROv2 など) の場合は、`WandbDSPyCallback` を使用して、評価メトリクスを経時的にログし、W&B 表 でプログラムのシグネチャの変遷をトラッキングします。コールバックをアタッチすると、オプティマイザーのスコアがどのように変化するか、またプログラムのプロンプトやシグネチャが反復を通じてどのように変化していくかを確認できます。
```python
import dspy
@@ -86,10 +90,10 @@ import weave
import wandb
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
-# W&Bを初期化する（weaveをインポートするだけで十分。weave.initの明示的な呼び出しは不要）
+# W&B を初期化する（weave をインポートするだけで十分。weave.init の明示的な呼び出しは不要）
project_name = "dspy-optimization"
with wandb.init(project=project_name) as run:
- # DSPyにW&Bコールバックを追加する
+ # DSPy に W&B コールバックを追加する
dspy.settings.callbacks.append(
WandbDSPyCallback(run=run)
)
@@ -120,33 +124,33 @@ with wandb.init(project=project_name) as run:
)
```
-このコードを実行すると、W&B Run URL と Weave URL の両方が取得されます。W&B では、評価メトリクスの推移に加えて、プログラムシグネチャの変化を示す Tables が表示されます。run の **Overview** タブには、詳しく確認するための Weave トレースへのリンクが含まれます。
+このコードを実行すると、W&B Run URL と Weave URL の両方が取得されます。W&B には、時間の経過に伴う評価メトリクスに加えて、プログラムのシグネチャがどのように変化したかを示す Tables が表示されます。run の **Overview** タブには、詳細を確認するための Weave トレースへのリンクが含まれています。
-`run` オブジェクトが `WandbDSPyCallback` に渡されない場合は、グローバルな `run` オブジェクトが使用されます。
+`run` オブジェクトを `WandbDSPyCallback` に渡さない場合、コールバックはグローバルな `run` オブジェクトを使用します。
-DSPy での Weave トレース、評価、最適化の詳細については、[Weave DSPy インテグレーション guide](/ja/weave/guides/integrations/dspy) を参照してください.
+DSPy を使用した Weave トレース、評価、最適化の詳細については、[Weave DSPy インテグレーションガイド](/ja/weave/guides/integrations/dspy)を参照してください。
- ## 予測をW&B Tablesにログする
+ ## 予測を W&B 表 にログする
-最適化中に個々の例を確認できるよう、詳細な予測ログを有効にします。このコールバックは各評価 step ごとに W&B Tables を作成するため、個別の成功例や失敗例の分析に役立ちます。
+集計メトリクスに加えて、予測の詳細ログを有効にすると、最適化中に個々の例を確認できます。コールバックは評価ステップごとに W&B Table を作成するため、特定の成功例や失敗例を分析するのに役立ちます。
```python
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
-# 予測のログを有効化（デフォルトで有効）
+# 予測のログを有効にする（デフォルトで有効）
callback = WandbDSPyCallback(log_results=True)
dspy.settings.callbacks.append(callback)
# 最適化を実行する
optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
-# 必要に応じて予測のログを無効化する
+# 必要に応じて予測のログを無効にする
# callback = WandbDSPyCallback(log_results=False)
```
@@ -157,7 +161,7 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
最適化後、W&B で予測データを確認できます。
1. run の **Overview** ページにアクセスします。
-2. `predictions_0`、`predictions_1` のような名前の Table パネルを探します。
+2. `predictions_0` や `predictions_1` のような名前の Table パネルを探します。
3. 失敗を分析するには、`is_correct` でフィルターします。
4. プロジェクトのワークスペースで、run 間の表を比較します。
@@ -173,7 +177,7 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
## DSPy プログラムを保存してバージョン管理する
diff --git a/ja/models/integrations/fastai.mdx b/ja/models/integrations/fastai.mdx
index c24f144fcb..a45b5dd6ce 100644
--- a/ja/models/integrations/fastai.mdx
+++ b/ja/models/integrations/fastai.mdx
@@ -1,11 +1,11 @@
---
title: fastai
-description: "WandbCallback を使用して fastai と W&B を統合し、実験を管理し、メトリクスをログして、モデル性能を可視化します。"
+description: "WandbCallback を使用して fastai と W&B を統合し、実験をトラッキングし、メトリクスをログして、モデル性能を可視化します。"
---
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-`WandbCallback` クラスを使用して、**fastai** を W&B に統合できます。詳細については、[例付きのインタラクティブなドキュメント](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)をご覧ください。
+`WandbCallback` クラスを使用して、**fastai** を W&B に統合し、実験をトラッキングし、メトリクスをログして、トレーニング中のモデル性能を可視化できます。このページでは、認証を設定し、トレーニングループにコールバックを追加し、シングルプロセスおよび分散トレーニングの両方でログする方法を説明します。詳細については、[例付きのインタラクティブなドキュメント](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)をご覧ください。
## サインアップしてAPIキーを発行する
@@ -26,7 +26,7 @@ APIキーは、マシンをW&Bに対して認証するためのものです
- 1. `WANDB_API_KEY` の[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` の[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -53,7 +53,7 @@ APIキーは、マシンをW&Bに対して認証するためのものです
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -66,6 +66,8 @@ APIキーは、マシンをW&Bに対して認証するためのものです
## `WandbCallback` を `learner` または `fit` method に追加する
+fastai のトレーニング run のログを W&B で開始するには、`WandbCallback` を単一の `fit` call または `learner` 自体にアタッチします。
+
```python
import wandb
from fastai.callback.wandb import *
@@ -80,39 +82,41 @@ learn.fit(..., cbs=WandbCallback())
learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
```
-
## WandbCallback の引数
-`WandbCallback` は次の引数を受け取ります。
-
-| Args | Description |
-| --------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| log | モデルの `gradients`、`parameters`、`all`、または `None` (デフォルト) のどれをログするかを指定します。損失とメトリクスは常にログされます。 |
-| log_preds | 予測サンプルをログするかどうか (デフォルトは `True`) 。 |
-| log_preds_every_epoch | 予測を各エポックごとにログするか、最後にまとめてログするか (デフォルトは `False`) |
-| log_model | モデルをログするかどうか (デフォルトは False) 。これには `SaveModelCallback` も必要です |
-| model_name | 保存する `file` の名。`SaveModelCallback` より優先されます |
-| log_dataset | False(デフォルト)Trueの場合、learn.dls.path が参照するフォルダーをログします。- ログするフォルダーを指定するパスを明示的に定義できます。
注: サブフォルダー "models" は常に無視されます。
| -| dataset_name | ログされるデータセットの名 (デフォルトは `folder name`) 。 | -| valid_dl | 予測サンプルに使用する項目を含む `DataLoaders` (デフォルトは `learn.dls.valid` からランダムに選択された項目) 。 | -| n_preds | ログする予測の数 (デフォルトは 36) 。 | -| seed | ランダムサンプルを決めるために使用します。 | +トレーニング中に `WandbCallback` が何をログするかを制御するには、次の引数を使用します。 + +| 引数 | 説明 | +| ----------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| `log` | モデルの `gradients`、`parameters`、`all`、または `None` (デフォルト) のどれをログするかを指定します。損失とメトリクスは常にログされます。 | +| `log_preds` | 予測サンプルをログするかどうかを指定します (デフォルトは `True`) 。 | +| `log_preds_every_epoch` | 予測をエポックごとにログするか、最後にまとめてログするかを指定します (デフォルトは `False`) 。 | +| `log_model` | モデルをログするかどうかを指定します (デフォルトは `False`) 。これには `SaveModelCallback` も必要です。 | +| `model_name` | 保存する `file` の名です。`SaveModelCallback` より優先されます。 | +| `log_dataset` |False(デフォルト) 。Trueの場合、`learn.dls.path` が参照するフォルダーをログします。- ログするフォルダーを指定するパスを明示的に定義することもできます。
注: "models" サブフォルダーは常に無視されます。
| +| `dataset_name` | ログされるデータセットの名です (デフォルトは `フォルダー名`) 。 | +| `valid_dl` | 予測サンプルに使用する項目を含む `DataLoaders` です (デフォルトは `learn.dls.valid` からランダムに選択された項目です) 。 | +| `n_preds` | ログする予測の数です (デフォルトは 36) 。 | +| `seed` | ランダムサンプルを決定するために使用します。 | カスタムワークフローでは、データセットとモデルを手動でログできます。 * `log_dataset(path, name=None, metadata={})` * `log_model(path, name=None, metadata={})` -*注: サブフォルダー "models" は常に無視されます。* +*注: "models" サブフォルダーは無視されます。*
## 分散トレーニング
-`fastai` は、コンテキストマネージャー `distrib_ctx` を使った分散トレーニングをサポートしています。W&B はこれに自動的に対応しており、追加設定なしでマルチGPUの 実験 をトラッキングできます。
+`fastai` は、コンテキストマネージャー `distrib_ctx` を使った分散トレーニングをサポートしています。W&B はこれに自動的に対応しており、追加設定なしでマルチGPUの 実験 をトラッキングできます。以下のセクションでは、W&B を分散トレーニングと統合する方法と、メインプロセスでのみログするように制限する方法について説明します。
以下の最小限の例を確認してください。
@@ -148,7 +152,7 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
次に、ターミナルで以下を実行します。
```shell
- $ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
+ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
```
この例では、マシンに GPU が 2 基あります。
@@ -191,7 +195,7 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
### メインプロセスでのみログする
## コード例
-インテグレーションの動作を確認できるよう、いくつかの例を用意しています。
-
-**Fastai v1**
+以下の例は、インテグレーションの動作を示しています。
-* [『シンプソンズ』のキャラクターを分類する](https://github.com/borisdayma/simpsons-fastai)[: ](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-Hugging-Face-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)Fastai モデルをトラッキングして比較するシンプルなデモ
-* [Fastai によるセマンティックセグメンテーション](https://github.com/borisdayma/semantic-segmentation): 自動運転車向けのニューラルネットワークを最適化
+* [『シンプソンズ』のキャラクターを分類する](https://github.com/borisdayma/simpsons-fastai): fastai モデルをトラッキングして比較するデモです。[ステップバイステップガイド](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-Hugging-Face-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)を参照してください。
+* [fastai によるセマンティックセグメンテーション](https://github.com/borisdayma/semantic-segmentation): 自動運転車向けのニューラルネットワークを最適化します。
## オプション
-`WandbCallback()` クラスでは、いくつかのオプションを指定できます。
-
-| キーワード引数 | デフォルト | 説明 |
-| ------------------- | --------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
-| learn | N/A | フックする fast.ai learner。 |
-| save_model | True | 各 step で改善が見られた場合にモデルを保存します。トレーニングの最後に best model も読み込みます。 |
-| mode | auto | `min`、`max`、または `auto`：`monitor` で指定したトレーニングメトリクスを step 間でどのように比較するかを指定します。 |
-| monitor | None | best model を保存するためのパフォーマンス測定に使用するトレーニングメトリクスです。None の場合、デフォルトは検証損失です。 |
-| log | gradients | `gradients`、`parameters`、`all`、または None。損失とメトリクスは常にログされます。 |
-| input_type | None | `images` または `None`。サンプル予測の表示に使用します。 |
-| validation_data | None | `input_type` が設定されている場合に、サンプル予測に使用するデータ。 |
-| predictions | 36 | `input_type` が設定され、`validation_data` が `None` の場合に行う予測数。 |
-| seed | 12345 | `input_type` が設定され、`validation_data` が `None` の場合に、サンプル予測用の乱数ジェネレーターを初期化します。 |
\ No newline at end of file
+`WandbCallback()` クラスでは、いくつかのオプションを利用できます。
+
+| Keyword argument | Default | Description |
+| ----------------- | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
+| `learn` | N/A | フックする fast.ai の learner。 |
+| `save_model` | `True` | 各ステップで改善した場合にモデルを保存します。トレーニングの最後には最良のモデルも読み込みます。 |
+| `mode` | `auto` | `min`、`max`、または `auto`。`monitor` で指定したトレーニングメトリクスをステップ間でどのように比較するかを指定します。 |
+| `monitor` | `None` | 最良のモデルを保存するためのパフォーマンス測定に使用するトレーニングメトリクス。`None` の場合はデフォルトで検証損失を使用します。 |
+| `log` | `gradients` | `gradients`、`parameters`、`all`、または `None`。損失とメトリクスは常にログされます。 |
+| `input_type` | `None` | `images` または `None`。サンプル予測の表示に使用します。 |
+| `validation_data` | `None` | `input_type` が設定されている場合に、サンプル予測に使用するデータ。 |
+| `predictions` | `36` | `input_type` が設定され、`validation_data` が `None` の場合に行う予測の数。 |
+| `seed` | `12345` | `input_type` が設定され、`validation_data` が `None` の場合に、サンプル予測用のランダムジェネレーターを初期化します。 |
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/huggingface.mdx b/ja/models/integrations/huggingface.mdx
index cc214913ce..9fb3b3d04a 100644
--- a/ja/models/integrations/huggingface.mdx
+++ b/ja/models/integrations/huggingface.mdx
@@ -7,42 +7,42 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
- ## なぜ W&B を使うべきですか？
+
-* **統合ダッシュボード**: すべてのモデルのメトリクスと予測を一元的に管理
-* **軽量**: Hugging Face と統合するためにコードを変更する必要はありません
-* **利用しやすい**: 個人および学術 Teams は無料で利用できます
-* **安全**: すべてのプロジェクトはデフォルトで非公開です
-* **信頼性**: OpenAI、Toyota、Lyft などの機械学習チームで利用されています
+* **統合ダッシュボード**: すべてのモデルのメトリクスと予測を一元管理できます。
+* **軽量**: Hugging Face と統合するためにコードを変更する必要はありません。
+* **利用しやすい**: 個人および学術チームは無料で利用できます。
+* **安全**: すべての Projects はデフォルトで非公開です。
+* **信頼性**: OpenAI、Toyota、Lyft などの機械学習チームで利用されています。
-W&B は、機械学習モデル向けの GitHub のようなものです。機械学習の実験を非公開のホスト型ダッシュボードに保存できます。スクリプトをどこで実行していても、モデルのすべてのバージョンが保存されるため、安心してすばやく実験を進められます。
+W&B は、機械学習モデル向けの GitHub のようなものです。機械学習の実験を、非公開のホスト型ダッシュボードに保存できます。スクリプトをどこで実行しても、W&B がモデルのすべてのバージョンを保存するため、安心して実験を進められます。
-W&B の軽量なインテグレーションはあらゆる Python スクリプトで動作し、モデルのトラッキングと可視化を始めるには、無料の W&B アカウントにサインアップするだけです。
+W&B の軽量なインテグレーションは、あらゆる Python スクリプトで動作します。モデルのトラッキングと可視化を始めるには、無料の W&B アカウントに登録してください。
-Hugging Face Transformers のリポジトリでは、各 logging step でトレーニングおよび評価メトリクスを自動的に W&B にログするよう、Trainer が組み込まれています。
+Hugging Face Transformers リポジトリでは、W&B が Trainer をインストルメントしており、ログ記録のたびにトレーニングと評価メトリクスを自動的に W&B にログします。
-このインテグレーションの仕組みについては、次の詳しい解説をご覧ください: [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
+このインテグレーションの仕組みについて詳しくは、こちらをご覧ください: [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
- `python trainer = my_trainer(..., use_wandb=True) `
- `bash python train.py ... --use-wandb `
+
+ ```python
+ trainer = my_trainer(..., use_wandb=True)
+ ```
+
+
+
+ ```bash
+ python train.py ... --use-wandb
+ ```
+
-* 또는 `wandb.init()`에서 `wandb`를 `disabled`로 설정합니다.
+`wandb.init()`에서 `wandb`를 `disabled`로 설정합니다.
@@ -197,7 +212,7 @@ W&B는 오류가 발생하더라도 run이 제대로 종료되도록 컨텍
-* 또는 `wandb`를 오프라인으로 설정합니다. 이 경우에도 `wandb`는 계속 실행되지만, 인터넷을 통해 W&B와 통신을 시도하지 않을 뿐입니다.
+`wandb`를 오프라인으로 설정합니다.
@@ -223,11 +238,13 @@ W&B는 오류가 발생하더라도 run이 제대로 종료되도록 컨텍
## run config 정의하기
+run을 초기화한 후에는 해당 run에 연결된 하이퍼파라미터와 기타 메타데이터를 기록하는 설정 딕셔너리를 첨부할 수 있습니다. config를 로깅하면 나중에 runs를 더 쉽게 비교하고, 필터링하고, 재현할 수 있습니다.
+
run을 초기화할 때 설정 딕셔너리를 제공하면 하이퍼파라미터와 기타 메타데이터를 W&B에 로깅할 수 있습니다.
-W&B App을 사용하면 config 파라미터를 기준으로 runs를 비교하고 Runs table에서 필터링할 수 있습니다. 또한 이러한 파라미터를 사용해 W&B App에서 runs를 함께 그룹화할 수도 있습니다.
+W&B를 사용하면 config 파라미터를 기준으로 runs를 비교하고 Runs table에서 필터링할 수 있습니다. 또한 이러한 파라미터를 사용해 W&B에서 runs를 함께 그룹화할 수도 있습니다.
-예를 들어, 다음 이미지에서는 batch size (bathch_size)가 config 파라미터로 정의되어 있으며 Runs table에 표시됩니다(첫 번째 column 참조). 이를 통해 사용자는 batch size를 기준으로 runs를 필터링하고 비교할 수 있습니다:
+예를 들어, 다음 이미지에서는 batch size (`batch_size`)가 config 파라미터로 정의되어 있으며 Runs table에 표시됩니다(첫 번째 column 참조). 이를 통해 사용자는 batch size를 기준으로 runs를 필터링하고 비교할 수 있습니다:
+ ## W&B を使用する理由
-* **統合ダッシュボード**: すべてのモデルのメトリクスと予測を一元的に管理
-* **軽量**: Hugging Face と統合するためにコードを変更する必要はありません
-* **利用しやすい**: 個人および学術 Teams は無料で利用できます
-* **安全**: すべてのプロジェクトはデフォルトで非公開です
-* **信頼性**: OpenAI、Toyota、Lyft などの機械学習チームで利用されています
+* **統合ダッシュボード**: すべてのモデルのメトリクスと予測を一元管理できます。
+* **軽量**: Hugging Face と統合するためにコードを変更する必要はありません。
+* **利用しやすい**: 個人および学術チームは無料で利用できます。
+* **安全**: すべての Projects はデフォルトで非公開です。
+* **信頼性**: OpenAI、Toyota、Lyft などの機械学習チームで利用されています。
-W&B は、機械学習モデル向けの GitHub のようなものです。機械学習の実験を非公開のホスト型ダッシュボードに保存できます。スクリプトをどこで実行していても、モデルのすべてのバージョンが保存されるため、安心してすばやく実験を進められます。
+W&B は、機械学習モデル向けの GitHub のようなものです。機械学習の実験を、非公開のホスト型ダッシュボードに保存できます。スクリプトをどこで実行しても、W&B がモデルのすべてのバージョンを保存するため、安心して実験を進められます。
-W&B の軽量なインテグレーションはあらゆる Python スクリプトで動作し、モデルのトラッキングと可視化を始めるには、無料の W&B アカウントにサインアップするだけです。
+W&B の軽量なインテグレーションは、あらゆる Python スクリプトで動作します。モデルのトラッキングと可視化を始めるには、無料の W&B アカウントに登録してください。
-Hugging Face Transformers のリポジトリでは、各 logging step でトレーニングおよび評価メトリクスを自動的に W&B にログするよう、Trainer が組み込まれています。
+Hugging Face Transformers リポジトリでは、W&B が Trainer をインストルメントしており、ログ記録のたびにトレーニングと評価メトリクスを自動的に W&B にログします。
-このインテグレーションの仕組みについては、次の詳しい解説をご覧ください: [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
+このインテグレーションの仕組みについて詳しくは、こちらをご覧ください: [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
## インストール、インポート、ログイン
-このチュートリアルで使用する Hugging Face と W&B のライブラリ、GLUE データセット、トレーニング スクリプトをインストールします。
+このセクションでは、チュートリアルの実行に必要な環境をセットアップします。Hugging Face と W&B のライブラリをインストールし、このチュートリアル用の GLUE データセットとトレーニング スクリプトをダウンロードします。
-* [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers): 自然言語モデルとデータセット
-* [W&B](/ja/): 実験管理と可視化
-* [GLUE dataset](https://gluebenchmark.com/): 言語理解ベンチマーク用データセット
-* [GLUE script](https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/refs/heads/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py): シーケンス分類のモデル トレーニング スクリプト
+* [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers): 自然言語向けのモデルとデータセット。
+* [W&B](/ja/): 実験管理と可視化。
+* [GLUE dataset](https://gluebenchmark.com/): 言語理解のベンチマーク データセット。
+* [GLUE script](https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/refs/heads/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py): シーケンス分類用のモデル トレーニング スクリプト。
```notebook
!pip install datasets wandb evaluate accelerate -qU
@@ -50,27 +50,27 @@ Hugging Face Transformers のリポジトリでは、各 logging step でトレ
```
```notebook
-# run_glue.py スクリプトには transformers の開発版が必要です
+# run_glue.py スクリプトには transformers の dev 版が必要です
!pip install -q git+https://github.com/huggingface/transformers
```
-続行する前に、[無料アカウントにサインアップしてください](https://app.wandb.ai/login?signup=true)。
+続行する前に、[無料アカウントにサインアップ](https://app.wandb.ai/login?signup=true)する必要があります。runデータを W&B ダッシュボードに送信するには、アカウントが必要です。
-
- ## APIキーを入力
+
-次に、ダウンロードしたトレーニングスクリプト [run_glue.py](https://huggingface.co/transformers/examples.html#glue) を実行し、トレーニングの内容が自動的に W&B ダッシュボードにトラッキングされることを確認します。このスクリプトは、意味的に同等かどうかを示す人によるアノテーションが付いた文のペアで構成される Microsoft Research Paraphrase Corpus で、BERT をファインチューニングします。
+環境の設定と認証が完了したら、トレーニング run を開始する準備は完了です。次に、ダウンロードしたトレーニングスクリプト [`run_glue.py`](https://huggingface.co/transformers/examples.html#glue) を実行し、トレーニングの内容が自動的に W&B ダッシュボードにトラッキングされることを確認します。このスクリプトは、意味的に同等かどうかを示す人によるアノテーションが付いた文のペアで構成される Microsoft Research Paraphrase Corpus で、BERT をファインチューニングします。
```python
%env WANDB_PROJECT=huggingface-demo
@@ -98,36 +98,42 @@ wandb.login()
--logging_steps 50
```
-
+ ## APIキーを追加する
-登録後、次のセルを実行し、リンクをクリックしてAPIキーを取得し、このノートブックを認証してください。
+APIキーを使用して認証すると、このノートブックが W&B アカウントにリンクされ、Runs が Projects にログされるようになります。サインアップ後、次のセルを実行し、リンクをクリックして APIキーを取得し、このノートブックを認証してください。
```python
import wandb
wandb.login()
```
-必要に応じて、環境変数を設定して W&B のログ記録をカスタマイズできます。詳しくは、[Hugging Face インテグレーションガイド](/ja/models/integrations/huggingface/)を参照してください。
+必要に応じて、環境変数を設定して、トレーニング中に W&B がログする内容をカスタマイズできます。たとえば、`WANDB_WATCH=all` を設定すると、勾配とパラメーターの両方をログできます。利用可能なオプションの一覧については、[Hugging Face インテグレーションガイド](/ja/models/integrations/huggingface/)を参照してください。
```python
-# オプション: gradientとパラメーターの両方をログする
+# オプション: 勾配とパラメーターの両方をログする
%env WANDB_WATCH=all
```
@@ -78,7 +78,7 @@ wandb.login()
## モデルをトレーニングする
+
-**アーキテクチャを比較する**
-これは、[BERT と DistilBERT の比較](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU)の例です。自動生成される折れ線グラフにより、トレーニング全体を通して異なるアーキテクチャが評価精度にどのような影響を与えるかを簡単に確認できます。
+
-", entity="") as run:
...
```
-W&B는 오류가 발생하더라도 run이 제대로 종료되도록 컨텍스트 관리자를 사용하는 것을 권장합니다. 컨텍스트 관리자를 사용하지 않는 경우에는 run을 종료하고 모든 데이터를 W&B에 로깅하기 위해 `run.finish()`를 호출해야 합니다.
+W&B는 오류가 발생하더라도 run이 제대로 종료되도록 컨텍스트 관리자를 사용하는 것을 권장합니다. 컨텍스트 관리자를 사용하지 않는 경우에는 run을 종료하고 모든 데이터를 W&B에 로깅하기 위해 `run.finish()`를 호출해야 합니다. run을 종료하면 process가 종료되기 전에 모든 메트릭, 설정, 아티팩트가 업로드되도록 보장됩니다.
**`wandb.init()`를 호출하는 시점**
@@ -166,16 +168,29 @@ W&B는 오류가 발생하더라도 run이 제대로 종료되도록 컨텍
### `wandb`를 선택적 의존성으로 설정하기
-라이브러리 사용자가 `wandb`를 선택적으로 사용하게 하려면, 다음 중 한 가지 방법을 사용할 수 있습니다.
+런타임에 `wandb`를 선택 사항으로 만들어 사용자가 W&B run을 생성하지 않고도 라이브러리를 실행할 수 있게 하려면, 다음 접근 방식 중 하나를 사용하세요.
-* 다음과 같이 `wandb` 플래그를 정의합니다.
+* `wandb` 플래그를 정의합니다.
+* `wandb.init()`에서 `wandb`를 `disabled`로 설정합니다.
+* `wandb`를 오프라인으로 설정합니다. 이 경우에도 `wandb`는 계속 실행되지만, 인터넷을 통해 W&B와 통신을 시도하지 않을 뿐입니다.
+
+다음과 같이 `wandb` 플래그를 정의합니다.
## ダッシュボードで結果を可視化する
-上に表示されたリンクをクリックするか、[wandb.ai](https://app.wandb.ai)にアクセスすると、結果がリアルタイムで反映される様子を確認できます。ブラウザでrunを表示するためのリンクは、すべての依存関係が読み込まれたあとに表示されます。次の出力を探してください: "**wandb**: View run at [固有のrunへのURL]"
+トレーニングが始まると、メトリクスをリアルタイムでモニターできます。前のセルで出力されたリンクをクリックするか、[wandb.ai](https://app.wandb.ai)にアクセスすると、結果がリアルタイムで反映される様子を確認できます。ブラウザでrunを表示するためのリンクは、すべての依存関係が読み込まれたあとに表示されます。次の出力を探してください: "**wandb**: View run at [固有のrunへのURL]"
-**モデル性能を可視化する**
-多数のExperimentsを横断して確認し、興味深い発見にズームインし、高次元データを可視化できます。
+
+ ### モデル性能を可視化する
+
+
+Experimentsを横断して確認し、発見に注目し、高次元データを可視化します。
-**アーキテクチャを比較する**
-これは、[BERT と DistilBERT の比較](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU)の例です。自動生成される折れ線グラフにより、トレーニング全体を通して異なるアーキテクチャが評価精度にどのような影響を与えるかを簡単に確認できます。
+
+ ### アーキテクチャを比較する
+
+
+これは、[BERT と DistilBERT の比較](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU)の例です。自動生成される折れ線グラフにより、トレーニング全体を通して異なるアーキテクチャが評価精度にどのような影響を与えるかを確認できます。
-
- ## デフォルトで重要な情報を簡単にトラッキング
+
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 자신의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -120,7 +120,7 @@ API 키는 클라이언트나 머신이 W&B에 인증되도록 합니다.
pip install wandb
```
- 2. Python 스크립트 또는 노트북에서 W&B에 로그인합니다. API 키를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
+ 2. Python 스크립트 또는 노트북에서 W&B에 로그인합니다. W&B에서 API 키를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
```python
import wandb
wandb.login()
@@ -128,9 +128,9 @@ API 키는 클라이언트나 머신이 W&B에 인증되도록 합니다.
- 다음 코드 스니펫을 Jupyter 노트북의 셀에 복사해 붙여넣고 실행합니다. API 키를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
+ 다음 코드 스니펫을 Jupyter 노트북의 셀에 복사해 붙여넣고 실행합니다. W&B에서 API 키를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -143,16 +143,18 @@ API 키는 클라이언트나 머신이 W&B에 인증되도록 합니다.
## run 시작하기
+인증을 설정한 후 다음 단계는 라이브러리가 메트릭, 설정, 아티팩트를 로깅할 수 있도록 W&B run을 시작하는 것입니다.
+
*run*은 트레이닝 실험과 같은 단일 계산 작업 단위를 의미합니다. 대부분의 라이브러리는 트레이닝 작업마다 run 하나를 생성합니다. run에 대한 자세한 내용은 [W&B Runs](/ko/models/runs/)를 참조하세요.
-[`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)으로 run을 초기화하고 프로젝트 이름과 team entity(팀 이름)를 지정하세요. 프로젝트를 지정하지 않으면 W&B는 run을 "uncategorized"라는 기본 프로젝트에 저장합니다.:
+[`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)으로 run을 초기화하고 프로젝트 이름과 team entity(팀 이름)를 지정하세요. 프로젝트를 지정하지 않으면 W&B는 run을 "uncategorized"라는 기본 프로젝트에 저장합니다. `<>`로 묶인 값을 사용자 환경에 맞는 값으로 바꾸세요:
```python
with wandb.init(project="
+ ## デフォルトで主要な情報をトラッキング
-W&B では、実験ごとに新しい run が保存されます。デフォルトで保存される情報は次のとおりです。
+このセクションでは、追加の設定をしなくてもダッシュボードでどのデータを利用できるのかがわかるように、W&B が自動的に取得する情報について説明します。W&B は実験ごとに新しい run を保存します。デフォルトで保存される情報は次のとおりです。
-* **ハイパーパラメーター**: モデルの設定は Config に保存されます
-* **モデルのメトリクス**: ストリーミングされるメトリクスの時系列データは Log に保存されます
-* **ターミナルログ**: コマンドラインの出力は保存され、タブで確認できます
-* **システムメトリクス**: GPU と CPU の使用率、メモリ、温度など
+* **ハイパーパラメーター**: W&B はモデルの設定を Config に保存します。
+* **モデルのメトリクス**: W&B は Log にストリーミングされるメトリクスの時系列データを保存します。
+* **ターミナルログ**: W&B はコマンドライン出力を保存し、タブで確認できるようにします。
+* **システムメトリクス**: GPU と CPU の使用率、メモリ、温度。
## 詳細はこちら
diff --git a/ja/models/integrations/huggingface_transformers.mdx b/ja/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
index 91d1ee7620..b02388d51b 100644
--- a/ja/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
+++ b/ja/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
@@ -8,14 +8,16 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-strea
-로컬 환경에 `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인하려면 다음 단계를 따르세요.
+API 키가 있으면 로컬 환경에 `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인하여 이후 run이 W&B에 인증할 수 있도록 하세요. 사용 중인 환경에 맞는 탭을 선택하세요.
- ## 数行でできるワンランク上のログする
+このガイドでは、Hugging Face の `Trainer` を W&B に接続する方法を説明します。これにより、トレーニング Runs のメトリクス、モデル チェックポイント、評価出力が一元管理ダッシュボードに自動的にログされます。最後には、Runs を比較し、モデル チェックポイントを W&B Artifacts に保存してそこから再読み込みし、独自のワークフローに合わせてログをカスタマイズできるようになります。このガイドでは、Hugging Face Transformers の `Trainer` を使用したモデルのトレーニングにすでに慣れていることを前提としています。
+
+" # W&B project に名前を付ける
+os.environ["WANDB_PROJECT"] = "" # W&B のプロジェクト に名前を付ける
os.environ["WANDB_LOG_MODEL"] = "checkpoint" # すべてのモデル チェックポイントをログする
from transformers import TrainingArguments, Trainer
@@ -25,15 +27,17 @@ trainer = Trainer(..., args=args)
```
-
+
すぐに使えるコードを見たい場合は、こちらの[Google Colab](https://wandb.me/hf)をご覧ください。
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -61,7 +65,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
2. `wandb` ライブラリをインストールし、ログインします。
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -79,7 +83,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
```
-
+
```notebook
!pip install wandb
@@ -89,7 +93,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
-W&B を初めて使用する場合は、[クイックスタート](/ja/models/quickstart/)を確認することをおすすめします。
+W&B を初めて使用する場合は、[クイックスタート](/ja/models/quickstart/)を確認してください。
```bash
python run_glue.py \ # Python スクリプトを実行
- --report_to wandb \ # W&B へログすることを有効化
- --run_name bert-base-high-lr \ # W&B の run 名（任意）
+ --report_to wandb \ # W&B へログすることを有効化
+ --run_name bert-base-high-lr \ # W&B の run 名（任意）
# ここに他のコマンドライン引数を指定
```
@@ -150,18 +154,19 @@ run をプロジェクトに追加するには、`WANDB_PROJECT` 環境変数に
```python
from transformers import TrainingArguments, Trainer
- args = TrainingArguments( # ここに他の引数と kwargs を指定
- report_to="wandb", # W&B へログすることを有効化
- run_name="bert-base-high-lr", # W&B の run 名（任意）
- logging_steps=1, # W&B にログする頻度
+ args = TrainingArguments(
+ # ここに他の引数と kwargs を指定
+ report_to="wandb", # W&B へログすることを有効化
+ run_name="bert-base-high-lr", # W&B の run 名（任意）
+ logging_steps=1, # W&B にログする頻度
)
- trainer = Trainer( # ここに他の引数と kwargs を指定
- args=args, # トレーニング引数
+ trainer = Trainer(
+ # ここに他の引数と kwargs を指定
+ args=args, # トレーニング引数
)
- trainer.train() # トレーニングを開始し、W&B へログする
-
+ trainer.train() # トレーニングを開始し、W&B へログする
```
@@ -170,14 +175,13 @@ run をプロジェクトに追加するには、`WANDB_PROJECT` 環境変数に
TensorFlow を使っていますか？PyTorch の `Trainer` を TensorFlow の `TFTrainer` に置き換えるだけです。
-```
-```
-
デフォルトでは、`WANDB_LOG_MODEL` が `end` に設定されている場合、モデルは W&B Artifacts に `model-{run_id}` として保存され、`WANDB_LOG_MODEL` が `checkpoint` に設定されている場合は `checkpoint-{run_id}` として保存されます。
@@ -222,27 +226,27 @@ Hugging Face のモデル チェックポイントを Artifacts にログする
モデル Artifact をリンクする方法については、[Registry](/ja/models/registry/) を参照してください。
-
- W&B の sweep agent が SageMaker ジョブ内で想定どおりに動作するのは、SageMaker インテグレーションがオフになっている場合に限られます。`wandb.init()` の呼び出しを次のように変更して、SageMaker インテグレーションをオフにしてください。
+ W&B 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 ジョブ内で正しく動作します。SageMaker インテグレーションを無効にするには、`wandb.init()` の呼び出しを次のように変更してください。
```python
wandb.init(..., settings=wandb.Settings(sagemaker_disable=True))
diff --git a/ja/models/integrations/scikit.mdx b/ja/models/integrations/scikit.mdx
index 93c8b826dd..7f0c17b58c 100644
--- a/ja/models/integrations/scikit.mdx
+++ b/ja/models/integrations/scikit.mdx
@@ -1,11 +1,11 @@
---
title: Scikit-Learn
-description: "W&B を使用して、実験管理とプロットの自動ログ記録により、scikit-learn モデルのパフォーマンスを可視化・比較します。"
+description: "W&B を使用して、実験管理とプロットの自動ログ記録により、scikit-learn モデルのモデル性能を可視化・比較します。"
---
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-wandb を使えば、わずか数行のコードで scikit-learn モデルのパフォーマンスを可視化して比較できます。[例を試す →](https://wandb.me/scikit-colab)
+このページでは、W&B を使用して実験をトラッキングし、モデル性能を可視化・比較するチャートを自動的にログする方法を説明します。W&B Python SDK (`wandb`) を使えば、わずか数行のコードで scikit-learn モデルのモデル性能を可視化して比較できます。[例を試す](https://wandb.me/scikit-colab)。
-W&B는 API 키로 사용자와 머신을 인증합니다.
+W&B는 API 키로 사용자와 머신을 인증합니다. 사용자가 라이브러리에서 run을 로깅하려면 먼저 API 키를 생성하고 `wandb` 클라이언트에서 이를 사용할 수 있게 해야 합니다.
+ ## クイックスタート
```python
-os.environ["WANDB_PROJECT"] = "
+
- ## はじめに: 実験を管理する
+ ## はじめに: Experiments をトラッキングする
+このセクションでは、W&B への認証、クライアント ライブラリのインストール、project 名の設定、および `Trainer` でのログの有効化について説明します。これにより、最初のトレーニング run が W&B Dashboard に表示されるようになります。
+
### サインアップしてAPIキーを発行する
@@ -53,7 +57,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
### プロジェクトに名前を付ける
@@ -97,7 +101,7 @@ W&B を初めて使用する場合は、[クイックスタート](/ja/model
W&B のプロジェクトは、関連する run からログされたすべてのチャート、データ、モデルを保存する場所です。プロジェクトに名前を付けることで、作業を整理しやすくなり、1 つのプロジェクトに関するすべての情報を 1 か所にまとめられます。
-run をプロジェクトに追加するには、`WANDB_PROJECT` 環境変数にプロジェクト名を設定するだけです。`WandbCallback` はこの環境変数からプロジェクト名を取得し、run の設定時に使用します。
+run をプロジェクトに追加するには、`WANDB_PROJECT` 環境変数にプロジェクト名を設定します。`WandbCallback` はこの環境変数からプロジェクト名を取得し、run の設定時に使用します。
@@ -113,7 +117,7 @@ run をプロジェクトに追加するには、`WANDB_PROJECT` 環境変数に
```
-
+
```notebook
%env WANDB_PROJECT=amazon_sentiment_analysis
```
@@ -130,7 +134,7 @@ run をプロジェクトに追加するには、`WANDB_PROJECT` 環境変数に
### トレーニング run を W&B にログする
-コード内でもコマンドラインからでも、`Trainer` のトレーニング引数を定義する際に**最も重要なステップ**は、W&B でログすることを有効にするため、`report_to` を `"wandb"` に設定することです。
+コード内でもコマンドラインからでも、`Trainer` のトレーニング引数を定義する際は、W&B でログすることを有効にするため、`report_to` を `"wandb"` に設定します。この設定がない場合、`Trainer` は W&B にデータを送信しません。
`TrainingArguments` の `logging_steps` 引数では、トレーニング中のメトリクスをどのくらいの頻度で W&B に送信するかを制御します。また、`run_name` 引数を使って、W&B 上のトレーニング run に名前を付けることもできます。
@@ -140,8 +144,8 @@ run をプロジェクトに追加するには、`WANDB_PROJECT` 環境変数に
### モデル チェックポイントを有効にする
-[Artifacts](/ja/models/artifacts/) を使用すると、最大 100GB までのモデルとデータセットを無料で保存でき、さらに W&B の [Registry](/ja/models/registry/) を利用できます。Registry を使用すると、モデルを登録して確認や評価を行ったり、ステージングに向けた準備をしたり、本番環境にデプロイしたりできます。
+メトリクスのログに加えて、トレーニング済みモデルの重み自体を W&B に保存することで、バージョン管理、ダウンロード、チーム内での共有が可能になります。
+
+[Artifacts](/ja/models/artifacts/) を使用すると、最大 100 GB までのモデルとデータセットを無料で保存でき、さらに W&B の [Registry](/ja/models/registry/) を利用できます。Registry を使用すると、モデルを登録して確認や評価を行ったり、ステージングに向けた準備をしたり、本番環境にデプロイしたりできます。
Hugging Face のモデル チェックポイントを Artifacts にログするには、`WANDB_LOG_MODEL` 環境変数を次のいずれか *1 つ* に設定します。
@@ -207,7 +211,7 @@ Hugging Face のモデル チェックポイントを Artifacts にログする
-これ以降に初期化するすべての Transformers `Trainer` は、モデルを W&B プロジェクトにアップロードします。ログしたモデル チェックポイントは [Artifacts](/ja/models/artifacts/) の UI で確認でき、完全なモデル リネージが含まれます (UI でのモデル チェックポイントの例は[こちら](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)を参照してください) 。
+これ以降に初期化するすべての Transformers `Trainer` は、モデルを W&B のプロジェクトにアップロードします。ログしたモデル チェックポイントは [Artifacts](/ja/models/artifacts/) の UI で確認でき、完全なモデル リネージが含まれます。[Artifacts UI でのモデル チェックポイントの例](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)を参照してください。
+
+
-トレーニング結果をログしたら、[W&B ダッシュボード](/ja/models/track/workspaces/) で結果をインタラクティブに確認できます。数十件のrunを一度に簡単に比較し、興味深い発見を拡大して詳しく見たり、柔軟でインタラクティブな可視化によって複雑なデータからインサイトを引き出したりできます。
+トレーニング結果をログしたら、[W&B Dashboard](/ja/models/track/workspaces/) で確認できます。run を比較したり、結果の詳細を拡大して確認したり、インタラクティブな可視化でデータを探索したりできます。
+
+ここまでで、インテグレーションは動作する状態になっています。`Trainer` はメトリクスを名前付きの project にログし、必要に応じてチェックポイントを Artifacts に保存し、評価の出力を W&B Dashboard で確認できるようにします。
### トレーニング中に評価出力を可視化する
-トレーニング中または評価時にモデルの出力を可視化することは、モデルがどのように学習しているかを正しく理解するうえで重要になることがよくあります。
+トレーニング中または評価時にモデルの出力を可視化することは、モデルがどのように学習しているかを理解するうえで重要です。具体的な予測を損失曲線とあわせて確認することで、集約されたメトリクスでは見えにくい品質上の問題を見つけやすくなります。
-Transformers Trainer のコールバックシステムを使用すると、モデルのテキスト生成結果やその他の予測など、役立つ追加データを W&B 表 にログできます。
+Transformers Trainer のコールバック システムを使うと、W&B Tables により有用なデータをログできます。これには、モデルのテキスト生成出力やその他の予測が含まれます。
-トレーニング中に評価出力をログし、このような W&B 表 に記録する方法の詳細なガイドについては、以下の[カスタム ログする セクション](#custom-logging-log-and-view-evaluation-samples-during-training)を参照してください。
+次のような W&B 表に、トレーニング中の評価出力をログする方法の詳細については、[トレーニング中に評価サンプルをログして表示する](#log-and-view-evaluation-samples-during-training) を参照してください。
-
+
- ### W&B Run を終了する (Notebook のみ)
+ ### W&B run を終了する (notebook のみ)
トレーニングを Python スクリプト内で実行している場合、W&B run はスクリプトの終了とともに終了します。
-Jupyter または Google Colab のノートブックを使用している場合は、`run.finish()` を呼び出して、トレーニングの完了を W&B に伝える必要があります。
+Jupyter または Google Colab のノートブックを使用している場合は、`run.finish()` を呼び出して、トレーニングが完了したことを W&B に伝えます。
```python
run = wandb.init()
@@ -257,14 +261,18 @@ run.finish()
### 結果を可視化する
- ## 高度な機能とよくある質問
+ ## 高度な機能と FAQ
-
- ### 最良のモデルを保存するにはどうすればよいですか
+以下のセクションでは、ベストモデルの保存、チェックポイントからのトレーニングの再開、ログ用コールバックのカスタマイズ、環境変数による W&B の動作設定など、よくある次の作業について説明します。
+
+
-W&B は、トレーニングスクリプトを基準とした相対パスにある `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の内容を環境変数として読み込みます。Experiments の起動に使用するスクリプトで `wandb.sagemaker_auth(path="source_dir")` を呼び出すと、`secrets.env` ファイルを生成できます。必ずこのファイルを `.gitignore` に追加してください！
+W&B は、トレーニングスクリプトを基準とした相対パスにある `secrets.env` という名前のファイルを探し、`wandb.init()` を呼び出すとその内容を環境変数として読み込みます。Experiments の起動に使用するスクリプトで `wandb.sagemaker_auth(path="source_dir")` を呼び出して、`secrets.env` ファイルを生成します。このファイルを `.gitignore` に追加してください。
+ ### 最良のモデルを保存する
`Trainer` に `load_best_model_at_end=True` を含む `TrainingArguments` を渡すと、W&B は最も性能の高いモデル チェックポイントを Artifacts に保存します。
@@ -276,11 +284,11 @@ run.finish()
* モデルを本番向けにステージングしたり、追加の評価のためにブックマークしたりする。
* 後続の CI/CD プロセスをトリガーする。
-
- ### 保存したモデルを読み込むにはどうすればよいですか？
+
+
-インテグレーションの動作を確認できるよう、いくつかの例を用意しています。
+エンドツーエンドの参考資料として、このインテグレーションの動作を示す次の例をご覧ください。
-* [Colab](https://wandb.me/raytune-colab): インテグレーションを試せるシンプルなデモです。
-* [ダッシュボード](https://wandb.ai/anmolmann/ray_tune): この例から生成されたダッシュボードを確認できます。
\ No newline at end of file
+* [Colab でインテグレーションを試す](https://wandb.me/raytune-colab): インテグレーションを試せるデモです。
+* [サンプルのダッシュボードを表示](https://wandb.ai/anmolmann/ray_tune): サンプルから生成されたダッシュボードを表示します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/sagemaker.mdx b/ja/models/integrations/sagemaker.mdx
index b23f9baa4d..53e47380e2 100644
--- a/ja/models/integrations/sagemaker.mdx
+++ b/ja/models/integrations/sagemaker.mdx
@@ -9,31 +9,31 @@ W&B は [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/sagemaker/) と統合さ
## 認証
+ ### 保存したモデルを読み込む
-`WANDB_LOG_MODEL` を使ってモデルを W&B Artifacts に保存している場合は、追加のトレーニングや推論のためにモデルの重みをダウンロードできます。あとは、それを以前使っていたのと同じ Hugging Face のアーキテクチャに読み込むだけです。
+`WANDB_LOG_MODEL` を使ってモデルを W&B Artifacts に保存している場合は、追加のトレーニングや推論のためにモデルの重みをダウンロードできます。あとは、それを以前使っていたのと同じ Hugging Face のアーキテクチャに読み込んでください。
```python
# 新しい run を作成する
@@ -301,11 +309,11 @@ with wandb.init(project="amazon_sentiment_analysis") as run:
# 追加のトレーニングを行うか、推論を実行する
```
-
- ### チェックポイントからトレーニングを再開するにはどうすればよいですか？
+", num_labels=num_labels
+ "", num_labels=num_labels
)
- # your awesome training arguments here.
+ # your training arguments here.
training_args = TrainingArguments()
trainer = Trainer(model=model, args=training_args)
@@ -336,13 +344,13 @@ with wandb.init(
trainer.train(resume_from_checkpoint=checkpoint_dir)
```
-
+ 通常の `WandbCallback` とは異なり、このカスタム コールバック は、`Trainer` の初期化時ではなく、`Trainer` をインスタンス化した**後**に trainer に追加する必要があります。これは、初期化時に `Trainer` インスタンスが コールバック に渡されるためです。
+
```python
from transformers.integrations import WandbCallback
@@ -458,22 +466,22 @@ progress_callback = WandbPredictionProgressCallback(
trainer.add_callback(progress_callback)
```
-より詳しい例については、この[colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Custom_Progress_Callback.ipynb)を参照してください
+より詳しい例については、この [Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Custom_Progress_Callback.ipynb) を参照してください。
-
@@ -380,12 +382,12 @@ Lightning の [`ModelCheckpoint`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/l
-*latest* と *best* のエイリアスは自動的に設定されるため、W&B [Artifact](/ja/models/artifacts/) からモデル チェックポイントを簡単に取得できます。
+`latest` と `best` のエイリアスは自動的に設定されるため、W&B アーティファクト からモデル チェックポイントを簡単に取得できます。
```python
-# 参照は Artifacts パネルで取得できます
-# "VERSION" には、バージョン（例: "v2"）またはエイリアス（"latest" または "best"）を指定できます
-checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
+# 参照は アーティファクト パネルで取得できます
+# には、バージョン（例: "v2"）またはエイリアス（"latest" または "best"）を指定できます
+checkpoint_reference = "//:"
```
@@ -425,11 +427,11 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
-ログしたモデル チェックポイントは [W&B Artifacts](/ja/models/artifacts/) UI から確認でき、モデルの完全なリネージ情報も含まれます (UI でのモデル チェックポイントの例は [こちら](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..) を参照してください) 。
+ログしたモデル チェックポイントは [W&B アーティファクト](/ja/models/artifacts/) UI から確認でき、モデルの完全なリネージ情報も含まれます ([UI でのモデル チェックポイントの例](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..) を参照してください) 。
-ベストなモデル チェックポイントをブックマークしてチーム全体で一元管理するには、[W&B Model Registry](/ja/models) にリンクできます。
+ベストなモデル チェックポイントをブックマークしてチーム全体で一元管理するには、[W&B Model Registry](/ja/models) にリンクします。
-ここでは、ベストなモデルをタスク別に整理し、モデルのライフサイクルを管理し、ML ライフサイクル全体を通じて容易にトラッキングや監査を行い、webhook やジョブで下流のアクションを[自動化](/ja/models/automations/)できます。
+Registry では、ベストなモデルをタスク別に整理し、モデルのライフサイクルを管理し、ML ライフサイクル全体を通じてトラッキングや監査を行い、webhook やジョブで下流のアクションを[自動化](/ja/models/automations/)できます。
")
+ wandb_logger = WandbLogger(project="")
callbacks = [
ModelCheckpoint(
dirpath="checkpoints",
@@ -620,7 +617,7 @@ def main():
## 例
-[Colab ノートブック付きの動画チュートリアル](https://wandb.me/lit-colab)に沿って進めることができます。
+エンドツーエンドの手順については、[Colab ノートブック付きの動画チュートリアル](https://wandb.me/lit-colab)に沿って進めることができます。
+ ### チェックポイントからトレーニングを再開する
-`WANDB_LOG_MODEL='checkpoint'` を設定していた場合は、`TrainingArguments` で `model_dir` を `model_name_or_path` 引数として使用し、`Trainer` に `resume_from_checkpoint=True` を渡すことで、トレーニングを再開することもできます。
+`WANDB_LOG_MODEL='checkpoint'` を設定した場合は、`TrainingArguments` で `model_dir` を `model_name_or_path` 引数として使用し、`Trainer` に `resume_from_checkpoint=True` を渡すことで、トレーニングを再開できます。
```python
last_run_id = "xxxxxxxx" # fetch the run_id from your wandb workspace
@@ -325,9 +333,9 @@ with wandb.init(
# reinitialize your model and trainer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
- "
- ### トレーニング中に評価サンプルをログして表示するにはどうすればよいですか
+
-次のセクションでは、`WandbCallback` をカスタマイズして、トレーニング中にモデルの予測を実行し、評価サンプルを W&B の 表 にログする方法を示します。これは、Trainer の コールバック の `on_evaluate` method を使って、`eval_steps` ごとに実行します。
+次のセクションでは、`WandbCallback` をカスタマイズして、トレーニング中にモデルの予測を実行し、評価サンプルを W&B 表 にログする方法を示します。これは、Trainer の コールバック の `on_evaluate` メソッドを使って、`eval_steps` ごとに実行されます。
-ここでは、トークナイザーを使用してモデル出力から予測とラベルをデコードする `decode_predictions` function を作成しています。
+`decode_predictions` function は、トークナイザーを使用してモデル出力から予測とラベルをデコードします。
-次に、予測とラベルから pandas DataFrame を作成し、DataFrame に `epoch` 列を追加します。
+次に、コードは予測とラベルから pandas DataFrame を作成し、DataFrame に `epoch` 列を追加します。
-最後に、DataFrame から `wandb.Table` を作成し、それを wandb にログします。
-また、`freq` エポックごとに予測をログすることで、ログする頻度を制御できます。
+最後に、コードは DataFrame から `wandb.Table` を作成し、それを W&B にログします。`freq` エポックごとに予測をログすることで、ログする頻度を制御できます。
-**注**: 通常の `WandbCallback` とは異なり、このカスタム コールバック は、`Trainer` の初期化時ではなく、`Trainer` をインスタンス化した**後**に trainer に追加する必要があります。
-これは、初期化時に `Trainer` インスタンスが コールバック に渡されるためです。
+
+ ### トレーニング中に評価サンプルをログして表示する
-Transformers の `Trainer` 経由で W&B にログする処理は、Transformers ライブラリの [`WandbCallback`](https://huggingface.co/transformers/main_classes/callback.html#transformers.integrations.WandbCallback) が担います。Hugging Face のログすることをカスタマイズする必要がある場合は、`WandbCallback` をサブクラス化し、Trainer クラスの追加の method を活用する機能を加えることで、このコールバックを拡張できます。
+Transformers の `Trainer` 経由で W&B にログする処理は、Transformers ライブラリの [`WandbCallback`](https://huggingface.co/transformers/main_classes/callback.html#transformers.integrations.WandbCallback) が担います。モデルの予測、混同行列、その他のカスタムデータをログするには、このコールバックをカスタマイズできます。そのためには、`WandbCallback` をサブクラス化し、Trainer クラスの追加のメソッドを使用する機能を加えます。
-以下に、この新しいコールバックを HF Trainer に追加する一般的なパターンを示します。さらに下には、評価出力を W&B の表にログする完全なコード例を掲載しています。
+以下に、この新しいコールバックを Hugging Face Trainer に追加する一般的なパターンを示します。続いて、評価出力を W&B の表にログする完全なコード例を掲載します。
```python
# Trainer を通常通りインスタンス化する
@@ -362,17 +370,17 @@ trainer.train()
#### トレーニング中に評価サンプルを確認する
- ### 利用可能な追加の W&B 設定は何ですか？
+
@@ -491,13 +499,13 @@ trainer.add_callback(progress_callback)
-
+Hydra の設定を W&B にログすると、run のメトリクスとあわせてすべてのハイパーパラメーターを確認できるため、Experiments の比較や再現がしやすくなります。
+
Hydra は、設定辞書を扱うためのデフォルトのインターフェースとして [OmegaConf](https://omegaconf.readthedocs.io/en/2.1_branch/) を使用します。OmegaConf の設定オブジェクト (たとえば `omegaconf.DictConfig`) は、通常の Python の `dict` インスタンスではありません。
`wandb.Run.config` は読み取り専用のプロパティであるため、OmegaConf の設定オブジェクトを渡そうとして `wandb.Run.config = ...` を実行すると、`AttributeError` が発生します。
@@ -57,10 +59,10 @@ def run_experiment(cfg):
```
+ ### 追加の W&B 設定
-環境変数を設定することで、`Trainer` でログする内容をさらに細かく設定できます。W&B の環境変数の一覧は、[こちら](/ja/platform/hosting/env-vars)で確認できます。
+環境変数を設定することで、`Trainer` でログする内容をさらに細かく設定できます。W&B の環境変数の完全な一覧については、[環境変数リファレンス](/ja/platform/hosting/env-vars)を参照してください。
-| 環境変数 | 用途 |
-| ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `WANDB_PROJECT` | プロジェクトに名前を付けます (デフォルトは `huggingface`) |
-| `WANDB_LOG_MODEL` | モデル チェックポイントを W&B Artifact としてログします (デフォルトは `false`)
false(デフォルト) : モデル チェックポイントは保存しませんcheckpoint: args.save_steps ごとにチェックポイントがアップロードされます (Trainer の TrainingArguments で設定) 。end: トレーニングの終了時に最終モデル チェックポイントがアップロードされます。
モデルの gradient、parameter、またはそのどちらもログしないかを設定します
false(デフォルト) : gradient や parameter はログしませんgradients: gradient のヒストグラムをログしますall: gradient と parameter のヒストグラムをログします
モデル チェックポイントを W&B Artifact としてログします (デフォルトは `false`)
false(デフォルト) : モデル チェックポイントは保存しませんcheckpoint: args.save_steps ごとにチェックポイントがアップロードされます (Trainer の `TrainingArguments` で設定)。end: トレーニングの終了時に最終モデル チェックポイントがアップロードされます。
モデルの gradient、parameter、またはそのどちらもログしないかを設定します。
false(デフォルト) : gradient や parameter はログしませんgradients: gradient のヒストグラムをログしますall: gradient と parameter のヒストグラムをログします
- ### `wandb.init()` をカスタマイズするにはどうすればよいですか？
+
-以下は、Transformers と W&B に関連するおすすめの 6 本の記事です
+以下は、Transformers と W&B に関連する記事 6 本です。さらに詳しく学ぶための参考としてご覧ください。
+ ### `wandb.init()` をカスタマイズする
`Trainer` が使用する `WandbCallback` は、`Trainer` の初期化時に内部で `wandb.init()` を呼び出します。代わりに、`Trainer` が初期化される前に `wandb.init()` を呼び出して、run を手動で設定することもできます。これにより、W&B の run 設定を完全に制御できます。
-`init` に渡す内容の例を以下に示します。`wandb.init()` の詳細については、[`wandb.init()` reference](/ja/models/ref/python/functions/init)を参照してください。
+以下に、`init` に渡す内容の例を示します。`wandb.init()` の詳細については、[`wandb.init()` reference](/ja/models/ref/python/functions/init)を参照してください。
```python
wandb.init(
@@ -512,66 +520,66 @@ wandb.init(
## 追加リソース
Hugging Face Transformers のハイパーパラメーター最適化
- * Hugging Face Transformers のハイパーパラメーター最適化について、3 つの戦略を比較しています。グリッドサーチ、Bayesian Optimization、Population Based Training です。 - * Hugging Face transformers の標準的な uncased BERT モデルを使用し、SuperGLUE ベンチマークの RTE データセットでファインチューニングを行います。 - * 結果から、Hugging Face transformer モデルのハイパーパラメーター最適化には Population Based Training が最も効果的なアプローチであることがわかります。 + * Hugging Face Transformers のハイパーパラメーター最適化について、グリッドサーチ、ベイズ最適化、Population Based Training の 3 つの戦略を比較しています。 + * Hugging Face transformers の標準的な uncased BERT モデルを使用し、SuperGLUE ベンチマークの RTE データセットでファインチューニングしています。 + * 結果から、Hugging Face transformer モデルのハイパーパラメーター最適化には、Population Based Training が最も効果的なアプローチであることがわかります。 - [Hugging Face Transformers のハイパーパラメーター最適化レポート](https://wandb.ai/amogkam/transformers/reports/Hyperparameter-Optimization-for-Hugging-Face-Transformers--VmlldzoyMTc2ODI)をお読みください。 + [Hyperparameter Optimization for Hugging Face Transformers report](https://wandb.ai/amogkam/transformers/reports/Hyperparameter-Optimization-for-Hugging-Face-Transformers--VmlldzoyMTc2ODI)をお読みください。Hugging Tweets: ツイートを生成するモデルをトレーニングする
* この記事では、事前トレーニング済みの GPT2 Hugging Face Transformer モデルを、任意のユーザーのツイートで 5 分以内にファインチューニングする方法を紹介しています。 - * このモデルでは、次のパイプラインを使用します: ツイートのダウンロード、データセットの最適化、初期実験、ユーザー間の損失の比較、モデルのファインチューニング。 + * このモデルでは、ツイートのダウンロード、データセットの最適化、初期実験、ユーザー間の損失の比較、モデルのファインチューニングというパイプラインを使用しています。 - 完全版のレポートは[こちら](https://wandb.ai/wandb/huggingtweets/reports/HuggingTweets-Train-a-Model-to-Generate-Tweets--VmlldzoxMTY5MjI)をご覧ください。 + [HuggingTweets report](https://wandb.ai/wandb/huggingtweets/reports/HuggingTweets-Train-a-Model-to-Generate-Tweets--VmlldzoxMTY5MjI)をお読みください。
-
Hugging Face BERT と WB による文分類
+Hugging Face BERT と W&B による文分類
- * この記事では、自然言語処理における近年の飛躍的進歩を活用し、NLP への転移学習の応用に焦点を当てながら、文分類器を構築します。 - * 単一文の分類には The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA) データセットを使用します。これは、文法的に正しいか誤っているかのラベルが付いた文の集合で、2018 年 5 月に初めて公開されました。 - * Google の BERT を使用して、幅広い NLP タスクに対して最小限の労力で高性能なモデルを作成します。 + * この記事では、自然言語処理における近年の飛躍的な進歩を活用して文分類器を構築し、NLP への転移学習の応用に焦点を当てています。 + * 単一文分類のために The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA) データセットを使用します。これは、文法的に正しいか誤っているかのラベルが付けられた文のセットで、2018 年 5 月に初めて公開されました。 + * Google の BERT を使用して、さまざまな NLP タスク向けに、高パフォーマンスのモデルを最小限の労力で作成します。 - 完全版のレポートは[こちら](https://wandb.ai/cayush/bert-finetuning/reports/Sentence-Classification-With-Huggingface-BERT-and-W-B--Vmlldzo4MDMwNA)をご覧ください。 + [Sentence Classification With Hugging Face BERT and W&B report](https://wandb.ai/cayush/bert-finetuning/reports/Sentence-Classification-With-Huggingface-BERT-and-W-B--Vmlldzo4MDMwNA)をお読みください。
-
Hugging Face モデル性能をトラッキングするための step ごとのガイド
+Hugging Face モデル性能をトラッキングするためのステップバイステップガイド
- * W&B と Hugging Face transformers を使用して、BERT より 40% 小さい一方で BERT の精度の 97% を維持する Transformer である DistilBERT を、GLUE ベンチマークでトレーニングします。 - * GLUE ベンチマークは、NLP モデルのトレーニング用の 9 つのデータセットとタスクで構成されるコレクションです。 + * W&B と Hugging Face transformers を使用して、BERT より 40% 小さい一方で BERT の accuracy の 97% を維持する Transformer である DistilBERT を、GLUE ベンチマークでトレーニングします。 + * GLUE ベンチマークは、NLP モデルをトレーニングするための 9 つのデータセットとタスクのコレクションです。 - 完全版のレポートは[こちら](https://wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-HuggingFace-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)をご覧ください。 + [Tracking Hugging Face Model Performance report](https://wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-HuggingFace-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)をお読みください。HuggingFace における Early Stopping の例
- * Early Stopping 正則化を使用した Hugging Face Transformer のファインチューニングは、PyTorch または TensorFlow でネイティブに実行できます。 - * TensorFlow では、`tf.keras.callbacks.EarlyStopping` コールバック を使って簡単に Early Stopping を利用できます。 - * PyTorch にはそのまま使える early stopping method はありませんが、GitHub Gist で動作する early stopping hook が公開されています。 + * PyTorch または TensorFlow でネイティブに Early Stopping 正則化を使用して、Hugging Face Transformer をファインチューニングできます。 + * `tf.keras.callbacks.EarlyStopping` コールバックを使うと、TensorFlow で EarlyStopping を簡単に利用できます。 + * PyTorch にはそのまま使える early stopping method はありませんが、動作する early stopping hook を GitHub Gist で利用できます。 - 完全版のレポートは[こちら](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/Early-Stopping-in-HuggingFace-Examples--Vmlldzo0MzE2MTM)をご覧ください。 + [Early Stopping in Hugging Face report](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/Early-Stopping-in-HuggingFace-Examples--Vmlldzo0MzE2MTM)をお読みください。カスタムデータセットで Hugging Face Transformers をファインチューニングする方法
- カスタム IMDB データセットで、感情分析 (2 値分類) のために DistilBERT transformer をファインチューニングします。 + カスタム IMDB データセットで、感情分析 (2 値分類) 向けに DistilBERT transformer をファインチューニングします。 - 完全版のレポートは[こちら](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/How-to-Fine-Tune-HuggingFace-Transformers-on-a-Custom-Dataset--Vmlldzo0MzQ2MDc)をご覧ください。 + [Fine-Tune Hugging Face Transformers on a Custom Dataset report](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/How-to-Fine-Tune-HuggingFace-Transformers-on-a-Custom-Dataset--Vmlldzo0MzQ2MDc)をお読みください。
## サポートを受ける、または機能を要望する
-Hugging Face W&B インテグレーションに関する問題、質問、または機能要望がある場合は、[Hugging Face フォーラムのこのスレッド](https://discuss.huggingface.co/t/logging-experiment-tracking-with-w-b/498)にお気軽に投稿するか、Hugging Face の[Transformers GitHub リポジトリ](https://github.com/huggingface/transformers)で issue を登録してください。
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+Hugging Face W&B インテグレーションに関する問題、質問、または機能要望がある場合は、[Hugging Face フォーラムのこのスレッド](https://discuss.huggingface.co/t/logging-experiment-tracking-with-w-b/498)に投稿するか、Hugging Face の[Transformers GitHub リポジトリ](https://github.com/huggingface/transformers)で issue を登録してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/hydra.mdx b/ja/models/integrations/hydra.mdx
index 461cf4531a..6b818ad3d4 100644
--- a/ja/models/integrations/hydra.mdx
+++ b/ja/models/integrations/hydra.mdx
@@ -5,13 +5,13 @@ title: Hydra
> [Hydra](https://hydra.cc) は、研究用途やそのほかの複雑なアプリケーションの開発を簡素化するオープンソースの Python フレームワークです。主な機能は、設定を組み合わせて階層的な設定を動的に作成し、設定ファイルやコマンドラインからそれをオーバーライドできることです。
-設定管理には引き続き Hydra を使用しながら、W&B の強力な機能も活用できます。
+このページでは、Hydra ベースの設定管理と W&B の実験管理を組み合わせる方法を説明します。これにより、Hydra の構成可能な設定を維持しながら、W&B の可視化、ハイパーパラメーター最適化、run の比較機能を活用できます。以下のセクションでは、メトリクスのトラッキング、Hydra の設定からハイパーパラメーターをログする方法、マルチプロセッシングのトラブルシューティング、W&B Sweeps を使用したハイパーパラメーターの最適化について説明します。
## メトリクスをトラッキングする
-通常どおり、`wandb.init()` と `wandb.Run.log()` を使ってメトリクスをログします。ここでは、`wandb.entity` と `wandb.project` は Hydra の設定ファイル内で定義されています。
+Hydra で設定された run から W&B にメトリクスを送信するには、通常どおり `wandb.init()` と `wandb.Run.log()` を使います。次の例では、同じ設定で Hydra と W&B の両方を制御できるように、`wandb.entity` と `wandb.project` を Hydra の設定ファイル内で定義しています。
```python
import wandb
@@ -28,6 +28,8 @@ def run_experiment(cfg):
## ハイパーパラメーターをトラッキングする
- ## マルチプロセシングのトラブルシューティング
+ ## マルチプロセッシングのトラブルシューティング
-プロセスの起動時にハングする場合は、[この既知の問題](/ja/models/track/log/distributed-training)が原因の可能性があります。これを解決するには、次のように `wandb.init()` に settings パラメーターを追加して、wandb のマルチプロセシングプロトコルを変更してみてください。
+プロセスの起動時に応答しなくなる場合は、[分散トレーニングにおける既知のマルチプロセッシングの問題](/ja/models/track/log/distributed-training)が原因の可能性があります。これを解決するには、`wandb.init()` に追加の settings パラメーターを追加して、W&B のマルチプロセッシングプロトコルを変更してください。
```python
wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
@@ -69,16 +71,16 @@ wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
または、シェルからグローバル環境変数を設定することでも可能です。
```bash
-$ export WANDB_START_METHOD=thread
+export WANDB_START_METHOD=thread
```
## ハイパーパラメーターを最適化する
-[W&B Sweeps](/ja/models/sweeps) は、高い拡張性を備えたハイパーパラメーター探索プラットフォームです。最小限のコード変更で、W&B Experiments に関する有益なインサイトや可視化を提供します。Sweeps は、コーディング不要で Hydra プロジェクトにシームレスに統合できます。必要なのは、通常どおり sweep 対象となる各種パラメーターを記述した設定ファイルだけです。
+[W&B Sweeps](/ja/models/sweeps) は、最小限のコードで W&B Experiments のインサイトと可視化を提供するハイパーパラメーター探索プラットフォームです。Sweeps は、コードを変更しなくても Hydra プロジェクトと連携できます。必要なのは、sweep 対象のパラメーターを記述した設定ファイルだけです。
-シンプルな `sweep.yaml` ファイルの例を次に示します。
+次の `sweep.yaml` ファイルは一例です:
```yaml
program: main.py
@@ -103,7 +105,7 @@ sweep を起動します:
wandb sweep sweep.yaml
```
-W&B はプロジェクト内に自動的に sweep を作成し、sweep を実行する各マシンで実行する `wandb agent` コマンドを返します。
+W&B はプロジェクト内に自動的に sweep を作成し、`wandb agent` コマンドを返します。sweep を実行する各マシンでそのコマンドを実行します。
### Hydra のデフォルト設定にないパラメーターを渡す
@@ -114,7 +116,7 @@ W&B はプロジェクト内に自動的に sweep を作成し、sweep を
Hydra では、デフォルトの設定ファイルにない追加のパラメーターを、コマンドの前に `+` を付けることでコマンドライン経由で渡せます。たとえば、追加のパラメーターに値を指定するには、次のように呼び出します。
```bash
-$ python program.py +experiment=some_experiment
+python program.py +experiment=some_experiment
```
-[Hydra Experiments](https://hydra.cc/docs/patterns/configuring_experiments/) の設定時のように、この種の `+` 設定に対して sweep を実行することはできません。これを回避するには、experiment パラメーターをデフォルトの空ファイルで初期化し、各 call でそれらの空の設定を上書きするように W&B Sweep を使用します。詳細については、[こちらの W&B Report](https://wandb.ai/adrishd/hydra-example/reports/Configuring-W-B-Projects-with-Hydra--VmlldzoxNTA2MzQw?galleryTag=posts\&utm_source=fully_connected\&utm_medium=blog\&utm_campaign=hydra)を参照してください。
+[Hydra Experiments](https://hydra.cc/docs/patterns/configuring_experiments/) の設定時のように、この種の `+` 設定に対して sweep を実行することはできません。これを回避するには、experiment パラメーターをデフォルトの空ファイルで初期化し、各 call でそれらの空の設定を上書きするように W&B Sweep を使用します。詳細については、W&B report [Configuring W&B Projects with Hydra](https://wandb.ai/adrishd/hydra-example/reports/Configuring-W-B-Projects-with-Hydra--VmlldzoxNTA2MzQw?galleryTag=posts\&utm_source=fully_connected\&utm_medium=blog\&utm_campaign=hydra)を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/ignite.mdx b/ja/models/integrations/ignite.mdx
index 864918d60d..45a0968645 100644
--- a/ja/models/integrations/ignite.mdx
+++ b/ja/models/integrations/ignite.mdx
@@ -1,17 +1,23 @@
---
-description: "PyTorch Ignite と W&B を統合して、トレーニング メトリクス、モデル パラメーター、実験設定を自動的にログします。"
+description: "PyTorch Ignite と W&B を統合して、トレーニング メトリクス、モデル パラメーター、実験の設定を自動的にログします。"
title: PyTorch Ignite
---
-* この[W&B レポートの例 →](https://app.wandb.ai/example-team/pytorch-ignite-example/reports/PyTorch-Ignite-with-W%26B--Vmlldzo0NzkwMg)で、生成される可視化を確認できます
-* この[ホストされたノートブックの例 →](https://colab.research.google.com/drive/15e-yGOvboTzXU4pe91Jg-Yr7sae3zBOJ#scrollTo=ztVifsYAmnRr)で、コードを自分で実行してみてください
+このページでは、PyTorch Ignite で W&B ハンドラを使用して、実験中のトレーニングおよび検証のメトリクス、モデルとオプティマイザーのパラメーター、勾配、モデル チェックポイントを自動的にログする方法を説明します。
-Ignite は、トレーニングおよび検証中にメトリクス、モデル/オプティマイザーのパラメーター、勾配をログするための W&B ハンドラーをサポートしています。また、モデル チェックポイントを W&B クラウドにログするためにも使用できます。このクラスは wandb モジュールのラッパーでもあります。つまり、このラッパーを使って任意の wandb 関数を呼び出せます。モデル パラメーターと勾配の保存方法については、例を参照してください。
+Ignite は、トレーニングおよび検証中にメトリクス、モデルとオプティマイザーのパラメーター、勾配をログするための W&B ハンドラをサポートしています。これを使用して、モデル チェックポイントを W&B クラウドにログすることもできます。このクラスは W&B Python SDK (`wandb`) をラップしているため、このラッパーを使用して任意の `wandb` 関数を呼び出せます。モデル パラメーターと勾配を保存する方法については、例を参照してください。
+
+追加のコンテキストについては、次のリソースを参照してください。
+
+* この [example W&B report](https://app.wandb.ai/example-team/pytorch-ignite-example/reports/PyTorch-Ignite-with-W%26B--Vmlldzo0NzkwMg) で、生成される可視化を確認してください。
+* この [example hosted notebook](https://colab.research.google.com/drive/15e-yGOvboTzXU4pe91Jg-Yr7sae3zBOJ#scrollTo=ztVifsYAmnRr) で、コードを自分で実行してみてください。
@@ -188,11 +195,11 @@ if __name__ == "__main__":
-
+
-詳細については、[Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger)を参照してください。
+詳細については、[Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/keras.mdx b/ja/models/integrations/keras.mdx
index 006303dc7b..026c7d6d6a 100644
--- a/ja/models/integrations/keras.mdx
+++ b/ja/models/integrations/keras.mdx
@@ -7,13 +7,13 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
{/*
-トレーニング中のモデルの勾配やパラメーターを監視するには、`wandblogger.watch()` にモデルオブジェクトを渡します。詳しくは、PyTorch Lightning の `WandbLogger` ドキュメントを参照してください
+トレーニング中のモデルの勾配やパラメーターを監視するには、`wandb_logger.watch()` にモデルオブジェクトを渡します。詳しくは、PyTorch Lightning の `WandbLogger` ドキュメントを参照してください。
## 基本セットアップ
+次の例では、MNIST 用のシンプルな畳み込みモデルとデータローダーを定義します。この後のログの例では、これらを使用します。
+
```python
from argparse import ArgumentParser
import wandb
@@ -115,14 +121,15 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
trainer,
event_name=Events.ITERATION_STARTED,
optimizer=optimizer,
- param_name='lr' # オプション
+ param_name='lr' # optional
)
wandb_logger.watch(model)
```
-必要に応じて、ignite `EVENTS` を使ってメトリクスをターミナルに直接ログできます
+logger をアタッチすると、Ignite はトレーニングおよび検証のメトリクス、オプティマイザーのパラメーター、モデルの勾配を自動的に W&B project にログします。
+必要に応じて、ignite `EVENTS` を使ってメトリクスをターミナルに直接ログできます。
```python
@trainer.on(Events.ITERATION_COMPLETED(every=log_interval))
@@ -138,7 +145,7 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
avg_accuracy = metrics['accuracy']
avg_nll = metrics['nll']
tqdm.write(
- "トレーニング結果 - エポック: {} 平均精度: {:.2f} 平均損失: {:.2f}"
+ "Training Results - Epoch: {} Avg accuracy: {:.2f} Avg loss: {:.2f}"
.format(engine.state.epoch, avg_accuracy, avg_nll)
)
@@ -149,7 +156,7 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
avg_accuracy = metrics['accuracy']
avg_nll = metrics['nll']
tqdm.write(
- "検証結果 - エポック: {} 平均精度: {:.2f} 平均損失: {:.2f}"
+ "Validation Results - Epoch: {} Avg accuracy: {:.2f} Avg loss: {:.2f}"
.format(engine.state.epoch, avg_accuracy, avg_nll))
pbar.n = pbar.last_print_n = 0
@@ -161,23 +168,23 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
if __name__ == "__main__":
parser = ArgumentParser()
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=64,
- help='トレーニング用の入力バッチサイズ (デフォルト: 64)')
+ help='input batch size for training (default: 64)')
parser.add_argument('--val_batch_size', type=int, default=1000,
- help='検証用の入力バッチサイズ (デフォルト: 1000)')
+ help='input batch size for validation (default: 1000)')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10,
- help='トレーニングのエポック数 (デフォルト: 10)')
+ help='number of epochs to train (default: 10)')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01,
- help='学習率 (デフォルト: 0.01)')
+ help='learning rate (default: 0.01)')
parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.5,
- help='SGDモメンタム (デフォルト: 0.5)')
+ help='SGD momentum (default: 0.5)')
parser.add_argument('--log_interval', type=int, default=10,
- help='トレーニングステータスをログするまでに待機するバッチ数')
+ help='how many batches to wait before logging training status')
args = parser.parse_args()
run(args.batch_size, args.val_batch_size, args.epochs, args.lr, args.momentum, args.log_interval)
```
-このコードにより、次の可視化が生成されます::
+このコードは次の可視化を生成します:
@@ -188,11 +195,11 @@ if __name__ == "__main__":
-
+
-詳細については、[Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger)を参照してください。
+詳細については、[Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/keras.mdx b/ja/models/integrations/keras.mdx
index 006303dc7b..026c7d6d6a 100644
--- a/ja/models/integrations/keras.mdx
+++ b/ja/models/integrations/keras.mdx
@@ -7,13 +7,13 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
{/*
## Keras インテグレーションのインストールとインポート
@@ -25,7 +25,7 @@ W&B の最新バージョンをインストールします。
pip install -U wandb
```
-Kerasインテグレーションを使用するには、`wandb.integration.keras` から必須クラスをインポートします:
+Kerasインテグレーションを使用するには、`wandb.integration.keras` から必須クラスをインポートします。
```python
import wandb
@@ -40,7 +40,7 @@ from wandb.integration.keras import WandbMetricsLogger, WandbModelCheckpoint, Wa
- `WandbEvalCallback` を継承してモデルの予測可視化用コールバックを実装していて、不明な点や修正が必要な点があれば、[issue](https://github.com/wandb/wandb/issues) を作成してお知らせください。
+ `WandbEvalCallback` を継承してモデルの予測可視化用コールバックを実装していて、不明な点や修正が必要な点があれば、[issue](https://github.com/wandb/wandb/issues) を作成してください。
-
```python
@@ -188,6 +191,8 @@ Lightning と統合するには、`WandbLogger` をインスタンス化して
## 追加の設定パラメーターをログする
+ハイパーパラメーターとあわせて追加の設定値を取得するには、run の設定を直接更新します。
+
```python
# パラメーターを1つ追加する
wandb_logger.experiment.config["key"] = value
@@ -204,7 +209,7 @@ wandb.config.update()
## 勾配、パラメーターのヒストグラム、モデルトポロジーをログする
### `WandbMetricsLogger` リファレンス
@@ -118,20 +118,20 @@ with wandb.init(config={"bs": 12}) as run:
### `WandbModelCheckpoint` リファレンス
-| パラメーター | 説明 | |
-| ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | - |
-| `filepath` | (str): モデルファイルを保存するパス。 | |
-| `monitor` | (str): 監視するメトリクスの名前。 | |
-| `verbose` | (int): 詳細表示モード。0 または 1。モード 0 ではメッセージを表示せず、モード 1 ではコールバックがアクションを実行した際にメッセージを表示します。 | |
-| `save_best_only` | (Boolean): `save_best_only=True` の場合、`monitor` 属性と `mode` 属性で定義された内容に基づき、最新のモデル、または最良と判断されたモデルのみを保存します。 | |
-| `save_weights_only` | (Boolean): True の場合、モデルの重みのみを保存します。 | |
-| `mode` | (`auto`, `min`, or `max`): `val_acc` の場合は `max`、`val_loss` の場合は `min` に設定します。 | |
-| `save_freq` | ("epoch" or int): ‘epoch’ を使用すると、コールバックは各エポックの終了後にモデルを保存します。整数を使用すると、その数のバッチの終了時にコールバックがモデルを保存します。`val_acc` や `val_loss` などの検証メトリクスを監視する場合、これらのメトリクスはエポックの終了時にのみ利用できるため、`save_freq` は "epoch" に設定する必要があります。 | |
-| `options` | (str): `save_weights_only` が true の場合は省略可能な `tf.train.CheckpointOptions` オブジェクト、`save_weights_only` が false の場合は省略可能な `tf.saved_model.SaveOptions` オブジェクト。 | |
-| `initial_value_threshold` | (float): 監視するメトリクスの初期「最良」値となる浮動小数点数。 | |
+| パラメーター | 説明 | |
+| ------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | - |
+| `filepath` | (str): モデルファイルを保存するパス。 | |
+| `monitor` | (str): 監視するメトリクスの名前。 | |
+| `verbose` | (int): 詳細表示モード。0 または 1。モード 0 ではメッセージを表示せず、モード 1 ではコールバックがアクションを実行した際にメッセージを表示します。 | |
+| `save_best_only` | (Boolean): `save_best_only=True` の場合、`monitor` 属性と `mode` 属性で定義された内容に基づき、最新のモデル、または最良と判断されたモデルのみを保存します。 | |
+| `save_weights_only` | (Boolean): True の場合、モデルの重みのみを保存します。 | |
+| `mode` | (`auto`, `min`, or `max`): `val_acc` の場合は `max`、`val_loss` の場合は `min` に設定します。 | |
+| `save_freq` | ("epoch" or int): "epoch" を使用すると、コールバックは各エポックの終了後にモデルを保存します。整数を使用すると、その数のバッチの終了時にコールバックがモデルを保存します。`val_acc` や `val_loss` などの検証メトリクスを監視する場合、これらのメトリクスはエポックの終了時にのみ利用できるため、`save_freq` は "epoch" に設定する必要があります。 | |
+| `options` | (str): `save_weights_only` が true の場合は省略可能な `tf.train.CheckpointOptions` オブジェクト、`save_weights_only` が false の場合は省略可能な `tf.saved_model.SaveOptions` オブジェクト。 | |
+| `initial_value_threshold` | (float): 監視するメトリクスの初期「最良」値となる浮動小数点数。 | |
- ### N エポックごとにチェックポイントをログする
+ ### `N` エポックごとにチェックポイントをログする
デフォルトでは (`save_freq="epoch"`) 、コールバックは各エポックの後にチェックポイントを作成し、それを artifact としてアップロードします。特定のバッチ数ごとにチェックポイントを作成するには、`save_freq` を整数に設定します。`N` エポックごとにチェックポイントを作成するには、`train` データローダーの要素数を計算して、それを `save_freq` に渡します。
@@ -143,11 +143,11 @@ WandbModelCheckpoint(
)
```
-
+
-`on_train_begin` method が呼び出されると、`data_table` を W&B にログします。これが W&B Artifact としてアップロードされると、この表への参照を取得でき、`data_table_ref` クラス変数を使ってアクセスできます。`data_table_ref` は 2 次元リストで、`self.data_table_ref[idx][n]` のようにインデックス指定できます。ここで、`idx` は行番号、`n` は列番号です。以下の例で使い方を見てみましょう。
+W&B は `on_train_begin` メソッドの呼び出し時に `data_table` をログします。W&B がこれを W&B Artifact としてアップロードすると、この表への参照を取得でき、`data_table_ref` クラス変数を使ってアクセスできます。`data_table_ref` は 2 次元リストで、`self.data_table_ref[idx][n]` のようにインデックスで指定できます。ここで、`idx` は行番号、`n` は列番号です。使用方法については、次の例を参照してください。
### TPU アーキテクチャでチェックポイントを効率的にログする
-TPU でチェックポイントを作成する際に、`UnimplementedError: File system scheme '[local]' not implemented` というエラーメッセージが表示されることがあります。これは、モデルディレクトリ (`filepath`) にはクラウドストレージのバケットパス (`gs://bucket-name/...`) を使用する必要があり、さらにそのバケットに TPU サーバーからアクセスできなければならないためです。一方、W&B ではチェックポイント作成にローカルパスを使用し、その後 artifact としてアップロードします。
+TPU でチェックポイントを作成する際に、`UnimplementedError: File system scheme '[local]' not implemented` というエラーメッセージが表示されることがあります。これは、モデルディレクトリ (`filepath`) にはクラウドストレージのバケットパス (`gs://bucket-name/...`) を使用する必要があり、さらにそのバケットに TPU サーバーからアクセスできなければならないためです。一方、W&B ではチェックポイント作成にローカルパスを使用し、その後 W&B が artifact としてアップロードします。
```python
checkpoint_options = tf.saved_model.SaveOptions(experimental_io_device="/job:localhost")
@@ -166,7 +166,7 @@ WandbModelCheckpoint(
`WandbEvalCallback()` は、主にモデル予測、次いでデータセットの可視化を目的とした Keras コールバックを構築するための抽象基底クラスです。
-この抽象コールバックは、データセットやタスクに依存しません。これを使用するには、基底コールバッククラス `WandbEvalCallback()` を継承し、`add_ground_truth` メソッドと `add_model_prediction` メソッドを実装します。
+この抽象コールバックは、データセットやタスクから独立しています。これを使用するには、基底コールバッククラス `WandbEvalCallback()` を継承し、`add_ground_truth` メソッドと `add_model_prediction` メソッドを実装します。
`WandbEvalCallback()` は、次の機能を提供するユーティリティクラスです。
@@ -247,23 +247,23 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
### メモリ使用量の詳細
### コールバックをカスタマイズする
-より細かく制御するには、`on_train_begin` または `on_epoch_end` の method をオーバーライドします。`N` バッチごとにサンプルをログしたい場合は、`on_train_batch_end` method を実装できます。
+データと予測がいつログされるかをより細かく制御するには、デフォルトのコールバック method をオーバーライドできます。より細かく制御するには、`on_train_begin` または `on_epoch_end` の method をオーバーライドします。`N` バッチごとにサンプルをログしたい場合は、`on_train_batch_end` method を実装できます。
- ## `WandbCallback` [レガシー]
+
- スクリプトについては、[example repo](https://github.com/wandb/examples)を参照してください。これには、[Fashion MNIST の例](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/keras/keras-cnn-fashion/train.py)
- と、それによって生成される [W&B ダッシュボード](https://wandb.ai/wandb/keras-fashion-mnist/runs/5z1d85qs) が含まれます。
-
+追加のサンプルスクリプトについては、[W&B example repo](https://github.com/wandb/examples)を参照してください。これには、[Fashion MNIST の例](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/keras/keras-cnn-fashion/train.py)と、それによって生成される [W&B ダッシュボード](https://wandb.ai/wandb/keras-fashion-mnist/runs/5z1d85qs) が含まれます。
-`WandbCallback` クラスは、さまざまなログ設定オプションをサポートします。たとえば、監視するメトリクスの指定、重みと勾配のトラッキング、training_data と validation_data に対する予測のログなどです。
+`WandbCallback` クラスは、ログ設定オプションをサポートします。たとえば、監視するメトリクスの指定、重みと勾配のトラッキング、`training_data` と `validation_data` に対する予測のログなどです。
-詳しくは、`keras.WandbCallback` のリファレンスドキュメントを参照してください。
+詳細については、`keras.WandbCallback` のリファレンスドキュメントを参照してください。
-`WandbCallback` は次のことを行います
+`WandbCallback`:
-* Keras が収集したすべてのメトリクスの履歴データを自動的にログします。これには、損失や `keras_model.compile()` に渡されたすべての項目が含まれます。
+* Keras が収集したすべてのメトリクスの履歴データをログします。これには、損失や `keras_model.compile()` に渡されたすべての項目が含まれます。
* `monitor` 属性と `mode` 属性で定義される「最良」のトレーニング step に関連付けられた run の summary メトリクスを設定します。デフォルトでは、これは `val_loss` が最小のエポックです。`WandbCallback` はデフォルトで、最良の `epoch` に対応するモデルを保存します。
* 必要に応じて、勾配とパラメーターのヒストグラムをログします。
* 必要に応じて、wandb が可視化できるようにトレーニングデータと検証データを保存します。
@@ -308,22 +305,22 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
| `monitor` | (str) 監視するメトリクスの名前。デフォルトは `val_loss` です。 |
| `mode` | (str) `{`auto`, `min`, `max`}` のいずれかです。`min` - monitor が最小になるときにモデルを保存します `max` - monitor が最大になるときにモデルを保存します `auto` - モデルを保存するタイミングを自動的に推定します (デフォルト) 。 |
| `save_model` | True - monitor がそれまでのすべてのエポックを上回った場合にモデルを保存します False - モデルを保存しません |
-| `save_graph` | (boolean) True の場合、モデルのグラフを wandb に保存します (デフォルトは True) 。 |
+| `save_graph` | (boolean) True の場合、モデルのグラフを wandb に保存します (デフォルトは True) 。 |
| `save_weights_only` | (boolean) `True` の場合は、モデルの重みのみを保存します (`model.save_weights(filepath)`) 。それ以外の場合は、モデル全体を保存します) 。 |
-| `log_weights` | (boolean) True の場合、モデルの各レイヤーの重みのヒストグラムを保存します。 |
-| `log_gradients` | (boolean) True の場合、トレーニング中の勾配のヒストグラムをログします |
+| `log_weights` | (boolean) True の場合、モデルの各レイヤーの重みのヒストグラムを保存します。 |
+| `log_gradients` | (boolean) True の場合、トレーニング中の勾配のヒストグラムをログします |
| `training_data` | (tuple) `model.fit` に渡す `(X,y)` と同じ形式です。勾配の計算に必要で、`log_gradients` が `True` の場合は必須です。 |
| `validation_data` | (tuple) `model.fit` に渡した `(X,y)` と同じ形式。wandb が可視化するためのデータです。このフィールドを設定すると、各エポックで wandb は少数の予測を実行し、後で可視化できるようにその結果を保存します。 |
| `generator` | (generator) wandb が可視化するための検証データを返すジェネレーターです。このジェネレーターは `(X,y)` のタプルを返す必要があります。wandb で特定のデータ例を可視化するには、`validate_data` または generator のいずれかを設定する必要があります。 |
| `validation_steps` | (int) `validation_data` がジェネレーターである場合、検証セット全体に対してジェネレーターを何 step 実行するか。 |
| `labels` | (list) wandb でデータを可視化する場合、このラベルのリストを指定すると、複数クラスの分類器を構築しているときに、数値出力が分かりやすい文字列に変換されます。二値分類器の場合は、2 つのラベル [`label for false`, `label for true`] からなるリストを渡せます。`validate_data` と `generator` が両方とも false の場合、これは何もしません。 |
-| `predictions` | (int) 各エポックで可視化用に行う予測数です。最大値は 100 です。 |
+| `predictions` | (int) 各エポックで可視化用に行う予測数です。最大値は 100 です。 |
| `input_type` | (string) 可視化しやすくするためのモデル入力のタイプ。次のいずれかを指定できます: (`image`, `images`, `segmentation_mask`)。 |
| `output_type` | (string) 視覚化に役立つモデル出力のタイプ。次のいずれかを指定できます: (`image`, `images`, `segmentation_mask`)。 |
| `log_evaluation` | (boolean) True の場合、各エポックで、検証データとモデルの予測を含む表を保存します。詳しくは `validation_indexes`、`validation_row_processor`、`output_row_processor` を参照してください。 |
-| `class_colors` | ([float, float, float]) 入力または出力がセグメンテーションマスクの場合、各クラスに対応する RGB タプル (範囲 0～1) を含む配列。 |
+| `class_colors` | ([float, float, float]) 入力または出力がセグメンテーションマスクの場合、各クラスに対応する RGB タプル (範囲 0～1) を含む配列。 |
| `log_batch_frequency` | (integer) None の場合、callback は各エポックでログします。整数を設定すると、callback は `log_batch_frequency` バッチごとにトレーニングメトリクスをログします。 |
-| `log_best_prefix` | (string) None の場合、追加の summary メトリクスは保存されません。文字列を設定すると、監視対象のメトリクスとエポックの先頭にそのプレフィックスを付け、結果を summary メトリクスとして保存します。 |
+| `log_best_prefix` | (string) None の場合、追加の summary メトリクスは保存されません。文字列を設定すると、監視対象のメトリクスとエポックの先頭にそのプレフィックスを付け、結果を summary メトリクスとして保存します。 |
| `validation_indexes` | ([wandb.data_types._TableLinkMixin]) 各検証例に関連付けるインデックスキーの順序付きリスト。`log_evaluation` が True で `validation_indexes` を指定すると、検証データのTableは作成されません。代わりに、各予測が `TableLinkMixin` で表される行に関連付けられます。行キーのリストを取得するには、`Table.get_index() ` を使用します。 |
| `validation_row_processor` | (Callable) 検証データに適用する関数で、通常はデータの可視化に使用します。この関数は `ndx` (int) と `row` (dict) を受け取ります。モデルの入力が 1 つだけの場合、`row["input"]` にはその行の入力データが含まれます。それ以外の場合は、入力スロットの名が含まれます。fit 関数が単一のターゲットを受け取る場合、`row["target"]` にはその行のターゲットデータが含まれます。それ以外の場合は、出力スロットの名が含まれます。たとえば、入力データが単一の配列で、データを Image として可視化する場合は、プロセッサとして `lambda ndx, row: {"img": wandb.Image(row["input"])}` を指定します。`log_evaluation` が False の場合、または `validation_indexes` が指定されている場合は無視されます。 |
| `output_row_processor` | (Callable) `validation_row_processor` と同様ですが、モデルの出力に対して適用されます。`row["output"]` にはモデルの出力結果が含まれます。 |
@@ -334,8 +331,8 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
## よくある質問
-
+ ## レガシー `WandbCallback`
-W&B ライブラリの `WandbCallback()` クラスを使用すると、`model.fit()` でトラッキングされるすべてのメトリクスと損失値を自動的に保存できます。
+`WandbCallback` は従来のオールインワン コールバックです。新しい project では、前のセクションで説明した専用のコールバック (`WandbMetricsLogger`、`WandbModelCheckpoint`、`WandbEvalCallback`) を使用してください。W&B ライブラリの `WandbCallback()` クラスを使用すると、`model.fit()` でトラッキングされるすべてのメトリクスと損失値を保存できます。
```python
import wandb
@@ -283,18 +283,15 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
より詳しい動画は、[Keras と W&B を統合する](https://www.youtube.com/watch?v=Bsudo7jbMow\&ab_channel=Weights%26Biases)をご覧ください。[Colab Jupyter Notebook](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/keras/Keras_pipeline_with_Weights_and_Biases.ipynb)も確認できます。
-
- ### `wandb` で `Keras` のマルチプロセシングを使用するにはどうすればよいですか？
+
-[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)をコンテナーに明示的に渡す必要がある場合があります。双方向リンクを有効にするには、環境変数 `WANDB_KUBEFLOW_URL` に Kubeflow Pipelines インスタンスのベース URL も設定してください。たとえば、`https://kubeflow.mysite.com` です。
+各パイプラインコンポーネントはそれぞれ独自のコンテナーで実行されるため、ローカルマシンで利用可能な W&B の認証情報はコンポーネントに自動的には渡されません。各コンポーネントが W&B に認証できるように、[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)をコンテナーに明示的に渡す必要がある場合があります。双方向リンクを有効にするには、環境変数 `WANDB_KUBEFLOW_URL` に Kubeflow Pipelines インスタンスのベース URL も設定してください。たとえば、`https://kubeflow.mysite.com` です。
```python
import os
@@ -114,27 +114,29 @@ def example_pipeline(param1: str, param2: int):
```
+ ### `wandb` で `Keras` のマルチプロセッシングを使用する
`use_multiprocessing=True` を設定すると、次のエラーが発生することがあります。
@@ -347,4 +344,4 @@ Error("You must call wandb.init() before wandb.config.batch_size")
これを回避するには、次のようにします。
1. `Sequence` クラスの構築時に、`wandb.init(group='...')` を追加します。
-2. `main` では、`if __name__ == "__main__":` を使用していることを確認し、スクリプトの残りのロジックはその中に記述します。
+2. `main` では、`if __name__ == "__main__":` を使用していることを確認し、スクリプトの残りのロジックはその中に記述します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx b/ja/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
index 6556138bba..5910248ef3 100644
--- a/ja/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
+++ b/ja/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
@@ -5,11 +5,11 @@ title: Kubeflow Pipelines (kfp)
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[Kubeflow Pipelines (kfp) ](https://www.kubeflow.org/docs/components/pipelines/overview/)は、Dockerコンテナーをベースとした、移植性とスケーラビリティに優れた機械学習 (ML) ワークフローを構築・デプロイするためのプラットフォームです。
+[Kubeflow Pipelines (kfp)](https://www.kubeflow.org/docs/components/pipelines/overview/) は、Dockerコンテナーをベースとした、移植性とスケーラビリティに優れた機械学習 (ML) ワークフローを構築・デプロイするためのプラットフォームです。
-このインテグレーションを使用すると、kfp の Python 関数コンポーネントにデコレータを適用して、パラメーターとアーティファクトを自動的に W&B にログできます。
+このガイドでは、パイプラインコンポーネントのパラメーターとアーティファクトが W&B で自動的にトラッキングされるように、W&B を Kubeflow Pipelines と統合する方法を説明します。このガイドを終える頃には、各コンポーネントの本体を変更することなく、kfp の Python 関数コンポーネントにデコレータを適用して、入力、出力、アーティファクトを W&B にログできるようになります。
-この機能は `wandb==0.12.11` で利用可能になり、`kfp<2.0.0` が必要です
+この機能は `wandb==0.12.11` で利用可能になり、`kfp<2.0.0` が必要です。
## 登録してAPIキーを作成する
@@ -30,7 +30,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキーを設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキーを設定します。`<>` で囲まれた値はご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,7 +70,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために
## コンポーネントをデコレートする
-`@wandb_log` デコレータを追加し、通常どおりコンポーネントを作成します。これにより、パイプラインを実行するたびに、入力/出力のパラメーターとアーティファクトが自動的に W&B にログされます。
+`wandb` ライブラリをインストールすると、個々のパイプラインコンポーネントで W&B のトラッキングを有効にできるようになります。`@wandb_log` デコレータを追加し、通常どおりコンポーネントを作成します。これにより、パイプラインを実行するたびに、入力/出力のパラメーターとアーティファクトが自動的に W&B にログされます。
```python
from kfp import components
@@ -89,7 +89,7 @@ add = components.create_component_from_func(add)
## コンテナーに環境変数を渡す
- ## プログラムでデータにアクセスする
+ ## データにプログラムでアクセスする
-
- ### Kubeflow Pipelines UI から
+パイプラインの runs が W&B にログされると、トラッキングされたデータをいくつかの方法で確認したり取得したりできます。以下のセクションでは、Kubeflow Pipelines UI、W&B Web アプリ、W&B Public API から runs にアクセスする方法を説明します。
+
+
-
+W&B でハイパーパラメーターをログすると、Runs を比較して結果を再現できます。お使いの logger に対応する method を使用してください。
+
+ ### Kubeflow Pipelines UI
-W&B にログされている Kubeflow Pipelines UI 内の任意の Run をクリックします。
+W&B にログされている Kubeflow Pipelines UI 内の任意の Run をクリックし、次の操作を行います。
-* `Input/Output` タブと `ML Metadata` タブで、入力と出力の詳細を確認できます。
-* `Visualizations` タブから W&B Web アプリを表示できます。
+* **Input/Output** タブと **ML Metadata** タブで、入力と出力の詳細を確認できます。
+* **Visualizations** タブから W&B Web アプリを表示できます。
-
- ### web app UIから
+
@@ -144,17 +146,17 @@ web app UI には、Kubeflow Pipelines の `Visualizations` タブと同じ内
-
- 実際に動作するコード例をお探しですか？ [GitHub のサンプルリポジトリ](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)をご覧ください。
+ 実際に動作するコード例については、[GitHub のサンプルリポジトリ](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)をご覧ください。
-
-以下は、`WandbLogger` でよく使われるパラメーターの一部です。ロガー引数の詳細については、PyTorch Lightning のドキュメントを参照してください。
+次の表は、`WandbLogger` の一般的なパラメーターを示しています。ロガー引数の詳細については、PyTorch Lightning のドキュメントを参照してください。
* [`PyTorch`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
* [`Fabric`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
| パラメーター | 説明 |
| ----------- | ---------------------------------------------------------------------- |
-| `project` | ログ先の wandb プロジェクトを指定します |
-| `name` | wandb の run に名前を付けます |
+| `project` | ログ先の W&B のプロジェクトを指定します |
+| `name` | W&B Run に名前を付けます |
| `log_model` | `log_model="all"` の場合はすべてのモデルをログし、`log_model=True` の場合はトレーニング終了時にログします |
| `save_dir` | データの保存先パス |
@@ -163,6 +164,8 @@ Lightning と統合するには、`WandbLogger` をインスタンス化して
## ハイパーパラメーターをログする
+ ### W&B Web アプリ UI
-web app UI には、Kubeflow Pipelines の `Visualizations` タブと同じ内容が、より広い表示領域で表示されます。[web app UI の詳細はこちら](/ja/models/app)。
+web app UI には、Kubeflow Pipelines の **Visualizations** タブと同じ内容が、より広い表示領域で表示されます。詳細については、[W&B Web アプリ のドキュメント](/ja/models/app)を参照してください。
@@ -144,17 +146,17 @@ web app UI には、Kubeflow Pipelines の `Visualizations` タブと同じ内
-
- ### Public API を使用する (プログラムからアクセスする場合)
+
-ログをより細かく制御したい場合は、コンポーネント内で `wandb.log()` と `wandb.log_artifact()` を適宜呼び出せます。
+`@wandb_log` デコレータは入力と出力を自動的に処理しますが、各エポックにわたるトレーニング メトリクスなどの中間値は取得しません。ログをより細かく制御したい場合は、コンポーネント内で `wandb.log()` と `wandb.log_artifact()` を適宜呼び出せます。
+ ### Public API
-* プログラムからアクセスするには、[Public API](/ja/models/ref/python/public-api/)を参照してください。
+プログラムからアクセスするには、[Public API](/ja/models/ref/python/public-api/)を参照してください。
- ### Kubeflow Pipelines と W&B の概念対応
+ ## Kubeflow Pipelines と W&B の概念対応
-以下は、Kubeflow Pipelines の概念と W&B の対応関係です
+次の表は、Kubeflow Pipelines の概念と W&B の対応関係を示しています。
| Kubeflow Pipelines | W&B | W&B での場所 |
| ------------------ | --------------------- | ------------------------------------------- |
@@ -167,13 +169,13 @@ web app UI には、Kubeflow Pipelines の `Visualizations` タブと同じ内
## より細かなログ制御
### `wandb.log_artifact()` を明示的に呼び出す
-以下の例では、モデルをトレーニングしています。`@wandb_log` デコレータは、関連する入力と出力を自動的にトラッキングします。トレーニングプロセスもログしたい場合は、次のようにそのログを明示的に追加できます。
+以下の例では、モデルをトレーニングします。`@wandb_log` デコレータは、関連する入力と出力を自動的にトラッキングします。トレーニングプロセスもログしたい場合は、次のようにそのログを明示的に追加できます。
```python
@wandb_log
@@ -196,7 +198,7 @@ def train_model(
```
- ### 暗黙的な wandb インテグレーションを使用する
+ ### 暗黙的な `wandb` インテグレーションを使用する
サポート対象の[フレームワーク インテグレーション](/ja/models/integrations)を使用している場合は、コールバックを直接渡すこともできます。
diff --git a/ja/models/integrations/lightgbm.mdx b/ja/models/integrations/lightgbm.mdx
index c551182686..9a29ed12ca 100644
--- a/ja/models/integrations/lightgbm.mdx
+++ b/ja/models/integrations/lightgbm.mdx
@@ -7,7 +7,9 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
- ## Sweeps を使ったハイパーパラメーターの調整
+
```python
@@ -24,7 +28,6 @@ PyTorch Lightning は、PyTorch コードを整理し、分散トレーニング
wandb_logger = WandbLogger(log_model="all")
trainer = Trainer(logger=wandb_logger)
-
```
@@ -47,7 +50,6 @@ PyTorch Lightning は、PyTorch コードを整理し、分散トレーニング
fabric = L.Fabric(loggers=[wandb_logger])
fabric.launch()
fabric.log_dict({"important_metric": important_metric})
-
```
@@ -56,9 +58,6 @@ PyTorch Lightning は、PyTorch コードを整理し、分散トレーニング
-```
-```
-
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。`<>` で囲まれた値はご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -118,7 +119,7 @@ APIキーを使うと、お使いのマシンをW&Bに対して認証でき
## PyTorch Lightning の `WandbLogger` を使用する
-PyTorch Lightning には、メトリクス、モデルの重み、メディアなどをログするための `WandbLogger` クラスが複数あります。
+PyTorch Lightning には、メトリクス、モデルの重み、メディアをログするための `WandbLogger` クラスが複数あります。トレーニングのセットアップに合ったクラスを選択してください。
* [`PyTorch`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
* [`Fabric`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
@@ -147,15 +148,15 @@ Lightning と統合するには、`WandbLogger` をインスタンス化して
### よく使われるロガー引数
+ ## Sweeps を使ってハイパーパラメーターを調整する
-モデルのパフォーマンスを最大限に引き出すには、木の深さや学習率といったハイパーパラメーターを調整する必要があります。W&B [Sweeps](/ja/models/sweeps/) は、大規模なハイパーパラメーター探索実験を設定、実行、分析するための強力なツールキットです。
+モデルの最高のパフォーマンスを引き出すには、木の深さや学習率などのハイパーパラメーターを調整します。W&B [Sweeps](/ja/models/sweeps/) は、大規模なハイパーパラメーター探索実験を設定、実行、分析するためのツールキットです。
-これらのツールの詳細や、XGBoost で Sweeps を使用する方法の例については、このインタラクティブな Colab ノートブックをご覧ください。
+これらのツールの詳細や、XGBoost で Sweeps を使用する方法の例については、次のインタラクティブな Colab ノートブックを開いてください。
## Lightningと統合する
+以下のセクションでは、W&B で認証し、`wandb` ライブラリをインストールして、Lightning の `Trainer` または `Fabric` インスタンスに `WandbLogger` を設定する方法を説明します。
+
-```
-```
-
### サインアップしてAPIキーを発行する
@@ -67,6 +66,8 @@ APIキーを使うと、お使いのマシンをW&Bに対して認証でき
## メトリクスをログする
@@ -212,7 +217,7 @@ wandb.config.update()
- `WandbLogger` を使用している場合は、`LightningModule` の `training_step` や `validation_step` メソッド内で `self.log('my_metric_name', metric_vale)` を呼び出すことで、メトリクスを W&B にログできます。
+ `WandbLogger` を使用して W&B にメトリクスをログするには、`LightningModule` の `training_step` メソッドや `validation_step` メソッド内で `self.log('my_metric_name', metric_value)` を呼び出します。
以下のコードスニペットは、メトリクスと `LightningModule` のハイパーパラメーターをログするように `LightningModule` を定義する方法を示しています。この例では、メトリクスの計算に [`torchmetrics`](https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics) ライブラリを使用します。
@@ -247,7 +252,7 @@ wandb.config.update()
batch_size, channels, width, height = x.size()
x = x.view(batch_size, -1)
- # 3 x (linear + relu) を実行します
+ # 3 x (linear + relu) を適用します
x = F.relu(self.layer_1(x))
x = F.relu(self.layer_2(x))
x = self.layer_3(x)
@@ -302,32 +307,28 @@ wandb.config.update()
model, optimizer = fabric.setup(model, optimizer)
train_dataloader = fabric.setup_dataloaders(
- torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size)
+ torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size)
)
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
- for batch in train_dataloader:
- optimizer.zero_grad()
- loss = model(batch)
- loss.backward()
- optimizer.step()
- fabric.log_dict({"loss": loss})
-
+ for batch in train_dataloader:
+ optimizer.zero_grad()
+ loss = model(batch)
+ loss.backward()
+ optimizer.step()
+ fabric.log_dict({"loss": loss})
```
-```
-```
-
@@ -345,7 +346,6 @@ W&B summary メトリクスで検証 accuracy の最大値をトラッキン
self.log("val_loss", loss)
self.log("val_accuracy", acc)
return preds
-
```
@@ -363,7 +363,9 @@ W&B summary メトリクスで検証 accuracy の最大値をトラッキン
## モデルのチェックポイントを保存する
-モデル チェックポイントを W&B [Artifacts](/ja/models/artifacts/) として保存するには、
+チェックポイントを W&B アーティファクト として保存すると、後で run、エイリアス、またはバージョンを使って取得できる、バージョン管理されたモデル ファイルを利用できます。
+
+モデル チェックポイントを W&B [アーティファクト](/ja/models/artifacts/) として保存するには、
Lightning の [`ModelCheckpoint`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint.html) コールバックを使用し、`WandbLogger` で `log_model` 引数を設定します。
## メトリクスの最小値/最大値をログする
-wandb の [`define_metric`](/ja/models/ref/python/experiments/run#define_metric) 関数を使用すると、W&B summary メトリクスにそのメトリクスの最小値、最大値、平均値、または最良値のどれを表示するかを定義できます。`define`_`metric` _ を使用しない場合は、最後にログされた値が summary メトリクスに表示されます。詳細については、`define_metric` の[リファレンスドキュメント](/ja/models/ref/python/experiments/run#define_metric)と[ガイド](/ja/models/track/log/customize-logging-axes/)を参照してください。
+W&B の [`define_metric`](/ja/models/ref/python/experiments/run#define_metric) 関数を使用すると、W&B summary メトリクスにそのメトリクスの最小値、最大値、平均値、または最良値のどれを表示するかを定義できます。`define_metric` を使用しない場合は、最後にログされた値が summary メトリクスに表示されます。詳細は、[logging 軸のカスタマイズ ガイド](/ja/models/track/log/customize-logging-axes/)を参照してください。
-W&B summary メトリクスで検証 accuracy の最大値をトラッキングするには、トレーニングの開始時に `wandb.define_metric()` を一度だけ call します。
+W&B summary メトリクスで検証 accuracy の最大値をトラッキングするには、トレーニングの開始時に `wandb.define_metric()` を一度だけ呼び出します。
## 画像、テキストなどをログする
@@ -446,20 +448,16 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
wandb_logger.log_image(key="samples", images=[img1, img2])
# キャプションを追加
-
wandb_logger.log_image(key="samples", images=[img1, img2], caption=["tree", "person"])
# ファイルパスを使用
-
wandb_logger.log_image(key="samples", images=["img_1.jpg", "img_2.jpg"])
# trainer で .log を使用
-
trainer.logger.experiment.log(
- {"samples": [wandb.Image(img, caption=caption) for (img, caption) in my_images]},
- step=current_trainer_global_step,
+ {"samples": [wandb.Image(img, caption=caption) for (img, caption) in my_images]},
+ step=current_trainer_global_step,
)
-
```
@@ -483,21 +481,18 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
columns = ["caption", "image", "sound"]
# data はリストのリストである必要があります
-
my_data = [
- ["cheese", wandb.Image(img_1), wandb.Audio(snd_1)],
- ["wine", wandb.Image(img_2), wandb.Audio(snd_2)],
+ ["cheese", wandb.Image(img_1), wandb.Audio(snd_1)],
+ ["wine", wandb.Image(img_2), wandb.Audio(snd_2)],
]
# Table をログします
-
wandb_logger.log_table(key="my_samples", columns=columns, data=my_data)
-
```
-Lightning のコールバックシステムを使用すると、`WandbLogger` を介して W&B にいつログするかを制御できます。この例では、検証画像と予測のサンプルをログします。
+Lightning のコールバックシステムを使用して、`WandbLogger` を介して W&B にいつログするかを制御できます。次の例では、検証画像と予測のサンプルをログします。
```python
import torch
@@ -548,9 +543,11 @@ trainer = pl.Trainer(callbacks=[LogPredictionSamplesCallback()])
## Lightning と W&B で複数の GPU を使用する
+分散トレーニングを実行する場合、各 rank で `wandb.run` をどのように参照するかによって、トレーニングが正常に進むか、デッドロックになるかが左右されることがあります。このセクションでは、要件を説明し、推奨されるパターンを示します。
+
PyTorch Lightning は、DDP インターフェースを通じてマルチ GPU をサポートしています。ただし、PyTorch Lightning の設計上、各 GPU をどのようにインスタンス化するかに注意が必要です。
-Lightning では、トレーニングループ内の各 GPU (または ランク) を、同じ初期条件でまったく同じようにインスタンス化することが前提となっています。一方で、`wandb.run` オブジェクトにアクセスできるのは ランク 0 のプロセスだけで、0 以外の ランク のプロセスでは `wandb.run = None` になります。これにより、0 以外のプロセスが失敗する可能性があります。このような状況では、ランク 0 のプロセスは、すでにクラッシュした 0 以外の ランク のプロセスが合流するのを待ち続けるため、**デッドロック** に陥るおそれがあります。
+Lightning では、トレーニングループ内の各 GPU (または rank) を、同じ初期条件でまったく同じようにインスタンス化することが前提となっています。一方で、`wandb.run` オブジェクトにアクセスできるのは rank 0 のプロセスだけで、0 以外の rank のプロセスでは `wandb.run = None` になります。これにより、0 以外のプロセスが失敗する可能性があります。このような状況では、rank 0 のプロセスは、すでにクラッシュした 0 以外の rank のプロセスが合流するのを待ち続けるため、デッドロックに陥るおそれがあります。
そのため、トレーニングコードの設定方法には注意してください。推奨されるのは、コードを `wandb.run` オブジェクトに依存しないようにすることです。
@@ -594,7 +591,7 @@ class MNISTClassifier(pl.LightningModule):
def main():
# すべての乱数シードを同じ値に設定する。
# これは分散トレーニング環境において重要である。
- # 各 ランク はそれぞれ独自の初期重みセットを持つ。
+ # 各 rank はそれぞれ独自の初期重みセットを持つ。
# 一致しない場合、勾配も一致しなくなり、
# トレーニングが収束しない可能性がある。
pl.seed_everything(1)
@@ -603,7 +600,7 @@ def main():
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)
model = MNISTClassifier()
- wandb_logger = WandbLogger(project="
## よくある質問
@@ -630,13 +627,13 @@ def main():
### W&B は Lightning とどのように統合されていますか？
-主要なインテグレーションは [Lightning `loggers` API](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/logging.html) に基づいており、そのおかげでロギングコードの大部分をフレームワーク非依存の形で記述できます。`Logger` は [Lightning `Trainer`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html) に渡され、この API の充実した [hook-and-callback system](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/callbacks.html) によってトリガーされます。これにより、研究用コードをエンジニアリングやロギングのコードから明確に分離できます。
+主要なインテグレーションは [Lightning `loggers` API](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/logging.html) に基づいており、そのおかげでロギングコードの大部分をフレームワーク非依存の形で記述できます。`Logger` インスタンスは [Lightning `Trainer`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html) に渡され、この API の充実した [hook-and-callback system](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/callbacks.html) によってトリガーされます。これにより、研究用コードをエンジニアリングやロギングのコードから明確に分離できます。
- ### 追加のコードを書かなくても、インテグレーションは何をログしますか？
+ ### 追加のコードを書かなくても、このインテグレーションは何をログしますか？
-モデル チェックポイントは W&B に保存され、そこで確認したり、今後の run で使用するためにダウンロードしたりできます。さらに、GPU 使用率やネットワーク I/O などの[システム メトリクス](/ja/models/ref/python/experiments/system-metrics)、ハードウェアや OS などの環境情報、[コードの状態](/ja/models/app/features/panels/code/) (git commit や diff patch、ノートブックの内容、セッション履歴を含む) 、および標準出力に出力された内容も取得します。
+W&B はモデル チェックポイントを保存します。これらは表示したり、今後の Runs で使用するためにダウンロードしたりできます。W&B は、GPU 使用率やネットワーク I/O などの[システムメトリクス](/ja/models/ref/python/experiments/system-metrics)も取得します。さらに、ハードウェアや OS の情報などの環境情報も取得します。[コードの状態](/ja/models/app/features/panels/code/)も取得し、これには Git コミットと差分パッチ、ノートブックの内容、セッション履歴が含まれます。また、標準出力に出力される内容もすべて取得します。
### トレーニング設定で `wandb.run` を使用する必要がある場合はどうすればよいですか？
diff --git a/ja/models/integrations/metaflow.mdx b/ja/models/integrations/metaflow.mdx
index 7d452beb3c..38ffd7562a 100644
--- a/ja/models/integrations/metaflow.mdx
+++ b/ja/models/integrations/metaflow.mdx
@@ -11,15 +11,17 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-strea
[Metaflow](https://docs.metaflow.org) は、ML ワークフローを作成して実行するために Netflix が開発したフレームワークです。
-このインテグレーションでは、Metaflow の [steps and flows](https://docs.metaflow.org/metaflow/basics) にデコレーターを適用することで、パラメーターと Artifacts を W&B に自動的にログできるようになります。
+このインテグレーションでは、Metaflow の [steps and flows](https://docs.metaflow.org/metaflow/basics) にデコレーターを適用することで、パラメーターと Artifacts を W&B に自動的にログし、カスタムのロギングコードを記述しなくても、Metaflow で構築したワークフロー全体で Experiments をトラッキングし、リネージを確認できるようになります。
-* step をデコレートすると、その step 内の特定のタイプに対してログするかどうかを切り替えられます。
-* フローをデコレートすると、その フロー 内のすべての step に対してログするかどうかを切り替えられます。
+* ステップ をデコレートすると、その ステップ 内の特定のタイプに対してログするかどうかを切り替えられます。
+* フローをデコレートすると、その フロー 内のすべての ステップ に対してログするかどうかを切り替えられます。
- 1. APIキーを `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に設定します。
+ 1. APIキーを `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に設定します。`<>` で囲まれた値はご自身のものに置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -51,7 +55,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
2. `wandb` ライブラリをインストールしてログインします。
- ```shell
+ ```bash
pip install -Uqqq metaflow "plum-dispatch<3.0.0" wandb
wandb login
@@ -70,7 +74,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
- ```notebook
+ ```python
!pip install -Uqqq metaflow "plum-dispatch<3.0.0" wandb
import wandb
@@ -87,7 +91,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
ステップをデコレートすると、そのステップ内の特定のタイプについてログをオンまたはオフにできます。
- この例では、`start` 内のすべてのデータセットとモデルがログされます。
+ この例では、インテグレーションが `start` 内のすべてのデータセットとモデルをログします。
```python
from wandb.integration.metaflow import wandb_log
@@ -161,7 +165,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
## プログラムからデータにアクセスする
-記録された情報には、3 つの方法でアクセスできます。ログを記録している元の Python プロセス内で [`wandb` クライアントライブラリ](/ja/models/ref/python/) を使用する方法、[Web アプリの UI](/ja/models/track/workspaces/) を使用する方法、または [Public API](/ja/models/ref/python/public-api/) を使用してプログラムからアクセスする方法です。`Parameter` は W&B の [`config`](/ja/models/) に保存され、[Overview タブ](/ja/models/runs/#overview-tab) で確認できます。`datasets`、`models`、`others` は [W&B Artifacts](/ja/models/artifacts/) に保存され、[Artifacts タブ](/ja/models/runs/#artifacts-tab) で確認できます。基本的な Python の型は W&B の [`summary`](/ja/models/) dict に保存され、Overview タブで確認できます。API を使用して外部からこの情報をプログラムで取得する方法の詳細については、[Public API ガイド](/ja/models/track/public-api-guide/) を参照してください。
+flows と steps をデコレートすると、フロー が実行されるたびに、runs からパラメーターと artifacts が W&B に送信されます。記録された情報には、3 つの方法でアクセスできます。ログを記録している元の Python プロセス内で [`wandb` クライアントライブラリ](/ja/models/ref/python/) を使用する方法、[Web アプリの UI](/ja/models/track/workspaces/) を使用する方法、または [Public API](/ja/models/ref/python/public-api/) を使用してプログラムからアクセスする方法です。`Parameter` は W&B の [`config`](/ja/models/) に保存され、[Overview タブ](/ja/models/runs/#overview-tab) で確認できます。`datasets`、`models`、`others` は [W&B Artifacts](/ja/models/artifacts/) に保存され、[Artifacts タブ](/ja/models/runs/#artifacts-tab) で確認できます。基本的な Python の型は W&B の [`summary`](/ja/models/) dict に保存され、Overview タブで確認できます。API を使用して外部からこの情報をプログラムで取得する方法の詳細については、[Public API ガイド](/ja/models/track/public-api-guide/) を参照してください。
## クイックスタート
+以下のセクションでは、W&B で認証し、必要なライブラリをインストールして、Metaflow のステップと フロー に `wandb_log` デコレータを追加する方法を説明します。
+
### サインアップしてAPIキーを発行する
@@ -28,6 +30,8 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
### クイックリファレンス
@@ -177,38 +181,40 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
### `wandb_log` kwargs
-| kwarg | Options |
-| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| `datasets` | True: データセットであるインスタンス変数をログするFalse
True: モデルであるインスタンス変数をログするFalse
True: pickle としてシリアライズ可能なその他すべてのものをログするFalse
wandb.Settings(...): この step またはフロー用に独自のwandb設定を指定しますNone:wandb.Settings()を渡すのと同じです
デフォルトでは、以下の場合:
settings.run_groupがNoneの場合、{flow_name}/{run_id}に設定されますsettings.run_job_typeがNoneの場合、{run_job_type}/{step_name}に設定されます
True: データセットであるインスタンス変数をログするFalse
True: モデルであるインスタンス変数をログするFalse
True: pickle としてシリアライズ可能なその他すべてのものをログするFalse
wandb.Settings(...): この ステップ またはフロー用に独自のwandb設定を指定しますNone:wandb.Settings()を渡すのと同じです
デフォルトでは、以下の場合:
settings.run_groupがNoneの場合、{flow_name}/{run_id}に設定されますsettings.run_job_typeがNoneの場合、{run_job_type}/{step_name}に設定されます
## よくある質問
-
- ### 具体的に何がログされますか？インスタンス変数とローカル変数の両方がすべてログされますか？
+以下のセクションでは、logging の動作、サポートされるデータタイプ、Artifacts のリネージに関するよくある質問にお答えします。
+
+
-この例では、1組のハイパーパラメーターだけを扱ってきました。
-しかし、ほとんどの ML ワークフローでは、
-複数のハイパーパラメーターを繰り返し試すことが重要です。
+この例では、1 つのハイパーパラメーター設定だけを扱いました。多くの ML ワークフローでは、複数のハイパーパラメーターを変えながら試行を繰り返すことが重要です。
-W&B Sweeps を使用すると、ハイパーパラメーターのテストを自動化し、考えられるモデルや最適化戦略の探索ができます。
+W&B Sweeps を使用すると、ハイパーパラメーターの検証を自動化し、考えられるモデルや最適化戦略の探索空間を調べることができます。これにより、前述の単一設定の run を超えてスケールできます。
-[W&B Sweeps を使用したハイパーパラメーター最適化を実演する Colab ノートブック](https://wandb.me/sweeps-colab)をご覧ください。
+[W&B Sweeps を使用したハイパーパラメーター最適化を紹介する Colab ノートブック](https://wandb.me/sweeps-colab)をご覧ください。
-W&B でハイパーパラメーター sweep を実行するのは非常に簡単です。必要なのは、次の 3 つの簡単な step だけです。
+W&B でハイパーパラメーター sweep を実行するには、3 つのステップがあります。
1. **sweep を定義する:** 検索対象のパラメーター、検索戦略、最適化メトリクスなどを指定する辞書または [YAML ファイル](/ja/models/sweeps/define-sweep-configuration/) を作成します。
+2. **sweep を初期化する:** `sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)`.
+3. **sweep エージェントを実行する:** `wandb.agent(sweep_id, function=train)`.
-2. **sweep を初期化する:**
- `sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)`
-
-3. **sweep agent を実行する:**
- `wandb.agent(sweep_id, function=train)`
-
-ハイパーパラメーター sweep の実行に必要なのはこれだけです。
+以上で、ハイパーパラメーター sweep を実行できます。
-
+ ### 具体的に何がログされますか
`wandb_log` がログするのはインスタンス変数のみです。ローカル変数がログされることはありません。これにより、不要なデータがログされるのを防げます。
- ### どのデータ型がログされますか？
+ ### どのデータ型がログされますか
-現在、次のタイプをサポートしています。
+W&B は次のタイプをサポートしています。
-| Logging Setting | Type |
+| Logging setting | Type |
| --------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| デフォルト (常にオン) | dict, list, set, str, int, float, bool
pd.DataFramepathlib.Path
nn.Modulesklearn.base.BaseEstimator
- pickle 化可能で、JSON シリアライズ可能な任意のもの
- ### ログする挙動はどのように設定できますか？
+
-これでパイプライン全体を定義し、
-数行の W&B コードを差し込んだので、
-完全にトラッキングされた実験を実行する準備が整いました。
+ここまででパイプライン全体を定義し、数行の W&B コードを追加したので、完全にトラッキングされた experiment を実行する準備ができました。
-いくつかのリンクが表示されます:
-ドキュメント、
-プロジェクト内のすべての run を整理するプロジェクトページ、そして
-この run の結果が保存される Run ページです。
+W&B はいくつかのリンクを表示します。ドキュメント、Project ページ (project 内のすべての Runs を整理するページ) 、そして Run ページ (この run の結果が保存されるページ) です。
-Run ページにアクセスして、次のタブを確認してください:
+Run ページにアクセスして、次のタブを確認してください。
-1. **Charts**。ここでは、トレーニング全体を通してモデルの勾配、パラメーターの値、損失がログされます
-2. **System**。ここには、ディスク I/O 使用率、CPU と GPU のメトリクス (温度が急上昇する様子にも注目です) など、さまざまなシステムメトリクスが含まれます
-3. **Logs**。ここには、トレーニング中に標準出力に出力された内容のコピーがあります
-4. **Files**。ここでは、トレーニング完了後に `model.onnx` をクリックすると、[Netron model viewer](https://github.com/lutzroeder/netron) でネットワークを表示できます。
+1. **Charts**。ここでは、モデルの勾配、パラメーターの値、損失がトレーニング全体を通してログされます。
+2. **System**。ここには、ディスク I/O 使用率や CPU、GPU のメトリクスなどのシステムメトリクスが表示されます。
+3. **Logs**。ここには、トレーニング中に標準出力に出力された内容のコピーがあります。
+4. **Files**。ここでは、トレーニング完了後に `model.onnx` をクリックして、[Netron model viewer](https://github.com/lutzroeder/netron) でネットワークを表示できます。
-run が完了し、`with wandb.init()` ブロックを抜けると、
-セルの出力にも結果の概要が表示されます。
+run が完了し、`with wandb.init()` ブロックを抜けると、W&B は結果の概要もセル出力に表示します。
```python
-# パイプラインでモデルをビルド、トレーニング、分析する
+# パイプラインを使用してモデルをビルド、トレーニング、分析する
model = model_pipeline(config)
```
@@ -446,41 +404,37 @@ model = model_pipeline(config)
### Sweeps でハイパーパラメーターを試す
+ ### ログする挙動を設定する
| 変数の種類 | 挙動 | 例 | データ型 |
@@ -219,10 +225,10 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
| ローカル | ログされない | `accuracy` | `float` |
| ローカル | ログされない | `df` | `pd.DataFrame` |
-
- ### artifactのリネージはトラッキングされますか？
+
- `init_kwargs` には、[W&B run の初期化](/ja/models/ref/python/functions/init)の入力パラメーターとして使用する引数の辞書を渡します。
-
+ `init_kwargs` には、[W&B run の初期化](/ja/models/ref/python/functions/init)の入力パラメーターとして渡す引数の辞書を指定します。
-2. `visualizer` を指定して `runner` を初期化し、`runner.train()` を呼び出します。
+2. `visualizer` を指定して `runner` を初期化し、`runner.train()` を呼び出してトレーニングを開始します。runner は visualizer を使用して、メトリクスと設定を W&B にストリーミングします。
```python
from mmengine.runner import Runner
@@ -98,17 +98,17 @@ description: "WandbVisBackend を通じて OpenMMLab の MMEngine で W&B を使
```
-`model_pipeline` を進めていき、次は `train` をどのように行うかを指定します。
+`model_pipeline` を進めていき、次は `train` をどのように行うかを指定します。ここで、トレーニングの進行に合わせて W&B インテグレーション が勾配、パラメーター、メトリクスをトラッキングします。
ここでは、`wandb` の 2 つの関数 `watch` と `log` を使います。
+ ### Artifactのリネージのトラッキング
-はい。step Aの出力であり、step Bの入力でもあるartifactがある場合、リネージDAGを自動的に構築します。
+ステップ Aの出力であり、ステップ Bの入力でもあるartifactがある場合、W&BはリネージDAGを自動的に構築します。
-この挙動の例については、この[notebook](https://colab.research.google.com/drive/1wZG-jYzPelk8Rs2gIM3a71uEoG46u_nG#scrollTo=DQQVaKS0TmDU)と、対応する[W&B Artifacts ページ](https://wandb.ai/megatruong/metaflow_integration/artifacts/dataset/raw_df/7d14e6578d3f1cfc72fe/graph)を参照してください
\ No newline at end of file
+この挙動の例については、この[Metaflow integration example notebook](https://colab.research.google.com/drive/1wZG-jYzPelk8Rs2gIM3a71uEoG46u_nG#scrollTo=DQQVaKS0TmDU)と、対応する[Artifacts page](https://wandb.ai/megatruong/metaflow_integration/artifacts/dataset/raw_df/7d14e6578d3f1cfc72fe/graph)を参照してください
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/mmengine.mdx b/ja/models/integrations/mmengine.mdx
index 3f263f9cc7..8e9c0c43b2 100644
--- a/ja/models/integrations/mmengine.mdx
+++ b/ja/models/integrations/mmengine.mdx
@@ -3,9 +3,11 @@ title: MMEngine
description: "WandbVisBackend を通じて OpenMMLab の MMEngine で W&B を使用し、トレーニングのメトリクス、設定、可視化データをログします。"
---
-[OpenMMLab](https://github.com/open-mmlab) による MMEngine は、PyTorch ベースのディープラーニングモデルをトレーニングするための基盤ライブラリです。MMEngine は OpenMMLab のアルゴリズムライブラリ向けに次世代のトレーニングアーキテクチャを実装しており、OpenMMLab 内の 30 を超えるアルゴリズムライブラリに対して、統一された実行基盤を提供します。中核となるコンポーネントには、トレーニングエンジン、評価エンジン、モジュール管理が含まれます。
+このページでは、OpenMMLab の MMEngine で W&B を使用して、トレーニング Runs をトラッキングおよび可視化する方法を紹介します。MMEngine または OpenMMLab のコンピュータビジョンライブラリを使用してディープラーニングモデルをトレーニングしており、メトリクス、設定、可視化データを W&B にログしたい場合に役立ちます。
-[W&B](https://wandb.ai/site) は、専用の [`WandbVisBackend`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.visualization.WandbVisBackend.html#mmengine.visualization.WandbVisBackend) を通じて MMEngine に直接統合されており、これを使用して次のことができます。
+[OpenMMLab](https://github.com/open-mmlab) による MMEngine は、PyTorch ベースのディープラーニングモデルをトレーニングするための基盤ライブラリです。MMEngine は OpenMMLab のアルゴリズムライブラリ向けにトレーニングアーキテクチャを実装しており、OpenMMLab 内の 30 を超えるアルゴリズムライブラリに対して、統一された実行基盤を提供します。中核となるコンポーネントには、トレーニングエンジン、評価エンジン、モジュール管理が含まれます。
+
+MMEngine は、専用の [`WandbVisBackend`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.visualization.WandbVisBackend.html#mmengine.visualization.WandbVisBackend) を通じて [W&B](https://wandb.ai/site) と直接統合されており、これを使用して次のことができます。
* トレーニングおよび評価のメトリクスをログする。
* 実験の設定をログし、管理する。
@@ -48,12 +50,12 @@ description: "WandbVisBackend を通じて OpenMMLab の MMEngine で W&B を使
- ## `WandbVisBackend` を MMEngine Runner で使用する
+ ## MMEngine runner で `WandbVisBackend` を使用する
-このセクションでは、[`mmengine.runner.Runner`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.runner.Runner.html#mmengine.runner.Runner) を使って `WandbVisBackend` を利用する一般的なワークフローを説明します。
+このセクションでは、[`mmengine.runner.Runner`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.runner.Runner.html#mmengine.runner.Runner) と `WandbVisBackend` を組み合わせた一般的な workflow を紹介します。visualizer は W&B バックエンドをラップし、MMEngine runner がトレーニング中のログを W&B にルーティングできるようにします。
-1. 可視化設定から `visualizer` を定義します。
+1. 可視化設定から `visualizer` を定義します。visualizer は、runner が設定済みのバックエンドにログを送信するために使用します。
```python
from mmengine.visualization import Visualizer
@@ -74,11 +76,9 @@ description: "WandbVisBackend を通じて OpenMMLab の MMEngine で W&B を使
visualizer = Visualizer.get_instance(**visualization_cfg)
```
-
- ## OpenMMLabのコンピュータビジョンライブラリで`WandbVisBackend`を使用する
+ ## OpenMMLab のコンピュータビジョンライブラリで `WandbVisBackend` を使用する
-`WandbVisBackend`は、[MMDetection](https://mmdetection.readthedocs.io/) などのOpenMMLabのコンピュータビジョンライブラリでExperimentsを管理する際にも、簡単に使用できます。
+[MMDetection](https://mmdetection.readthedocs.io/) などの OpenMMLab コンピュータビジョンライブラリで実験をトラッキングするために、`WandbVisBackend` を使用することもできます。次の例では、既存の visualizer が W&B にログするように、ベース設定の `vis_backends` エントリを上書きしています。
```python
# デフォルトのランタイム設定から基本設定を継承する
_base_ = ["../_base_/default_runtime.py"]
# 基本設定の `visualizer` の `vis_backends` に
-# `WandbVisBackend` の設定dictを割り当てる
+# `WandbVisBackend` の設定 dictionary を割り当てる
_base_.visualizer.vis_backends = [
dict(
type='WandbVisBackend',
@@ -118,4 +118,4 @@ _base_.visualizer.vis_backends = [
},
),
]
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/mmf.mdx b/ja/models/integrations/mmf.mdx
index 6c34ac6feb..edcc44197f 100644
--- a/ja/models/integrations/mmf.mdx
+++ b/ja/models/integrations/mmf.mdx
@@ -3,13 +3,13 @@ description: "Meta AI の MMF フレームワークと W&B を統合し、マル
title: MMF
---
-[Meta AI's MMF](https://github.com/facebookresearch/mmf) ライブラリの `WandbLogger` クラスを使用すると、W&B でトレーニング/検証メトリクス、システム (GPU および CPU) メトリクス、モデル チェックポイント、設定パラメーターをログできます。
+このページでは、[Meta AI's MMF](https://github.com/facebookresearch/mmf) ライブラリの `WandbLogger` クラスを使用して、W&B でマルチモーダル モデルのトレーニングをトラッキングする方法について説明します。`WandbLogger` を有効にすると、W&B でトレーニング/検証メトリクス、システム (GPU および CPU) メトリクス、モデル チェックポイント、設定パラメーターをログできます。これにより、カスタムのロギング コードを追加しなくても、Experiments をモニターして Runs を比較できます。
-
- ## 現在の機能
+
-
+ ## 機能
-MMF の `WandbLogger` では、現在次の機能がサポートされています。
+MMF の `WandbLogger` は、次の機能をサポートしています。
* トレーニングおよび検証のメトリクス
* 学習率の推移
@@ -17,30 +17,30 @@ MMF の `WandbLogger` では、現在次の機能がサポートされていま
* GPU および CPU のシステムメトリクス
* トレーニング設定パラメーター
-
+
- デプロイ時間は、モデルとマシンタイプによって異なります。ベースの Llama2-7b 設定では、Google Cloud の `a2-ultragpu-1g` で約 1 分かかります。
+ デプロイ時間は、モデルとマシンタイプによって異なります。ベースの `Llama2-7b` 設定では、Google Cloud の `a2-ultragpu-1g` で約 1 分かかります。
+
-2. プロジェクト内でこのジョブを作成します。
+2. このジョブを project 内に作成します。これにより、デプロイ用ジョブのコードが W&B のプロジェクトに登録され、Launch で実行できるようになります。
```bash
wandb job create -n "deploy-to-nvidia-nemo-inference-microservice" \
@@ -44,30 +45,31 @@ W&B Launch は現在、以下の互換性のあるモデルタイプをサ
git https://github.com/wandb/launch-jobs
```
-3. GPU マシンでエージェントを起動します。
+3. GPU マシン上でエージェントを起動します。エージェントはキューをポーリングし、送信されたデプロイ用ジョブを実行します。
```bash
wandb launch-agent -e $ENTITY -p $PROJECT -q $QUEUE
```
-4. [Launch UI](https://wandb.ai/launch) から、必要な設定を指定してデプロイ用の launch ジョブを送信します。
- 1. CLI から送信することもできます。
- ```bash
- wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
- -e $ENTITY \
- -p $PROJECT \
- -q $QUEUE \
- -c $CONFIG_JSON_FNAME
- ```
-
-
-
-
-5. Launch UI でデプロイの進行状況をトラッキングできます。
+4. [Launch UI](https://wandb.ai/launch) から、必要な設定を指定してデプロイ用の launch job を送信します。CLI から送信することもできます。
+
+ ```bash
+ wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
+ -e $ENTITY \
+ -p $PROJECT \
+ -q $QUEUE \
+ -c $CONFIG_JSON_FNAME
+ ```
+
+
+
+
+
+5. Launch UI でデプロイのプロセスをトラッキングできます。
-
+
-6. 完了したら、すぐにエンドポイントに curl リクエストを送ってモデルをテストできます。モデル名は常に `ensemble` です。
+6. デプロイが完了すると、NIM/Triton endpoint がモデルを提供し、inference リクエストを受け付けられる状態になります。モデルをテストするには、endpoint に `curl` を実行します。モデル名は常に `ensemble` です。
```bash
#!/bin/bash
curl -X POST "http://0.0.0.0:9999/v1/completions" \
diff --git a/ja/models/integrations/openai-api.mdx b/ja/models/integrations/openai-api.mdx
index 7bfe8345d6..65d8293cd7 100644
--- a/ja/models/integrations/openai-api.mdx
+++ b/ja/models/integrations/openai-api.mdx
@@ -7,27 +7,27 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
W&B を使ってファインチューニング実験、モデル、データセットをトラッキングし、結果を同僚と共有する方法については、[OpenAI ファインチューニング インテグレーション](./openai-fine-tuning)を参照してください。
-API の入力と出力をログすることで、異なるプロンプトのパフォーマンスをすばやく評価し、temperature などの異なるモデル設定を比較したり、token usage などの使用状況メトリクスをトラッキングしたりできます。
-
-
+
-
## 設定パラメーター
-wandb logging を有効にしてカスタマイズするには、MMF の設定で以下のオプションを使用できます:
+W&B のログを有効にし、Runs のトラッキング方法をカスタマイズするには、MMF の設定で以下のオプションを指定します。
-```
+```yaml
training:
wandb:
enabled: true
- # entity とは、runs の送信先となるユーザー名またはチーム名です。
- # デフォルトでは、ユーザーアカウントに run がログされます。
+ # entity はrunsの送信先となるユーザー名またはチーム名です。
+ # デフォルトでは、runはユーザーアカウントにログされます。
entity: null
- # wandb で実験をログする際に使用するプロジェクト名
+ # wandbで実験をログする際に使用するプロジェクト名
project: mmf
- # wandb でプロジェクト配下の実験をログする際に使用する
- # 実験名 / run 名。デフォルトの実験名:
+ # wandbでプロジェクト配下の実験をログする際に使用する
+ # 実験名／run名。デフォルトの実験名:
# is: ${training.experiment_name}
name: ${training.experiment_name}
- # モデル チェックポイントを有効にし、チェックポイントを W&B Artifacts に保存する
+ # モデルのチェックポイント保存を有効にし、チェックポイントをW&B Artifactsに保存します
log_model_checkpoint: true
# wandb.init() に渡す追加の引数値（例）:
@@ -48,7 +48,7 @@ training:
# tags: ['tag1', 'tag2']
env:
- # wandb メタデータの保存先ディレクトリのパスを変更する場合
+ # wandbのメタデータが保存されるディレクトリのパスを変更する場合
# （デフォルト: env.log_dir）:
wandb_logdir: ${env:MMF_WANDB_LOGDIR,}
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/nim.mdx b/ja/models/integrations/nim.mdx
index 0bd4e21941..5fb78fc1fc 100644
--- a/ja/models/integrations/nim.mdx
+++ b/ja/models/integrations/nim.mdx
@@ -3,37 +3,38 @@ title: NVIDIA NeMo Inference Microservice デプロイジョブ
description: "スケーラブルなモデルサービングのために、W&B Launch を使用して W&B のモデルアーティファクトを NVIDIA NeMo Inference Microservice にデプロイします。"
---
-W&B から NVIDIA NeMo Inference Microservice にモデルアーティファクトをデプロイします。これを行うには、W&B Launch を使用します。W&B Launch はモデルアーティファクトを NVIDIA NeMo Model に変換し、実行中の NIM/Triton サーバーにデプロイします。
+このガイドでは、W&B から NVIDIA NeMo Inference Microservice (NIM) にモデルアーティファクトをデプロイし、スケーラブルな推論向けにモデルをサービングする方法を説明します。これを行うには、W&B Launch を使用します。W&B Launch はモデルアーティファクトを NVIDIA NeMo Model 形式に変換し、実行中の NIM/Triton サーバーにデプロイします。これにより、手動で変換しなくても、トラッキングされた W&B モデルを本番対応のエンドポイントに直接デプロイできます。
-W&B Launch は現在、以下の互換性のあるモデルタイプをサポートしています。
+W&B Launch は以下の互換性のあるモデルタイプを受け入れます。
-1. [Llama2](https://llama.meta.com/llama2/)
-2. [StarCoder](https://github.com/bigcode-project/starcoder)
-3. NV-GPT (近日対応予定)
+* [Llama2](https://llama.meta.com/llama2/)
+* [StarCoder](https://github.com/bigcode-project/starcoder)
## クイックスタート
-1. まだ作成していない場合は、[Launch queue を作成](/ja/platform/launch/add-job-to-queue/)します。以下にキュー設定の例を示します。
+Launch queue を作成し、デプロイ用ジョブを登録し、エージェントを実行して、デプロイを送信するには、次の step に従います。
+
+1. まだ Launch queue がない場合は、[Launch queue を作成](/ja/platform/launch/add-job-to-queue/)します。このキューでは、GPU マシン上でジョブをどのように実行するかを定義します。以下のキュー設定の例を参照してください。
```yaml
net: host
gpus: all # 特定の GPU セット、またはすべてを使用する場合は `all` を指定できます
- runtime: nvidia # nvidia container runtime も必要です
+ runtime: nvidia # nvidia コンテナーランタイムも必要です
volume:
- model-store:/model-store/
```
-
+
-2. プロジェクト内でこのジョブを作成します。
+2. このジョブを project 内に作成します。これにより、デプロイ用ジョブのコードが W&B のプロジェクトに登録され、Launch で実行できるようになります。
```bash
wandb job create -n "deploy-to-nvidia-nemo-inference-microservice" \
@@ -44,30 +45,31 @@ W&B Launch は現在、以下の互換性のあるモデルタイプをサ
git https://github.com/wandb/launch-jobs
```
-3. GPU マシンでエージェントを起動します。
+3. GPU マシン上でエージェントを起動します。エージェントはキューをポーリングし、送信されたデプロイ用ジョブを実行します。
```bash
wandb launch-agent -e $ENTITY -p $PROJECT -q $QUEUE
```
-4. [Launch UI](https://wandb.ai/launch) から、必要な設定を指定してデプロイ用の launch ジョブを送信します。
- 1. CLI から送信することもできます。
- ```bash
- wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
- -e $ENTITY \
- -p $PROJECT \
- -q $QUEUE \
- -c $CONFIG_JSON_FNAME
- ```
-
-
-
-
-5. Launch UI でデプロイの進行状況をトラッキングできます。
+4. [Launch UI](https://wandb.ai/launch) から、必要な設定を指定してデプロイ用の launch job を送信します。CLI から送信することもできます。
+
+ ```bash
+ wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
+ -e $ENTITY \
+ -p $PROJECT \
+ -q $QUEUE \
+ -c $CONFIG_JSON_FNAME
+ ```
+
+
+
+
+
+5. Launch UI でデプロイのプロセスをトラッキングできます。
-
+
-6. 完了したら、すぐにエンドポイントに curl リクエストを送ってモデルをテストできます。モデル名は常に `ensemble` です。
+6. デプロイが完了すると、NIM/Triton endpoint がモデルを提供し、inference リクエストを受け付けられる状態になります。モデルをテストするには、endpoint に `curl` を実行します。モデル名は常に `ensemble` です。
```bash
#!/bin/bash
curl -X POST "http://0.0.0.0:9999/v1/completions" \
diff --git a/ja/models/integrations/openai-api.mdx b/ja/models/integrations/openai-api.mdx
index 7bfe8345d6..65d8293cd7 100644
--- a/ja/models/integrations/openai-api.mdx
+++ b/ja/models/integrations/openai-api.mdx
@@ -7,27 +7,27 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
+
## OpenAI Python API ライブラリをインストールする
-W&B の autolog インテグレーションは、OpenAI バージョン 0.28.1 以前で動作します。
+W&B の autolog インテグレーションは、OpenAI バージョン 0.28.1 以前で動作するため、autologging を有効にする前に互換性のあるバージョンをインストールする必要があります。
-OpenAI Python API バージョン 0.28.1 をインストールするには、次を実行します。
+OpenAI Python API バージョン 0.28.1 をインストールするには:
-```python
+```bash
pip install openai==0.28.1
```
@@ -35,11 +35,13 @@ pip install openai==0.28.1
## OpenAI Python API を使用する
- ### 1. autolog をインポートして初期化する
+次の手順では、autologging を有効にし、OpenAI API を呼び出して、生成されたトレースを W&B で表示する方法を説明します。
+
+
@@ -121,7 +125,7 @@ WandbLogger.sync(
## ファインチューニングしたモデルとモデルのバージョン管理
-OpenAI は、ファインチューニングしたモデルの ID を返します。モデルの重みにはアクセスできないため、`WandbLogger` は `fine_tuned_model`` ID` と、モデルのすべての詳細 (ハイパーパラメーター、データファイル ID など) を含む `model_metadata.json` ファイルを作成し、これを W&B Artifact としてログします。
+OpenAI はファインチューニングしたモデルの基となる重みを公開していないため、W&B は代わりにそのメタデータを取得してモデルをトラッキングします。OpenAI は、ファインチューニングしたモデルの ID を返します。モデルの重みにはアクセスできないため、`WandbLogger` は `fine_tuned_model`` ID` と、モデルのすべての詳細 (ハイパーパラメーター、データファイル ID など) を含む `model_metadata.json` ファイルを作成し、これを W&B Artifact としてログします。
このモデル (メタデータ) の Artifact は、さらに [W&B Registry](/ja/models/registry/) 内のモデルにリンクできます。
@@ -133,68 +137,70 @@ OpenAI は、ファインチューニングしたモデルの ID を返します
## よくある質問
+ ### autolog をインポートして初期化する
-まず、`wandb.integration.openai` から `autolog` をインポートし、初期化します。
+まず、`wandb.integration.openai` から `autolog` をインポートし、初期化します。これにより、以降に行われるすべての OpenAI API 呼び出しを取得する W&B run が設定されます。
```python
import os
@@ -49,13 +51,13 @@ from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
```
-`wandb.init()` が受け取る引数の辞書を、必要に応じて `autolog` に渡せます。これには、プロジェクト名、チーム名、entity などが含まれます。詳細は [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) の APIリファレンスガイドを参照してください。
+`wandb.init()` が受け取る引数の辞書を、必要に応じて `autolog` に渡せます。これには、プロジェクト名、チーム名、entity などが含まれます。詳細は [`wandb.init()` API リファレンス](/ja/models/ref/python/functions/init) を参照してください。
-
- ### 2. OpenAI API を呼び出す
+
@@ -111,7 +115,7 @@ WandbLogger.sync(
### 可視化
-データセットは W&B Tables で可視化され、データセットの探索、検索、操作を行えます。以下では、W&B Tables を使って可視化したトレーニングサンプルを確認できます。
+W&B はデータセットを W&B Tables として可視化し、データセットの探索、検索、操作を行えます。以下の画像は、W&B Tables で可視化されたトレーニングサンプルを示しています。
+ ### OpenAI API を呼び出す
-OpenAI API に対する各 call は、W&B に自動的にログされます。
+autolog を有効にすると、OpenAI API に対する各 call は W&B に自動的にログされます。既存の API call にログ用のコードを追加する必要はありません。
```python
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "XXX"
@@ -72,22 +74,22 @@ chat_request_kwargs = dict(
response = openai.ChatCompletion.create(**chat_request_kwargs)
```
-
- ### 3. OpenAI API の入力とレスポンスを表示する
+
ファインチューニング可能なモデルの一覧については、[OpenAI ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/which-models-can-be-fine-tuned)を参照してください。
@@ -19,25 +19,25 @@ OpenAI でのファインチューニングに W&B を統合する方法に
## OpenAI Python API をインストールまたは更新する
-W&B の OpenAI ファインチューニング インテグレーションは、OpenAI バージョン 1.0 以降に対応しています。最新バージョンについては、[OpenAI Python API](https://pypi.org/project/openai/) ライブラリの PyPI ドキュメントを参照してください。
+ファインチューニングの結果を Sync する前に、互換性のあるバージョンの OpenAI Python クライアントがインストールされていることを確認してください。W&B の OpenAI ファインチューニング インテグレーションは、OpenAI バージョン 1.0 以降に対応しています。最新バージョンについては、[OpenAI Python API](https://pypi.org/project/openai/) ライブラリの PyPI ドキュメントを参照してください。
OpenAI Python API をインストールするには、次を実行します。
-```python
+```bash
pip install openai
```
-OpenAI Python API がすでにインストールされている場合は、以下のコマンドで更新できます。
+OpenAI Python API がすでにインストールされている場合は、以下のコマンドで更新します。
-```python
+```bash
pip install -U openai
```
+ ### OpenAI API の入力と応答を表示する
-**step 1** で `autolog` によって生成された W&B [run](/ja/models/runs/) リンクをクリックします。クリックすると、W&B App のプロジェクトワークスペースに移動します。
+1 回以上の API call を行うと、W&B で取得されたデータを確認できます。
-作成した run を選択して、トレース表、トレースタイムライン、使用された OpenAI LLM のモデルアーキテクチャを表示します。
+`autolog` によって生成された W&B の [run](/ja/models/runs/) リンクをクリックします。すると、W&B の project ワークスペースにリダイレクトされます。
+
+作成した run を選択すると、trace テーブル、trace タイムライン、および使用した OpenAI LLM のモデルアーキテクチャを表示できます。
## autologを無効にする
-W&B では、OpenAI API の使用を終えたら、すべての W&B プロセスを終了するために `disable()` を呼び出すことを推奨しています。
+OpenAI API の使用を終えたら、`disable()` を呼び出して W&B のすべてのプロセスを終了します。これにより、W&B は保留中のデータをすべてフラッシュし、その後の API 呼び出しを意図せず取得しないようにします。
```python
autolog.disable()
-```
-
-これで、入力 と completions が W&B にログされ、分析や同僚との共有に利用できるようになります。
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx b/ja/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
index 009ae35639..9145dcfebe 100644
--- a/ja/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
+++ b/ja/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
@@ -7,7 +7,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
- ## OpenAI のファインチューニング結果を Sync する
+ ## OpenAI のファインチューニング結果を同期する
-OpenAI のファインチューニング API と W&B を統合し、ファインチューニングのメトリクスと設定を W&B にログします。これを行うには、`wandb.integration.openai.fine_tuning` モジュールの `WandbLogger` クラスを使用します。
+このセクションでは、OpenAI のファインチューニング ジョブのメトリクスと設定を W&B に送信し、他の Experiments とあわせて確認する方法を説明します。これを行うには、`wandb.integration.openai.fine_tuning` モジュールの `WandbLogger` クラスを使用します。
```python
from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
@@ -52,10 +52,10 @@ WandbLogger.sync(fine_tune_job_id=FINETUNE_JOB_ID)
- ### ファインチューニングをSyncする
+ ### ファインチューニングを同期する
-スクリプトから結果をSyncする
+スクリプトから結果を同期できます。次の例では、最小限の 1 行の呼び出しと、同期の挙動を制御するために指定できる省略可能なパラメーター一式の両方を示します。
```python
from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
@@ -63,7 +63,7 @@ from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
# 1行のコマンド
WandbLogger.sync()
-# オプションのパラメーターを渡す
+# オプションのパラメーターを渡す場合
WandbLogger.sync(
fine_tune_job_id=None,
num_fine_tunes=None,
@@ -77,31 +77,35 @@ WandbLogger.sync(
```
- ### リファレンス
+ ### 参照
-| Argument | Description |
-| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| fine_tune_job_id | `client.fine_tuning.jobs.create` を使用してファインチューニング ジョブを作成したときに取得する OpenAI Fine-Tune ID です。この引数が None (デフォルト) の場合、まだ Sync されていないすべての OpenAI ファインチューニング ジョブが W&B に Sync されます。 |
-| openai_client | 初期化済みの OpenAI クライアントを `sync` に渡します。クライアントが指定されていない場合は、ロガー自身がクライアントを初期化します。デフォルトでは None です。 |
-| num_fine_tunes | ID が指定されていない場合、まだ Sync されていないすべてのファインチューニングが W&B にログされます。この引数を使用すると、Sync する直近のファインチューニング数を選択できます。num_fine_tunes が 5 の場合、直近 5 件のファインチューニングが選択されます。 |
-| project | ファインチューニングのメトリクス、モデル、データなどがログされる W&B プロジェクト名です。デフォルトのプロジェクト名は "OpenAI-Fine-Tune" です。 |
-| entity | run の送信先となる W&B ユーザー名またはチーム名です。デフォルトでは、通常はユーザー名であるデフォルトの entity が使用されます。 |
-| overwrite | 強制的にログを行い、同じファインチューニング ジョブに対応する既存の wandb run を上書きします。デフォルトでは False です。 |
-| wait_for_job_success | OpenAI のファインチューニング ジョブは、開始後に完了まで少し時間がかかるのが一般的です。ファインチューニング ジョブの完了後できるだけ早くメトリクスを W&B にログするため、この設定では 60 秒ごとにファインチューニング ジョブのステータスが `succeeded` に変わったかどうかを確認します。ファインチューニング ジョブの成功が検出されると、メトリクスは自動的に W&B に Sync されます。デフォルトは True です。 |
-| model_artifact_name | ログされるモデル artifact の名前です。デフォルトは `"model-metadata"` です。 |
-| model_artifact_type | ログされるモデル artifact のタイプです。デフォルトは `"model"` です。 |
-| **kwargs_wandb_init | [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に直接渡される追加の引数 |
+次の表では、`WandbLogger.sync` が受け付ける各引数について説明します。
+
+| Argument | Description |
+| ---------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `fine_tune_job_id` | `client.fine_tuning.jobs.create` でファインチューニングジョブを作成したときに取得する OpenAI のファインチューニング ID です。この引数が `None` (デフォルト) の場合、W&B はまだ同期されていないすべての OpenAI ファインチューニングジョブを同期します。 |
+| `openai_client` | 初期化済みの OpenAI クライアントを `sync` に渡します。クライアントを指定しない場合は、ロガーがクライアントを初期化します。デフォルトは `None` です。 |
+| `num_fine_tunes` | ID を指定しない場合、W&B は未同期のすべてのファインチューニングをログします。この引数を使用すると、同期する直近のファインチューニング数を指定できます。`num_fine_tunes` が 5 の場合、W&B は直近 5 件のファインチューニングを選択します。 |
+| `project` | W&B がファインチューニングのメトリクス、モデル、データなどをログする W&B のプロジェクト名です。デフォルトのプロジェクト名は `"OpenAI-Fine-Tune"` です。 |
+| `entity` | Runs の送信先となる W&B のユーザー名またはチーム名です。デフォルトでは、W&B は通常ユーザー名であるデフォルトの entity を使用します。 |
+| `overwrite` | ログを強制し、同じファインチューニングジョブに対応する既存の `wandb` run を上書きします。デフォルトは `False` です。 |
+| `wait_for_job_success` | OpenAI のファインチューニングジョブは、開始してから完了するまでにしばらく時間がかかります。ファインチューニングジョブの完了後すぐに W&B がメトリクスをログできるよう、この設定では 60 秒ごとにジョブのステータスが `succeeded` に変わったかどうかを確認します。ファインチューニングジョブが成功すると、W&B は自動的にメトリクスを同期します。デフォルトは `True` です。 |
+| `model_artifact_name` | ログされたモデル artifact の名前です。デフォルトは `"model-metadata"` です。 |
+| `model_artifact_type` | ログされたモデル artifact のタイプです。デフォルトは `"model"` です。 |
+| `**kwargs_wandb_init` | [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に直接渡される追加の引数です。 |
## データセットのバージョン管理と可視化
+ファインチューニング ジョブを同期すると、W&B はトレーニング データと検証データも取得するため、それらをバージョン管理し、インタラクティブに探索できます。以下の各サブセクションでは、W&B がトラッキングする内容と、その確認方法について説明します。
+
### バージョン管理
-ファインチューニングのためにOpenAIへアップロードするトレーニングデータと検証データは、バージョン管理をしやすくするために、自動的にW&B Artifactsにログされます。以下は、Artifacts内のトレーニングファイルの表示例です。ここでは、このファイルをログしたW&B run、ログされた日時、このデータセットのバージョン、メタデータ、そしてトレーニングデータからトレーニング済みモデルまでのDAGリネージを確認できます。
+ファインチューニングのためにOpenAIへアップロードするトレーニングデータと検証データは、バージョン管理をしやすくするために、自動的にW&B Artifactsにログされます。次の画像は、Artifacts内のトレーニングファイルの表示例です。ここでは、このファイルをログしたW&B run、ログされた日時、このデータセットのバージョン、メタデータ、そしてトレーニングデータからトレーニング済みモデルまでのDAGリネージを確認できます。
@@ -111,7 +115,7 @@ WandbLogger.sync(
### 可視化
@@ -121,7 +125,7 @@ WandbLogger.sync(
## ファインチューニングしたモデルとモデルのバージョン管理
- ### W&Bのチームでファインチューニング結果を共有するにはどうすればよいですか
+以下のセクションでは、OpenAI から同期したファインチューニング Runs の共有、整理、復元に関するよくある質問に回答します。
+
+
次を使用して、ファインチューニング ジョブをチームアカウントにログしてください。
```python
-WandbLogger.sync(entity="YOUR_TEAM_NAME")
+WandbLogger.sync(entity="")
```
-
@@ -55,12 +55,14 @@ with wandb.init(project="new-sota-model", config=config) as run:
[動画チュートリアル](https://wandb.me/pytorch-video)を見ながら進めてください。
-**注**: *Step* で始まるセクションだけで、既存のパイプラインに W&B を統合できます。それ以外の部分では、データの読み込みとモデルの定義を行います。
+*Step* で始まるセクションだけで、既存のパイプラインに W&B を統合できます。それ以外の部分では、データの読み込みとモデルの定義を行います。
-まずはライブラリをインストールしましょう。
-`wandb` は `pip` を使って簡単にインストールできます。
+まずは、`pip` を使って `wandb` ライブラリをインストールする必要があります。
```python
!pip install wandb onnx -Uq
```
-
- ### run を整理するにはどうすればよいですか？
+
+グラフの可視化とトレーニングメトリクスを W&B にログすることで、W&B Workspace で Runs を比較し、PyG Experiments の結果を共有できます。
+
-PyTorchコードにW&Bを統合し、パイプラインに実験管理を追加する方法を紹介します。
+このチュートリアルでは、W&B を PyTorch のトレーニングコードに統合して、実験をトラッキングし、メトリクスや勾配をログし、モデルをバージョン管理する方法を説明します。既存の PyTorch パイプラインに実験管理を追加する際に活用できます。
+ ### Runs を整理する
-W&B の run は自動的に整理され、ジョブタイプ、base model、学習率、トレーニングファイル名、その他のハイパーパラメーターなど、任意の設定パラメーターに基づいてフィルターや並べ替えを行えます。
+W&B は Runs を自動的に整理します。ジョブタイプ、base model、学習率、トレーニングファイル名、その他のハイパーパラメーターなど、任意の設定パラメーターに基づいてフィルターや並べ替えを行えます。
-さらに、run の名前を変更したり、メモを追加したり、タグを作成してグループ化したりできます。
+さらに、Runs の名前を変更したり、メモを追加したり、タグを作成してグループ化したりできます。
-整理できたら、Workspace を保存し、それを使用して Reports を作成できます。run や保存済みの Artifacts (トレーニング/検証ファイル) からデータを取り込めます。
+整理できたら、Workspace を保存し、それを使用して report を作成できます。Runs や保存済みの Artifacts (トレーニング/検証ファイル) からデータを取り込めます。
-
- ### ファインチューニングしたモデルにアクセスするにはどうすればよいですか？
+") as run:
+ ft_artifact = run.use_artifact("//model_metadata:")
artifact_dir = ft_artifact.download()
```
-ここで `VERSION` には、次のいずれかを指定します:
+`` プレースホルダーには、次のいずれかを指定します。
-* `v2` のようなバージョン番号
-* `ft-xxxxxxxxx` のようなファインチューニング ID
-* `latest` のように自動で追加されたエイリアス、または手動で追加したエイリアス
+* `v2` のようなバージョン番号。
+* `ft-xxxxxxxxx` のような ファインチューニング ID。
+* `latest` のような自動的に追加されたエイリアス、または手動で追加したエイリアス。
-その後、ダウンロードした `model_metadata.json` ファイルを読み取ることで、`fine_tuned_model` ID を取得できます。
+その後、ダウンロードした `model_metadata.json` file を参照することで、`fine_tuned_model` ID にアクセスできます。
-
-W&B を使用すると、実験と、損失関数や精度などの関連メトリクスをトラッキングできます。次の行をトレーニングループに追加します。
+グラフの可視化に加えて、W&B を使用すると、実験と、損失関数や精度などの関連メトリクスをトラッキングできます。次の行をトレーニングループに追加します。
```python
with wandb.init(project="my_project", entity="my_entity") as run:
@@ -179,10 +183,14 @@ with wandb.init(project="my_project", entity="my_entity") as run:
+ ### ファインチューニングしたモデルにアクセスする
-ファインチューニングしたモデルのIDは、Artifacts (`model_metadata.json`) と設定の両方として W&B にログされます。
+W&B は、ファインチューニングしたモデルの ID を Artifacts (`model_metadata.json`) および設定としてログします。
```python
import wandb
-with wandb.init(project="OpenAI-Fine-Tune", entity="YOUR_TEAM_NAME") as run:
- ft_artifact = run.use_artifact("ENTITY/PROJECT/model_metadata:VERSION")
+with wandb.init(project="OpenAI-Fine-Tune", entity="
- ### ファインチューニング の Sync に失敗した場合はどうなりますか？
+",
overwrite=True,
)
```
-
"2021 年から Gym を保守してきたチームは、今後の開発をすべて [Gymnasium](https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium) に移行しました。Gymnasium は Gym のドロップイン置換 (import gymnasium as gym) であり、Gym が今後アップデートされることはありません。" ([Source](https://github.com/openai/gym#the-team-that-has-been-maintaining-gym-since-2021-has-moved-all-future-development-to-gymnasium-a-drop-in-replacement-for-gym-import-gymnasium-as-gym-and-gym-will-not-be-receiving-any-future-updates-please-switch-over-to-gymnasium-as-soon-as-youre-able-to-do-so-if-youd-like-to-read-more-about-the-story-behind-this-switch-please-check-out-this-blog-post))
- Gym はすでに活発に保守されているプロジェクトではないため、Gymnasium とのインテグレーションをお試しください。
+ Gym はすでに保守されているプロジェクトではないため、Gymnasium とのインテグレーションをお試しください。
+このページでは、W&B を [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym) と組み合わせて使用し、強化学習環境の動画を自動的に取得する方法について説明します。取得した動画は、W&B で experiment のメトリクスとあわせてエージェントの動作を確認できます。
+
[OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym) を使用している場合、W&B は `gym.wrappers.Monitor` によって生成された環境の動画を自動的にログします。[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) の `monitor_gym` キーワード引数を `True` に設定するか、`wandb.gym.monitor()` を呼び出してください。
gym とのインテグレーションは非常に軽量です。`gym` からログされる[動画ファイル名を確認し](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/gym/__init__.py#L15)、それに基づいて名前を付けています。一致するものが見つからない場合は `"videos"` を使用します。より細かく制御したい場合は、いつでも手動で[動画をログする](/ja/models/track/log/media/)こともできます。
-[CleanRL](https://github.com/vwxyzjn/cleanrl) による [OpenRL Benchmark](https://wandb.me/openrl-benchmark-report) では、OpenAI Gym の例でこのインテグレーションを使用しています。gym の使い方を示すソースコード ([特定の runs で使用された具体的なコード](https://wandb.ai/cleanrl/cleanrl.benchmark/runs/2jrqfugg/code?workspace=user-costa-huang) を含む) は次で確認できます
+[CleanRL](https://github.com/vwxyzjn/cleanrl) による [OpenRL Benchmark](https://wandb.me/openrl-benchmark-report) では、OpenAI Gym の例でこのインテグレーションを使用しています。gym を W&B と組み合わせて使用する方法を示すソースコード ([特定の runs で使用された具体的なコード](https://wandb.ai/cleanrl/cleanrl.benchmark/runs/2jrqfugg/code?workspace=user-costa-huang) を含む) は次で確認できます。
diff --git a/ja/models/integrations/paddledetection.mdx b/ja/models/integrations/paddledetection.mdx
index a80d4bd77a..a481f7f2b9 100644
--- a/ja/models/integrations/paddledetection.mdx
+++ b/ja/models/integrations/paddledetection.mdx
@@ -8,13 +8,13 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-strea
- [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/) の `train.py` に引数を指定して wandb を使用するには、次のようにします。
+ [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/) の `train.py` に引数を渡して `wandb` を使用するには、次のようにします。
- * `--use_wandb` フラグを追加します
- * 最初の wandb 引数の前には `-o` を付ける必要があります (指定は 1 回だけで十分です)
- * 各引数には `"wandb-"` プレフィックスを付ける必要があります。たとえば、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に渡す引数には `wandb-` プレフィックスを付けます
+ * `--use_wandb` フラグを追加します。
+ * 最初の `wandb` 引数の前には `-o` を付ける必要があります (これは 1 回だけ指定すれば十分です) 。
+ * 各引数には `wandb-` 接頭辞を含める必要があります。たとえば、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に渡す任意の引数には `wandb-` 接頭辞が付きます。
- ```shell
- python tools/train.py
- -c config.yml \
+ ```bash
+ python tools/train.py \
+ -c config.yml \
--use_wandb \
- -o \
+ -o \
wandb-project=MyDetector \
wandb-entity=MyTeam \
wandb-save_dir=./logs
@@ -95,19 +97,19 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために
- `config.yml` ファイルの `wandb` キーの下に wandb の引数を追加します。
+ または、インテグレーションを宣言的に設定することもできます。`config.yml` の `wandb` キーの下に `wandb` 引数を追加します。
- ```
+ ```yaml
wandb:
project: MyProject
entity: MyTeam
save_dir: ./logs
```
- `train.py` ファイルを実行すると、W&B ダッシュボードへのリンクが生成されます。
+ `train.py` を実行すると、W&B ダッシュボードへのリンクが生成されます。ここでは、トレーニングと検証のメトリクス、モデル チェックポイント、run メタデータをリアルタイムで確認できます。
-
+
diff --git a/ja/models/integrations/paddleocr.mdx b/ja/models/integrations/paddleocr.mdx
index cdfcdffa92..912d8913b9 100644
--- a/ja/models/integrations/paddleocr.mdx
+++ b/ja/models/integrations/paddleocr.mdx
@@ -5,13 +5,15 @@ title: PaddleOCR
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) は、PaddlePaddle で実装され、ユーザーがより優れたモデルをトレーニングして実運用に活用できるよう支援する、多言語対応の高機能で先進的かつ実用的な OCR ツールの開発を目指しています。PaddleOCR は、OCR に関連するさまざまな最先端アルゴリズムをサポートしており、産業向けソリューションも開発してきました。現在の PaddleOCR には、トレーニングおよび評価のメトリクスに加え、対応するメタデータ付きのモデル チェックポイントをログするための W&B インテグレーションが用意されています。
+[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) は、PaddlePaddle で実装された、多言語対応で実用的な OCR ツールを提供しており、ユーザーがモデルをトレーニングして本番環境に適用できるよう支援します。PaddleOCR はさまざまな OCR アルゴリズムをサポートしており、産業向けソリューションも含まれています。PaddleOCR には、トレーニングおよび評価のメトリクスに加え、対応するメタデータ付きのモデル チェックポイントをログするための W&B インテグレーションが含まれています。
-
-Plotlyを使用してグラフの可視化を作成するには、まず PyG グラフを networkx オブジェクトに変換する必要があります。次に、ノードとエッジの両方について Plotly の scatter プロットを作成する必要があります。以下のスニペットをこの作業に使用できます。
+Plotlyを使用してグラフの可視化を作成するには、まず PyG グラフを networkx オブジェクトに変換します。次に、ノードとエッジの両方について Plotly の scatter プロットを作成します。この作業には次のスニペットを使用します。
```python
def create_vis(graph):
@@ -151,8 +155,8 @@ def create_vis(graph):
return fig
-with wandb.init(project=’visualize_graph’) as run:
- run.log({‘graph’: wandb.Plotly(create_vis(graph))})
+with wandb.init(project="visualize_graph") as run:
+ run.log({"graph": wandb.Plotly(create_vis(graph))})
```
@@ -163,7 +167,7 @@ with wandb.init(project=’visualize_graph’) as run:
## メトリクスをログする
+ ### Sync されなかったファインチューニングを復元する
-ファインチューニング の情報が W&B に正常にログされなかった場合は、`overwrite=True` を使用し、ファインチューニング のジョブ ID を渡すことができます。
+ファインチューニング の情報が W&B に正常にログされなかった場合は、`overwrite=True` を使用し、ファインチューニング のジョブ ID を渡してください。
```python
WandbLogger.sync(
- fine_tune_job_id="FINE_TUNE_JOB_ID",
+ fine_tune_job_id="
- ### W&B でデータセットとモデルをトラッキングできますか？
+
@@ -204,6 +210,8 @@ WandbLogger.sync(
## リソース
-* [OpenAIのファインチューニング ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/) は非常に詳しく、役立つヒントが数多く載っています
-* [デモ用Colab](https://wandb.me/openai-colab)
-* [W&B を使った OpenAI GPT-3.5 と GPT-4 モデルのファインチューニング方法](https://wandb.me/openai-report) レポート
\ No newline at end of file
+より詳しい背景情報とエンドツーエンドの例については、以下のリソースを参照してください。
+
+* [OpenAIのファインチューニング ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/) には、詳細なガイダンスと役立つヒントが掲載されています。
+* [デモ用Colab](https://wandb.me/openai-colab)。
+* [W&B を使った OpenAI GPT-3.5 と GPT-4 モデルのファインチューニング方法](https://wandb.me/openai-report) report。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/openai-gym.mdx b/ja/models/integrations/openai-gym.mdx
index 1f0a1007d5..d80e38cf45 100644
--- a/ja/models/integrations/openai-gym.mdx
+++ b/ja/models/integrations/openai-gym.mdx
@@ -6,14 +6,16 @@ title: OpenAI Gym
+ ### W&B でデータセットとモデルをトラッキングする
-トレーニングデータと検証データは、自動的に Artifacts として W&B にログされます。ファインチューニングしたモデルの ID を含むメタデータも、Artifacts としてログされます。
+W&B は、トレーニングデータと検証データを自動的に Artifacts としてログします。W&B は、ファインチューニングしたモデルの ID を含むメタデータも Artifacts としてログします。
-`wandb.Artifact` や `wandb.Run.log` などの低レベルの wandb API を使えば、いつでもパイプラインを制御できます。これにより、データとモデルを完全に追跡可能にできます。
+`wandb.Artifact` や `wandb.Run.log` などの低レベルの wandb API を使って、パイプラインを制御することもできます。これにより、データとモデルを完全に追跡可能にできます。
@@ -204,6 +210,8 @@ WandbLogger.sync(
## リソース
diff --git a/ja/models/integrations/paddledetection.mdx b/ja/models/integrations/paddledetection.mdx
index a80d4bd77a..a481f7f2b9 100644
--- a/ja/models/integrations/paddledetection.mdx
+++ b/ja/models/integrations/paddledetection.mdx
@@ -8,13 +8,13 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-strea
## サインアップしてAPIキーを作成する
@@ -35,7 +35,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキーを設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキーを設定します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -43,7 +43,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために
2. `wandb` ライブラリをインストールし、ログインします。
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -75,19 +75,21 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために
## トレーニングスクリプトで `WandbLogger` を有効にする
+`wandb` ライブラリをインストールし、マシンでの認証を済ませたら、PaddleDetection のトレーニング ジョブで `WandbLogger` を有効にします。これは、コマンドライン引数を使用するか、設定ファイルを編集することで行えます。
+
+
+このページでは、PaddleOCR で W&B インテグレーションを有効にして、OCR のトレーニング Runs からメトリクス、検証結果、チェックポイントのメタデータを W&B ダッシュボードに自動的にストリーミングする方法を示します。このインテグレーションを使用すると、Experiments を比較し、トレーニングをリアルタイムでモニターし、OCR モデルのバージョン管理された履歴を保持できます。
+
+
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキー を設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキー を設定します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -36,7 +38,7 @@ APIキーを使用すると、お使いのマシンをW&Bで認証できま
2. `wandb` ライブラリをインストールし、ログインします。
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -55,7 +57,7 @@ APIキーを使用すると、お使いのマシンをW&Bで認証できま
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -68,19 +70,21 @@ APIキーを使用すると、お使いのマシンをW&Bで認証できま
## グラフを可視化する
-エッジ数やノード数など、入力グラフに関する詳細を保存できます。W&B は Plotly チャートと HTML パネルのログをサポートしているため、グラフ用に作成した可視化も W&B にログできます。
+ログインすると、グラフの可視化や run データの送信を W&B に開始できます。
+
+エッジ数やノード数など、入力グラフの詳細を保存できます。W&B は Plotly チャートと HTML パネルのログをサポートしているため、グラフ用に作成した可視化も W&B にログできます。以下のセクションでは、一般的な 2 つのアプローチを紹介します。1 つはインタラクティブな HTML 可視化向けの PyVis、もう 1 つはチャートベースの可視化向けの Plotly です。
## ブログと Colab の例
-[こちら](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection/reports/Train-and-Debug-Your-OCR-Models-with-PaddleOCR-and-W-B--VmlldzoyMDUwMDIw)では、PaddleOCR を使って ICDAR2015 データセットでモデルをトレーニングする方法を紹介しています。あわせて [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1id2VTIQ5-M1TElAkzjzobUCdGeJeW-nV?usp=sharing) も用意されており、対応するライブの W&B ダッシュボードは [こちら](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection) から利用できます。なお、このブログの中国語版もあります: [W&B对您的OCR模型进行训练和调试](https://wandb.ai/wandb_fc/chinese/reports/W-B-OCR---VmlldzoyMDk1NzE4)
+PaddleOCR を使って ICDAR2015 データセットでモデルをトレーニングする方法については、[PaddleOCR and W&B training tutorial](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection/reports/Train-and-Debug-Your-OCR-Models-with-PaddleOCR-and-W-B--VmlldzoyMDUwMDIw) を参照してください。あわせて [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1id2VTIQ5-M1TElAkzjzobUCdGeJeW-nV?usp=sharing) も用意されており、対応するライブの [W&B ダッシュボード](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection) も利用できます。なお、このブログの中国語版もあります: [W&B对您的OCR模型进行训练和调试](https://wandb.ai/wandb_fc/chinese/reports/W-B-OCR---VmlldzoyMDk1NzE4)。
## サインアップしてAPIキーを発行する
@@ -32,7 +34,7 @@ APIキーは、マシンをW&Bに認証するために使用します。API
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキーを設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキーを設定します。`<>` で囲まれた値は実際の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -40,7 +42,7 @@ APIキーは、マシンをW&Bに認証するために使用します。API
2. `wandb` ライブラリをインストールしてログインします。
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -59,7 +61,7 @@ APIキーは、マシンをW&Bに認証するために使用します。API
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -69,36 +71,36 @@ APIキーは、マシンをW&Bに認証するために使用します。API
diff --git a/ja/models/integrations/prodigy.mdx b/ja/models/integrations/prodigy.mdx
index 24b9289cd7..357525e4b6 100644
--- a/ja/models/integrations/prodigy.mdx
+++ b/ja/models/integrations/prodigy.mdx
@@ -3,11 +3,11 @@ description: "Prodigy と W&B を統合して、アノテーションワーク
title: Prodigy
---
-[Prodigy](https://prodi.gy/) は、機械学習モデル向けのトレーニングデータや評価データの作成、エラー分析、データの確認とクリーニングに使用するアノテーションツールです。[W&B Tables](/ja/models/tables/tables-walkthrough/) を使用すると、W&B 内でデータセット (その他も含む) をログし、可視化、分析、共有できます。
+[Prodigy](https://prodi.gy/) は、機械学習モデル向けのトレーニングデータや評価データの作成、エラー分析、およびデータの確認とクリーニングに使用するアノテーションツールです。[W&B Tables](/ja/models/tables/tables-walkthrough/) を使用すると、W&B 内でデータセット (そのほかも含む) をログし、可視化、分析、共有できます。
-[W&B インテグレーション with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) は、シンプルで使いやすい機能を追加し、Prodigy でアノテーションしたデータセットを Tables で使用するために、W&B に直接アップロードできるようにします。
+このガイドでは、[W&B インテグレーション with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) の使い方を説明します。これを使用すると、Prodigy でアノテーション済みのデータセットを W&B に直接アップロードし、インタラクティブな表として確認して共有できます。アノテーションの品質を確認したい場合、ラベル付きデータセットのバージョンを比較したい場合、または結果を共同作業者と共有したい場合に使用してください。
-次のような数行のコードを実行します。
+次のような数行のコードで:
```python
import wandb
@@ -17,7 +17,7 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
upload_dataset("news_headlines_ner")
```
-このような、視覚的でインタラクティブかつ共有可能な表が得られます:
+このような、視覚的でインタラクティブかつ共有可能な表を作成できます:
@@ -27,12 +27,12 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
## クイックスタート
-`wandb.integration.prodigy.upload_dataset` を使用すると、ローカルの Prodigy データベースから注釈付きの Prodigy データセットを、W&B の [表](/ja/models/ref/python/data-types/table) 形式で直接アップロードできます。インストールやセットアップを含む Prodigy の詳細については、[Prodigy documentation](https://prodi.gy/docs/)を参照してください。
+`wandb.integration.prodigy.upload_dataset` を使用すると、ローカルの Prodigy データベースからアノテーション済みの Prodigy データセットを、W&B の [表](/ja/models/ref/python/data-types/table) 形式で直接アップロードできます。インストールやセットアップを含む Prodigy の詳細については、[Prodigy documentation](https://prodi.gy/docs/)を参照してください。
-W&B は、画像フィールドと固有表現フィールドをそれぞれ自動的に [`wandb.Image`](/ja/models/ref/python/data-types/image) と [`wandb.Html`](/ja/models/ref/python/data-types/html) に変換しようとします。これらの可視化を含めるため、生成される表に追加の列が加えられる場合があります。
+データセットをアップロードすると、W&B は画像フィールドと固有表現フィールドをそれぞれ自動的に [`wandb.Image`](/ja/models/ref/python/data-types/image) と [`wandb.Html`](/ja/models/ref/python/data-types/html) に変換するため、表内でインタラクティブな可視化として表示されます。W&B は、これらの可視化を含めるため、生成される表に追加の列を加える場合があります。
- ## `config.yml` ファイルに wandb を追加する
+ ## `config.yml` ファイルに `wandb` を追加する
-PaddleOCR では、設定変数を YAML ファイルで指定する必要があります。設定用 YAML ファイルの末尾に次のスニペットを追加すると、すべてのトレーニングおよび検証メトリクスが、モデル チェックポイントとともに W&B ダッシュボードへ自動的にログされます。
+PaddleOCR では、YAML ファイルを使って設定変数を指定する必要があります。W&B へのログ記録を有効にするには、設定用 YAML ファイルの末尾に次のスニペットを追加してください。この設定により、PaddleOCR はすべてのトレーニングおよび検証のメトリクスを、モデル チェックポイントとともに W&B ダッシュボードへ自動的にログするようになります。
-```python
+```yaml
Global:
use_wandb: True
```
-[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に渡したい追加のオプション引数は、yaml ファイルの `wandb` ヘッダー配下にも追加できます。
+YAML ファイルの `wandb` ヘッダー配下に、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に渡す追加のオプション引数を指定することもできます。
-```
-wandb:
- project: CoolOCR # (optional) wandb プロジェクト名
- entity: my_team # (optional) wandb チームを使用している場合、チーム名をここに指定できます
- name: MyOCRModel # (optional) wandb run の名前
+```yaml
+wandb:
+ project: CoolOCR # (省略可) wandbのプロジェクト名です
+ entity: my_team # (省略可) wandbのチームを使用している場合はチーム名を指定できます
+ name: MyOCRModel # (省略可) wandb runの名前です
```
## `config.yml` ファイルを `train.py` に渡す
-この YAML ファイルは、PaddleOCR リポジトリにある[トレーニングスクリプト](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/tools/train.py)に引数として渡されます。
+W&B のログ記録を設定したら、PaddleOCR リポジトリにある[トレーニングスクリプト](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/tools/train.py)に YAML ファイルを引数として渡して、トレーニングを開始します。
```bash
python tools/train.py -c config.yml
```
-`train.py` ファイルを W&B を有効にして実行すると、W&B ダッシュボードに移動するリンクが生成されます。
+`train.py` ファイルを W&B を有効にして実行すると、PaddleOCR によって W&B ダッシュボードへのリンクが生成され、そこでトレーニングと検証のメトリクスをリアルタイムでモニターできます。
diff --git a/ja/models/integrations/prodigy.mdx b/ja/models/integrations/prodigy.mdx
index 24b9289cd7..357525e4b6 100644
--- a/ja/models/integrations/prodigy.mdx
+++ b/ja/models/integrations/prodigy.mdx
@@ -3,11 +3,11 @@ description: "Prodigy と W&B を統合して、アノテーションワーク
title: Prodigy
---
-[Prodigy](https://prodi.gy/) は、機械学習モデル向けのトレーニングデータや評価データの作成、エラー分析、データの確認とクリーニングに使用するアノテーションツールです。[W&B Tables](/ja/models/tables/tables-walkthrough/) を使用すると、W&B 内でデータセット (その他も含む) をログし、可視化、分析、共有できます。
+[Prodigy](https://prodi.gy/) は、機械学習モデル向けのトレーニングデータや評価データの作成、エラー分析、およびデータの確認とクリーニングに使用するアノテーションツールです。[W&B Tables](/ja/models/tables/tables-walkthrough/) を使用すると、W&B 内でデータセット (そのほかも含む) をログし、可視化、分析、共有できます。
-[W&B インテグレーション with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) は、シンプルで使いやすい機能を追加し、Prodigy でアノテーションしたデータセットを Tables で使用するために、W&B に直接アップロードできるようにします。
+このガイドでは、[W&B インテグレーション with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) の使い方を説明します。これを使用すると、Prodigy でアノテーション済みのデータセットを W&B に直接アップロードし、インタラクティブな表として確認して共有できます。アノテーションの品質を確認したい場合、ラベル付きデータセットのバージョンを比較したい場合、または結果を共同作業者と共有したい場合に使用してください。
-次のような数行のコードを実行します。
+次のような数行のコードで:
```python
import wandb
@@ -17,7 +17,7 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
upload_dataset("news_headlines_ner")
```
-このような、視覚的でインタラクティブかつ共有可能な表が得られます:
+このような、視覚的でインタラクティブかつ共有可能な表を作成できます:
@@ -27,12 +27,12 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
## クイックスタート
## 詳細な例を読む
-W&B Prodigy インテグレーションで生成された可視化の例は、[W&B Tables を使用した Prodigy Datasets の可視化](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc)を参照してください。
\ No newline at end of file
+インテグレーションで何が可能かを確認するには、W&B Prodigy インテグレーションで生成された可視化の例が掲載された [W&B Tables を使用した Prodigy Datasets の可視化](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc) report を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/pytorch-geometric.mdx b/ja/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
index 2616327337..8eb981ea42 100644
--- a/ja/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
+++ b/ja/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ description: "PyTorch Geometric を W&B と統合して、幾何学的深層学
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PyTorch Geometric](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric) (PyG) は、幾何学的深層学習向けのライブラリとして特に人気が高く、W&B とはグラフの可視化や実験のトラッキングで非常に相性よく利用できます。
+[PyTorch Geometric](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric) (PyG) は、幾何学的深層学習向けのライブラリであり、W&B と組み合わせることで、グラフの可視化や実験のトラッキングを行えます。
+
+このガイドでは、W&B への認証、`wandb` ライブラリのインストール、PyVis または Plotly を使用した PyG グラフの可視化、そして PyG ワークフローからのトレーニング メトリクスのログ方法を説明します。これを使用して、実験をトラッキングし、グラフの可視化を W&B で共有できます。
PyTorch Geometric をインストールしたら、使い始めるには次の step に従ってください。
@@ -28,7 +30,7 @@ APIキーを使用すると、お使いのマシンをW&Bで認証できま
- ### PyVis を使用する
+ ### PyVis を使う
-次のスニペットは、PyVis と HTML を使ってこれを実現する方法を示しています。
+次のスニペットは、PyVis と HTML を使ってその方法を示しています。
```python
from pyvis.network import Network
import wandb
-with wandb.init(project=’graph_vis’) as run:
+with wandb.init(project="graph_vis") as run:
net = Network(height="750px", width="100%", bgcolor="#222222", font_color="white")
# PyGグラフのエッジをPyVisネットワークに追加する
@@ -93,7 +97,7 @@ with wandb.init(project=’graph_vis’) as run:
net.add_edge(src, dst, value=0.1)
- # PyVisの可視化をHTMLファイルに保存する
+ # PyVisの可視化結果をHTMLファイルに保存する
net.show("graph.html")
run.log({"eda/graph": wandb.Html("graph.html")})
```
@@ -106,7 +110,7 @@ with wandb.init(project=’graph_vis’) as run:
### Plotlyを使用する
+グラフの可視化とトレーニングメトリクスを W&B にログすることで、W&B Workspace で Runs を比較し、PyG Experiments の結果を共有できます。
+
## その他のリソース
+以下のW&B Reportsでは、PyGの実際の活用例を紹介しています。
+
* [PyTorch Geometricによるグラフニューラルネットワークを用いたAmazon商品の推薦](https://wandb.ai/manan-goel/gnn-recommender/reports/Recommending-Amazon-Products-using-Graph-Neural-Networks-in-PyTorch-Geometric--VmlldzozMTA3MzYw#what-does-the-data-look-like?)
* [PyTorch Geometricによる点群分類](https://wandb.ai/geekyrakshit/pyg-point-cloud/reports/Point-Cloud-Classification-using-PyTorch-Geometric--VmlldzozMTExMTE3)
* [PyTorch Geometricによる点群セグメンテーション](https://wandb.ai/wandb/point-cloud-segmentation/reports/Point-Cloud-Segmentation-using-Dynamic-Graph-CNN--VmlldzozMTk5MDcy)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/pytorch.mdx b/ja/models/integrations/pytorch.mdx
index 8b09bb024e..7ceed30b12 100644
--- a/ja/models/integrations/pytorch.mdx
+++ b/ja/models/integrations/pytorch.mdx
@@ -17,7 +17,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
## このノートブックで学ぶこと
@@ -55,12 +55,14 @@ with wandb.init(project="new-sota-model", config=config) as run:
[動画チュートリアル](https://wandb.me/pytorch-video)を見ながら進めてください。
-**注**: *Step* で始まるセクションだけで、既存のパイプラインに W&B を統合できます。それ以外の部分では、データの読み込みとモデルの定義を行います。
+*Step* で始まるセクションだけで、既存のパイプラインに W&B を統合できます。それ以外の部分では、データの読み込みとモデルの定義を行います。
## インストール、インポート、ログイン
+実験を定義する前に、環境を設定し、W&B にログインします。
+
```python
import os
import random
@@ -91,24 +93,21 @@ torchvision.datasets.MNIST.mirrors = [mirror for mirror in torchvision.datasets.
### Step 0: W&B をインストール
+
+W&B をインストールし、セッションの認証が完了したら、実験の設定と、その設定を使用するトレーニング パイプラインを定義します。
+
### Step 1: W&B をインポートしてログイン
-W&B の Web サービスにデータをログするには、
-ログインする必要があります。
+W&B のサービスにデータをログするには、ログインする必要があります。
-W&B を初めて使用する場合は、
-表示されるリンクから無料アカウントにサインアップする必要があります。
+W&B を初めて使用する場合は、表示されるリンクから無料アカウントにサインアップしてください。
-```
+```python
import wandb
wandb.login()
@@ -118,26 +117,19 @@ wandb.login()
## 実験とパイプラインを定義する
### `wandb.init()` でメタデータとハイパーパラメーターをトラッキングする
-プログラム上では、まず実験を定義します。
-ハイパーパラメーターは何か、この run にはどのようなメタデータが関連付けられているのかを決めます。
+プログラム上では、まず実験を定義します。ハイパーパラメーターは何か、この run にはどのようなメタデータが関連付けられているのかを決めます。
-この情報は `config` 辞書
-(または同様のオブジェクト)
-に保存し、
-必要に応じて参照するのが一般的なワークフローです。
+この情報は `config` 辞書 (または同様のオブジェクト) に保存し、必要に応じて参照するのが一般的なワークフローです。
-この例では、変化させるハイパーパラメーターはごく一部だけで、
-残りはコードに直接書いています。
-ただし、モデルのどの部分でも `config` に含めることができます。
+この例では、変化させるハイパーパラメーターはごく一部だけで、残りはコードに直接書いています。モデルのどの部分でも `config` に含めることができます。
-また、いくつかのメタデータも含めています。使用しているのは MNIST データセットと畳み込み
-アーキテクチャです。後で、たとえば
-同じプロジェクト内で CIFAR 上の全結合アーキテクチャを扱うことになった場合でも、
-これによって run を区別しやすくなります。
+この例には、MNIST データセットと畳み込みアーキテクチャに関するメタデータも含まれています。後で、たとえば同じプロジェクト内で CIFAR 上の全結合アーキテクチャを扱うことになった場合でも、このメタデータによって run を区別しやすくなります。
```python
config = dict(
@@ -150,14 +142,13 @@ config = dict(
architecture="CNN")
```
-それでは、全体のパイプラインを定義しましょう。
-これはモデルのトレーニングでよく使われる一般的な流れです。
+次に、全体のパイプラインを定義しましょう。これはモデルのトレーニングでよく使われる一般的な流れです。
-1. まず、モデルとそれに対応するデータ、オプティマイザを `make` し、
-2. 次にモデルを `train` して、
+1. モデルとそれに対応するデータ、オプティマイザを `make` します。
+2. 次にモデルを `train` します。
3. 最後に `test` し、トレーニングの結果を確認します。
-これらの関数は以下で実装します。
+以下のコードでこれらの関数を実装します。
```python
def model_pipeline(hyperparameters):
@@ -191,15 +182,12 @@ def model_pipeline(hyperparameters):
ハイパーパラメーターの値をいつでも把握できます。
選択してログした値が常に実際にモデルで使われる値になるよう、
-オブジェクトの `run.config` コピーを使用することをおすすめします。
-いくつか例を示すので、以下の `make` の定義を確認してください。
+W&B ではオブジェクトの `run.config` コピーを使用することをおすすめします。
+いくつか例を示すので、次の `make` の定義を確認してください。
+
+パイプラインの定義ができたので、次のセクションではその各ステップ、つまりデータとモデルのセットアップ、トレーニング、テストを順に実装します。
-> *補足*: W&B ではコードを別プロセスで実行するようにしているため、
-> こちら側で問題が発生しても
-> (たとえば巨大な海の怪物がデータセンターを襲ったとしても)
-> あなたのコードがクラッシュすることはありません。
-> 問題が解決したら、たとえばクラーケンが深海に戻ったあとで、
-> `wandb sync` を使ってデータをログできます。
+> *補足*: W&B ではコードを別プロセスで実行するようにしているため、W&B 側で問題が発生してもあなたのコードがクラッシュすることはありません。問題が解決したら、`wandb sync` を使ってデータをログできます。
```python
def make(config):
@@ -215,7 +203,7 @@ def make(config):
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(
model.parameters(), lr=config.learning_rate)
-
+
return model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer
```
@@ -225,38 +213,30 @@ def make(config):
次に、データの読み込み方法と、モデルをどのように構成するかを指定します。
-この部分は非常に重要ですが、`wandb` を
-使わない場合と変わらないため、
-ここでは詳しくは扱いません。
+この部分は重要ですが、`wandb` を使わない場合と変わりません。
```python
def get_data(slice=5, train=True):
full_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root=".",
- train=train,
+ train=train,
transform=transforms.ToTensor(),
download=True)
- # [::slice] でのスライスと同等
+ # [::slice] を使ったスライスと同等
sub_dataset = torch.utils.data.Subset(
full_dataset, indices=range(0, len(full_dataset), slice))
-
+
return sub_dataset
def make_loader(dataset, batch_size):
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset,
- batch_size=batch_size,
+ batch_size=batch_size,
shuffle=True,
pin_memory=True, num_workers=2)
return loader
```
-モデルを定義するのは、たいてい楽しい部分です。
-
-ただし、`wandb` を使ってもここは特に変わらないので、
-標準的な ConvNet アーキテクチャをそのまま使います。
-
-いろいろ試したり、実験してみたりすることをためらわないでください --
-結果はすべて [wandb.ai](https://wandb.ai) にログされます。
+モデルを定義する部分は `wandb` を使っても変わらないため、この例では標準的な ConvNet アーキテクチャをそのまま使います。このコードを自由に試してみてください。結果はすべて [wandb.ai](https://wandb.ai) にログされます。
```python
# 標準的な畳み込みニューラルネットワーク
@@ -264,7 +244,7 @@ def make_loader(dataset, batch_size):
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self, kernels, classes=10):
super(ConvNet, self).__init__()
-
+
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, kernels[0], kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
@@ -274,7 +254,7 @@ class ConvNet(nn.Module):
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.fc = nn.Linear(7 * 7 * kernels[-1], classes)
-
+
def forward(self, x):
out = self.layer1(x)
out = self.layer2(out)
@@ -287,23 +267,19 @@ class ConvNet(nn.Module):
### トレーニングロジックを定義する
- ## 勾配は `run.watch()` でトラッキングし、それ以外はすべて `run.log()` でログする
+ ### 勾配は `run.watch()` でトラッキングし、それ以外はすべて `run.log()` でログする
-`run.watch()` は、トレーニング中 `log_freq` step ごとに、
-モデルの勾配とパラメーターをログします。
+`run.watch()` は、トレーニング中 `log_freq` step ごとに、モデルの勾配とパラメーターをログします。
トレーニングを始める前に `run.watch()` を呼び出してください。ログモード、複数のモデル、パフォーマンスのヒントについては、[wandb.watch で勾配とモデルの重みをログするにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-do-i-log-gradients-and-model-weights-with-wandb-watch) を参照してください。
-それ以外のトレーニングコードはそのままです。
-エポックとバッチを繰り返し処理し、
-フォワードパスとバックワードパスを実行して
-`optimizer` を適用します。
+それ以外のトレーニングコードはそのままです。エポックとバッチを繰り返し処理し、フォワードパスとバックワードパスを実行して、`optimizer` を適用します。
```python
def train(model, loader, criterion, optimizer, config):
@@ -344,17 +320,11 @@ def train_batch(images, labels, model, optimizer, criterion):
return loss
```
-唯一の違いは、ログ用のコードです。
-以前はメトリクスをターミナルに出力して報告していたかもしれませんが、
-今は同じ情報を `run.log()` に渡します。
+唯一の違いは、ログ用のコードです。以前はメトリクスをターミナルに出力して報告していたかもしれませんが、今は同じ情報を `run.log()` に渡します。
-`run.log()` には、キーが文字列の辞書を渡します。
-これらの文字列は、ログするオブジェクトを識別する名前で、対応する値がその内容になります。
-さらに、トレーニングのどの `step` にいるかを任意でログすることもできます。
+`run.log()` には、キーが文字列の辞書を渡します。これらの文字列は、ログするオブジェクトを識別する名前で、対応する値がその内容になります。さらに、トレーニングのどの `step` にいるかを任意でログすることもできます。
-> *補足*: 私は、モデルがこれまでに見たサンプル数を使うのが好きです。
-> そのほうが、バッチサイズが違っても比較しやすいからです。
-> もちろん、単純な step 数やバッチ数を使用してもかまいません。トレーニング run が長い場合は、`epoch` ごとにログするのも合理的です。
+> *補足*: モデルがこれまでに見たサンプル数を使うと、バッチサイズが違っても比較しやすくなりますが、単純な step 数やバッチ数を使用してもかまいません。トレーニング run が長い場合は、`epoch` ごとにログするのも合理的です。
```python
def train_log(loss, example_ct, epoch):
@@ -371,23 +341,17 @@ def train_log(loss, example_ct, epoch):
モデルのトレーニングが完了したら、テストを行います。
たとえば、本番環境の新しいデータで実行したり、
-あるいは手作業で厳選したサンプルに適用したりします。
+あるいは手作業で厳選したサンプルに適用したりします。テストは、トレーニング済みモデルを保存する自然なタイミングでもあります。
- ## (任意) `run.save()` を呼び出す
+ ### 任意: `run.save()` を呼び出す
-ここで、モデルのアーキテクチャと
-最終的なパラメーターをディスクに保存しておくのもよいでしょう。
-互換性を最大限に確保するため、モデルは
-[Open Neural Network eXchange (ONNX) 形式](https://onnx.ai/)で `export` します。
+ここで、モデルのアーキテクチャと最終的なパラメーターをディスクに保存しておくのもよいでしょう。幅広い互換性を確保するため、モデルは [Open Neural Network eXchange (ONNX) 形式](https://onnx.ai/)で `export` します。
-そのファイル名を `run.save()` に渡すことで、モデルのパラメーターが
-W&B のサーバーにも保存されます。これで、どの `.h5` や `.pb` が
-どのトレーニング run に対応しているのか分からなくなることはありません。
+そのファイル名を `run.save()` に渡すことで、モデルのパラメーターが W&B のサーバーにも保存されます。これで、どの `.h5` や `.pb` がどのトレーニング runs に対応しているのか分からなくなることはありません。
-モデルの保存、バージョン管理、配布に関する、より高度な `wandb` の機能については、
-[Artifacts tools](https://www.wandb.com/artifacts) を参照してください。
+モデルの保存、バージョン管理、配布に関する、より高度な `wandb` の機能については、[Artifacts tools](https://www.wandb.com/artifacts) を参照してください。
```python
def test(model, test_loader):
@@ -406,7 +370,7 @@ def test(model, test_loader):
print(f"Accuracy of the model on the {total} " +
f"test images: {correct / total:%}")
-
+
run.log({"test_accuracy": correct / total})
# 交換可能な ONNX 形式でモデルを保存する
@@ -418,27 +382,21 @@ def test(model, test_loader):
### トレーニングを実行し、wandb.ai でメトリクスをライブで確認する
+
## サンプルギャラリー
-W&B でトラッキングされ、可視化されたプロジェクトの実例は、[Gallery →](https://app.wandb.ai/gallery)でご覧いただけます。
+W&B でトラッキングされ、可視化されたプロジェクトの実例は、[Gallery](https://app.wandb.ai/gallery)でご覧いただけます。
## 高度な設定
-1. [環境変数](/ja/platform/hosting/env-vars/): 環境変数にAPIキーを設定して、マネージドクラスターでトレーニングを実行できます。
-2. [オフラインモード](/ja/support/models/articles/how-do-i-run-wandb-offline): `dryrun` モードを使用してオフラインでトレーニングし、後で結果をSyncします。
-3. [オンプレミス](/ja/platform/hosting/hosting-options/self-managed): 自社のインフラストラクチャー内のプライベートクラウドやエアギャップ環境のサーバーにW&Bをインストールします。研究用途からエンタープライズチームまで、幅広いユーザー向けにローカル導入オプションを提供しています。
-4. [Sweeps](/ja/models/sweeps/): 軽量なチューニングツールを使って、ハイパーパラメーター探索をすばやく設定できます。
\ No newline at end of file
+以下のオプションを使用すると、本番環境、オフライン環境、またはマネージド環境向けに、前述の基本的なワークフローを拡張できます。
+
+* [環境変数](/ja/platform/hosting/env-vars/): 環境変数にAPIキーを設定して、マネージドクラスターでトレーニングを実行できます。
+* [オフラインモード](/ja/support/models/articles/how-do-i-run-wandb-offline): `dryrun` モードを使用してオフラインでトレーニングし、後で結果をSyncします。
+* [オンプレミス](/ja/platform/hosting/hosting-options/self-managed): 自社のインフラストラクチャー内のプライベートクラウドやエアギャップ環境のサーバーにW&Bをインストールします。
+* [Sweeps](/ja/models/sweeps/): 軽量なチューニングツールを使って、ハイパーパラメーター探索をすばやく設定できます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/ray-tune.mdx b/ja/models/integrations/ray-tune.mdx
index 135db72d13..38e373369e 100644
--- a/ja/models/integrations/ray-tune.mdx
+++ b/ja/models/integrations/ray-tune.mdx
@@ -1,41 +1,39 @@
---
-description: "W&B を Ray Tune と統合して、ハイパーパラメーターチューニングの試行をトラッキングし、メトリクスをログし、実験結果を比較できます。"
+description: "W&B を Ray Tune と統合して、ハイパーパラメーター調整の試行をトラッキングし、メトリクスをログし、Runs 間で実験結果を比較します。"
title: Ray Tune
---
-W&B は、2 つの軽量なインテグレーションを通じて [Ray](https://github.com/ray-project/ray) と統合できます。
+このページでは、W&B を [Ray](https://github.com/ray-project/ray) Tune と併用して、ハイパーパラメーター調整の試行をトラッキングし、メトリクスをログし、Runs 間で実験結果を比較する方法を説明します。W&B では Ray 向けに 2 つの軽量なインテグレーションを提供しており、トレーニングワークフローに最適なものを選択できます。
-* `WandbLoggerCallback` 関数は、Tune に報告されたメトリクスを自動的に Wandb API にログします。
-* 関数 API と併用できる `setup_wandb()` 関数は、Tune のトレーニング情報を使って Wandb API を自動的に初期化します。その後は、通常どおり Wandb API を使用できます。たとえば、`run.log()` を使ってトレーニングプロセスをログできます。
+* `WandbLoggerCallback` 関数は、Tune にレポートされたメトリクスを自動的に W&B にログします。
+* `setup_wandb()` 関数は function API と組み合わせて使用でき、Tune のトレーニング情報を使って W&B Python SDK (`wandb`) を自動的に初期化します。`run.log()` を呼び出してトレーニングプロセスをログするなど、通常どおり W&B API を使用できます。
## インテグレーションを設定する
+このセクションでは、Tune の試行メトリクスを W&B に送信する最も直接的な方法である `WandbLoggerCallback` の設定方法を説明します。
+
```python
from ray.air.integrations.wandb import WandbLoggerCallback
```
-Wandb の設定は、`tune.run()` の `config` パラメーターに wandb キーを渡して行います (以下の例を参照) 。
-
-wandb の config エントリの内容は、キーワード引数として `wandb.init()` に渡されます。例外として、以下の設定は `WandbLoggerCallback` 自体の設定に使用されます。
+W&B を設定するには、`tune.run()` の config パラメーターに wandb キーを渡します。使い方については、[例](#example) を参照してください。
+このインテグレーションでは、wandb 設定エントリの内容をキーワード引数として `wandb.init()` に渡します。ただし、`WandbLoggerCallback` 自体を設定する設定項目は除きます。
### パラメーター
-`project (str)`: Wandbプロジェクトの名。必須です。
-
-`api_key_file (str)`: Wandb APIキーを含むファイルへのパス。
-
-`api_key (str)`: Wandb APIキー。`api_key_file` を設定する代わりに使用します。
+`WandbLoggerCallback` は次のパラメーターを受け取ります。
-`excludes (list)`: ログから除外するメトリクスのリスト。
-
-`log_config (bool)`: 結果の辞書の `config` パラメーターをログするかどうか。デフォルトは False です。
-
-`upload_checkpoints (bool)`: True の場合、モデル チェックポイントがArtifactsとしてアップロードされます。デフォルトは False です。
+* `project (str)`: W&B の project 名。必須。
+* `api_key_file (str)`: W&B APIキーを含む file へのパス。
+* `api_key (str)`: W&B APIキー。`api_key_file` を設定する代わりに使用します。
+* `excludes (list)`: ログから除外するメトリクスのリスト。
+* `log_config (bool)`: results 辞書の `config` パラメーターをログするかどうか。デフォルトは `False` です。
+* `upload_checkpoints (bool)`: `True` の場合、モデル チェックポイントをアーティファクトとしてアップロードします。デフォルトは `False` です。
### 例
@@ -74,11 +72,13 @@ results = tuner.fit()
## setup_wandb
+トレーニング関数内から W&B のログを直接制御したい場合は `setup_wandb()` を使用します。たとえば、Tune の report とあわせて、カスタムメトリクスを指定して `run.log()` を呼び出す場合です。
+
```python
from ray.air.integrations.wandb import setup_wandb
```
-このユーティリティ関数は、Ray Tune で Wandb を使用する際の初期化に役立ちます。基本的な使い方としては、トレーニング関数内で `setup_wandb()` を呼び出します。
+このユーティリティ関数は、Ray Tune で W&B を使用する際の初期化に役立ちます。基本的な使い方としては、トレーニング関数内で `setup_wandb()` を呼び出します。
```python
from ray import tune
@@ -117,7 +117,7 @@ results = tuner.fit()
## コード例
## 既存の Estimator
-SageMaker の事前設定済みの Estimator 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に追加する必要があります
+SageMaker の事前設定済み Estimator のいずれかを使用している場合は、`wandb` を含む `requirements.txt` ファイルをソースディレクトリに追加してください：
```text
wandb
```
-Python 2 で実行されている estimator 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](https://pythonwheels.com) から `psutil` を直接インストールする必要があります。
+Python 2 で実行される estimator 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](https://pythonwheels.com) から `psutil` をインストールしてください。
```text
https://wheels.galaxyproject.org/packages/psutil-5.4.8-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
wandb
```
-GitHub の[完全な例](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker)を確認し、詳細は[ブログ](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker)をご覧ください。
+完全な例については、[GitHub の SageMaker サンプル](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker)を参照してください。SageMaker で sweeps を実行する方法の詳細については、[SageMaker sweeps に関する W&B のブログ記事](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker)を参照してください。
-また、SageMaker と W&B を使って感情分析器をデプロイする方法については、[Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W&B チュートリアル](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE)も参照できます。
+SageMaker と W&B を使用して感情分析器をデプロイするチュートリアルについては、[Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W&B](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE)を参照してください。
## はじめに
@@ -30,7 +30,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
- 1. `WANDB_API_KEY` の[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` の[環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキー を設定します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,6 +70,8 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
### メトリクスをログする
+インストールしてログインしたら、W&B で Runs を比較できるように、scikit-learn のトレーニングコードからメトリクスをログします。
+
```python
import wandb
@@ -86,11 +88,13 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
```
- ### プロットを作成
+ ### プロットを作成する
-
- #### Step 1: wandb をインポートして、新しい run を初期化する
+メトリクスをログするだけでなく、scikit-learn モデルの診断プロットを生成して、run の一部としてログすることもできます。以下の手順では、run を初期化した後、指定したモデルタイプについて個別のプロット、または一連のプロットを可視化します。
+
+
-ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットしたものです。理想的な値は TPR = 1 かつ FPR = 0 で、左上の点に相当します。通常は ROC曲線下面積 (AUC-ROC) を計算し、AUC-ROC は大きいほど優れています。
+ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットしたものです。理想的な値は TPR = 1 かつ FPR = 0 で、左上の点に相当します。ROC曲線下面積 (AUC-ROC) を計算し、AUC-ROC は大きいほど優れています。
`wandb.sklearn.plot_roc(y_true, y_probas, labels)`
@@ -233,7 +241,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
異なるしきい値における適合率と再現率のトレードオフを計算します。曲線下面積が大きいほど、再現率と適合率の両方が高いことを示します。適合率が高いことは偽陽性率が低いことを、再現率が高いことは偽陰性率が低いことを意味します。
-両方のスコアが高い場合、その分類器は正確な結果を返しており (高い適合率) 、さらに陽性結果の大半を返している (高い再現率) ことを示します。PR 曲線は、クラスの不均衡が非常に大きい場合に有用です。
+両方のスコアが高い場合、その分類器は正確な結果を返しており (高い適合率) 、さらに陽性結果の大半を返している (高い再現率) ことを示します。適合率-再現率曲線は、クラスに不均衡がある場合に有用です。
`wandb.sklearn.plot_precision_recall(y_true, y_probas, labels)`
@@ -251,7 +259,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
分類タスクにおける各特徴量の重要度を評価してプロットします。`feature_importances_` 属性を持つ分類器 (決定木系モデルなど) でのみ動作します。
-`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height, 'length'])`
+`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height', 'length'])`
* model (clf): 学習済みの分類器を受け取ります。
* feature_names (list): 特徴量の名前です。特徴量のインデックスを対応する名前に置き換えることで、プロットが読みやすくなります。
@@ -275,7 +283,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
* model (clf): 学習済みの分類器を受け取ります。
* X (arr): トレーニングセットの特徴量。
* y (arr): トレーニングセットのラベル。
-* model_name (str): モデル名。デフォルトは 'Classifier'
+* model_name (str): モデル名。デフォルトは `"Classifier"` です。
- `tf.summary.create_file_writer()` を呼び出す前、または `torch.utils.tensorboard` を介して `SummaryWriter` を作成する前に、必ず `wandb.init()` か `wandb.tensorboard.patch()` のいずれかを呼び出してください。
+ `tf.summary.create_file_writer()` を呼び出す前、または `torch.utils.tensorboard` から `SummaryWriter` を作成する前に、必ず `wandb.init()` か `wandb.tensorboard.patch()` のいずれかを呼び出してください。
-`wandb` 0.20.0 以降では、S3、GCS、Azure に保存されている `tfevents` ファイルの Sync をサポートしています。`wandb` は各クラウドプロバイダーのデフォルト認証情報を使用します。対応するコマンドは次の表のとおりです。
+`wandb` 0.20.0 以降では、S3、GCS、Azure に保存されている `tfevents` ファイルの Sync をサポートしています。`wandb` は各クラウドプロバイダーのデフォルト認証情報を使用します。次の表は、認証情報を設定するコマンドと、各プロバイダーで想定されるログディレクトリー形式を示しています。
| クラウドプロバイダー | 認証情報 | ログディレクトリー形式 |
| ---------- | --------------------------------------- | ------------------------------------- |
diff --git a/ja/models/integrations/tensorflow.mdx b/ja/models/integrations/tensorflow.mdx
index 040daf23ab..a4663a7d59 100644
--- a/ja/models/integrations/tensorflow.mdx
+++ b/ja/models/integrations/tensorflow.mdx
@@ -7,23 +7,26 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
+ #### wandb をインポートして、新しい run を初期化する
```python
@@ -99,15 +103,17 @@ import wandb
run = wandb.init(project="visualize-sklearn")
```
-
- #### Step 2: プロットを表示する
+
-Matplotlibで作成したプロットは、W&Bダッシュボードにもログできます。そのためには、まず `plotly` をインストールする必要があります。
+すでにMatplotlibでプロットを作成している場合は、scikit-learnのプロットとあわせてW&Bダッシュボードにもログできます。そのためには、まず `plotly` をインストールする必要があります。
```bash
pip install plotly
```
-最後に、以下のようにプロットをW&Bのダッシュボードにログできます:
+最後に、以下のようにプロットをW&Bのダッシュボードにログします:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
@@ -172,9 +178,11 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
```
+ #### プロットを可視化する
+以下のセクションでは、指定したモデルタイプについて、個々のプロットまたはすべてのプロットを可視化する方法を説明します。
+
- #### 個別のプロット
+ ##### 個別のプロット
-モデルをトレーニングして予測を行った後、wandb でプロットを生成し、予測を分析できます。サポートされているプロットの一覧については、以下の**サポート対象のプロット**セクションを参照してください。
+モデルをトレーニングして予測を行った後、W&B でプロットを生成し、予測を分析できます。サポートされているチャートの詳細については、**サポート対象のプロット**セクションを参照してください。
```python
# 単一のプロットを可視化する
@@ -115,7 +121,7 @@ wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)
```
- #### 各種プロット
+ ##### 各種プロット
W&B には `plot_classifier` など、関連する複数のプロットを生成する関数があります。
@@ -150,13 +156,13 @@ run.finish()
#### 既存のMatplotlibプロット
- ## サポート対象のプロット
+ ## サポートされているプロット
+以下のセクションでは、`wandb.sklearn` で生成できる各プロットタイプについて、関数シグネチャと引数をあわせて説明します。個別のプロット関数を呼び出す際や、`plot_classifier`、`plot_regressor`、`plot_clusterer` の出力を解釈する際の参照として使用してください。
+
### 学習曲線
@@ -199,7 +207,7 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
-ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットしたものです。理想的な値は TPR = 1 かつ FPR = 0 で、左上の点に相当します。通常は ROC曲線下面積 (AUC-ROC) を計算し、AUC-ROC は大きいほど優れています。
+ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットしたものです。理想的な値は TPR = 1 かつ FPR = 0 で、左上の点に相当します。ROC曲線下面積 (AUC-ROC) を計算し、AUC-ROC は大きいほど優れています。
`wandb.sklearn.plot_roc(y_true, y_probas, labels)`
@@ -233,7 +241,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
異なるしきい値における適合率と再現率のトレードオフを計算します。曲線下面積が大きいほど、再現率と適合率の両方が高いことを示します。適合率が高いことは偽陽性率が低いことを、再現率が高いことは偽陰性率が低いことを意味します。
-両方のスコアが高い場合、その分類器は正確な結果を返しており (高い適合率) 、さらに陽性結果の大半を返している (高い再現率) ことを示します。PR 曲線は、クラスの不均衡が非常に大きい場合に有用です。
+両方のスコアが高い場合、その分類器は正確な結果を返しており (高い適合率) 、さらに陽性結果の大半を返している (高い再現率) ことを示します。適合率-再現率曲線は、クラスに不均衡がある場合に有用です。
`wandb.sklearn.plot_precision_recall(y_true, y_probas, labels)`
@@ -251,7 +259,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
分類タスクにおける各特徴量の重要度を評価してプロットします。`feature_importances_` 属性を持つ分類器 (決定木系モデルなど) でのみ動作します。
-`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height, 'length'])`
+`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height', 'length'])`
* model (clf): 学習済みの分類器を受け取ります。
* feature_names (list): 特徴量の名前です。特徴量のインデックスを対応する名前に置き換えることで、プロットが読みやすくなります。
@@ -275,7 +283,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
* model (clf): 学習済みの分類器を受け取ります。
* X (arr): トレーニングセットの特徴量。
* y (arr): トレーニングセットのラベル。
-* model_name (str): モデル名。デフォルトは 'Classifier'
+* model_name (str): モデル名。デフォルトは `"Classifier"` です。
### 混同行列
@@ -285,7 +293,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
-分類の精度を評価するための混同行列を計算します。これは、モデルの予測品質を評価し、モデルが誤った予測にどのようなパターンがあるかを見つけるのに役立ちます。対角線は、実際のラベルが予測ラベルと一致する場合など、モデルが正しく予測した箇所を表します。
+分類の精度を評価するための混同行列を計算します。これは、モデルの予測品質を評価し、誤った予測にどのようなパターンがあるかを見つけるのに役立ちます。対角線は、実際のラベルが予測ラベルと一致する予測を表します。
`wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)`
@@ -309,7 +317,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
* model (clf or reg): 学習済みの回帰モデル または 分類器 を受け取ります。
* X (arr): トレーニングセットの特徴量。
* y (arr): トレーニングセットのラベル。
- * X_test (arr): テストセットの特徴量。
+* X_test (arr): テストセットの特徴量。
* y_test (arr): テストセットのラベル。
-TensorBoard のパッチ方法をより細かく制御したい場合は、`wandb.init()` に `sync_tensorboard=True` を渡す代わりに、`wandb.tensorboard.patch()` を呼び出せます。
+W&B が TensorBoard にどのようにパッチを適用するかをより細かく制御したい場合は、`wandb.init()` に `sync_tensorboard=True` を渡す代わりに、`wandb.tensorboard.patch()` を呼び出せます。
```python
import wandb
@@ -69,9 +73,9 @@ run = wandb.init()
run.finish()
```
-この method に `tensorboard_x=False` を渡すと、標準の TensorBoard に確実にパッチが適用されます。PyTorch で TensorBoard > 1.14 を使用している場合は、`pytorch=True` を渡すことで確実にパッチを適用できます。これらのオプションには、import されている各ライブラリのバージョンに応じて適切なデフォルト値が自動的に設定されます。
+標準の TensorBoard にパッチを適用するには、この method に `tensorboard_x=False` を渡します。PyTorch で TensorBoard 1.14 より新しいバージョンを使用している場合は、`pytorch=True` を渡してパッチを適用します。これらのオプションには、import されている各ライブラリのバージョンに応じて適切なデフォルト値が自動的に設定されます。
-デフォルトでは、`tfevents` ファイルと `.pbtxt` ファイルも Sync します。これにより、TensorBoard インスタンスを代わりに起動できるようになります。run ページには [TensorBoard タブ](https://www.wandb.com/articles/hosted-tensorboard) が表示されます。この動作は、`wandb.tensorboard.patch` に `save=False` を渡すことで無効にできます
+デフォルトでは、W&B は `tfevents` ファイルと `.pbtxt` ファイルも Sync します。これにより、W&B が代わりに TensorBoard インスタンスを起動できます。run ページには [TensorBoard タブ](https://www.wandb.com/articles/hosted-tensorboard) が表示されます。この動作を無効にするには、`wandb.tensorboard.patch` に `save=False` を渡します。
```python
import wandb
@@ -84,7 +88,7 @@ run.finish()
```
-分類の精度を評価するための混同行列を計算します。これは、モデルの予測品質を評価し、モデルが誤った予測にどのようなパターンがあるかを見つけるのに役立ちます。対角線は、実際のラベルが予測ラベルと一致する場合など、モデルが正しく予測した箇所を表します。
+分類の精度を評価するための混同行列を計算します。これは、モデルの予測品質を評価し、誤った予測にどのようなパターンがあるかを見つけるのに役立ちます。対角線は、実際のラベルが予測ラベルと一致する予測を表します。
`wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)`
@@ -309,7 +317,7 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
* model (clf or reg): 学習済みの回帰モデル または 分類器 を受け取ります。
* X (arr): トレーニングセットの特徴量。
* y (arr): トレーニングセットのラベル。
- * X_test (arr): テストセットの特徴量。
+* X_test (arr): テストセットの特徴量。
* y_test (arr): テストセットのラベル。
@@ -337,15 +345,15 @@ ROC曲線は、真陽性率 (y軸) と偽陽性率 (x軸) をプロットした
各クラスター内の各点が、隣接するクラスターの点群とどの程度近いかを測定し、プロットします。クラスターの厚みはクラスターのサイズに対応します。縦線は、すべての点の平均シルエットスコアを表します。
-シルエット係数が +1 に近い場合、そのサンプルは隣接するクラスターから十分に離れていることを示します。値が 0 の場合、そのサンプルは 2 つの隣接するクラスター間の境界上、またはそのごく近くにあることを示します。負の値は、それらのサンプルが誤ったクラスターに割り当てられている可能性を示します。
+シルエット係数が +1 に近い場合、そのサンプルは隣接するクラスターから十分に離れていることを示します。値が 0 の場合、そのサンプルは 2 つの隣接するクラスター間の境界上、またはその近くにあることを示します。負の値は、それらのサンプルが誤ったクラスターに割り当てられている可能性を示します。
-一般に、すべてのクラスターのシルエットスコアは平均より上 (赤い線を超える) で、できるだけ 1 に近いことが望まれます。また、クラスターサイズもデータの根底にあるパターンを反映していることが望まれます。
+すべてのクラスターのシルエットスコアは平均より上 (赤い線を超える) で、できるだけ 1 に近いことが望まれます。また、クラスターサイズもデータの根底にあるパターンを反映していることが望まれます。
`wandb.sklearn.plot_silhouette(model, X_train, ['spam', 'not spam'])`
* model (clusterer): 学習済みのクラスタラーを受け取ります。
* X (arr): トレーニングセットの特徴量。
- * cluster_labels (list): クラスターラベルの名前。クラスターのインデックスを対応する名前に置き換えることで、プロットが読みやすくなります。
+* cluster_labels (list): クラスターラベルの名前。クラスターのインデックスを対応する名前に置き換えることで、プロットが読みやすくなります。
W&B は、TensorFlow のすべてのバージョンで TensorBoard をサポートしています。さらに、PyTorch および TensorBoardX でも TensorBoard 1.14 以降をサポートしています。
@@ -43,11 +45,13 @@ run が完了すると、W&B で TensorBoard のイベントファイルに
## よくある質問
+以下のセクションでは、追加のメトリクスのログ、パッチの設定、過去の Runs の同期、ノートブック環境の使用など、TensorBoard インテグレーションのカスタマイズに関してよく寄せられる質問に回答します。
+
### 外れ値候補プロット
@@ -373,7 +381,7 @@ Cook's distance を用いて、データポイントが回帰モデルに与
予測したターゲット値 (y軸) と、実際のターゲット値と予測値の差 (x軸) を測定してプロットし、あわせて残差誤差の分布も表示します。
-一般に、適切に適合したモデルの残差はランダムに分布しているはずです。これは、優れたモデルがランダム誤差を除くデータセット内の現象の大半を捉えられるためです。
+適切に適合したモデルの残差はランダムに分布しているはずです。これは、優れたモデルがランダム誤差を除くデータセット内の現象の大半を捉えられるためです。
`wandb.sklearn.plot_residuals(model, X, y)`
@@ -381,10 +389,10 @@ Cook's distance を用いて、データポイントが回帰モデルに与
* X (arr): トレーニングセットの特徴量。
* y (arr): トレーニングセットのラベル。
- ご不明な点があれば、[Slackコミュニティ](https://wandb.me/slack) でお気軽にご質問ください。
+ご不明な点があれば、[Slackコミュニティ](https://wandb.me/slack) でご質問ください。
-このライブラリは、各NLPタスクごとに個別のクラスを持つよう設計されています。類似した機能を持つクラスは、同じグループにまとめられています。
+以下のセクションでは、特定のタスクに対してどのモジュールをimportすればよいかがわかるように、Simple Transformers がどのようにクラスを構成しているかを説明します。このライブラリは、各NLPタスクごとに個別のクラスを持つよう設計されています。類似した機能を持つクラスは、同じグループにまとめられています。
* `simpletransformers.classification` - すべての分類モデルが含まれます。
* `ClassificationModel`
@@ -27,13 +29,13 @@ model = ClassificationModel('roberta', 'roberta-base', args={'wandb_project': 'p
* `simpletransformers.question_answering` - すべての質問応答モデルが含まれます。
* `QuestionAnsweringModel`
-以下に最小限の例を示します
+以下のセクションでは、一般的な2つのタスクについて最小限の例を示し、`wandb_project` argument を通じて W&B のロギング を有効にする方法を説明します。
-
## 例
-* [Colabで実行](https://wandb.me/scikit-colab): すぐに始められるシンプルなノートブックです。
\ No newline at end of file
+[Colabで実行](https://wandb.me/scikit-colab): すぐに始められるシンプルなノートブックです。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/simpletransformers.mdx b/ja/models/integrations/simpletransformers.mdx
index 2eb33e0583..ede2891637 100644
--- a/ja/models/integrations/simpletransformers.mdx
+++ b/ja/models/integrations/simpletransformers.mdx
@@ -3,7 +3,9 @@ description: Hugging Face の Transformers ライブラリと W&B を統合す
title: Hugging Face Simple Transformers
---
-このライブラリは、Hugging Face の Transformers ライブラリに基づいています。Simple Transformers を使用すると、Transformer モデルをすばやくトレーニングして評価できます。モデルの初期化、トレーニング、評価に必要なコードはわずか 3 行です。Sequence Classification、Token Classification (NER)、質問応答、Language Model ファインチューニング、Language Model トレーニング、Language Generation、T5 Model、Seq2Seq Tasks、Multi-Modal Classification、Conversational AI をサポートしています。
+このページでは、Transformer モデル トレーニングを可視化してトラッキングできるように、Weights & Biases (W&B) を Simple Transformers と統合する方法を説明します。最後まで読むと、Simple Transformers モデルで W&B のロギングを有効にする方法と、一般的な NLP タスクの例をどこで検索するかがわかります。
+
+Simple Transformers は Hugging Face の Transformers ライブラリに基づいており、Transformer モデルをトレーニングして評価できます。モデルの初期化、トレーニング、評価に必要なコードはわずか 3 行です。sequence classification、token classification (NER)、質問応答、language model ファインチューニング、language model トレーニング、language generation、T5 model、Seq2Seq tasks、multi-modal classification、conversational AI をサポートしています。
モデル トレーニングの可視化に W&B を使用するには、`args` 辞書の `wandb_project` 属性に W&B のプロジェクト名を設定します。これにより、すべてのハイパーパラメーター値、トレーニング損失、評価メトリクスが指定したプロジェクトにログされます。
@@ -17,7 +19,7 @@ model = ClassificationModel('roberta', 'roberta-base', args={'wandb_project': 'p
## 構成
+
-| メソッド | 説明 |
-| :---------------------------------------------------- | :---------------------------------------- |
-| `initialize`() | コールバックの初期状態を(再)設定します。 |
-| `on_batch_begin`(net[, X, y, training]) | 各バッチの開始時に呼び出されます。 |
-| `on_batch_end`(net[, X, y, training]) | 各バッチの終了時に呼び出されます。 |
-| `on_epoch_begin`(net[, dataset_train, …]) | 各エポックの開始時に呼び出されます。 |
-| `on_epoch_end`(net, **kwargs) | history の最後の step の値をログし、最良のモデルを保存します。 |
-| `on_grad_computed`(net, named_parameters[, X, …]) | 勾配の計算後、更新 step が実行される前に、各バッチにつき一度呼び出されます。 |
-| `on_train_begin`(net, **kwargs) | モデルのトポロジーをログし、勾配のフックを追加します。 |
-| `on_train_end`(net[, X, y]) | トレーニングの終了時に呼び出されます。 |
\ No newline at end of file
+次の表は、`WandbLogger` が提供するコールバックメソッドと、Skorch がそれぞれを呼び出すタイミングを示します。
+
+| メソッド | 説明 |
+| :------------------------------------------------------ | :---------------------------------------- |
+| `initialize`() | コールバックの初期状態を(再)設定します。 |
+| `on_batch_begin`(net[, X, y, training]) | 各バッチの開始時に呼び出されます。 |
+| `on_batch_end`(net[, X, y, training]) | 各バッチの終了時に呼び出されます。 |
+| `on_epoch_begin`(net[, dataset_train, ...]) | 各エポックの開始時に呼び出されます。 |
+| `on_epoch_end`(net, **kwargs) | history の最後の step の値をログし、最良のモデルを保存します。 |
+| `on_grad_computed`(net, named_parameters[, X, ...]) | 勾配の計算後、更新 step が実行される前に、各バッチにつき一度呼び出されます。 |
+| `on_train_begin`(net, **kwargs) | モデルのトポロジーをログし、勾配のフックを追加します。 |
+| `on_train_end`(net[, X, y]) | トレーニングの終了時に呼び出されます。 |
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/spacy.mdx b/ja/models/integrations/spacy.mdx
index 7db56308e0..d4be2a7a72 100644
--- a/ja/models/integrations/spacy.mdx
+++ b/ja/models/integrations/spacy.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ description: "WandbLogger 設定を使用して、W&B を spaCy v3 と統合し
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[spaCy](https://spacy.io) は、人気のある「実運用レベル」の NLP ライブラリで、高速かつ高精度な モデル をほとんど手間なく利用できます。spaCy v3 以降では、W&B を [`spacy train`](https://spacy.io/api/cli#train) と併用して、spaCy モデル のトレーニング メトリクス を追跡し、モデル とデータセット を保存およびバージョン管理できるようになりました。しかも、設定ファイルに数行追加するだけで利用できます。
+[spaCy](https://spacy.io) は、高速で高精度なモデルを提供する NLP ライブラリです。spaCy v3 以降では、W&B を [`spacy train`](https://spacy.io/api/cli#train) と併用して、spaCy モデルのトレーニング メトリクスを追跡し、モデルとデータセットを保存およびバージョン管理できます。必要なのは、設定に数行追加するだけです。
+
+spaCy を使用している場合、このページでは、W&B を使用してトレーニング Runs をモニターし、Experiments を比較し、`spacy train` で生成されたモデルとデータセットをバージョン管理する方法を説明します。
## マルチラベル分類
-```text
+```python
model = MultiLabelClassificationModel("distilbert","distilbert-base-uncased",num_labels=6,
args={"reprocess_input_data": True, "overwrite_output_dir": True, "num_train_epochs":epochs,'learning_rate':learning_rate,
'wandb_project': "simpletransformers"},
@@ -45,12 +47,11 @@ model = ClassificationModel('roberta', 'roberta-base', args={'wandb_project': 'p
result, model_outputs, wrong_predictions = model.eval_model(eval_df)
```
-
## 質問応答
-```text
+```python
train_args = {
'learning_rate': wandb.config.learning_rate,
'num_train_epochs': 2,
@@ -67,9 +68,13 @@ model = QuestionAnsweringModel('distilbert', 'distilbert-base-cased', args=train
model.train_model(train_data)
```
-SimpleTransformers は、一般的な自然言語処理タスク向けのクラスに加え、トレーニングスクリプトも提供しています。以下に、ライブラリでサポートされているグローバル引数の完全な一覧と、それぞれのデフォルト値を示します。
+
+ ## グローバル引数
+
-```text
+SimpleTransformers は、一般的な自然言語処理タスク向けのクラスに加え、トレーニングスクリプトも提供しています。以下に、ライブラリでサポートされているグローバル引数の完全な一覧と、それぞれのデフォルト値を示します。前述の W&B 固有のオプション以外でトレーニングの動作をカスタマイズしたい場合は、この一覧を参照してください。
+
+```python
global_args = {
"adam_epsilon": 1e-8,
"best_model_dir": "outputs/best_model",
@@ -124,6 +129,10 @@ global_args = {
}
```
+
+ ## 追加リソース
+
+
より詳しいドキュメントについては、[GitHub 上の simpletransformers](https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers)を参照してください。
-特に広く使われている GLUE ベンチマークのデータセットのいくつかで Transformer をトレーニングする方法を紹介した、[この W&B レポート](https://app.wandb.ai/cayush/simpletransformers/reports/Using-simpleTransformer-on-common-NLP-applications---Vmlldzo4Njk2NA)もご覧ください。[Colab でご自身でも試せます](https://colab.research.google.com/drive/1oXROllqMqVvBFcPgTKJRboTq96uWuqSz?usp=sharing)。
+特に広く使われている GLUE ベンチマークのデータセットのいくつかで Transformer をトレーニングする方法を紹介した W&B report、[Using simpleTransformer on common NLP applications](https://app.wandb.ai/cayush/simpletransformers/reports/Using-simpleTransformer-on-common-NLP-applications---Vmlldzo4Njk2NA)もご覧ください。[Colab でご自身でも試せます](https://colab.research.google.com/drive/1oXROllqMqVvBFcPgTKJRboTq96uWuqSz?usp=sharing)。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/skorch.mdx b/ja/models/integrations/skorch.mdx
index 2d89acc38d..9380414428 100644
--- a/ja/models/integrations/skorch.mdx
+++ b/ja/models/integrations/skorch.mdx
@@ -3,25 +3,27 @@ description: "Skorch と W&B を統合して、scikit-learn 互換の PyTorch
title: Skorch
---
-W&B を Skorch と組み合わせて使用すると、各エポック後に、最高のパフォーマンスを示したモデルに加え、モデル性能メトリクス、モデルのトポロジー、計算リソースを自動的にログできます。`wandb_run.dir` に保存されたすべてのファイルは、自動的に W&B にログされます。
+このページでは、カスタムの logging コードを書かずに Skorch のモデル トレーニングをトラッキングできるように、W&B で [Skorch](https://skorch.readthedocs.io/) を使用する方法を説明します。W&B を Skorch と組み合わせて使用すると、各エポック後に、最高のパフォーマンスを示したモデルに加え、すべてのモデル性能メトリクス、モデルのトポロジー、計算リソースを自動的にログできます。`wandb_run.dir` に保存されたすべてのファイルは、自動的に W&B にログされます。
-[例の run](https://app.wandb.ai/borisd13/skorch/runs/s20or4ct?workspace=user-borisd13) を参照してください。
+詳細は、この [例の run](https://app.wandb.ai/borisd13/skorch/runs/s20or4ct?workspace=user-borisd13) を参照してください。
## パラメーター
-| パラメーター | タイプ | 説明 |
-| :------------- | :-------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `wandb_run` | `wandb.wandb_run`. Run | データのログに使用する wandb run。 |
-| `save_model` | bool (default=True) | 最良のモデルのcheckpointを保存し、W&B 上の run にアップロードするかどうか。 |
-| `keys_ignored` | str or list of str (default=None) | TensorBoard にログしないキー、またはキーのリスト。ユーザーが指定したキーに加えて、`event_` で始まるキーや `_best` で終わるキーなども、デフォルトで無視される点に注意してください。 |
+次の表は、`WandbLogger` コールバックが受け取るパラメーターを示します。
+
+| パラメーター | タイプ | 説明 |
+| :------------- | :-------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `wandb_run` | `wandb.wandb_run`. Run | データのログに使用する W&B Run。 |
+| `save_model` | `bool` (default=`True`) | 最良モデルのチェックポイントを保存して、W&B 上の run にアップロードするかどうか。 |
+| `keys_ignored` | `str` or list of `str` (default=`None`) | TensorBoard にログしないキー、またはキーのリスト。指定したキーに加えて、W&B はデフォルトで `event_` で始まるキーや `_best` で終わるキーも無視します。 |
## コード例
-インテグレーションの動作を確認できるように、いくつかの例を用意しました。
+以下の例では、Skorch で `WandbLogger` を使用するエンドツーエンドの使い方を紹介します。
* [Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Bo8SqN1wNPMKv5Bn9NjwGecBxzFlaNZn?usp=sharing): インテグレーションを試すためのシンプルなデモ
* [ステップバイステップガイド](https://app.wandb.ai/cayush/uncategorized/reports/Automate-Kaggle-model-training-with-Skorch-and-W%26B--Vmlldzo4NTQ1NQ): Skorch モデルのモデル性能をトラッキングするためのガイド
@@ -34,7 +36,7 @@ pip install wandb
import wandb
from skorch.callbacks import WandbLogger
-# wandb の Run を作成する
+# wandb の run を作成する
wandb_run = wandb.init()
# ハイパーパラメーターをログする（オプション）
@@ -48,13 +50,15 @@ net.fit(X, y)
## メソッドリファレンス
## サインアップして API キーを作成する
@@ -26,7 +28,7 @@ API キーはあなたのマシンを W&B に対して認証します。API
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) を自分の API キー に設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) を自分の APIキーに設定します。`<>` で囲まれた値はご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -63,13 +65,13 @@ API キーはあなたのマシンを W&B に対して認証します。API
- spaCy のトレーニング用 config ファイルの仕組みや、トレーニングをカスタマイズするために渡せるその他のオプションについては、[spaCy's documentation](https://spacy.io/usage/training) を参照してください。
+ spaCy のトレーニング設定ファイルの仕組みや、トレーニングをカスタマイズするために指定できるその他のオプションについて詳しくは、[spaCy のドキュメント](https://spacy.io/usage/training)を参照してください。
```python
@@ -81,24 +83,26 @@ log_dataset_dir = "./corpus"
model_log_interval = 1000
```
-| Name | Description |
-| ---------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `project_name` | `str`。W&B Project の名前。まだ存在しない場合は、その Project が自動的に作成されます。 |
-| `remove_config_values` | `List[str]`。W&B にアップロードする前に config から除外する値のリスト。デフォルトは `[]`。 |
-| `model_log_interval` | `Optional int`。デフォルトは `None`。設定すると、[model versioning](/ja/models/registry/) と [Artifacts](/ja/models/artifacts/) によるモデルのバージョン管理が有効になります。モデルのチェックポイントをログする間隔 (ステップ数) を指定します。デフォルトは `None`。 |
-| `log_dataset_dir` | `Optional str`。パスを指定すると、トレーニング開始時にそのデータセットが Artifact としてアップロードされます。デフォルトは `None`。 |
-| `entity` | `Optional str`。指定した場合、run は指定された entity 内に作成されます。 |
-| `run_name` | `Optional str`。指定した場合、run は指定された名前で作成されます。 |
+次の表では、`WandbLogger` の設定オプションについて説明します。
+
+| 名 | 説明 |
+| ---------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `project_name` | `str`。W&B project の名です。W&B は、project がまだ存在しない場合は自動的に作成します。 |
+| `remove_config_values` | `List[str]`。W&B がアップロードする前に、設定から除外する値のリストです。デフォルトは `[]` です。 |
+| `model_log_interval` | `Optional int`。デフォルトは `None` です。設定すると、[モデルのバージョン管理](/ja/models/registry/) が [アーティファクト](/ja/models/artifacts/) で有効になります。モデル チェックポイントをログする間隔として、待機するステップ数を指定します。 |
+| `log_dataset_dir` | `Optional str`。パスを指定すると、W&B はトレーニング開始時にデータセットをアーティファクトとしてアップロードします。デフォルトは `None` です。 |
+| `entity` | `Optional str`。指定した場合、W&B は指定した entity に run を作成します。 |
+| `run_name` | `Optional str`。指定した場合、W&B は指定した名で run を作成します。 |
- ```python
+ ```bash
python -m spacy train \
config.cfg \
--output ./output \
diff --git a/ja/models/integrations/stable-baselines-3.mdx b/ja/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
index 6e198fc36f..b991968dfa 100644
--- a/ja/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
+++ b/ja/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
@@ -14,9 +14,11 @@ title: Stable Baselines 3 PyTorch
[SB3 のトレーニング run の例](https://wandb.ai/wandb/sb3/runs/1jyr6z10)をご覧ください。
-
@@ -21,6 +21,8 @@ TensorBoard のログをクラウドにアップロードして、結果を同
## 利用開始
+TensorBoard の同期を有効にするには、W&B run を初期化するときに `sync_tensorboard=True` を設定します。トレーニングコードが出力する TensorBoard のイベントは、W&B によって自動的にアップロードされます。
+
```python
import wandb
@@ -33,7 +35,7 @@ with wandb.init(project="my-project", sync_tensorboard=True) as run:
[TensorBoard インテグレーションの run の例](https://wandb.ai/rymc/simple-tensorboard-example/runs/oab614zf/tensorboard)をご覧ください。
-run が完了すると、W&B で TensorBoard のイベントファイルにアクセスできるようになり、システムの CPU や GPU の使用率、`git` の状態、run で使用されたターミナルコマンドなどの追加情報とあわせて、ネイティブの W&B チャートでメトリクスを可視化できます。
+run が完了すると、W&B で TensorBoard のイベントファイルにアクセスでき、ネイティブの W&B チャートでメトリクスを可視化できます。W&B はさらに、システムの CPU や GPU の使用率、`git` の状態、run で使用されたターミナルコマンドなどの追加情報も取得します。
- ## spaCy の config ファイルに `WandbLogger` を追加する
+ ## spaCy の設定ファイルに `WandbLogger` を追加する
-spaCy の config ファイルは、ロギングだけでなく、GPU の割り当て、オプティマイザーの選択、データセットのパスなど、トレーニングに関するあらゆる設定を指定するために使用されます。最低限として、`[training.logger]` 配下でキー `@loggers` に値 `"spacy.WandbLogger.v3"` を指定し、さらに `project_name` を指定する必要があります。
+spaCy の設定ファイルでは、ログだけでなく、トレーニングに関するあらゆる項目 (GPU の割り当て、オプティマイザーの選択、データセットのパスなど) を指定します。最低限、`[training.logger]` の下で、キー `@loggers` に値 `"spacy.WandbLogger.v3"` を指定し、さらに `project_name` も指定する必要があります。
## トレーニングを開始する
-spaCy のトレーニング設定に `WandbLogger` を追加したら、通常どおり `spacy train` を実行できます。
+spaCy のトレーニング設定に `WandbLogger` を追加すると、通常どおり `spacy train` を実行でき、W&B が run を自動的に取得します。
- ## SB3 Experimentsをログする
+ ## SB3 実験をログする
+SB3のトレーニングをW&Bにログするには、モデルの `learn` メソッドに `WandbCallback` を渡します:
+
```python
from wandb.integration.sb3 import WandbCallback
@@ -27,23 +29,24 @@ model.learn(..., callback=WandbCallback())
-
- ## WandbCallback の引数
+ ## `WandbCallback` の引数
-| 引数 | 用途 |
-| :------------------- | :------------------------------------------------ |
-| `verbose` | sb3 出力の詳細レベル |
-| `model_save_path` | モデルを保存するフォルダーのパス。デフォルト値は `None` で、その場合モデルはログされません |
-| `model_save_freq` | モデルを保存する頻度 |
-| `gradient_save_freq` | 勾配をログする頻度。デフォルト値は 0 のため、勾配はログされません |
+次の表では、`WandbCallback` に渡せる引数について説明します。
+
+| Argument | Usage |
+| :------------------- | :-------------------------------------------- |
+| `verbose` | SB3 の出力の詳細レベル。 |
+| `model_save_path` | モデルを保存するフォルダーのパス。デフォルトは `None` で、モデルはログされません。 |
+| `model_save_freq` | モデルを保存する頻度。 |
+| `gradient_save_freq` | 勾配をログする頻度。デフォルトは `0` で、勾配はログされません。 |
## 基本的な例
-W&B SB3 インテグレーションでは、TensorBoard から出力されるログを使用してメトリクスをログします
+W&B SB3 インテグレーションでは、TensorBoard が出力するログを使用して、メトリクスをログします。
```python
import gym
@@ -91,4 +94,4 @@ model.learn(
),
)
run.finish()
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/tensorboard.mdx b/ja/models/integrations/tensorboard.mdx
index 2b9f885844..59bfab5103 100644
--- a/ja/models/integrations/tensorboard.mdx
+++ b/ja/models/integrations/tensorboard.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
W&B Multi-tenant Cloud では、埋め込み TensorBoard を利用できます。
-TensorBoard のログをクラウドにアップロードして、結果を同僚やクラスメートとすばやく共有し、分析結果を一元的に管理しましょう。
+このページでは、TensorBoard のログを W&B に Sync する方法を説明します。これにより、TensorBoard のログをクラウドにアップロードし、結果を同僚やクラスメートと共有し、分析結果を一元的に管理できます。すでに TensorBoard にログしていて、クラウド上での可視化、共有、そして W&B システムメトリクスとの並べての比較を行いたい場合は、このインテグレーションを使用してください。
@@ -21,6 +21,8 @@ TensorBoard のログをクラウドにアップロードして、結果を同
## 利用開始
### TensorBoard にログされていないメトリクスを W&B にログするにはどうすればよいですか？
-TensorBoard にログされていない追加のカスタムメトリクスをログする必要がある場合は、コード内で `wandb.Run.log()` を呼び出します。`run.log({"custom": 0.8})`
+TensorBoard にログされていない追加のカスタムメトリクスをログする必要がある場合は、コード内で `wandb.Run.log()` を呼び出します: `run.log({"custom": 0.8})`。
TensorBoard を Sync している場合、`run.log()` で `step` argument を設定する機能は無効になります。別の step 数を設定したい場合は、次のように step メトリクスと一緒にメトリクスをログできます。
@@ -57,7 +61,7 @@ TensorBoard を Sync している場合、`run.log()` で `step` argument を設
### `wandb` と一緒に使う場合、TensorBoard はどのように設定すればよいですか？
@@ -97,7 +101,7 @@ run.finish()
### TensorBoard で Google Colab や Jupyter を使用するにはどうすればよいですか
-Jupyter または Colab のノートブックでコードを実行している場合は、トレーニングの最後に必ず `wandb.Run.finish()` を呼び出してください。これにより wandb run が終了し、TensorBoard のログが W&B にアップロードされて可視化できるようになります。`.py` スクリプトを実行している場合は、スクリプトの終了時に wandb も自動的に終了するため、これは必要ありません。
+Jupyter または Colab のノートブックでコードを実行している場合は、トレーニングの最後に必ず `wandb.Run.finish()` を呼び出してください。これにより `wandb` run が終了し、TensorBoard のログが W&B にアップロードされて可視化できるようになります。`.py` スクリプトを実行している場合は、スクリプトの終了時に `wandb` も自動的に終了するため、これは必要ありません。
ノートブック環境でシェルコマンドを実行するには、`!wandb sync directoryname` のように、先頭に `!` を付ける必要があります。
@@ -117,7 +121,7 @@ with wandb.init(project="my-project", sync_tensorboard=True) as run:
### クラウドに保存されている tfevents ファイルを Sync できますか？
## はじめに
-すでにTensorBoardを使っている場合は、wandbと簡単に統合できます。
+すでにTensorBoardを使っている場合は、W&Bと統合できます。スクリプトでW&BとTensorFlowのAPIを使えるようにするには、両方のライブラリをインポートします。
```python
import tensorflow as tf
import wandb
```
-
## カスタムメトリクスをログする
-TensorBoard にログされていない追加のカスタムメトリクスをログする必要がある場合は、コード内で `run.log()` を呼び出します。`run.log({"custom": 0.8}) `
+このセクションでは、TensorBoard がまだ取得していないメトリクスをログして、標準の TensorBoard サマリーとあわせて追加の値をトラッキングする方法について説明します。
+
+TensorBoard にログされていない追加のカスタムメトリクスをログする必要がある場合は、コード内で `run.log()` を呼び出します。たとえば、`run.log({"custom": 0.8})` のように指定します。
TensorBoard を Sync している場合、`run.log()` で `step` 引数を設定する機能は無効になります。別の step 数を設定したい場合は、次のように step メトリクスを指定してメトリクスをログできます。
@@ -32,12 +35,13 @@ with wandb.init(config=tf.flags.FLAGS, sync_tensorboard=True) as run:
run.log({"custom": 0.8, "global_step":global_step}, step=global_step)
```
-
## TensorFlow Estimator 用フック
-ログされる内容をより細かく制御したい場合は、wandb が TensorFlow Estimator 向けのフックも提供しています。このフックは、グラフ内のすべての `tf.summary` の値をログします。
+このセクションでは、TensorFlow Estimator 向けの W&B フックについて説明します。このフックを使うと、Estimator のトレーニング中に W&B が取得する内容を細かく制御できます。
+
+ログされる内容をより細かく制御したい場合は、W&B が TensorFlow Estimator 向けのフックも提供しています。このフックは、グラフ内のすべての `tf.summary` の値をログします。
```python
import tensorflow as tf
@@ -49,12 +53,13 @@ estimator.train(hooks=[wandb.tensorflow.WandbHook(steps_per_log=1000)])
run.finish()
```
-
## 手動でログする
-TensorFlow でメトリクスをログする最も簡単な方法は、TensorFlow のロガーを使って `tf.summary` をログすることです。
+estimator を使用していない場合や、特定の summary を明示的にログしたい場合、このセクションでは `tf.summary` の値を W&B に直接送信する方法を示します。
+
+TensorFlow でメトリクスをログする方法の 1 つは、TensorFlow のロガーを使って `tf.summary` をログすることです。
```python
import wandb
@@ -64,7 +69,7 @@ with tf.Session() as sess:
wandb.tensorflow.log(tf.summary.merge_all())
```
-TensorFlow 2 では、カスタムループでモデルをトレーニングするには `tf.GradientTape` を使用する方法が推奨されています。詳細は、[TensorFlow custom training walkthrough](https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/custom_training_walkthrough) を参照してください。カスタムの TensorFlow トレーニングループに `wandb` を組み込んでメトリクスをログしたい場合は、次のスニペットを参照してください。
+TensorFlow 2 では、カスタムループでモデルをトレーニングするには `tf.GradientTape` を使用する方法が推奨されています。詳細は、[TensorFlow custom training walkthrough](https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/custom_training_walkthrough) を参照してください。カスタムの TensorFlow トレーニングループに W&B を組み込んでメトリクスをログするには、次のスニペットを参照してください。
```python
with tf.GradientTape() as tape:
@@ -83,28 +88,30 @@ TensorFlow 2 では、カスタムループでモデルをトレーニングす
[TensorFlow 2 でトレーニングループをカスタマイズする完全な例](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2)を参照できます。
-
- ## W&B は TensorBoard とどう違うのですか？
+
- W&B를 처음 사용한다면 계속하기 전에 핵심 가이드(예: [실험 추적](/ko/models/track/))를 먼저 검토하세요.
+ W&B가 처음이라면 계속하기 전에 핵심 가이드(예: [Experiment Tracking](/ko/models/track/))를 먼저 검토하세요.
-아래에서는 작업 중인 코드베이스가 단일 Python 트레이닝 스크립트나 Jupyter 노트북보다 더 복잡할 때 유용한 팁과 모범 사례를 다룹니다.
+다음 섹션에서는 주요 인테그레이션 관련 결정을 순서대로 안내합니다. W&B 설치 방법, 인증 방법, Runs를 시작하고 설정하는 방법, 메트릭과 아티팩트를 로깅하는 방법, 그리고 분산 트레이닝과 하이퍼파라미터 스윕을 지원하는 방법을 차례로 다룹니다.
-W&B가 선택적 기능이라면, 설치되어 있지 않아도 라이브러리가 실행될 수 있게 하세요.
+W&B가 선택적 기능이라면, 실험 추적이 필요하지 않은 사용자도 계속 코드를 사용할 수 있도록 설치되어 있지 않아도 라이브러리가 실행될 수 있게 하세요.
Python에서 `wandb`를 조건부로 임포트하거나 `pyproject.toml`에서 선택적 의존성으로 선언할 수 있습니다.
@@ -78,13 +78,13 @@ Python에서 `wandb`를 조건부로 임포트하거나 `pyproject.toml`에서
## 사용자 인증
+ ## W&B と TensorBoard の違い
-W&B の共同創業者が開発に着手した当初、OpenAI で TensorBoard に不満を感じていたユーザーのためのツールを作ろうという発想がありました。私たちが特に改善してきた点をいくつかご紹介します。
+W&B を TensorBoard と併用するか、あるいは TensorBoard の代わりに導入するかを検討している場合、このセクションでは主な違いを紹介します。
+
+W&B は、TensorBoard ユーザーが直面していた一般的な制約を解決するために作られました。W&B が異なる主な点は次のとおりです。
-1. **モデルの再現性**: W&B は、実験、探索、そして後からモデルを再現する用途に適しています。メトリクスだけでなく、ハイパーパラメーターやコードのバージョンも記録し、さらにバージョン管理のステータスやモデル チェックポイントも保存できるため、プロジェクトの再現性を確保できます。
-2. **自動整理**: 共同作業者からプロジェクトを引き継ぐときでも、休暇後に作業へ戻るときでも、しばらく触っていなかった古いプロジェクトを見直すときでも、W&B を使えば、これまで試したすべてのモデルを簡単に把握できます。そのため、実験をやり直すことで時間や GPU リソース、さらには炭素排出を無駄にせずに済みます。
-3. **高速で柔軟なインテグレーション**: 5 分で W&B をプロジェクトに追加できます。無償のオープンソース Python パッケージをインストールし、コードに数行追加するだけで、モデルを実行するたびに、見やすく整理されたメトリクスと記録が自動的にログされます。
-4. **永続的で一元化されたダッシュボード**: モデルをどこでトレーニングしていても、ローカルマシンでも、共有ラボのクラスターでも、クラウド上のスポットインスタンスでも、結果は同じ一元化されたダッシュボードに集約されます。異なるマシンから TensorBoard のファイルをコピーして整理するのに時間をかける必要はありません。
-5. **強力な Tables**: 異なるモデルの結果を検索、フィルター、並べ替え、グループ化できます。何千ものモデル バージョンを見渡して、さまざまなタスクで最も高性能なモデルを簡単に見つけられます。TensorBoard は大規模なプロジェクトでの利用に十分対応できるようには設計されていません。
-6. **コラボレーションのためのツール**: 複雑な機械学習プロジェクトの整理に W&B を活用できます。W&B へのリンクは簡単に共有でき、非公開の Teams を使えば、全員が結果を同じ共有プロジェクトに送れます。さらに、Reports を使ったコラボレーションにも対応しています。インタラクティブな可視化を追加し、作業内容を Markdown で記述できます。これは、作業ログを残したり、発見したことを指導教員や上司と共有したり、研究室やチームに成果を報告したりするのに最適な方法です。
+* **モデルの再現**: W&B は、実験、検証、後からのモデル再現をサポートします。W&B はメトリクス、ハイパーパラメーター、コードのバージョンを取得し、バージョン管理のステータスやモデル チェックポイントも保存できるため、project の再現性を確保できます。
+* **自動整理**: 共同作業者から引き継いだ project に取り組む場合や、しばらく時間を空けて戻る場合、または過去の project を見直す場合でも、W&B を使えば試したモデルを確認できるため、不必要に実験を再実行せずに済みます。
+* **柔軟なインテグレーション**: オープンソースの Python パッケージをインストールし、コードに数行追加するだけで、W&B を project に組み込めます。各 run でメトリクスと記録がログされます。
+* **永続的で一元化されたダッシュボード**: ローカル マシン、共有ラボのクラスター、またはクラウド上のスポット インスタンスのいずれでモデルをトレーニングしていても、W&B は結果を同じ一元化されたダッシュボードに送信します。異なるマシンから TensorBoard のファイルをコピーして整理する必要はありません。
+* **Tables**: 異なるモデルの結果を検索、フィルター、並べ替え、グループ化できます。モデルのバージョンを確認し、さまざまなタスクで最も高い性能を示すモデルを見つけられます。
+* **コラボレーションのためのツール**: W&B を使用して機械学習 project を整理できます。W&B へのリンクを共有したり、プライベートなチームを使用して共有 project に結果を送信したりできます。Reports は、インタラクティブな可視化と Markdown の説明を通じてコラボレーションをサポートします。これにより、作業ログを残したり、指導教員に知見を共有したり、研究室やチームに成果を発表したりできます。
-[無料アカウント](https://wandb.ai)で始める
+W&B を試すには、[無料アカウントを作成してください](https://wandb.ai)。
## 例
-インテグレーションがどのように動作するかを確認できるよう、いくつかの例を用意しました。
+これらのインテグレーション パターンが完成した project でどのように使われているかを確認するには、次の例をご覧ください。
-* [GitHub の例](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-estimator-mnist/mnist.py): TensorFlow Estimators を使用した MNIST の例
-* [GitHub の例](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-cnn-fashion/train.py): 素の TensorFlow を使用した Fashion MNIST の例
-* [Wandb ダッシュボード](https://app.wandb.ai/l2k2/examples-tf-estimator-mnist/runs/p0ifowcb): W&B で結果を見る
-* TensorFlow 2 でのカスタムトレーニングループのカスタマイズ - [記事](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2) | [ダッシュボード](https://app.wandb.ai/sayakpaul/custom_training_loops_tf)
\ No newline at end of file
+* [TensorFlow Estimators を使用した MNIST の例](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-estimator-mnist/mnist.py)。
+* [TensorFlow を直接使用した Fashion MNIST の例](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-cnn-fashion/train.py)。
+* [MNIST の例の W&B ダッシュボード](https://app.wandb.ai/l2k2/examples-tf-estimator-mnist/runs/p0ifowcb)。
+* TensorFlow 2 でトレーニング ループをカスタマイズする: [記事](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2) と [ダッシュボード](https://app.wandb.ai/sayakpaul/custom_training_loops_tf)。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/torchtune.mdx b/ja/models/integrations/torchtune.mdx
index 396f3b5953..278445ca99 100644
--- a/ja/models/integrations/torchtune.mdx
+++ b/ja/models/integrations/torchtune.mdx
@@ -7,18 +7,22 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
+
[torchtune を使った Mistral 7B のファインチューニング](https://wandb.ai/capecape/torchtune-mistral/reports/torchtune-The-new-PyTorch-LLM-fine-tuning-library---Vmlldzo3NTUwNjM0) に関する W&B のブログ記事をご覧ください。
-
- ## すぐ使える W&B logging
+
起動時にコマンドライン引数を上書きします。
@@ -50,7 +54,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
レシピの設定ファイル内の `metric_logger` セクションを変更して、W&B logging を有効にします。`_component_` を `torchtune.utils.metric_logging.WandBLogger` クラスに変更してください。`project` 名や `log_every_n_steps` を渡して、logging の動作をカスタマイズすることもできます。
-また、[wandb.init()](/ja/models/ref/python/functions/init) method に渡すのと同様に、そのほかの `kwargs` も渡せます。たとえば、チームで作業している場合は、`entity` 引数を `WandBLogger` クラスに渡してチーム名を指定できます。
+また、[wandb.init()](/ja/models/ref/python/functions/init) method に渡すのと同様に、そのほかの `kwargs` も渡せます。たとえば、チームで作業する場合は、`entity` 引数を `WandBLogger` クラスに渡してチーム名を指定できます。
@@ -79,11 +83,11 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
-
- `global_step` はトレーニングstep数そのものではありません。これはトレーニングループ内の現在のstepに対応します。勾配累積が考慮されるため、基本的にはoptimizerのstepが実行されるたびに `global_step` は1増加します。たとえば、dataloaderに10個のバッチがあり、gradient accumulation stepsが2で、3エポック実行する場合、optimizerは15回stepを実行します。この場合、`global_step` は1から15までの値を取ります。
+ `global_step` はトレーニングステップ数と同じではありません。これはトレーニングループ内の現在のステップに対応し、勾配累積が考慮されます。オプティマイザーのステップが実行されるたびに、`global_step` は 1 ずつ増加します。たとえば、dataloader に 10 個のバッチがあり、勾配累積ステップ数が 2 で、3 エポック実行する場合、オプティマイザーは 15 回ステップするため、`global_step` は 1 から 15 までの値を取ります。
-torchtuneのシンプルな設計により、custom metricsを簡単に追加したり、既存のメトリクスを変更したりできます。対応する [レシピファイル](https://github.com/meta-pytorch/torchtune/tree/main/recipes) を修正するだけで十分です。たとえば、`current_epoch` を総エポック数に対する割合として計算し、次のようにログできます。
+torchtune では、カスタムメトリクスを追加したり、既存のメトリクスを変更したりできます。対応する [recipe file](https://github.com/meta-pytorch/torchtune/tree/main/recipes) を変更してください。たとえば、`current_epoch` を全エポック数に対する割合として、次のようにログできます。
```python
-# レシピファイル内の `train.py` の関数内
+# レシピファイル内の `train.py` 関数の中
self._metric_logger.log_dict(
{"current_epoch": self.epochs * self.global_step / self._steps_per_epoch},
step=self.global_step,
@@ -120,25 +124,27 @@ self._metric_logger.log_dict(
```
- このライブラリは急速に進化しており、現在のメトリクスは変更される可能性があります。カスタムメトリクスを追加する場合は、レシピを修正し、対応する `self._metric_logger.*` 関数を呼び出してください。
+ ログされるメトリクスの内容は、torchtune のリリースによって変わる場合があります。カスタム メトリクスを追加するには、レシピを変更し、対応する `self._metric_logger.*` 関数を呼び出してください。
-
- ```shell
- pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
+
+
+ ```shell
+ pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
- # または
- # conda install ultralytics
- ```
-
+ # または
+ # conda install ultralytics
+ ```
+
-
- ```bash
- !pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
- ```
-
-
+
+ ```bash
+ !pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
+ ```
+
+
- 開発チームは、このインテグレーションを `ultralyticsv8.0.238` 以下でテストしています。インテグレーションに関する問題を報告する場合は、`yolov8` タグを付けて [GitHub issue](https://github.com/wandb/wandb/issues/new?template=sdk-bug.yml) を作成してください。
+
+ 開発チームは、このインテグレーションを `ultralytics` v8.0.238 以下でテストしました。インテグレーションに関する問題を報告する場合は、`yolov8` タグを付けて [GitHub issue](https://github.com/wandb/wandb/issues/new?template=sdk-bug.yml) を作成してください。
+
+
+両方のパッケージをインストールしたら、次に W&B を使用して Ultralytics のワークフローをインストルメンテーションできます。
-아래 Accelerate 아티클도 확인해 보세요.
+W&B와 함께 Accelerate를 사용하는 더 심층적인 워크스루는 다음 아티클을 참조하세요.
+ ## W&B logging を有効にする
+W&B logging は、起動時にコマンドラインから引数を上書きするか、レシピの設定ファイルを編集するかの 2 つの方法で有効にできます。ご自身の workflow に合う方法を選んでください。
+
- ## 何がログされますか？
+
-各レシピには、それぞれ独自のトレーニングループがあります。どのメトリクスがログされるかは各レシピごとに異なりますが、デフォルトでは次のメトリクスが含まれます。
+各レシピには独自のトレーニングループがあります。ログされるメトリクスを確認するには、各レシピの内容を個別に参照してください。デフォルトでは、次のメトリクスが含まれます。
-| Metric | Description |
-| ------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `loss` | モデルの損失 |
-| `lr` | 学習率 |
-| `tokens_per_second` | モデルの1秒あたりのトークン数 |
-| `grad_norm` | モデルの勾配ノルム |
-| `global_step` | トレーニングループ内の現在のstepに対応します。勾配累積が考慮されるため、基本的にはoptimizerのstepが実行されるたびに更新されます。つまり、モデルは `gradient_accumulation_steps` ごとに1回更新されます。 |
+| Metric | 説明 |
+| ------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `loss` | モデルの損失。 |
+| `lr` | 学習率。 |
+| `tokens_per_second` | モデルの 1 秒あたりのトークン数。 |
+| `grad_norm` | モデルの勾配ノルム。 |
+| `global_step` | トレーニングループ内の現在のステップに対応します。勾配累積が考慮されます。オプティマイザーのステップが実行されるたびにモデルが更新され、`gradient_accumulation_steps` ごとに 1 回更新されます。 |
+ ## ログされるデータ
-ログされたメトリクスは、W&B ダッシュボードで確認できます。デフォルトでは、W&B は設定ファイル内のすべてのハイパーパラメーターと Launch のオーバーライドをログします。
+W&B logging を有効にすると、ログされたメトリクスは W&B ダッシュボードで確認できます。デフォルトでは、W&B は設定ファイル内のすべてのハイパーパラメーターと Launch のオーバーライドをログするため、各 run の設定をメトリクスとあわせて記録できます。
W&B は、解決済みの設定を **Overview** タブに記録します。また、その設定は YAML 形式で [Files tab](https://wandb.ai/capecape/torchtune/runs/joyknwwa/files) にも保存されます。
@@ -95,24 +99,24 @@ W&B は、解決済みの設定を **Overview** タブに記録します。
### ログされたメトリクス
## チェックポイントの保存と読み込み
-torchtune ライブラリは、さまざまな[チェックポイント形式](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)をサポートしています。使用しているモデルの取得元に応じて、適切な[checkpointer クラス](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)に切り替える必要があります。
+チェックポイントを W&B Artifacts に保存すると、各 run のメトリクスや設定とあわせてモデルの重みをバージョン管理できるため、後から結果を再現したり、モデルのバージョンを比較したりできます。
-モデル チェックポイントを[W&B Artifacts](/ja/models/artifacts/)に保存したい場合、最も簡単な方法は、対応するレシピ内の `save_checkpoint` 関数をオーバーライドすることです。
+torchtune ライブラリは、複数の[チェックポイント形式](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)をサポートしています。使用するモデルの取得元に応じて、適切な[checkpointer クラス](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)に切り替える必要があります。
-以下は、`save_checkpoint` 関数をオーバーライドして、モデル チェックポイントを W&B Artifacts に保存する方法の例です。
+モデル チェックポイントを [W&B Artifacts](/ja/models/artifacts/) に保存するには、対応するレシピ内の `save_checkpoint` 関数をオーバーライドする方法が推奨されます。
+
+次の例では、`save_checkpoint` 関数をオーバーライドして、モデル チェックポイントを W&B Artifacts に保存する方法を示します。
```python
def save_checkpoint(self, epoch: int) -> None:
...
- ## チェックポイントをW&Bに保存する
- ## Checkpointerクラスによってファイル名が異なる
- ## full_finetuneの場合の例
+ ## チェックポイントを W&B に保存します。
+ ## ファイル名は Checkpointer クラスによって異なります。
+ ## 以下は full_finetune の場合の例です。
checkpoint_file = Path.joinpath(
self._checkpointer._output_dir, f"torchtune_model_{epoch}"
).with_suffix(".pt")
@@ -147,7 +153,7 @@ def save_checkpoint(self, epoch: int) -> None:
type="model",
# モデル チェックポイントの説明
description="Model checkpoint",
- # dictとして任意のメタデータを追加できる
+ # 任意のメタデータを辞書形式で追加できます
metadata={
utils.SEED_KEY: self.seed,
utils.EPOCHS_KEY: self.epochs_run,
@@ -157,4 +163,4 @@ def save_checkpoint(self, epoch: int) -> None:
)
wandb_artifact.add_file(checkpoint_file)
wandb.log_artifact(wandb_artifact)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/ultralytics.mdx b/ja/models/integrations/ultralytics.mdx
index 09f23aa704..1a47f0cfc2 100644
--- a/ja/models/integrations/ultralytics.mdx
+++ b/ja/models/integrations/ultralytics.mdx
@@ -7,44 +7,52 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
## はじめに
-1. `ultralytics` と `wandb` をインストールします。
+インテグレーションを使用するには、まず `ultralytics` と `wandb` の両方をインストールし、サポートされているバージョンの `ultralytics` を使用していることを確認する必要があります。
+
+`ultralytics` と `wandb` をインストールします。
-
- ## 実験を管理し、検証結果を可視化する
+ ## 実験をトラッキングし、検証結果を可視化する
YOLO ファインチューニング Experiments
-各エポックの検証結果は、[W&B Table](/ja/models/tables/) を使って次のように可視化されます。
+エポックごとの検証結果は、[W&B Table](/ja/models/tables/) を使用して次のように可視化されます:
-WandB 検証可視化 Table
+W&B 検証可視化 Table
## 予測結果を可視化する
@@ -85,13 +95,11 @@ W&B でトラッキングした Ultralytics のトレーニングまたは
+ トレーニングまたはファインチューニングのワークフローでは、`wandb.init()` を使って明示的に run を初期化する必要はありません。ただし、コードが予測のみを行う場合は、run を明示的に作成する必要があります。
+
+
+推論を実行すると、W&B は予測されたバウンディングボックスとセグメンテーションマスクを、インタラクティブなオーバーレイとして W&B run にログします。
-インタラクティブな bbox オーバーレイは次のように表示されます。
+インタラクティブなバウンディングボックスのオーバーレイは、次のように表示されます。
+
- ```python
+ ```bash
python yolov5/train.py --epochs 20 --save_period 1
```
-
- ```python
+
+ ```bash
python yolov5/train.py --epochs 20 --save_period 1 \
--upload_dataset --bbox_interval 1
```
@@ -69,7 +69,7 @@ YOLO にいくつかのシンプルなコマンドライン引数を渡すこと
-
+
diff --git a/ja/models/integrations/yolox.mdx b/ja/models/integrations/yolox.mdx
index f7017e8ad2..ef03d0bfdb 100644
--- a/ja/models/integrations/yolox.mdx
+++ b/ja/models/integrations/yolox.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: YOLOX
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ja/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) は、物体検出で高いパフォーマンスを発揮する、アンカーフリーの YOLO です。YOLOX の W&B インテグレーションを使用すると、トレーニング、検証、システムに関連するメトリクスをログすることを有効にできるほか、1 つのコマンドライン引数で予測をインタラクティブに検証できます.
+[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) は、物体検出向けのアンカーフリー版 YOLO です。YOLOX の W&B インテグレーションを使用すると、トレーニング、検証、システムに関連するメトリクスをログすることを有効にできるほか、1 つのコマンドライン引数で予測をインタラクティブに検証できます。
+
+このガイドでは、W&B で認証する方法、インテグレーションをインストールする方法、そして YOLOX の物体検出モデルをトレーニングするときに W&B のロギングを有効にする方法を説明します。これにより、メトリクスをトラッキングし、W&B UI で予測を確認できます。
`: W&B のプロジェクトの名前。
+* ``: W&B の entity (ユーザー名またはチーム名) 。
+* ``: このトレーニング run の名前。
+* ``: この run の一意の ID。
+* ``: YOLOX がチェックポイントとログを保存するディレクトリ。
+* ``: ログする検証画像の数。
+* ``: チェックポイントをログするかどうか (`true` または `false`) 。
```shell
-# wandbにログイン
+# W&B にログインする
wandb login
-# `wandb` loggerの引数を使ってyoloxのトレーニングスクリプトを呼び出す
+# wandb logger 引数を指定して YOLOX トレーニングスクリプトを呼び出す
python tools/train.py .... --logger wandb \
wandb-project \
- wandb-entity
+ wandb-entity \
wandb-name \
wandb-id \
wandb-save_dir \
@@ -89,10 +103,12 @@ python tools/train.py .... --logger wandb \
## 例
-[YOLOX のトレーニングおよび検証メトリクスを含むダッシュボードの例 ->](https://wandb.ai/manan-goel/yolox-nano/runs/3pzfeom)
+トレーニング run が開始されると、YOLOX はトレーニング、検証、システムメトリクスを W&B のプロジェクトに送信します。そこで Runs を比較し、予測を確認できます。データが表示されたダッシュボードがどのように見えるかは、次の例をご覧ください。
+
+[YOLOX のトレーニングおよび検証メトリクスを含むダッシュボードの例](https://wandb.ai/manan-goel/yolox-nano/runs/3pzfeom)を参照してください。
WandB Image Overlay
-詳細については、[W&B image overlays ガイド](/ja/models/track/log/media/#image-overlays)を参照してください。
+詳細は、[W&B image overlays guide](/ja/models/track/log/media/#image-overlays)を参照してください。
## その他の参考資料
diff --git a/ja/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx b/ja/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
index a1f5930f35..7661c9a1dc 100644
--- a/ja/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
+++ b/ja/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
@@ -1,11 +1,11 @@
---
-description: "W&B を Julia と統合すると、Julia プログラムから実験を管理し、メトリクスをログし、モデル性能を可視化できます。"
+description: "W&B を Julia と統合して、Julia プログラムから実験をトラッキングし、メトリクスをログして、モデル性能を可視化します。"
title: Julia 向け W&B
---
-Julia で機械学習の実験を行っている方向けに、コミュニティのコントリビューターが、利用できる非公式の Julia バインディング [wandb.jl](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl) を作成しています。
+Julia で機械学習の実験を実行している場合は、コミュニティコントリビューターが作成した非公式の Julia バインディングである [`wandb.jl`](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl) を使用できます。
-例は wandb.jl リポジトリの[ドキュメント](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl/tree/main/docs/src/examples)にあります。"Getting Started" の例はこちらです。
+その他の例については、[`wandb.jl` の examples ディレクトリ](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl/tree/main/docs/src/examples) を参照してください。次のコードは、`wandb.jl` リポジトリの導入用サンプルです。
```julia
using Wandb, Dates, Logging
@@ -18,7 +18,7 @@ lg = WandbLogger(project = "Wandb.jl",
"architecture" => "CNN",
"dataset" => "CIFAR-100"))
-# LoggingExtras.jl を使用して複数のロガーに同時にログする
+# LoggingExtras.jl を使用して複数のロガーにまとめてログする
global_logger(lg)
# トレーニングまたは評価ループのシミュレーション
@@ -31,4 +31,4 @@ end
# runを終了する
close(lg)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/integrations/xgboost.mdx b/ja/models/integrations/xgboost.mdx
index 6e0591e3b6..9e4305aff3 100644
--- a/ja/models/integrations/xgboost.mdx
+++ b/ja/models/integrations/xgboost.mdx
@@ -7,7 +7,9 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
-W&B に XGBoost のメトリクス、設定、booster モデルをログするには、`WandbCallback` を XGBoost に渡すだけです：
+W&B に XGBoost のメトリクス、設定、booster モデルをログするには、`WandbCallback` を XGBoost に渡します。
```python
+import wandb
from wandb.integration.xgboost import WandbCallback
-import xgboost as XGBClassifier
+from xgboost import XGBClassifier
...
# wandb の run を開始する
with wandb.init() as run:
- # WandbCallback をモデルに渡す
+ # モデルに WandbCallback を渡す
bst = XGBClassifier()
bst.fit(X_train, y_train, callbacks=[WandbCallback(log_model=True)])
```
-XGBoost と W&B でログする内容を包括的に確認するには、[このノートブック](https://wandb.me/xgboost)を開いてください
+XGBoost と W&B でのログ記録の詳細については、[XGBoost と W&B のログ記録ノートブック](https://wandb.me/xgboost)をご覧ください。
@@ -17,21 +19,22 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
## はじめに
## `WandbCallback` リファレンス
@@ -43,35 +46,37 @@ XGBoost と W&B でログする内容を包括的に確認するには、[
`WandbCallback` を XGBoost モデルに渡すと、次の処理が行われます。
-* booster モデルの設定を W&B にログします
-* rmse や accuracy など、XGBoost が収集した評価メトリクスを W&B にログします
-* XGBoost が収集したトレーニングメトリクスをログします (`eval_set` にデータを指定した場合)
-* 最良のスコアと最良のイテレーションをログします
-* トレーニング済みのモデルを W&B Artifacts に保存してアップロードします (`log_model = True` の場合)
+* Booster モデルの設定を W&B にログします。
+* `rmse` や accuracy など、XGBoost が収集した評価メトリクスを W&B にログします。
+* XGBoost が収集したトレーニング メトリクスを W&B にログします (`eval_set` にデータを指定した場合) 。
+* 最良のスコアと最良のイテレーションをログします。
+* トレーニング済みモデルを W&B Artifacts に保存してアップロードします (`log_model = True` の場合) 。
* `log_feature_importance=True` の場合、特徴量重要度プロットをログします (デフォルト) 。
-* `define_metric=True` の場合、最良の評価メトリクスを `wandb.Run.summary` に記録します (デフォルト) 。
+* `define_metric=True` の場合、最良の eval メトリクスを `wandb.Run.summary` に取得します (デフォルト) 。
W&B のすべてのログ機能は、[PyTorch DDP](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html) などのデータ並列マルチ GPU トレーニングに対応しています。
@@ -19,39 +19,39 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
## 主要なExperimentsをトラッキングする
-`wandb` をインストールするだけで、W&B 組み込みの [ログ機能](/ja/models/track/log/) が有効になり、システムメトリクス、モデルメトリクス、さらに対話型の [ダッシュボード](/ja/models/track/workspaces/) にログされるメディアを記録できるようになります。
+まず、YOLOv5 と一緒に W&B Python SDK (`wandb`) をインストールし、通常どおりトレーニングを実行します。`wandb` をインストールするだけで、W&B 組み込みの [ログ機能](/ja/models/track/log/) が有効になり、システムメトリクス、モデルメトリクス、さらに対話型の [ダッシュボード](/ja/models/track/workspaces/) にログされるメディアを記録できるようになります。
-```python
+```bash
pip install wandb
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
-python yolov5/train.py # 小さなデータセットで小規模なネットワークをトレーニングする
+python yolov5/train.py # 小規模なデータセットで小規模なネットワークをトレーニングする
```
-wandb が標準出力に出力するリンクをたどるだけです。
+W&B が標準出力に出力するリンクをたどってください。
-
### 引数
-* `log_model`: (boolean) True の場合、モデルを保存して W&B Artifacts にアップロードします
+* `log_model`: (boolean) True の場合、モデルを W&B Artifacts に保存してアップロードします。
-* `log_feature_importance`: (boolean) True の場合、特徴量重要度の棒プロットをログします
+* `log_feature_importance`: (boolean) True の場合、特徴量重要度の棒グラフをログします。
-* `importance_type`: (str) ツリーモデルでは `{weight, gain, cover, total_gain, total_cover}` のいずれかを指定します。線形モデルでは `weight` を指定します。
+* `importance_type`: (str) ツリーモデルでは `{weight, gain, cover, total_gain, total_cover}` のいずれかです。線形モデルでは `weight` です。
-* `define_metric`: (boolean) True の場合 (デフォルト) 、`run.summary` にはトレーニングの最後の step ではなく、最良の step におけるモデル性能を記録します。
+* `define_metric`: (boolean) True の場合 (デフォルト) 、`run.summary` には、トレーニングの最後のステップではなく最良のステップでのモデル性能が取得されます。
-[WandbCallback のソースコード](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/xgboost/xgboost.py)を確認できます。
+[WandbCallback のソースコード](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/xgboost/xgboost.py)を確認してください。
-追加の例については、[GitHub 上のサンプルリポジトリ](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)を参照してください。
+その他の例については、[GitHub の examples リポジトリ](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)を参照してください。
## Sweeps でハイパーパラメーターを調整する
-モデルから最大限のパフォーマンスを引き出すには、決定木の深さや学習率などのハイパーパラメーターを調整する必要があります。W&B [Sweeps](/ja/models/sweeps/) は、大規模なハイパーパラメーター探索の experiment を設定、実行、分析するための強力なツールキットです。
+W&B [Sweeps](/ja/models/sweeps/) は、ハイパーパラメーター探索の experiment を設定、実行、分析するためのツールキットです。このセクションでは、XGBoost インテグレーションと W&B Sweeps を組み合わせて、さまざまなハイパーパラメーター設定を探索する方法を示します。
+
+モデル性能を向上させるには、決定木の深さや学習率などのハイパーパラメーターを調整します。
+
## インテグレーションをカスタマイズする
-YOLO にいくつかのシンプルなコマンドライン引数を渡すことで、W&B の機能をさらに活用できます。
+実験管理が機能したら、YOLO にいくつかのコマンドライン引数を渡すことで、W&B の追加機能 (モデルのバージョン管理、データセットのバージョン管理、予測の可視化など) を有効にできます。
* `--save_period` に数値を渡すと、W&B は `save_period` エポックごとの終了時に [モデルバージョン](/ja/models/registry/) を保存します。モデルバージョンにはモデルの重みが含まれ、検証セットで最も高い性能を示したモデルにタグが付けられます。
* `--upload_dataset` フラグを有効にすると、データのバージョン管理のためにデータセットもアップロードされます。
-* `--bbox_interval` に数値を渡すと、[Data Visualization](../) が有効になります。`bbox_interval` エポックごとの終了時に、検証セットに対するモデルの出力が W&B にアップロードされます。
+* `--bbox_interval` に数値を渡すと、データの可視化が有効になります。`bbox_interval` エポックごとの終了時に、検証セットに対するモデルの出力が W&B にアップロードされます。
+
## サインアップしてAPIキーを発行する
@@ -26,7 +28,7 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
- 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)をAPIキーに設定します。
+ 1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)をAPIキーに設定します。`<>` で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -66,18 +68,30 @@ APIキーは、お使いのマシンをW&Bに認証するために使用し
## メトリクスをログする
-`--logger wandb` コマンドライン引数を使用して、wandb へログすることを有効にします。必要に応じて、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) が受け取るすべての引数を渡すこともできます。その場合は、各引数の先頭に `wandb-` を付けます。
+`wandb` ライブラリがインストールされ、マシンで認証が完了していれば、YOLOX のトレーニングスクリプトから W&B のログを有効にできます。
+
+`wandb` によるログを有効にするには、`--logger wandb` コマンドライン引数を使用します。必要に応じて、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) が受け取るすべての引数を渡すこともできます。各引数の先頭には `wandb-` を付けてください。
+
+`num_eval_imges` は、モデル評価のために W&B が Tables にログする検証セットの画像数と予測数を制御します。
-`num_eval_imges` は、モデル評価のために W&B の表にログされる検証セットの画像と予測の数を制御します。
+コマンドを実行する前に、次のプレースホルダーを置き換えてください。
+
+* `
-この W&B インテグレーションについて質問や問題がある場合は、[YOLOX repository](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) で issue を作成してください。
\ No newline at end of file
+この W&B インテグレーションについて質問や問題がある場合は、[YOLOX リポジトリ](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) で issue を作成してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/accelerate.mdx b/ko/models/integrations/accelerate.mdx
index cd4e53de09..25ec7f3466 100644
--- a/ko/models/integrations/accelerate.mdx
+++ b/ko/models/integrations/accelerate.mdx
@@ -5,13 +5,13 @@ title: Hugging Face Accelerate
Hugging Face Accelerate는 동일한 PyTorch 코드를 어떤 분산 설정에서든 실행할 수 있게 해 주는 라이브러리로, 대규모 모델 트레이닝과 Inference를 간소화합니다.
-Accelerate에는 W&B Tracker가 포함되어 있으며, 아래에서 사용 방법을 설명합니다. [Hugging Face의 Accelerate Trackers](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/tracking)에서 더 자세한 내용을 확인할 수도 있습니다.
+Accelerate에는 W&B Tracker가 포함되어 있으며, 이 페이지에서는 분산 training runs의 메트릭, 설정 및 아티팩트를 W&B에 로깅하는 데 이를 사용하는 방법을 설명합니다. 자세한 내용은 [Hugging Face의 Accelerate Trackers](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/tracking)를 참조하세요.
## Accelerate로 로깅 시작하기
-Accelerate와 W&B를 시작하려면 아래 의사 코드를 따르면 됩니다:
+이 섹션에서는 트레이닝 중 실험 데이터를 W&B에 로깅하도록 Accelerate를 설정하는 방법을 설명합니다. Accelerate와 W&B를 시작하려면 다음 의사 코드를 따르세요:
```python
from accelerate import Accelerator
@@ -36,30 +36,28 @@ accelerator.log({"train_loss": 1.12, "valid_loss": 0.8}, step=global_step)
accelerator.end_training()
```
-좀 더 자세히 설명하면, 다음이 필요합니다:
+좀 더 자세히 설명하면:
-1. Accelerator 클래스를 초기화할 때 `log_with="wandb"`를 전달합니다
+1. `Accelerator` 클래스를 초기화할 때 `log_with="wandb"`를 전달합니다.
2. [`init_trackers`](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/package_reference/accelerator#accelerate.Accelerator.init_trackers)를 호출하고 다음을 전달합니다:
-
-* `project_name`을 통해 프로젝트 이름
-* [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달하려는 모든 매개변수를 `init_kwargs`의 중첩 dict를 통해 전달
-* wandb run에 로깅하려는 기타 모든 실험 설정 정보를 `config`를 통해 전달
-
-3. Weights & Biases에 로깅하려면 `wandb.Run.log()` 방법을 사용합니다. `step` 인수는 선택 사항입니다
-4. 트레이닝이 끝나면 `.end_training()`을 호출합니다
+ * `project_name`을 통해 프로젝트 이름.
+ * [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달하려는 모든 매개변수를 `init_kwargs`의 중첩 dict를 통해 전달합니다.
+ * wandb run에 로깅하려는 기타 모든 실험 설정 정보를 `config`를 통해 전달합니다.
+3. W&B에 로깅하려면 `wandb.Run.log()` 방법을 사용합니다. `step` 인수는 선택 사항입니다.
+4. 트레이닝이 끝나면 `.end_training()`을 호출합니다.
## W&B tracker에 액세스하기
-W&B tracker에 액세스하려면 `Accelerator.get_tracker()` 방법을 사용하세요. tracker의 `.name` 속성에 해당하는 문자열을 전달하면 `main` 프로세스에서 해당 tracker를 반환합니다.
+Accelerate가 W&B에 로깅한 후에는 tracker가 노출하지 않는 아티팩트, 맞춤형 차트 또는 기타 데이터를 로깅하기 위해 기반이 되는 W&B run 객체에 직접 액세스해야 할 수 있습니다. W&B tracker에 액세스하려면 `Accelerator.get_tracker()` 방법을 사용하세요. tracker의 `.name` 속성에 해당하는 문자열을 전달하면 `main` 프로세스에서 해당 tracker를 반환합니다.
```python
wandb_tracker = accelerator.get_tracker("wandb")
```
-이후에는 wandb의 run 객체를 평소와 같이 사용할 수 있습니다:
+이후에는 `wandb` run 객체를 평소와 같이 사용할 수 있습니다:
```python
wandb_tracker.log_artifact(some_artifact_to_log)
@@ -81,12 +79,12 @@ wandb_tracker.log_artifact(some_artifact_to_log)
## Accelerate 아티클
W&B로 더욱 강력해진 HuggingFace Accelerate
- * 이 아티클에서는 HuggingFace Accelerate의 주요 기능과, W&B에 결과를 로깅하면서 분산 트레이닝과 Evaluation을 얼마나 단순하게 수행할 수 있는지 살펴봅니다. + 이 아티클에서는 HuggingFace Accelerate가 제공하는 기능과, W&B에 결과를 로깅하면서 분산 트레이닝과 Evaluation을 수행하는 방법을 살펴봅니다. [W&B로 더욱 강력해진 Hugging Face Accelerate 리포트](https://wandb.ai/gladiator/HF%20Accelerate%20+%20W\&B/reports/Hugging-Face-Accelerate-Super-Charged-with-Weights-Biases--VmlldzoyNzk3MDUx?utm_source=docs\&utm_medium=docs\&utm_campaign=accelerate-docs)를 조회하세요.
## 사용자의 W&B 설치 방식을 결정합니다
-시작하기 전에 W&B를 필수 의존성으로 지정할지, 아니면 라이브러리의 선택 기능으로 제공할지 결정하세요.
+시작하기 전에 W&B를 필수 의존성으로 지정할지, 아니면 라이브러리의 선택 기능으로 제공할지 결정하세요. 이 선택은 W&B Python SDK(`wandb`)를 임포트하는 방식, 설치 관련 문서를 작성하는 방식, 그리고 `wandb`가 없는 환경을 처리하는 방식에 영향을 줍니다.
### W&B를 필수 의존성으로 지정하기
-W&B가 라이브러리 기능의 핵심 요소라면, W&B Python SDK(`wandb`)를 의존성에 추가하세요:
+W&B가 라이브러리 기능의 핵심 요소라면, 라이브러리와 함께 `wandb`가 자동으로 설치되도록 의존성에 추가하세요:
```txt
torch==1.8.0
@@ -37,7 +37,7 @@ wandb==0.13.*
### 설치 시 W&B를 선택 사항으로 설정하기
### API 키 생성
-API 키는 클라이언트나 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필에서 API 키를 생성할 수 있습니다.
+API 키는 클라이언트나 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 이어지는 로그인 단계에서 사용할 수 있도록 사용자 프로필에서 API 키를 생성하세요.
@@ -251,7 +268,7 @@ with wandb.init(..., config=config) as run:
### run config 업데이트
### 메트릭 로깅
-키가 메트릭 이름인 딕셔너리를 만드세요. 이 딕셔너리 객체를 [`wandb.Run.log()`](/ko/models/ref/python/experiments/run#method-run-log)에 전달해 W&B에 로깅하세요:
+`loss`나 `accuracy`와 같은 스칼라 메트릭을 로깅하려면, 키가 메트릭 이름인 딕셔너리를 만드세요. 이 딕셔너리 객체를 [`wandb.Run.log()`](/ko/models/ref/python/experiments/run#method-run-log)에 전달해 W&B에 로깅하세요:
```python
NUM_EPOCHS = 10
@@ -282,7 +301,7 @@ for epoch in range(NUM_EPOCHS):
run.log(metrics)
```
-메트릭 이름 접두사를 사용해 W&B App에서 관련 메트릭을 그룹화하세요. 일반적으로는 트레이닝 메트릭과 검증 메트릭에 각각 `train/`과 `val/`를 사용하지만, 사용 사례에 맞는 접두사라면 무엇이든 사용할 수 있습니다.
+메트릭 이름 접두사를 사용해 W&B에서 관련 메트릭을 그룹화하세요. 일반적으로는 트레이닝 메트릭과 검증 메트릭에 각각 `train/`과 `val/`를 사용하지만, 사용 사례에 맞는 접두사라면 무엇이든 사용할 수 있습니다.
이렇게 하면 프로젝트의 Workspace에서 트레이닝 및 검증 메트릭이나, 따로 구분하려는 다른 메트릭 유형별로 별도의 섹션이 생성됩니다:
@@ -307,7 +326,7 @@ with wandb.init(...) as run:
### x-axis 제어
### 미디어 및 구조화 데이터 로깅
-스칼라 외에도 이미지, 테이블, 텍스트, 오디오, 비디오 등을 로깅할 수 있습니다.
+스칼라 외에도 이미지, 테이블, 텍스트, 오디오, 비디오 등을 로깅할 수 있습니다. 메트릭과 함께 미디어를 로깅하면 사용자가 시간 경과에 따른 모델의 정성적 동작을 살펴보는 데 도움이 됩니다.
데이터를 로깅할 때 고려할 사항은 다음과 같습니다.
* 메트릭을 얼마나 자주 로깅해야 하나요? 선택 사항으로 둘 수 있나요?
* 시각화하는 데 어떤 유형의 데이터가 도움이 될 수 있나요?
- * 이미지의 경우 시간에 따른 변화를 확인할 수 있도록 샘플 예측 결과, 세그멘테이션 마스크 등을 로깅할 수 있습니다.
+ * 이미지의 경우 시간에 따른 변화를 확인할 수 있도록 샘플 예측 결과와 세그멘테이션 마스크를 로깅할 수 있습니다.
* 텍스트의 경우 나중에 탐색할 수 있도록 샘플 예측 결과를 담은 테이블을 로깅할 수 있습니다.
-예시는 [객체 및 미디어 로깅](/ko/models/track/log)을 참조하세요.
+자세한 내용은 [객체 및 미디어 로깅](/ko/models/track/log)을 참조하세요.
## 분산 트레이닝 지원
-분산 환경을 지원하는 프레임워크에서는 다음 워크플로 중 하나를 적용할 수 있습니다:
+라이브러리가 여러 프로세스나 여러 머신에서 트레이닝을 실행할 수 있다면, 로그가 일관성을 유지하고 중복되지 않도록 해당 환경에서 W&B가 어떻게 동작해야 하는지 결정하세요. 분산 환경을 지원하는 프레임워크에서는 다음 워크플로 중 하나를 적용할 수 있습니다:
* 메인 프로세스에서만 로깅합니다(권장).
* 모든 프로세스에서 로깅하고, 공유 `group` 이름을 사용해 run을 그룹화합니다.
@@ -360,48 +379,50 @@ for step, (input, ground_truth) in enumerate(data):
자세한 내용은 [분산 트레이닝 Experiments 로깅](/ko/models/track/log/distributed-training/)을 참조하세요.
- ## Artifacts를 사용해 모델과 데이터셋 추적하기
+ ## 아티팩트를 사용해 모델과 데이터셋 추적하기
-[W&B Artifacts](/ko/models/artifacts/)를 사용해 모델과 데이터셋을 추적하고 버전 관리하세요. Artifacts는 머신 러닝 자산을 위한 저장소와 버전 관리를 제공하며, 데이터와 모델이 어떻게 연결되어 있는지 보여주도록 리니지를 자동으로 추적합니다.
+메트릭 외에도, 사용자가 Runs를 재현하고 비교할 수 있도록 라이브러리가 생성하거나 사용하는 모델과 데이터셋을 저장할 수 있습니다.
+
+[W&B 아티팩트](/ko/models/artifacts/)를 사용해 모델과 데이터셋을 추적하고 버전 관리하세요. 아티팩트는 머신 러닝 자산을 위한 저장소와 버전 관리를 제공하며, 데이터와 모델이 어떻게 연결되어 있는지 보여주도록 리니지를 자동으로 추적합니다.
-라이브러리에 Artifacts를 인테그레이션할 때는 다음 사항을 고려하세요:
+라이브러리에 아티팩트를 인테그레이션할 때는 다음 사항을 고려하세요:
-* 모델 체크포인트 또는 데이터셋을 Artifacts로 log할지 여부(선택 사항으로 제공하려는 경우).
-* Artifact 입력 레퍼런스(예: `entity/project/artifact`).
-* 모델 체크포인트 또는 데이터셋의 logging 빈도. 예를 들어 매 에포크마다, 500 step마다 등입니다.
+* 모델 체크포인트 또는 데이터셋을 아티팩트로 로깅할지 여부(선택 사항으로 제공하려는 경우).
+* 아티팩트 입력 레퍼런스(예: `entity/project/artifact`).
+* 모델 체크포인트 또는 데이터셋의 로깅 빈도. 예를 들어 매 에포크마다 또는 500 step마다입니다.
### 모델 체크포인트 로깅
-모델 체크포인트를 W&B에 로깅하세요. 일반적으로 체크포인트는 W&B에서 생성한 고유한 run ID를 artifact 이름의 일부로 사용해 artifact로 로깅합니다.
+모델 체크포인트를 아티팩트로 로깅하면 사용자가 학습된 가중치를 복구하고, 버전을 관리하고, 공유할 수 있습니다. 일반적으로 체크포인트는 W&B에서 생성한 고유한 run ID를 아티팩트 이름의 일부로 사용해 아티팩트로 로깅합니다.
```python
-metadata = {"eval/accuracy": 0.8, "train/steps": 800}
+metadata = {"eval/accuracy": 0.8, "train/steps": 800}
artifact = wandb.Artifact(
- name=f"model-{run.id}",
- metadata=metadata,
+ name=f"model-{run.id}",
+ metadata=metadata,
type="model"
- )
-artifact.add_dir("output_model") # 모델 가중치가 저장되어 있는 로컬 디렉터리
+ )
+artifact.add_dir("output_model") # 모델 가중치가 저장된 로컬 디렉터리
-aliases = ["best", "epoch_10"]
+aliases = ["best", "epoch_10"]
run.log_artifact(artifact, aliases=aliases)
```
-이전 코드 스니펫은 모델 체크포인트를 artifact로 로깅하고, evaluation accuracy 및 트레이닝 step과 같은 메타데이터를 추가하는 방법을 보여줍니다. 이 artifact에는 고유한 run ID가 포함된 이름이 지정되며, 쉽게 참조할 수 있도록 [맞춤형 alias](/ko/models/artifacts/create-a-custom-alias/)가 태그됩니다.
+이전 스니펫은 모델 체크포인트를 아티팩트로 로깅하고, evaluation accuracy 및 트레이닝 step과 같은 메타데이터를 포함합니다. 이 아티팩트의 이름에는 고유한 run ID가 포함되며, 빠르게 참조할 수 있도록 [맞춤형 alias](/ko/models/artifacts/create-a-custom-alias/)가 태그됩니다.
- ### 입력 artifact 로깅하기
+ ### 입력 아티팩트 로깅하기
-입력으로 사용된 데이터셋 또는 사전 학습된 모델을 로깅합니다:
+데이터와 모델 간의 리니지를 캡처하려면 run이 입력으로 사용하는 데이터셋 또는 사전 학습된 모델을 로깅합니다:
```python
dataset = wandb.Artifact(name="flowers", type="dataset")
@@ -409,15 +430,15 @@ dataset.add_file("flowers.npy")
run.use_artifact(dataset)
```
-이전 코드 스니펫은 "flowers"라는 데이터셋용 artifact를 생성하고 여기에 파일을 추가합니다. 그런 다음 `run.use_artifact()`를 사용해 이 artifact를 현재 run에 연결하며, 이를 통해 W&B는 run에서 사용된 데이터셋의 리니지를 추적할 수 있습니다.
+이전 코드 스니펫은 "flowers"라는 데이터셋용 아티팩트를 생성하고 여기에 파일을 추가합니다. `wandb.Run.use_artifact()` 호출은 이 아티팩트를 현재 run에 연결하므로 W&B는 run에서 사용된 데이터셋의 리니지를 추적할 수 있습니다.
- ### Artifacts 다운로드
+ ### 아티팩트 다운로드
-트레이닝 또는 Inference 코드에서 사용하려면, 이전에 W&B에 로깅한 Artifacts를 다운로드하세요.
+아티팩트를 로깅한 후에는 트레이닝 또는 Inference 코드에서 사용하기 위해 이전에 W&B에 로깅한 아티팩트를 다운로드할 수 있습니다. 적절한 방법은 이미 활성 run이 있는지에 따라 달라집니다.
-run 컨텍스트가 있으면 [`wandb.Run.use_artifact()`](/ko/models/ref/python/experiments/run)를 사용해 W&B의 artifact를 참조한 다음, [`wandb.Artifact.download()`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact)를 호출해 로컬 디렉터리로 다운로드합니다.
+run 컨텍스트가 있으면 [`wandb.Run.use_artifact()`](/ko/models/ref/python/experiments/run)를 사용해 W&B의 아티팩트를 참조한 다음, [`wandb.Artifact.download()`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact)를 호출해 로컬 디렉터리로 다운로드합니다. `wandb.Run.use_artifact()`를 사용하면 아티팩트가 현재 run의 입력으로도 기록되어 리니지가 유지됩니다.
```python
with wandb.init(...) as run:
@@ -425,7 +446,7 @@ with wandb.init(...) as run:
local_path = artifact.download()
```
-[W&B Public API](/ko/models/ref/python/public-api/)를 사용하면 run을 초기화하지 않고도 artifact를 참조하고 다운로드할 수 있습니다. 이는 분산 환경이나 Inference 수행처럼 새 run을 만들고 싶지 않은 시나리오에서 유용합니다.
+[W&B Public API](/ko/models/ref/python/public-api/)를 사용하면 run을 초기화하지 않고도 아티팩트를 참조하고 다운로드할 수 있습니다. 이는 분산 환경이나 Inference를 수행할 때처럼 새 run을 만들고 싶지 않을 수 있는 시나리오에서 유용합니다.
```python
import wandb
@@ -433,10 +454,10 @@ artifact = wandb.Api().artifact("user/project/artifact:latest")
local_path = artifact.download()
```
-자세한 내용은 [Artifacts 다운로드 및 사용하기](/ko/models/artifacts/download-and-use-an-artifact/)를 참조하세요.
+자세한 내용은 [아티팩트 다운로드 및 사용하기](/ko/models/artifacts/download-and-use-an-artifact/)를 참조하세요.
-
+
@@ -15,7 +17,7 @@ description: "단일 CLI 파라미터만으로 코드 없이 모델 트레이닝
## 사전 요구 사항 설치
-`autotrain-advanced`와 `wandb`를 설치합니다.
+모델을 트레이닝하고 결과를 W&B에 로깅하려면 먼저 AutoTrain CLI와 W&B 클라이언트 라이브러리를 설치하세요. `autotrain-advanced`와 `wandb`를 설치합니다.
## 하이퍼파라미터 조정
-라이브러리가 하이퍼파라미터 튜닝을 지원하는 경우, [W&B Sweeps](/ko/models/sweeps/)를 통합해 실험을 관리하고 시각화할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
+라이브러리가 하이퍼파라미터 튜닝을 지원하는 경우, [W&B Sweeps](/ko/models/sweeps/)를 통합해 실험을 관리하고 시각화할 수 있습니다. 스윕은 정의된 검색 공간에서 여러 run을 조율하고, 사용자가 설정을 나란히 비교할 수 있도록 결과를 W&B에 표시합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/autotrain.mdx b/ko/models/integrations/autotrain.mdx
index 94e7c8dfa4..c2dd6d7d34 100644
--- a/ko/models/integrations/autotrain.mdx
+++ b/ko/models/integrations/autotrain.mdx
@@ -3,9 +3,11 @@ title: Hugging Face AutoTrain
description: "단일 CLI 파라미터만으로 코드 없이 모델 트레이닝을 수행할 수 있는 Hugging Face AutoTrain에서 W&B 실험 추적을 사용하세요."
---
-[Hugging Face AutoTrain](https://huggingface.co/docs/autotrain/index)은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성, 그리고 테이블형 작업까지 다양한 작업에서 최첨단 모델을 트레이닝할 수 있는 노코드 도구입니다.
+[Hugging Face AutoTrain](https://huggingface.co/docs/autotrain/index)은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성, 테이블형 작업을 위한 모델을 트레이닝할 수 있는 노코드 도구입니다.
-[W&B](https://wandb.com/)는 Hugging Face AutoTrain에 직접 통합되어 있어 실험 추적과 설정 관리를 제공합니다. 실험에 CLI 명령어에서 파라미터 하나만 추가하면 될 정도로 사용이 간단합니다.
+Hugging Face AutoTrain은 실험 추적과 설정 관리를 위해 W&B와 직접 통합됩니다. 실험에는 CLI 명령어에서 파라미터 하나만 추가하면 됩니다.
+
+이 페이지에서는 Hugging Face AutoTrain으로 모델을 트레이닝할 때 W&B 실험 추적을 활성화하는 방법을 설명합니다. 추가 코드를 작성하지 않고도 모든 run의 메트릭과 설정을 캡처할 수 있습니다. 이 페이지는 이미 AutoTrain에 익숙하며 트레이닝 워크플로에 관측성을 추가하려는 사용자를 위한 것입니다.
@@ -15,7 +17,7 @@ description: "단일 CLI 파라미터만으로 코드 없이 모델 트레이닝
## 사전 요구 사항 설치
## 데이터셋 준비
-Hugging Face AutoTrain이 제대로 작동하려면 CSV 맞춤형 데이터셋이 특정 형식을 갖춰야 합니다.
+트레이닝을 시작하기 전에 AutoTrain이 기대하는 형식에 맞도록 데이터셋을 준비하세요. Hugging Face AutoTrain이 제대로 작동하려면 CSV 맞춤형 데이터셋이 특정 형식을 갖춰야 합니다.
-* 트레이닝 파일에는 트레이닝에 사용하는 `text` 열이 반드시 포함되어야 합니다. 최상의 결과를 얻으려면 `text` 열의 데이터가 `### Human: Question?### Assistant: Answer.` 형식을 따라야 합니다. 좋은 예시는 [`timdettmers/openassistant-guanaco`](https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco)에서 확인할 수 있습니다.
+트레이닝 파일에는 트레이닝에 사용하는 `text` 열이 반드시 포함되어야 합니다. `text` 열의 데이터는 `### Human: Question?### Assistant: Answer.` 형식을 따라야 합니다. 예시는 [`timdettmers/openassistant-guanaco`](https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco)에서 확인할 수 있습니다.
- 하지만 [MetaMathQA 데이터셋](https://huggingface.co/datasets/meta-math/MetaMathQA)에는 `query`, `response`, `type` 열이 포함되어 있습니다. 먼저 이 데이터셋을 전처리하세요. `type` 열을 제거하고, `query` 열과 `response` 열의 내용을 `### Human: Query?### Assistant: Response.` 형식의 새로운 `text` 열로 결합하세요. 트레이닝에는 이렇게 만든 데이터셋인 [`rishiraj/guanaco-style-metamath`](https://huggingface.co/datasets/rishiraj/guanaco-style-metamath)을 사용합니다.
+하지만 [MetaMathQA 데이터셋](https://huggingface.co/datasets/meta-math/MetaMathQA)에는 `query`, `response`, `type` 열이 포함되어 있습니다. 먼저 이 데이터셋을 전처리하세요. `type` 열을 제거하고, `query` 열과 `response` 열의 내용을 `### Human: Query?### Assistant: Response.` 형식의 새로운 `text` 열로 결합하세요. 트레이닝에는 이렇게 만든 데이터셋인 [`rishiraj/guanaco-style-metamath`](https://huggingface.co/datasets/rishiraj/guanaco-style-metamath)을 사용합니다.
## `autotrain`을 사용해 트레이닝하기
-명령줄이나 노트북에서 `autotrain` advanced를 사용해 트레이닝을 시작할 수 있습니다. `--log` 인수를 사용하거나 `--log wandb`를 사용해 결과를 [W&B Run](/ko/models/runs/)에 로깅하세요.
+환경과 데이터셋이 준비되었다면 이제 트레이닝을 시작할 수 있습니다. 명령줄이나 노트북에서 `autotrain` advanced를 사용해 트레이닝을 시작할 수 있습니다. `--log` 인수를 사용하거나 `--log wandb`를 사용해 결과를 [run](/ko/models/runs/)에 로깅하세요. `--log wandb` 인수는 이 run에 대한 W&B integration을 활성화합니다.
+
+`
+트레이닝이 시작되면 AutoTrain이 run의 메트릭과 설정을 W&B에 로깅하며, 여기에서 프로젝트의 다른 run과 함께 이를 검토할 수 있습니다.
+
## 추가 리소스
diff --git a/ko/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx b/ko/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
index b7c257942d..ce5e88d858 100644
--- a/ko/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
+++ b/ko/models/integrations/azure-openai-fine-tuning.mdx
@@ -1,13 +1,11 @@
---
-description: "W&B 실험 추적을 사용해 메트릭, 하이퍼파라미터, 트레이닝 진행 상황을 기록하면서 Azure OpenAI 모델을 파인튜닝합니다."
+description: "W&B 실험 추적을 사용해 Azure OpenAI 모델을 파인튜닝하고 메트릭, 하이퍼파라미터, 트레이닝 진행 상황을 로깅하세요."
title: Azure OpenAI 파인튜닝
---
-
- ## 소개
-
+이 가이드에서는 W&B를 Azure OpenAI와 함께 사용하여 GPT-3.5 또는 GPT-4 모델의 파인튜닝 작업을 추적하고 평가하는 방법을 설명합니다. W&B를 통합하면 실험 추적을 통해 메트릭, 하이퍼파라미터, 트레이닝 아티팩트를 기록할 수 있으므로 모델 성능을 분석하고 개선할 수 있습니다. 또한 W&B의 평가 도구를 사용해 모델 선택에 대해 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
-Microsoft Azure에서 GPT-3.5 또는 GPT-4 모델을 파인튜닝할 때 W&B를 사용하면 메트릭을 자동으로 수집하고, W&B의 실험 추적 및 평가 도구를 통해 체계적인 평가를 수행하여 모델 성능을 추적, 분석, 개선할 수 있습니다.
+이 가이드는 Azure OpenAI 모델을 파인튜닝하면서 Runs를 체계적으로 추적하고 비교하려는 머신 러닝 실무자를 위한 것입니다.
@@ -17,51 +15,59 @@ Microsoft Azure에서 GPT-3.5 또는 GPT-4 모델을 파인튜닝할 때 W&B
## 사전 요구 사항
- ## 워크플로 overview
+ ## 워크플로 개요
-
- ### 1. 파인튜닝 설정
+다음 단계에서는 일반적인 Azure OpenAI 파인튜닝 작업이 작업 준비부터 결과 모델 평가까지 W&B에서 어떻게 진행되는지 요약해 설명합니다.
+
+
- [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) 모듈로 직렬화할 수 있는 모든 항목은 피클링되어 인테그레이션이 생성한 Artifact에 추가됩니다. Dagster 내에서 해당 Artifact를 조회하면 콘텐츠가 언피클링됩니다(자세한 내용은 [Read artifacts](#read-wb-artifacts)를 참조하세요).
+ [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) 모듈로 직렬화할 수 있는 모든 항목은 피클링되어 인테그레이션이 생성한 아티팩트에 추가됩니다. Dagster 내에서 해당 아티팩트를 조회하면 콘텐츠가 언피클링됩니다(자세한 내용은 [Read artifacts](#read-wb-artifacts)를 참조하세요).
```python
@asset(
@@ -195,8 +203,8 @@ W&B Artifact를 작성하려면 Python 함수에서 객체를 반환하세
W&B는 여러 Pickle 기반 직렬화 모듈([pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html), [dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib))을 지원합니다. [ONNX](https://onnx.ai/)나 [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) 같은 더 고급 직렬화 방식도 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Serialization](#serialization-configuration) 섹션을 참조하세요.
-
- [Table](/ko/models/ref/python/data-types/table)이나 [Image](/ko/models/ref/python/data-types/image) 같은 모든 W&B 객체는 인테그레이션이 생성한 Artifact에 추가됩니다. 이 예제에서는 Table을 Artifact에 추가합니다.
+
+ [Table](/ko/models/ref/python/data-types/table)이나 [Image](/ko/models/ref/python/data-types/image) 같은 모든 W&B 객체는 인테그레이션이 생성한 아티팩트에 추가됩니다. 이 예제에서는 Table을 아티팩트에 추가합니다.
```python
import wandb
@@ -216,7 +224,7 @@ W&B Artifact를 작성하려면 Python 함수에서 객체를 반환하세
- 더 복잡한 사용 사례에서는 직접 Artifact 객체를 만들어야 할 수 있습니다. 이 경우에도 인테그레이션은 통합 양쪽의 메타데이터를 보강하는 등 유용한 추가 기능을 제공합니다.
+ 더 복잡한 사용 사례에서는 직접 아티팩트 객체를 만들어야 할 수 있습니다. 이 경우에도 인테그레이션은 통합 양쪽의 메타데이터를 보강하는 등 유용한 추가 기능을 제공합니다.
```python
import wandb
@@ -240,7 +248,7 @@ W&B Artifact를 작성하려면 Python 함수에서 객체를 반환하세
### 설정
-`wandb_artifact_configuration`라는 설정 딕셔너리를 `@op`, `@asset`, `@multi_asset`에 설정할 수 있습니다. 이 딕셔너리는 metadata로 데코레이터 인자에 전달해야 합니다. 이 설정은 W&B Artifacts에 대한 IO Manager의 읽기 및 쓰기를 제어하는 데 필요합니다.
+`wandb_artifact_configuration`라는 설정 딕셔너리를 `@op`, `@asset`, `@multi_asset`에 설정할 수 있습니다. 이 딕셔너리를 metadata로 데코레이터 인자에 전달하세요. 이 설정은 W&B Artifacts에 대한 IO Manager의 읽기 및 쓰기를 제어하는 데 필요합니다.
`@op`의 경우 [Out](https://docs.dagster.io/_apidocs/ops#dagster.Out)의 metadata 인자를 통해 출력 metadata에 위치합니다.
`@asset`의 경우 asset의 metadata 인자에 위치합니다.
@@ -323,15 +331,15 @@ W&B Artifact를 작성하려면 Python 함수에서 객체를 반환하세
-지원되는 속성:
+다음 속성이 지원됩니다:
-* `name`: (str) 이 artifact를 사람이 읽기 쉬운 이름으로, UI에서 이 artifact를 식별하거나 `use_artifact` calls에서 참조할 때 사용합니다. 이름에는 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함할 수 있습니다. 이름은 프로젝트 전체에서 고유해야 합니다. `@op`에 필요합니다.
-* `type`: (str) artifact를 구성하고 구분하는 데 사용하는 artifact의 유형입니다. 일반적인 유형으로는 dataset 또는 model이 있지만, 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함하는 임의의 문자열을 사용할 수 있습니다. 출력이 이미 Artifact가 아닌 경우 필요합니다.
-* `description`: (str) artifact에 대한 설명을 제공하는 자유 텍스트입니다. 설명은 UI에서 마크다운으로 렌더링되므로 표, 링크 등을 넣기에 적합합니다.
-* `aliases`: (list[str]) Artifact에 적용할 하나 이상의 alias를 포함하는 배열입니다. 설정 여부와 관계없이 인테그레이션은 이 목록에 “latest” 태그도 추가합니다. 이는 모델과 데이터셋의 versioning을 관리하는 효과적인 방법입니다.
-* [`add_dirs`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#add_dir): (list[dict[str, Any]]): Artifact에 포함할 각 로컬 디렉터리에 대한 설정을 담은 배열입니다.
-* [`add_files`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#add_file): (list[dict[str, Any]]): Artifact에 포함할 각 로컬 파일에 대한 설정을 담은 배열입니다.
-* [`add_references`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#add_reference): (list[dict[str, Any]]): Artifact에 포함할 각 외부 Reference에 대한 설정을 담은 배열입니다.
+* `name`: (str) 이 artifact를 사람이 읽기 쉬운 이름으로, UI에서 이 artifact를 식별하거나 `use_artifact` calls에서 참조할 때 사용합니다. 이름에는 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함할 수 있습니다. 이름은 프로젝트 전체에서 고유해야 합니다. `@op`에 필요합니다.
+* `type`: (str) artifact를 구성하고 구분하는 데 사용하는 artifact의 유형입니다. 일반적인 유형으로는 dataset 또는 model이 있지만, 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함하는 임의의 문자열을 사용할 수 있습니다. 출력이 이미 아티팩트가 아닌 경우 필요합니다.
+* `description`: (str) artifact를 설명하는 자유 텍스트입니다. 설명은 UI에서 마크다운으로 렌더링되므로 표, 링크 등을 넣기에 적합합니다.
+* `aliases`: (list[str]) 아티팩트에 적용할 하나 이상의 alias를 포함하는 배열입니다. 설정 여부와 관계없이 인테그레이션은 이 목록에 "latest" 태그도 추가합니다. alias는 모델과 데이터셋의 versioning을 관리하는 데 사용하세요.
+* [`add_dirs`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#add_dir): (list[dict[str, Any]]): 아티팩트에 포함할 각 로컬 디렉터리에 대한 설정을 담은 배열입니다.
+* [`add_files`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#add_file): (list[dict[str, Any]]): 아티팩트에 포함할 각 로컬 파일에 대한 설정을 담은 배열입니다.
+* [`add_references`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#add_reference): (list[dict[str, Any]]): 아티팩트에 포함할 각 외부 Reference에 대한 설정을 담은 배열입니다.
* `serialization_module`: (dict) 사용할 직렬화 모듈의 설정입니다. 자세한 내용은 Serialization 섹션을 참고하세요.
* `name`: (str) 직렬화 모듈의 이름입니다. 허용되는 값: `pickle`, `dill`, `cloudpickle`, `joblib`. 이 모듈은 로컬에서 사용할 수 있어야 합니다.
* `parameters`: (dict[str, Any]) 직렬화 함수에 전달되는 선택 인수입니다. 이 모듈의 dump method와 동일한 parameters를 받습니다. 예를 들어 `{"compress": 3, "protocol": 4}`입니다.
@@ -380,51 +388,51 @@ def create_advanced_artifact():
return [1, 2, 3]
```
-asset는 인테그레이션 양쪽에서 유용한 메타데이터와 함께 머티리얼라이즈됩니다:
+asset는 인테그레이션 양쪽에서 메타데이터와 함께 머티리얼라이즈됩니다:
* W&B 측: 소스 인테그레이션 이름과 버전, 사용된 Python 버전, pickle 프로토콜 버전 등
* Dagster 측:
* Dagster Run ID
* W&B Run: ID, 이름, 경로, URL
- * W&B Artifact: ID, 이름, 유형, 버전, 크기, URL
+ * W&B 아티팩트: ID, 이름, 유형, 버전, 크기, URL
* W&B Entity
* W&B 프로젝트
-다음 이미지는 Dagster asset에 추가된 W&B 메타데이터를 보여줍니다. 이 정보는 인테그레이션을 통해 Dagster로 전파됩니다.
+다음 이미지는 인테그레이션이 Dagster asset에 추가하는 W&B 메타데이터를 보여줍니다. 인테그레이션은 이 정보를 Dagster로 전파합니다.
+ ### 파인튜닝 설정
+파인튜닝 설정은 다음 step으로 구성됩니다:
+
* Azure OpenAI 요구 사항에 따라 트레이닝 데이터를 준비합니다.
* Azure OpenAI에서 파인튜닝 작업을 설정합니다.
-* W&B가 파인튜닝 과정을 자동으로 추적하고 메트릭과 하이퍼파라미터를 로깅합니다.
+* W&B를 사용해 파인튜닝 과정을 추적하고 메트릭과 하이퍼파라미터를 로깅합니다.
-
- ### 2. 실험 추적
+
-[Composer's Callbacks](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/callbacks.html) 시스템을 사용하면 `WandBLogger`를 통해 W&B에 언제 로깅할지 제어할 수 있습니다. 이 예제에서는 검증 이미지와 예측 샘플이 로깅됩니다:
+스칼라 메트릭 외에도 모델 예측과 같은 리치 미디어를 W&B에 로깅하여 정성 평가를 위해 검토할 수 있습니다. [Composer의 callback](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/callbacks.html) 시스템을 사용하면 `WandBLogger`로 W&B에 언제 로깅할지 제어할 수 있습니다. 다음 예시에서는 검증 이미지와 예측 샘플을 로깅합니다:
```python
import wandb
@@ -95,7 +88,7 @@ class LogPredictions(Callback):
def eval_end(self, state: State, logger: Logger):
with wandb.init() as run:
- "wandb.Table을 생성하고 로깅합니다"
+ "Create a wandb.Table and logs it"
columns = ['image', 'ground truth', 'prediction']
table = wandb.Table(columns=columns, data=self.data[:self.num_samples])
run.log({'sample_table':table}, step=int(state.timer.batch))
@@ -106,4 +99,4 @@ trainer = Trainer(
loggers=[WandBLogger()],
callbacks=[LogPredictions()]
)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/dagster.mdx b/ko/models/integrations/dagster.mdx
index 74256d4ddd..04939e4641 100644
--- a/ko/models/integrations/dagster.mdx
+++ b/ko/models/integrations/dagster.mdx
@@ -3,9 +3,9 @@ description: "Dagster와 W&B를 통합하여 ML 실험을 추적하고 자동
title: Dagster
---
-Dagster와 W&B를 사용해 MLOps 파이프라인을 오케스트레이션하고 ML asset을 관리하세요. W&B 인테그레이션을 사용하면 Dagster 내에서 다음 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다:
+Dagster와 W&B를 함께 사용해 MLOps 파이프라인을 오케스트레이션하고 ML asset을 관리하세요. 기존 Dagster 워크플로 내에서 실험을 추적하고, 데이터를 관리하고, 트레이닝 작업을 실행할 수 있습니다. W&B 인테그레이션은 다음 작업을 지원합니다:
-* [W&B Artifact](/ko/models/artifacts)를 생성하고 사용할 수 있습니다.
+* [W&B 아티팩트](/ko/models/artifacts)를 생성하고 사용할 수 있습니다.
* [W&B Registry](/ko/models/registry)에서 Registered Models를 사용하고 생성할 수 있습니다.
* [W&B Launch](/ko/platform/launch)를 사용해 전용 컴퓨팅 리소스에서 트레이닝 작업을 실행할 수 있습니다.
* ops와 asset에서 [wandb](/ko/models/ref/python) 클라이언트를 사용할 수 있습니다.
@@ -13,9 +13,9 @@ Dagster와 W&B를 사용해 MLOps 파이프라인을 오케스트레이션
W&B Dagster 인테그레이션은 W&B 전용 Dagster 리소스와 IO Manager를 제공합니다:
* `wandb_resource`: W&B API에 인증하고 통신하는 데 사용되는 Dagster 리소스입니다.
-* `wandb_artifacts_io_manager`: W&B Artifacts를 가져와 사용하는 데 쓰이는 Dagster IO Manager입니다.
+* `wandb_artifacts_io_manager`: W&B 아티팩트를 가져와 사용하는 데 쓰이는 Dagster IO Manager입니다.
-다음 가이드에서는 Dagster에서 W&B를 사용하기 위한 사전 요구 사항을 충족하는 방법, ops와 asset에서 W&B Artifacts를 생성하고 사용하는 방법, W&B Launch를 사용하는 방법, 그리고 권장되는 모범 사례를 설명합니다.
+이 가이드는 이미 Dagster를 사용하고 있으며 W&B tracking과 아티팩트 관리를 추가하려는 ML 실무자와 플랫폼 엔지니어를 위한 것입니다. Dagster를 설정하는 방법, ops와 asset에서 W&B 아티팩트를 생성하고 사용하는 방법, W&B Launch를 사용하는 방법, 그리고 모범 사례를 적용하는 방법을 알아봅니다.
+ ### 실험 추적
파인튜닝 중 W&B는 다음을 기록합니다:
-* 트레이닝 및 검증 메트릭
-* 모델 하이퍼파라미터
-* 리소스 사용량
-* 트레이닝 아티팩트
+* 트레이닝 및 검증 메트릭.
+* 모델 하이퍼파라미터.
+* 리소스 사용량.
+* 트레이닝 아티팩트.
-
- ### 3. 모델 평가
+
-아래는 `WandbLogger`의 매개변수입니다. 전체 목록과 설명은 [Composer documentation](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/api_reference/generated/composer.loggers.WandBLogger.html)을 참조하세요.
-
-| Parameter | Description |
-| ---------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `project` | W&B 프로젝트 이름 (str, 선택) |
-| `group` | W&B 그룹 이름 (str, 선택) |
-| `name` | W&B run 이름입니다. 지정하지 않으면 State.run_name이 사용됩니다 (str, 선택) |
-| `entity` | 사용자 이름 또는 W&B Teams 이름과 같은 W&B entity 이름 (str, 선택) |
-| `tags` | W&B 태그 (List[str], 선택) |
-| `log_artifacts` | 체크포인트를 wandb에 로깅할지 여부, 기본값: `false` (bool, 선택) |
-| `rank_zero_only` | rank-zero 프로세스에서만 로깅할지 여부입니다. Artifacts를 로깅할 때는 모든 rank에서 로깅하는 것을 강력히 권장합니다. rank ≥1의 Artifacts는 저장되지 않으므로 중요한 정보가 누락될 수 있습니다. 예를 들어 Deepspeed ZeRO를 사용하는 경우, 모든 rank의 Artifacts가 없으면 체크포인트에서 복원할 수 없습니다. 기본값: `True` (bool, 선택) |
-| `init_kwargs` | wandb `config` 등 `wandb.init()`에 전달할 매개변수입니다. `wandb.init()`에서 사용할 수 있는 매개변수는 [`wandb.init()` parameters](/ko/models/ref/python/functions/init)를 참조하세요. |
+`WandBLogger`가 Runs를 기록하는 방식을 사용자 지정할 때 사용할 수 있는 매개변수는 [Composer documentation](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/api_reference/generated/composer.loggers.WandBLogger.html)을 참조하세요.
-일반적인 사용 예시는 다음과 같습니다.
+다음 예시는 `init_kwargs`를 통해 run notes와 설정 딕셔너리를 전달하는 일반적인 사용 방식을 보여줍니다:
-```
+```python
init_kwargs = {"notes":"Testing higher learning rate in this experiment",
"config":{"arch":"Llama",
"use_mixed_precision":True
@@ -70,7 +63,7 @@ wandb_logger = WandBLogger(log_artifacts=True, init_kwargs=init_kwargs)
## 예측 샘플 로깅
+ ### 모델 평가
파인튜닝 후 [W&B Weave](https://weave-docs.wandb.ai)를 사용해 다음을 수행합니다:
-* 모델 출력을 레퍼런스 데이터셋과 비교하여 평가
-* 서로 다른 파인튜닝 run 간의 성능 비교
-* 특정 테스트 사례에서 모델의 동작 분석
-* 데이터에 기반해 모델 선택 결정
+* 모델 출력을 레퍼런스 데이터셋과 비교하여 평가합니다.
+* 서로 다른 파인튜닝 run 간의 성능 비교합니다.
+* 특정 테스트 사례에서 모델의 동작 분석합니다.
+* 데이터에 기반해 모델 선택 결정합니다.
## 실제 사용 사례
+인테그레이션이 엔드투엔드로 적용되는 방식을 확인하려면 다음 리소스를 살펴보세요:
+
* [의료 노트 생성 데모](https://wandb.me/aoai-ft-colab)를 살펴보며 이 인테그레이션이 다음을 어떻게 지원하는지 확인해 보세요:
* 파인튜닝 실험의 체계적인 추적
* 도메인별 메트릭을 활용한 모델 평가
-* [노트북 파인튜닝 대화형 데모](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb)를 따라 해보세요
+* [대화형 파인튜닝 노트북](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb)을 따라 해보세요.
## 추가 리소스
diff --git a/ko/models/integrations/catalyst.mdx b/ko/models/integrations/catalyst.mdx
index dbed14782a..42a9cd2065 100644
--- a/ko/models/integrations/catalyst.mdx
+++ b/ko/models/integrations/catalyst.mdx
@@ -7,10 +7,10 @@ title: Catalyst
Catalyst에는 파라미터, 메트릭, 이미지 및 기타 아티팩트를 로깅하기 위한 W&B 인테그레이션이 포함되어 있습니다.
-Python 및 Hydra를 사용하는 예제가 포함된 [인테그레이션 문서](https://catalyst-team.github.io/catalyst/api/loggers.html#catalyst.loggers.wandb.WandbLogger)를 확인해 보세요.
+Python 및 Hydra를 사용하는 예시를 포함한 자세한 내용은 [Catalyst 인테그레이션 문서](https://catalyst-team.github.io/catalyst/api/loggers.html#catalyst.loggers.wandb.WandbLogger)를 참조하세요.
+다음 섹션에서는 `WandBLogger`가 Composer의 `Trainer`와 어떻게 통합되는지 설명합니다.
+
Composer 라이브러리는 `Trainer`에서 [WandBLogger](https://docs.mosaicml.com/projects/composer/en/stable/trainer/file_uploading.html#weights-biases-artifacts) 클래스를 사용해 메트릭을 W&B에 로깅합니다. 로거를 생성해 `Trainer`에 전달하기만 하면 됩니다.
```python
@@ -41,22 +45,11 @@ trainer = Trainer(logger=wandb_logger)
## Logger 매개변수
## 대화형 예제
-Catalyst와 W&B 인테그레이션이 어떻게 작동하는지 확인하려면 [예제 colab](https://colab.research.google.com/drive/1PD0LnXiADCtt4mu7bzv7VfQkFXVrPxJq?usp=sharing)을 실행하세요.
\ No newline at end of file
+Catalyst와 W&B 인테그레이션을 사용해 보려면 [예제 Colab notebook](https://colab.research.google.com/drive/1PD0LnXiADCtt4mu7bzv7VfQkFXVrPxJq?usp=sharing)을 여세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx b/ko/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
index 1a69d333c9..b72b925e85 100644
--- a/ko/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
+++ b/ko/models/integrations/cohere-fine-tuning.mdx
@@ -1,28 +1,28 @@
---
-description: "W&B 실험 추적으로 Cohere 모델을 파인튜닝하고 트레이닝 메트릭을 기록해 모델 성능을 모니터링하세요."
+description: "W&B 실험 추적을 사용해 Cohere 모델을 파인튜닝하고 트레이닝 메트릭을 로깅해 모델 성능을 모니터링하세요."
title: Cohere 파인튜닝
---
-W&B를 사용하면 Cohere 모델의 파인튜닝 메트릭과 설정을 기록하여 모델 성능을 분석하고 더 잘 이해할 수 있으며, 그 결과를 동료와 공유할 수 있습니다.
+W&B를 사용하면 Cohere 모델의 파인튜닝 메트릭과 설정을 로깅하여 모델 성능을 분석하고 결과를 동료와 공유할 수 있습니다. Cohere 파인튜닝 run을 W&B 프로젝트에 연결하면 W&B가 워크스페이스에 트레이닝 및 검증 메트릭, 하이퍼파라미터, run 메타데이터를 자동으로 캡처합니다. 이미 Cohere 모델을 파인튜닝하고 있고 실험을 중앙에서 추적하려는 경우 이 가이드를 사용하세요.
-이 [Cohere 가이드](https://docs.cohere.com/page/convfinqa-finetuning-wandb)에는 파인튜닝 run을 시작하는 전체 예제가 포함되어 있으며, [Cohere API 문서는 여기](https://docs.cohere.com/reference/createfinetunedmodel#request.body.settings.wandb)에서 확인할 수 있습니다.
+파인튜닝 run을 시작하는 전체 예시는 [Cohere fine-tuning guide](https://docs.cohere.com/page/convfinqa-finetuning-wandb)에서 확인하고, `wandb` 설정에 대해서는 [Cohere API reference for the `wandb` setting](https://docs.cohere.com/reference/createfinetunedmodel#request.body.settings.wandb)을 참고하세요.
-
+`를 사용자의 API 키로 바꾸세요.
-2. 이 설정을 모델 이름, 데이터셋, 하이퍼파라미터와 함께 `FinetunedModel` 객체에 전달해 파인튜닝 run을 시작합니다.
+2. 이 설정을 모델 이름, 데이터셋, 하이퍼파라미터와 함께 `FinetunedModel` 객체에 전달해 파인튜닝 run을 시작합니다. `wandb` 설정은 실행 중에 Cohere가 메트릭을 W&B 프로젝트로 스트리밍하도록 구성합니다.
```python
from cohere.finetuning import WandbConfig, FinetunedModel
# W&B 정보로 설정을 생성합니다
wandb_ft_config = WandbConfig(
- api_key="",
+ api_key="",
entity="my-entity", # 제공된 API 키에 연결된 유효한 entity여야 합니다
project="cohere-ft",
)
@@ -49,11 +49,13 @@ W&B 워크스페이스에 Cohere 파인튜닝 로깅을 추가하려면 다
+run이 시작되면 Cohere 파인튜닝 작업이 메트릭을 W&B에 실시간으로 보고하므로, 한곳에서 Runs를 비교하고 트레이닝 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
+
-* [Cohere 파인튜닝 예제](https://github.com/cohere-ai/notebooks/blob/kkt_ft_cookbooks/notebooks/finetuning/convfinqa_finetuning_wandb.ipynb)
\ No newline at end of file
+전체 예제는 [Cohere 파인튜닝 예시 노트북](https://github.com/cohere-ai/notebooks/blob/kkt_ft_cookbooks/notebooks/finetuning/convfinqa_finetuning_wandb.ipynb)을 참조하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/composer.mdx b/ko/models/integrations/composer.mdx
index 20a79f017e..11de4b8d8e 100644
--- a/ko/models/integrations/composer.mdx
+++ b/ko/models/integrations/composer.mdx
@@ -7,14 +7,16 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
## Cohere 파인튜닝 결과 로깅하기
W&B 워크스페이스에 Cohere 파인튜닝 로깅을 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
-1. W&B API 키, W&B `entity`, `project` 이름으로 `WandbConfig`를 생성합니다. API 키는 [https://wandb.ai/settings](https://wandb.ai/settings)에서 생성할 수 있습니다.
+1. W&B API 키, W&B `entity`, `project` 이름으로 `WandbConfig`를 생성합니다. API 키는 Cohere 작업을 W&B에 인증하는 데 사용되며, entity와 project는 W&B가 Runs를 로깅할 위치를 결정합니다. API 키는 [W&B user settings](https://wandb.ai/settings)에서 생성하세요. 다음 예시의 `
+run이 시작되면 Cohere 파인튜닝 작업이 메트릭을 W&B에 실시간으로 보고하므로, 한곳에서 Runs를 비교하고 트레이닝 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
+
## run 정리
-W&B run은 자동으로 정리되며, 작업 유형, 기반 모델, 학습률 등 모든 설정 매개변수를 기준으로 필터링하거나 정렬할 수 있습니다.
+W&B run은 자동으로 정리됩니다. 작업 유형, 기반 모델, 학습률, 기타 모든 하이퍼파라미터 등 모든 설정 매개변수를 기준으로 필터링하고 정렬할 수 있습니다.
또한 run의 이름을 바꾸고, 메모를 추가하거나, 태그를 만들어 그룹으로 묶을 수 있습니다.
@@ -61,4 +63,4 @@ W&B run은 자동으로 정리되며, 작업 유형, 기반 모델, 학습
## 리소스
## W&B 로깅 시작하기
+Composer 트레이닝 Runs를 W&B에 로깅하기 시작하려면 `composer.loggers.WandBLogger` 인스턴스를 `composer.Trainer`에 전달하세요:
+
```python
from composer import Trainer
from composer.loggers import WandBLogger
@@ -30,6 +32,8 @@ trainer = Trainer(..., logger=WandBLogger())
## Composer의 `WandBLogger` 사용
## 시작하기 전에
@@ -23,25 +23,29 @@ W&B Dagster 인테그레이션은 W&B 전용 Dagster 리소스와 IO Man
W&B에서 Dagster를 사용하려면 다음 리소스가 필요합니다:
-1. **W&B API 키**.
-2. **W&B entity(사용자 또는 팀)**: entity는 W&B Runs 및 Artifacts를 전송하는 사용자 이름 또는 팀 이름입니다. run을 기록하기 전에 W&B App UI에서 계정 또는 팀 entity를 만들어야 합니다. entity를 지정하지 않으면 run은 기본 entity로 전송되며, 이는 보통 사용자 이름입니다. 기본 entity는 Settings의 **Project Defaults**에서 변경할 수 있습니다.
-3. **W&B 프로젝트**: [W&B Runs](/ko/models/runs)가 저장되는 프로젝트 이름입니다.
+* **W&B API 키**.
+* **W&B entity**: [W&B Team](/ko/platform/hosting/iam/org_team_struct)의 이름입니다.
+* **W&B 프로젝트**: [W&B Runs](/ko/models/runs)가 저장되는 프로젝트 이름입니다.
-W&B App에서 해당 사용자 또는 팀의 프로필 페이지를 확인해 W&B entity를 찾으세요. 기존 W&B 프로젝트를 사용하거나 새로 만들 수 있습니다. 새 프로젝트는 W&B App 홈페이지 또는 사용자/팀 프로필 페이지에서 만들 수 있습니다. 프로젝트가 없으면 처음 사용할 때 자동으로 생성됩니다.
+W&B에서 팀의 프로필 페이지를 확인해 W&B entity를 찾으세요. 기존 W&B 프로젝트를 사용하거나 새로 만들 수 있습니다. 새 프로젝트는 W&B 홈페이지 또는 팀의 프로필 페이지에서 만들 수 있습니다. 프로젝트가 없으면 처음 사용할 때 자동으로 생성됩니다.
`.
+
+이 step을 완료하면 Dagster가 `wandb_resource`를 로드할 때 환경에서 API 키를 읽을 수 있습니다.
+
+다음 예제에서는 Dagster 코드에서 API 키를 어디에 지정해야 하는지 보여줍니다. `wandb_config` 중첩 딕셔너리 안에 entity와 프로젝트 이름을 지정하세요. 다른 W&B 프로젝트를 사용하려면 서로 다른 op 또는 asset에 서로 다른 `wandb_config` 값을 전달할 수 있습니다. 전달할 수 있는 키에 대한 자세한 내용은 [Configuration](#configuration) 섹션을 참조하세요.
-
- 예: `@job`용 설정
+
+ `@job`용 예시 설정:
```python
# 이것을 config.yaml에 추가하세요
@@ -71,8 +75,8 @@ W&B App에서 해당 사용자 또는 팀의 프로필 페이지를 확인
```
-
- 예: assets를 사용하는 `@repository`용 설정
+
+ assets를 사용하는 `@repository`용 예시 설정:
```python
from dagster_wandb import wandb_artifacts_io_manager, wandb_resource
@@ -122,27 +126,29 @@ W&B App에서 해당 사용자 또는 팀의 프로필 페이지를 확인
### 설정
-다음 설정 옵션은 인테그레이션이 제공하는 W&B 전용 Dagster 리소스와 IO Manager의 설정으로 사용됩니다.
+이 인테그레이션은 다음 설정 옵션을 지원하는 W&B 전용 Dagster 리소스와 IO Manager를 제공합니다.
-* `wandb_resource`: W&B API와 통신하는 데 사용하는 Dagster [resource](https://docs.dagster.io/guides/build/external-resources)입니다. 제공된 API 키로 자동 인증됩니다. 속성:
- * `api_key`: (str, 필수): W&B API와 통신하는 데 필요한 W&B API 키입니다.
- * `host`: (str, 선택): 사용할 API 호스트 서버입니다. W&B Server를 사용하는 경우에만 필요합니다. 기본값은 Public Cloud 호스트인 `https://api.wandb.ai`입니다.
-* `wandb_artifacts_io_manager`: W&B Artifacts를 사용하기 위한 Dagster [IO Manager](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers)입니다. 속성:
- * `base_dir`: (int, 선택) 로컬 저장소와 캐싱에 사용하는 기본 디렉터리입니다. W&B Artifacts와 W&B Run 로그는 해당 디렉터리에 기록되고, 해당 디렉터리에서 읽어 옵니다. 기본적으로 `DAGSTER_HOME` 디렉터리를 사용합니다.
- * `cache_duration_in_minutes`: (int, 선택) W&B Artifacts와 W&B Run 로그를 로컬 저장소에 유지할 시간을 정의합니다. 해당 시간 동안 열리지 않은 파일과 디렉터리만 캐시에서 제거됩니다. 캐시 정리는 IO Manager 실행이 끝날 때 수행됩니다. 캐싱을 완전히 끄려면 0으로 설정할 수 있습니다. 캐싱은 동일한 머신에서 실행되는 작업 간에 Artifact를 재사용할 때 속도를 높여 줍니다. 기본값은 30일입니다.
- * `run_id`: (str, 선택): 재개에 사용하는 이 run의 고유 ID입니다. 프로젝트 내에서 고유해야 하며, run을 삭제하면 해당 ID를 다시 사용할 수 없습니다. 짧은 설명용 이름에는 name 필드를 사용하고, runs 간 비교를 위해 하이퍼파라미터를 저장하려면 config를 사용하세요. ID에는 다음 특수 문자를 포함할 수 없습니다: `/\#?%:..` Dagster 내에서 실험 추적을 수행할 때는 IO Manager가 run을 재개할 수 있도록 Run ID를 설정해야 합니다. 기본적으로 Dagster Run ID(예: `7e4df022-1bf2-44b5-a383-bb852df4077e`)로 설정됩니다.
- * `run_name`: (str, 선택) UI에서 이 run을 쉽게 파악할 수 있도록 지정하는 짧은 표시 이름입니다. 기본적으로 다음 형식의 문자열입니다: `dagster-run-[8 first characters of the Dagster Run ID]`. 예: `dagster-run-7e4df022`.
- * `run_tags`: (list[str], 선택): UI에서 이 run의 태그 목록을 채우는 문자열 목록입니다. 태그는 runs를 함께 구성하거나 `baseline` 또는 `production` 같은 임시 레이블을 적용하는 데 유용합니다. UI에서 태그를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있고, 특정 태그가 있는 runs만 필터링할 수도 있습니다. 인테그레이션에서 사용하는 모든 W&B Run에는 `dagster_wandb` 태그가 포함됩니다.
+* `wandb_resource`: W&B API와 통신하는 데 사용하는 Dagster [리소스](https://docs.dagster.io/guides/build/external-resources)입니다. 제공된 API 키를 사용해 자동으로 인증합니다. 속성:
+ * `api_key`: (str, required): W&B API와 통신하는 데 필요한 W&B API 키입니다.
+ * `host`: (str, optional): 사용할 API 호스트 서버입니다. W&B Server를 사용하는 경우에만 필요합니다. 기본값은 Public Cloud 호스트인 `https://api.wandb.ai`입니다.
+* `wandb_artifacts_io_manager`: W&B 아티팩트를 사용하기 위한 Dagster [IO Manager](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers)입니다. 속성:
+ * `base_dir`: (int, optional) 로컬 저장소 및 캐싱에 사용하는 기본 디렉터리입니다. W&B 아티팩트와 W&B Run 로그는 이 디렉터리에 기록되고, 이 디렉터리에서 읽어 옵니다. 기본적으로 `DAGSTER_HOME` 디렉터리를 사용합니다.
+ * `cache_duration_in_minutes`: (int, optional) W&B 아티팩트와 W&B Run 로그를 로컬 저장소에 얼마나 오래 유지할지 정의합니다. 캐시는 해당 시간 동안 열리지 않은 파일과 디렉터리만 제거합니다. 캐시 정리는 IO Manager 실행이 끝날 때 수행됩니다. 캐싱을 완전히 끄려면 0으로 설정하세요. 캐싱은 동일한 머신에서 실행되는 작업 간에 아티팩트를 재사용할 때 속도를 높여 줍니다. 기본값은 30일입니다.
+ * `run_id`: (str, optional): 재개에 사용되는 이 run의 고유 ID입니다. 프로젝트 내에서 고유해야 하며, run을 삭제하면 해당 ID를 다시 사용할 수 없습니다. 짧은 설명 이름에는 name 필드를 사용하고, runs 간 비교를 위한 하이퍼파라미터 저장에는 config를 사용하세요. ID에는 다음 특수 문자를 포함할 수 없습니다: `/\#?%:..` Dagster 내에서 실험 추적을 수행하는 경우, IO Manager가 run을 재개할 수 있도록 Run ID를 설정하세요. 기본적으로 Dagster Run ID로 설정되며, 예를 들면 `7e4df022-1bf2-44b5-a383-bb852df4077e`입니다.
+ * `run_name`: (str, optional) UI에서 이 run을 파악하는 데 도움이 되는 짧은 표시 이름입니다. 기본적으로 `dagster-run-[8 first characters of the Dagster Run ID]` 형식의 string입니다. 예를 들면 `dagster-run-7e4df022`입니다.
+ * `run_tags`: (list[str], optional): UI에서 이 run의 태그 목록을 채우는 string 목록입니다. 태그는 runs를 함께 구성하거나 `baseline` 또는 `production` 같은 임시 레이블을 적용하는 데 유용합니다. UI에서 태그를 추가하거나 제거할 수 있으며, 특정 태그가 있는 runs만 필터링할 수도 있습니다. 이 인테그레이션에서 사용하는 모든 W&B Run에는 `dagster_wandb` 태그가 포함됩니다.
### API 키 설정
-1. [W&B에 로그인합니다](https://wandb.ai/login). 참고: W&B Server를 사용하는 경우 관리자에게 인스턴스 호스트 이름을 문의하세요.
-2. [User Settings](https://wandb.ai/settings)에서 API 키를 생성합니다. 프로덕션 환경에서는 해당 키를 [service account](/ko/support/models/articles/what-is-a-service-account-and-why-is-it-)에서 소유하도록 설정하는 것을 권장합니다.
-3. 해당 API 키에 대한 환경 변수를 설정합니다: `export WANDB_API_KEY=YOUR_KEY`.
+이 인테그레이션은 API 키를 사용해 W&B에 인증하며, 이 키를 환경 변수로 Dagster에서 사용할 수 있도록 해야 합니다.
-다음 예제에서는 Dagster 코드에서 API 키를 어디에 지정해야 하는지 보여줍니다. `wandb_config` 중첩 딕셔너리 안에 entity와 프로젝트 이름을 반드시 지정하세요. 다른 W&B 프로젝트를 사용하려면 op/asset마다 서로 다른 `wandb_config` 값을 전달할 수 있습니다. 전달할 수 있는 키에 대한 자세한 내용은 아래 설정 섹션을 참조하세요.
+1. [W&B에 로그인합니다](https://wandb.ai/login). W&B Server를 사용하는 경우 관리자에게 인스턴스 호스트 이름을 문의하세요.
+2. [User Settings](https://wandb.ai/settings)에서 API 키를 생성합니다. 프로덕션 환경에서는 해당 키를 [service account](/ko/support/models/articles/what-is-a-service-account-and-why-is-it-)에서 소유하도록 설정하세요.
+3. 해당 API 키에 대한 환경 변수를 설정합니다: `export WANDB_API_KEY=
- ## W&B Artifacts 사용
+ ## W&B 아티팩트 사용
-W&B Artifact 인테그레이션은 Dagster IO Manager를 기반으로 합니다.
+이 섹션에서는 인테그레이션이 Dagster IO Manager를 사용하여 W&B 아티팩트와 Dagster op 및 asset을 연결하는 방법을 설명합니다.
+
+W&B 아티팩트 인테그레이션은 Dagster IO Manager를 기반으로 합니다.
[IO Managers](https://docs.dagster.io/guides/build/io-managers)는 사용자가 제공하는 객체로, asset 또는 op의 출력을 저장하고 이를 다운스트림 asset 또는 op의 입력으로 로드하는 역할을 합니다. 예를 들어 IO Manager는 파일 시스템의 파일에 객체를 저장하거나, 파일에서 객체를 로드할 수 있습니다.
-이 인테그레이션은 W&B Artifacts용 IO Manager를 제공합니다. 이를 통해 모든 Dagster `@op` 또는 `@asset`에서 W&B Artifacts를 기본적으로 생성하고 사용할 수 있습니다. 다음은 Python 목록을 포함하는 데이터셋 유형의 W&B Artifact를 생성하는 `@asset`의 간단한 예입니다.
+이 인테그레이션은 W&B 아티팩트용 IO Manager를 제공합니다. 이를 통해 모든 Dagster `@op` 또는 `@asset`에서 W&B 아티팩트를 직접 생성하고 사용할 수 있습니다. 다음 예시는 Python 목록을 포함하는 데이터셋 유형의 W&B 아티팩트를 생성하는 `@asset`을 보여줍니다.
```python
@asset(
@@ -158,25 +164,27 @@ def create_dataset():
return [1, 2, 3] # 이 값은 아티팩트에 저장됩니다
```
-`@op`, `@asset`, `@multi_asset`에 메타데이터 설정을 지정하여 Artifacts를 기록할 수 있습니다. 마찬가지로 Dagster 외부에서 생성된 W&B Artifacts도 사용할 수 있습니다.
+`@op`, `@asset`, `@multi_asset`에 메타데이터 설정을 지정하여 아티팩트를 기록할 수 있습니다. 마찬가지로 Dagster 외부에서 생성된 W&B 아티팩트도 사용할 수 있습니다.
## W&B Artifacts 작성
-계속하기 전에 W&B Artifacts 사용 방법을 충분히 이해하는 것이 좋습니다. [Artifacts 가이드](/ko/models/artifacts)를 읽어보는 것을 권장합니다.
+다음 섹션에서는 지원되는 반환 유형과 결과 아티팩트를 설정하는 방법을 포함해 Dagster op와 asset에서 W&B Artifacts를 생성하는 방법을 설명합니다.
+
+계속하기 전에 W&B Artifacts 사용 방법을 충분히 이해하고 있는지 확인하세요. [Artifacts 가이드](/ko/models/artifacts)를 참조하세요.
-W&B Artifact를 작성하려면 Python 함수에서 객체를 반환하세요. W&B는 다음 객체를 지원합니다.
+W&B 아티팩트를 작성하려면 Python 함수에서 객체를 반환하세요. W&B는 다음 객체를 지원합니다.
-* Python 객체 (int, dict, list…)
-* W&B 객체 (Table, Image, Graph…)
-* W&B Artifact 객체
+* Python 객체 (`int`, `dict`, `list` 등)
+* W&B 객체 (`Table`, `Image`, `Graph` 등)
+* W&B 아티팩트 객체
다음 예제에서는 Dagster asset(`@asset`)을 사용해 W&B Artifacts를 작성하는 방법을 보여줍니다.
-다음 이미지는 제공된 설정이 W&B Artifact에서 유용한 메타데이터로 어떻게 보강되었는지 보여줍니다. 이 정보는 재현성과 유지보수에 도움이 됩니다. 인테그레이션이 없으면 이 정보는 사용할 수 없습니다.
+다음 이미지는 제공된 설정이 W&B 아티팩트에서 메타데이터로 어떻게 보강되는지 보여줍니다. 이 정보는 재현성과 유지보수에 도움이 됩니다. 인테그레이션이 없으면 이 정보는 사용할 수 없습니다.
-
+
-
+
-
+
+
이 인테그레이션에서는 하나의 run 내에서 여러 파티션을 머티리얼라이즈할 수 없습니다. asset을 머티리얼라이즈하려면 여러 run을 수행해야 합니다. asset을 머티리얼라이즈할 때 Dagit에서 이를 실행할 수 있습니다.
@@ -457,6 +465,8 @@ def create_my_daily_partitioned_asset(context):
#### 고급 활용
+고급 활용에 대해서는 다음 예시를 참조하세요:
+
* [파티션된 작업](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/ops/partitioned_job.py)
* [단순 파티션 asset](https://github.com/wandb/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/simple_partitions_example.py)
* [다중 파티션 asset](https://github.com/wandb/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/multi_partitions_example.py)
@@ -466,16 +476,18 @@ def create_my_daily_partitioned_asset(context):
## W&B Artifacts 조회
### 파티션 사용
-이 인테그레이션은 [Dagster 파티션](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills)을 기본으로 지원합니다.
+이 인테그레이션은 [Dagster 파티션](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills)을 직접 지원합니다.
-다음은 `DailyPartitionsDefinition`을 사용해 파티션을 나눈 예시입니다.
+다음은 `DailyPartitionsDefinition`을 사용해 파티션을 나눈 예시입니다:
```python
@asset(
@@ -443,7 +451,7 @@ def create_my_daily_partitioned_asset(context):
return random.randint(0, 100)
```
-이 코드는 각 파티션에 대해 W&B Artifact를 하나씩 생성합니다. 파티션 키가 덧붙은 asset 이름 아래의 Artifact 패널(UI)에서 artifact를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 `my_daily_partitioned_asset.2023-01-01`, `my_daily_partitioned_asset.2023-01-02`, 또는 `my_daily_partitioned_asset.2023-01-03`입니다. 여러 차원으로 파티션된 asset은 각 차원을 점(`.`)으로 구분된 형식으로 표시합니다. 예를 들어 `my_asset.car.blue`입니다.
+이 코드는 각 파티션에 대해 W&B 아티팩트를 하나씩 생성합니다. 파티션 키가 덧붙은 asset 이름 아래의 아티팩트 패널(UI)에서 artifact를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 `my_daily_partitioned_asset.2023-01-01`, `my_daily_partitioned_asset.2023-01-02`, 또는 `my_daily_partitioned_asset.2023-01-03`입니다. 여러 차원으로 파티션된 asset은 각 차원을 점(`.`)으로 구분된 형식으로 표시합니다. 예를 들어 `my_asset.car.blue`입니다.
### Pickle 기반 직렬화 모듈
+
- 업스트림 `@asset`의 모든 파티션을 조회하며, 이는 딕셔너리 형태로 제공됩니다. 이 딕셔너리에서 키와 값은 각각 파티션 키와 Artifact 콘텐츠에 해당합니다.
+ 업스트림 `@asset`의 모든 파티션을 조회하며, 이는 딕셔너리 형태로 제공됩니다. 이 딕셔너리에서 키와 값은 각각 파티션 키와 아티팩트 콘텐츠에 해당합니다.
```python
@asset(
@@ -784,7 +796,7 @@ asset의 파티션 하나만, 여러 개, 또는 전체를 선택적으로 조
- `AssetIn`의 `partition_mapping` 설정을 사용하면 특정 파티션을 선택할 수 있습니다. 이 경우에는 `TimeWindowPartitionMapping`을 사용합니다.
+ `AssetIn`의 `partition_mapping` 설정을 사용하면 특정 파티션을 선택할 수 있습니다. 이 경우 예시에서는 `TimeWindowPartitionMapping`을 사용합니다.
```python
@asset(
@@ -810,20 +822,23 @@ asset의 파티션 하나만, 여러 개, 또는 전체를 선택적으로 조
`partitions` 객체는 각 파티션 이름을 해당 설정에 매핑합니다. 각 파티션의 설정에서는 해당 파티션에서 데이터를 어떻게 조회할지 지정할 수 있습니다. 이러한 설정에는 각 파티션의 요구 사항에 따라 `get`, `version`, `alias` 등의 키가 포함될 수 있습니다.
-**설정 키**
+
-[src/genai/conversation.ts:45](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L45)
\ No newline at end of file
+[src/genai/conversation.ts:115](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L115)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
index c4b9ed824f..bcc7deba94 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
@@ -116,7 +116,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### Défini dans
### 파티션 사용
-이 인테그레이션은 [Dagster partitions](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills)을 기본 지원합니다.
+이 인테그레이션은 [Dagster 파티션](https://docs.dagster.io/guides/build/partitions-and-backfills)을 직접 지원합니다.
asset의 파티션 하나만, 여러 개, 또는 전체를 선택적으로 조회할 수 있습니다.
-모든 파티션은 딕셔너리로 제공되며, 여기서 키와 값은 각각 파티션 키와 Artifact 콘텐츠를 나타냅니다.
+모든 파티션은 딕셔너리로 제공되며, 여기서 키와 값은 각각 파티션 키와 아티팩트 콘텐츠를 나타냅니다.
+ #### 설정 키
+
+
+다음 설정 키가 지원됩니다.
-1. `get`:
- `get` 키는 데이터를 가져올 W&B 객체(Table, Image...)의 이름을 지정합니다.
-2. `version`:
- `version` 키는 Artifact의 특정 버전을 가져오려는 경우에 사용합니다.
-3. `alias`:
- `alias` 키를 사용하면 별칭으로 Artifact를 조회할 수 있습니다.
+* `get`: `get` 키는 데이터를 가져올 W&B 객체(Table, Image 등)의 이름을 지정합니다.
+* `version`: `version` 키는 아티팩트의 특정 버전을 가져오려는 경우에 사용합니다.
+* `alias`: `alias` 키를 사용하면 별칭으로 아티팩트를 조회할 수 있습니다.
-**와일드카드 설정**
+
+ #### 와일드카드 설정
+
와일드카드 `"*"`는 설정되지 않은 모든 파티션을 의미합니다. 즉, `partitions` 객체에 명시적으로 지정되지 않은 파티션에 대한 기본 설정을 제공합니다.
-예를 들어,
+예를 들어:
```python
"*": {
@@ -833,11 +848,13 @@ asset의 파티션 하나만, 여러 개, 또는 전체를 선택적으로 조
이 설정은 명시적으로 설정되지 않은 모든 파티션의 데이터를 `default_table_name`이라는 테이블에서 가져오도록 한다는 뜻입니다.
-**특정 파티션 설정**
+
+ #### 특정 파티션 설정
+
각 파티션의 키를 사용해 해당 파티션별 설정을 지정하면, 특정 파티션에 대해서는 와일드카드 설정을 재정의할 수 있습니다.
-예를 들어,
+예를 들어:
```python
"yellow": {
@@ -845,9 +862,11 @@ asset의 파티션 하나만, 여러 개, 또는 전체를 선택적으로 조
},
```
-이 설정은 `yellow`라는 이름의 파티션에 대해, 와일드카드 설정 대신 `custom_table_name`라는 이름의 테이블에서 데이터를 가져오도록 한다는 의미입니다.
+이 설정은 `yellow`라는 이름의 파티션에 대해, 와일드카드 설정을 재정의하여 `custom_table_name`라는 이름의 테이블에서 데이터를 가져온다는 의미입니다.
-**버전 관리 및 별칭 지정**
+
+ #### 버전 관리 및 별칭 지정
+
버전 관리 및 별칭 지정을 위해 설정에 특정 `version` 및 `alias` 키를 지정할 수 있습니다.
@@ -879,17 +898,19 @@ asset의 파티션 하나만, 여러 개, 또는 전체를 선택적으로 조
* [파티션된 작업 예제](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/ops/partitioned_job.py)
* [모델을 모델 레지스트리에 연결하는 예제](https://github.com/dagster-io/dagster/blob/master/examples/with_wandb/with_wandb/assets/model_registry_example.py)
-
+
- 활발히 개발 중인 베타 제품
+ 활발히 개발 중인 베타 제품입니다.
Launch에 관심이 있으신가요? W&B Launch 고객 파일럿 프로그램 참여에 대해 담당 account team에 문의하세요.
- 파일럿 고객은 베타 프로그램 참여 자격을 충족하려면 AWS EKS 또는 SageMaker를 사용해야 합니다. 향후에는 추가 플랫폼도 지원할 계획입니다.
+ 파일럿 고객은 베타 프로그램 참여 자격을 충족하려면 AWS EKS 또는 SageMaker를 사용해야 합니다. 추가 플랫폼도 지원할 계획입니다.
-계속하기 전에 W&B Launch 사용 방법을 충분히 이해하는 것이 좋습니다. [Launch 가이드](/ko/platform/launch)를 읽어보세요.
+계속하기 전에 W&B Launch 사용 방법을 이해했는지 확인하세요. [Launch 가이드](/ko/platform/launch)를 참조하세요.
Dagster 인테그레이션은 다음을 지원합니다:
@@ -907,13 +928,13 @@ Dagster 인테그레이션은 다음을 지원합니다:
[Launch 페이지](/ko/platform/launch)를 참고하세요.
-Launchpad에서는 모든 속성에 대한 유용한 설명도 확인할 수 있습니다.
+Launchpad에서는 모든 속성에 대한 설명도 확인할 수 있습니다.
-간단한 예
+예시:
```python
# config.yaml에 추가하세요
@@ -957,17 +978,17 @@ def run_launch_agent_example():
이 인테그레이션은 `run_launch_job`이라는 임포트할 수 있는 `@op`를 제공합니다. 이 `@op`는 Launch 작업을 실행합니다.
-Launch 작업을 실행하려면 큐에 할당되어 있어야 합니다. 큐를 생성하거나 기본 큐를 사용할 수 있습니다. 해당 큐를 모니터링하는 활성 에이전트가 있는지 확인하세요. Dagster 인스턴스 내에서 에이전트를 실행할 수 있으며, Kubernetes에 배포 가능한 agent를 사용하는 방법도 고려할 수 있습니다.
+Launch 작업을 실행하려면 큐에 할당되어 있어야 합니다. 큐를 생성하거나 기본 큐를 사용할 수 있습니다. 해당 큐를 모니터링하는 활성 에이전트가 있는지 확인하세요. Dagster 인스턴스 내에서 에이전트를 실행할 수 있으며, Kubernetes에 배포 가능한 에이전트를 사용하는 것도 고려할 수 있습니다.
[Launch 페이지](/ko/platform/launch)를 참고하세요.
-Launchpad에서는 모든 속성에 대한 유용한 설명도 확인할 수 있습니다.
+Launchpad에서는 모든 속성에 대한 설명도 확인할 수 있습니다.
-단순한 예시
+예시:
```python
# config.yaml에 추가하세요
@@ -1012,29 +1033,52 @@ def run_launch_job_example():
## 모범 사례
-1. IO Manager를 사용해 Artifacts를 읽고 쓰세요.
- [`Artifact.download()`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#download) 또는 [`Run.log_artifact()`](/ko/models/ref/python/experiments/run#log_artifact)를 직접 사용하지 마세요. 이러한 방법은 인테그레이션이 처리합니다. 대신 Artifact에 저장할 데이터를 반환하고, 나머지는 인테그레이션이 처리하도록 하세요. 이렇게 하면 Artifact의 리니지를 더 잘 추적할 수 있습니다.
+다음 권장 사항은 인테그레이션이 엔드투엔드로 작동하도록 설정한 후 이를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.
-2. 복잡한 사용 사례에서만 Artifact 객체를 직접 빌드하세요.
- Python 객체와 W&B 객체는 ops/assets에서 반환해야 합니다. Artifact 번들링은 인테그레이션이 처리합니다.
- 복잡한 사용 사례에서는 Dagster 작업에서 Artifact를 직접 빌드할 수 있습니다. 소스 인테그레이션 이름 및 버전, 사용한 Python 버전, pickle 프로토콜 버전 등의 메타데이터를 보강할 수 있도록 Artifact 객체를 인테그레이션에 전달하는 것을 권장합니다.
+
## W&B Launch 사용하기
+다음 섹션에서는 Dagster 인테그레이션과 W&B Launch를 결합하여 로컬 또는 원격의 전용 컴퓨팅에서 트레이닝 작업을 실행하는 방법을 설명합니다.
+
-간단한 예
+예시:
```python
# config.yaml에 추가하세요
@@ -957,17 +978,17 @@ def run_launch_agent_example():
이 인테그레이션은 `run_launch_job`이라는 임포트할 수 있는 `@op`를 제공합니다. 이 `@op`는 Launch 작업을 실행합니다.
-Launch 작업을 실행하려면 큐에 할당되어 있어야 합니다. 큐를 생성하거나 기본 큐를 사용할 수 있습니다. 해당 큐를 모니터링하는 활성 에이전트가 있는지 확인하세요. Dagster 인스턴스 내에서 에이전트를 실행할 수 있으며, Kubernetes에 배포 가능한 agent를 사용하는 방법도 고려할 수 있습니다.
+Launch 작업을 실행하려면 큐에 할당되어 있어야 합니다. 큐를 생성하거나 기본 큐를 사용할 수 있습니다. 해당 큐를 모니터링하는 활성 에이전트가 있는지 확인하세요. Dagster 인스턴스 내에서 에이전트를 실행할 수 있으며, Kubernetes에 배포 가능한 에이전트를 사용하는 것도 고려할 수 있습니다.
[Launch 페이지](/ko/platform/launch)를 참고하세요.
-Launchpad에서는 모든 속성에 대한 유용한 설명도 확인할 수 있습니다.
+Launchpad에서는 모든 속성에 대한 설명도 확인할 수 있습니다.
-단순한 예시
+예시:
```python
# config.yaml에 추가하세요
@@ -1012,29 +1033,52 @@ def run_launch_job_example():
## 모범 사례
+ ### IO Manager를 사용해 Artifacts를 읽고 쓰세요
+
-3. 메타데이터를 통해 Artifacts에 파일, 디렉터리, 외부 참조를 추가하세요.
- 파일, 디렉터리 또는 외부 참조(Amazon S3, GCS, HTTP…)를 추가하려면 인테그레이션 `wandb_artifact_configuration` 객체를 사용하세요. 자세한 내용은 [Artifact configuration section](#configuration-1)의 고급 예제를 참조하세요.
+[`Artifact.download()`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#download) 또는 [`Run.log_artifact()`](/ko/models/ref/python/experiments/run#log_artifact)를 직접 사용하지 마세요. 이러한 방법은 인테그레이션이 처리합니다. 대신 Artifact에 저장할 데이터를 반환하고, 나머지는 인테그레이션이 처리하도록 하세요. 이렇게 하면 Artifact의 리니지를 더 잘 추적할 수 있습니다.
-4. Artifact가 생성될 때는 @op 대신 @asset을 사용하세요.
- Artifacts는 asset입니다. Dagster가 해당 asset을 관리하는 경우 asset을 사용하는 것이 좋습니다. 그러면 Dagit Asset Catalog에서 더 나은 가시성을 확보할 수 있습니다.
+
+ ### 복잡한 사용 사례에서만 Artifact 객체를 직접 빌드하세요
+
-5. Dagster 외부에서 생성된 Artifact를 사용하려면 SourceAsset을 사용하세요.
- 이렇게 하면 외부에서 생성된 Artifacts를 읽을 때도 인테그레이션을 활용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인테그레이션이 생성한 Artifacts만 사용할 수 있습니다.
+Python 객체와 W&B 객체는 ops와 assets에서 반환하세요. Artifact 번들링은 인테그레이션이 처리합니다.
+복잡한 사용 사례에서는 Dagster 작업에서 Artifact를 직접 빌드할 수 있습니다. 소스 인테그레이션 이름 및 버전, 사용한 Python 버전, pickle 프로토콜 버전 등의 메타데이터를 보강할 수 있도록 Artifact 객체를 인테그레이션에 전달하세요.
-6. 대규모 모델 트레이닝을 위해 전용 컴퓨팅에서 오케스트레이션하려면 W&B Launch를 사용하세요.
- Dagster cluster 내에서 소규모 모델을 트레이닝할 수 있고, GPU 노드가 있는 Kubernetes cluster에서 Dagster를 실행할 수도 있습니다. 대규모 모델 트레이닝에는 W&B Launch를 사용하는 것을 권장합니다. 이렇게 하면 인스턴스 과부하를 방지하고 더 적합한 컴퓨팅에 액세스할 수 있습니다.
+
+ ### 메타데이터를 통해 Artifacts에 파일, 디렉터리, 외부 참조를 추가하세요
+
-7. Dagster 내에서 실험 추적을 할 때는 W&B Run ID를 Dagster Run ID 값으로 설정하세요.
- [Run resumable](/ko/models/runs/resuming)을 설정하고, W&B Run ID를 Dagster Run ID 또는 원하는 문자열로 지정하는 두 가지를 모두 권장합니다. 이 권장 사항을 따르면 Dagster 내에서 모델을 트레이닝할 때 W&B 메트릭과 W&B Artifacts가 동일한 W&B run에 저장됩니다.
+파일, 디렉터리 또는 외부 참조(Amazon S3, GCS, HTTP…)를 추가하려면 인테그레이션 `wandb_artifact_configuration` 객체를 사용하세요. 자세한 내용은 [Artifact configuration section](#configuration-1)의 고급 예제를 참조하세요.
-W&B Run ID를 Dagster Run ID로 설정하세요.
+
+ ### Artifact가 생성될 때는 @op 대신 @asset을 사용하세요.
+
+
+Artifacts는 asset입니다. Dagster가 해당 asset을 관리하는 경우 asset을 사용하세요. 이렇게 하면 Dagit Asset Catalog에서 더 나은 관측성을 확보할 수 있습니다.
+
+
+ ### Dagster 외부에서 생성된 Artifact를 사용하려면 SourceAsset을 사용하세요
+
+
+이렇게 하면 외부에서 생성된 Artifacts를 읽을 때도 인테그레이션을 활용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인테그레이션이 생성한 Artifacts만 사용할 수 있습니다.
+
+
+ ### 대규모 모델 트레이닝을 위해 전용 컴퓨팅에서 오케스트레이션하려면 W&B Launch를 사용하세요
+
+
+Dagster cluster 내에서 소규모 모델을 트레이닝할 수 있고, GPU 노드가 있는 Kubernetes cluster에서 Dagster를 실행할 수도 있습니다. 대규모 모델 트레이닝에는 W&B Launch를 사용하세요. 이렇게 하면 인스턴스 과부하를 방지하고 더 적절한 컴퓨팅에 액세스할 수 있습니다.
+
+
+ ### Dagster 내에서 실험 추적을 할 때는 W&B Run ID를 Dagster Run ID 값으로 설정하세요
+
+
+[Run resumable](/ko/models/runs/resuming)을 설정하고, W&B Run ID를 Dagster Run ID 또는 원하는 문자열로 지정하세요. 이 권장 사항을 따르면 Dagster 내에서 모델을 트레이닝할 때 W&B 메트릭과 W&B Artifacts가 동일한 W&B run에 저장됩니다.
+
+W&B Run ID를 Dagster Run ID로 설정하세요:
```python
wandb.init(
@@ -1044,7 +1088,7 @@ wandb.init(
)
```
-또는 직접 W&B Run ID를 선택해 IO Manager 설정에 전달합니다.
+또는 W&B Run ID를 직접 선택해 IO Manager 설정에 전달하세요:
```python
wandb.init(
@@ -1062,10 +1106,16 @@ wandb.init(
)
```
-8. 대용량 W&B Artifacts에서는 get 또는 get_path를 사용해 필요한 데이터만 가져오세요.
- 기본적으로 인테그레이션은 Artifact 전체를 다운로드합니다. 매우 큰 Artifact를 사용하는 경우 필요한 특정 파일이나 객체만 가져오는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 속도와 리소스 사용량이 개선됩니다.
+
+ ### 대용량 W&B Artifacts에서는 get 또는 get_path를 사용해 필요한 데이터만 가져오세요.
+
+
+기본적으로 인테그레이션은 Artifact 전체를 다운로드합니다. 큰 Artifact를 사용하는 경우 필요한 특정 파일이나 객체만 가져오는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 속도와 리소스 사용량이 개선됩니다.
+
+
+ ### Python 객체의 경우 사용 사례에 맞게 피클링 모듈을 조정하세요
+
-9. Python 객체의 경우 사용 사례에 맞게 피클링 모듈을 조정하세요.
- 기본적으로 W&B 인테그레이션은 표준 [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) 모듈을 사용합니다. 하지만 일부 객체는 이 모듈과 호환되지 않습니다. 예를 들어, yield를 사용하는 함수는 pickle하려고 하면 오류가 발생합니다. W&B는 다른 Pickle 기반 직렬화 모듈([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib))도 지원합니다.
+기본적으로 W&B 인테그레이션은 표준 [pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) 모듈을 사용합니다. 하지만 일부 객체는 이 모듈과 호환되지 않습니다. 예를 들어, yield를 사용하는 함수는 pickle하려고 하면 오류가 발생합니다. W&B는 다른 Pickle 기반 직렬화 모듈([dill](https://github.com/uqfoundation/dill), [cloudpickle](https://github.com/cloudpipe/cloudpickle), [joblib](https://github.com/joblib/joblib))도 지원합니다.
-직렬화된 문자열을 반환하거나 Artifact를 직접 생성해 [ONNX](https://onnx.ai/)나 [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) 같은 더 고급 직렬화 방식을 사용할 수도 있습니다. 어떤 방식을 선택할지는 사용 사례에 따라 달라지므로, 이 주제에 관한 관련 문헌을 참고하세요.
+직렬화된 문자열을 반환하거나 Artifact를 직접 생성해 [ONNX](https://onnx.ai/)나 [PMML](https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_Model_Markup_Language) 같은 더 고급 직렬화 방식을 사용할 수도 있습니다. 어떤 방식을 선택할지는 사용 사례에 따라 달라지므로, 이 주제에 관한 관련 문헌을 참고하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/databricks.mdx b/ko/models/integrations/databricks.mdx
index b3600a1bc2..c3d5a59ba2 100644
--- a/ko/models/integrations/databricks.mdx
+++ b/ko/models/integrations/databricks.mdx
@@ -3,31 +3,33 @@ description: "Spark 클러스터에서 실험 추적, 메트릭 로깅, Model Ma
title: Databricks
---
-W&B는 Databricks 환경에서 W&B Jupyter 노트북 사용 환경을 맞춤화하는 방식으로 [Databricks](https://www.databricks.com/)와 통합됩니다.
+W&B는 Databricks 환경에서 W&B Jupyter 노트북 사용 환경을 맞춤화하는 방식으로 [Databricks](https://www.databricks.com/)와 통합됩니다. 이 페이지에서는 Spark에서 실행되는 노트북에서 실험을 추적하고 메트릭을 로깅할 수 있도록 Databricks 클러스터에 W&B를 설치하고 인증하는 방법을 안내합니다.
- ## Databricks 설정
+ ## Databricks 구성
-1. 클러스터에 wandb 설치
+Databricks 노트북에서 W&B를 사용하려면 클러스터에 `wandb` 패키지를 설치하고, 노트북에서 W&B로 로깅할 수 있도록 인증을 설정해야 합니다.
- 클러스터 설정으로 이동해 클러스터를 선택한 다음 **Libraries**를 클릭합니다. **Install New**를 클릭하고 **PyPI**를 선택한 후 `wandb` 패키지를 추가합니다.
+1. 클러스터에 `wandb` 설치
+
+ 클러스터 설정에서 사용할 클러스터를 선택한 다음 **Libraries** > **Install New** > **PyPI**를 클릭하고 `wandb` 패키지를 추가하세요.
2. 인증 설정
- W&B 계정을 인증하려면 노트북에서 조회할 수 있도록 Databricks 시크릿을 추가하면 됩니다.
+ W&B 계정을 인증하려면 노트북이 런타임에 쿼리할 수 있는 Databricks 시크릿을 추가하세요. 이렇게 하면 노트북에 API 키를 하드코딩하지 않아도 됩니다.
```bash
- # Databricks CLI 설치
+ # databricks CLI 설치
pip install databricks-cli
- # Databricks UI에서 토큰 생성
+ # databricks UI에서 token 생성
databricks configure --token
- # 두 명령 중 하나로 scope 생성(Databricks에서 보안 기능이 활성화되어 있는지에 따라 다름):
- # 보안 추가 기능 사용
+ # Databricks에서 보안 기능이 활성화되어 있는지에 따라 다음 두 명령 중 하나로 범위를 생성합니다.
+ # 보안 add-on 사용 시
databricks secrets create-scope --scope wandb
- # 보안 추가 기능 미사용
+ # 보안 add-on 미사용 시
databricks secrets create-scope --scope wandb --initial-manage-principal users
# https://wandb.ai/settings 에서 API 키 생성
@@ -35,11 +37,13 @@ W&B는 Databricks 환경에서 W&B Jupyter 노트북 사용 환경을
```
- ## 예제
+ ## 예시
-
- ### 단순한 예제
+다음 예시에서는 앞서 언급한 시크릿을 사용해 로그인하고 Databricks 노트북에서 로깅을 시작하는 방법을 보여줍니다.
+
+
-[src/genai/conversation.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L71)
+[src/genai/conversation.ts:168](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L168)
***
@@ -150,6 +169,11 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
▸ **startTurn**(`opts?`): [`Turn`](./turn)
+Démarre un nouveau `Turn` dans cette `Conversation`. Le `Turn` hérite du
+`conversationId` de la conversation ; `agentName`, `agentId`, `agentDescription`,
+`agentVersion` et `model` utilisent par défaut les valeurs de la conversation lorsqu'ils ne sont pas
+fournis dans `opts`.
+
+ ### 기본 예시
```python
@@ -53,17 +57,15 @@ with wandb.init() as run:
run.log({"foo": 1})
```
-
### Sweeps
-wandb.sweep() 또는 wandb.agent()를 사용하려는 노트북에 필요한 임시 설정:
+`wandb.sweep()` 또는 `wandb.agent()`를 사용하는 노트북에서는 entity와 프로젝트를 환경 변수로 설정해야 합니다:
```python
import os
-# 향후에는 이 설정이 필요하지 않을 예정입니다
os.environ["WANDB_ENTITY"] = "my-entity"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "my-project-that-exists"
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/deepchecks.mdx b/ko/models/integrations/deepchecks.mdx
index a3109daf4c..857595bbdb 100644
--- a/ko/models/integrations/deepchecks.mdx
+++ b/ko/models/integrations/deepchecks.mdx
@@ -7,59 +7,57 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+
-이 W&B 인테그레이션에 대해 궁금한 점이 있거나 문제가 발생했나요? [DeepChecks GitHub 저장소](https://github.com/deepchecks/deepchecks)에 이슈를 등록해 주시면, 저희가 확인해 답변드리겠습니다.
\ No newline at end of file
+이 W&B 인테그레이션에 대해 궁금한 점이 있거나 문제가 있다면 [DeepChecks GitHub 저장소](https://github.com/deepchecks/deepchecks)에 이슈를 등록해 주세요. 저희가 확인해 답변드리겠습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/deepchem.mdx b/ko/models/integrations/deepchem.mdx
index c69f6f516f..dc8b2c6977 100644
--- a/ko/models/integrations/deepchem.mdx
+++ b/ko/models/integrations/deepchem.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: DeepChem
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem)는 약물 발견, 재료 과학, 화학, 생물학 분야에서 딥러닝을 더 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 오픈 소스 도구를 제공합니다. 이 W&B 인테그레이션은 DeepChem으로 모델을 트레이닝하는 동안 간단하고 사용하기 쉬운 실험 추적과 모델 체크포인팅을 지원합니다.
+[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem)는 약물 발견, 재료 과학, 화학, 생물학 분야에서 딥러닝을 더 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 오픈 소스 도구를 제공합니다. 이 W&B 인테그레이션은 DeepChem으로 모델을 트레이닝하는 동안 실험 추적과 모델 체크포인팅을 지원합니다.
+
+이 페이지를 사용해 DeepChem 트레이닝 워크플로에 W&B 로깅을 추가하면 여러 실험 전반에서 트레이닝 손실, 평가 메트릭, 모델 체크포인트를 추적할 수 있습니다. 이미 DeepChem으로 모델을 트레이닝하고 있다면 최소한의 코드 변경만으로 실험 추적을 추가할 수 있습니다.
@@ -205,32 +209,29 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
path = rank0_first(lambda: untar_data(URLs.PETS) / "images")
def train():
- cb = []
- dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
- path,
- get_image_files(path),
- valid_pct=0.2,
- label_func=lambda x: x[0].isupper(),
- item_tfms=Resize(224),
- )
- if rank_distrib() == 0:
- run = wandb.init("fastai_ddp", entity="capecape")
- cb = WandbCallback()
- learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate, cbs=cb).to_fp16()
- with learn.distrib_ctx(sync_bn=False):
- learn.fit(1)
-
- if **name** == "**main**":
- train()
+ cb = []
+ dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
+ path,
+ get_image_files(path),
+ valid_pct=0.2,
+ label_func=lambda x: x[0].isupper(),
+ item_tfms=Resize(224),
+ )
+ if rank_distrib() == 0:
+ run = wandb.init("fastai_ddp", entity="capecape")
+ cb = WandbCallback()
+ learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate, cbs=cb).to_fp16()
+ with learn.distrib_ctx(sync_bn=False):
+ learn.fit(1)
+ if __name__ == "__main__":
+ train()
```
터미널에서 다음을 실행합니다:
- ```
-
- $ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
-
+ ```shell
+ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
```
@@ -268,8 +269,10 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
@@ -8,7 +8,7 @@ description: "fastai v1에서 W&B 콜백을 사용해 모델 토폴로지, 손
현재 버전의 fastai를 사용한다면 [fastai page](../)를 참고하세요.
-fastai v1을 사용하는 스크립트를 위해 모델 토폴로지, 손실, 메트릭, 가중치, 그라디언트, 샘플 예측, 그리고 가장 잘 트레이닝된 모델을 자동으로 로깅할 수 있는 콜백을 제공합니다.
+fastai v1 스크립트의 경우, W&B는 모델 토폴로지, 손실, 메트릭, 가중치, 그라디언트, 샘플 예측, 그리고 가장 잘 트레이닝된 모델을 자동으로 로깅하는 callback를 제공합니다.
```python
import wandb
@@ -20,7 +20,7 @@ learn = cnn_learner(data, model, callback_fns=WandbCallback)
learn.fit(epochs)
```
-원하는 로깅 데이터는 콜백 생성자를 통해 설정할 수 있습니다.
+callback 생성자를 통해 어떤 데이터를 로깅할지 설정할 수 있습니다.
```python
from functools import partial
@@ -30,13 +30,13 @@ learn = cnn_learner(
)
```
-트레이닝을 시작할 때에만 WandbCallback를 사용할 수도 있습니다. 이 경우 WandbCallback를 인스턴스화해야 합니다.
+트레이닝을 시작할 때에만 `WandbCallback`를 사용할 수도 있습니다. 이 경우 인스턴스화해야 합니다.
```python
learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn))
```
-이 단계에서 맞춤형 매개변수를 지정할 수도 있습니다.
+이 단계에서 맞춤형 매개변수를 전달할 수도 있습니다.
```python
learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn, input_type="images"))
@@ -46,27 +46,25 @@ learn.fit(epochs, callbacks=WandbCallback(learn, input_type="images"))
## 예제 코드
-인테그레이션이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있도록 몇 가지 예제를 준비했습니다:
+다음 예시는 인테그레이션이 어떻게 작동하는지 보여줍니다:
-**Fastai v1**
-
-* [심슨 가족 캐릭터 분류하기](https://github.com/borisdayma/simpsons-fastai)[: ](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-Hugging-Face-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)Fastai 모델을 추적하고 비교하는 간단한 데모
+* [심슨 가족 캐릭터 분류하기](https://github.com/borisdayma/simpsons-fastai): fastai 모델을 추적하고 비교하는 데모입니다. [단계별 가이드](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-Hugging-Face-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)를 참조하세요.
* [Fastai를 사용한 시맨틱 세그멘테이션](https://github.com/borisdayma/semantic-segmentation): 자율주행차용 신경망 최적화
## 시작하기
-DeepChecks에서 W&B를 사용하려면 먼저 [W&B 계정](https://wandb.ai/site)에 가입해야 합니다. DeepChecks의 W&B 인테그레이션을 사용하면 다음과 같이 바로 시작할 수 있습니다:
+DeepChecks에서 W&B를 사용하려면 먼저 [W&B 계정](https://wandb.ai/site)에 가입하세요. DeepChecks의 W&B 인테그레이션을 사용하면 체크 하나를 실행하고 그 결과를 W&B에 푸시하는 것부터 시작할 수 있습니다:
```python
import wandb
wandb.login()
-# deepchecks에서 check 임포트
+# deepchecks에서 check 임포트하기
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis
-# check 실행
+# check 실행하기
result = ModelErrorAnalysis()
-# 결과를 wandb에 푸시
+# 해당 결과를 wandb에 push하기
result.to_wandb()
```
-DeepChecks 테스트 스위트 전체를 W&B에 로깅할 수도 있습니다.
+개별 검사를 로깅하는 것 외에도 DeepChecks 테스트 스위트 전체를 W&B에 로깅할 수 있습니다:
```python
import wandb
wandb.login()
-# deepchecks에서 full_suite 테스트 임포트
+# deepchecks에서 full_suite 테스트를 임포트합니다
from deepchecks.suites import full_suite
-# DeepChecks 테스트 스위트 생성 및 실행
+# DeepChecks 테스트 suite를 생성하고 실행합니다
suite_result = full_suite().run(...)
-# 결과를 wandb에 푸시
-# 필요한 wandb.init 설정 및 인수를 여기서 전달할 수 있습니다
+# 결과를 wandb에 push합니다
+# 필요한 wandb.init 설정 및 인수를 여기에 전달할 수 있습니다
suite_result.to_wandb(project="my-suite-project", config={"suite-name": "full-suite"})
```
-
## 예시
-[이 리포트](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5)는 DeepChecks와 W&B를 함께 사용할 때의 강력한 활용 효과를 보여줍니다.
+인테그레이션이 실제로 어떻게 사용되는지 확인하려면, DeepChecks와 W&B를 함께 사용하는 방법을 보여주는 [Validate your data and models with Deepchecks and W&B report](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5)를 살펴보세요.
-이 W&B 인테그레이션에 대해 궁금한 점이 있거나 문제가 발생했나요? [DeepChecks GitHub 저장소](https://github.com/deepchecks/deepchecks)에 이슈를 등록해 주시면, 저희가 확인해 답변드리겠습니다.
\ No newline at end of file
+이 W&B 인테그레이션에 대해 궁금한 점이 있거나 문제가 있다면 [DeepChecks GitHub 저장소](https://github.com/deepchecks/deepchecks)에 이슈를 등록해 주세요. 저희가 확인해 답변드리겠습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/deepchem.mdx b/ko/models/integrations/deepchem.mdx
index c69f6f516f..dc8b2c6977 100644
--- a/ko/models/integrations/deepchem.mdx
+++ b/ko/models/integrations/deepchem.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: DeepChem
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem)는 약물 발견, 재료 과학, 화학, 생물학 분야에서 딥러닝을 더 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 오픈 소스 도구를 제공합니다. 이 W&B 인테그레이션은 DeepChem으로 모델을 트레이닝하는 동안 간단하고 사용하기 쉬운 실험 추적과 모델 체크포인팅을 지원합니다.
+[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem)는 약물 발견, 재료 과학, 화학, 생물학 분야에서 딥러닝을 더 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 오픈 소스 도구를 제공합니다. 이 W&B 인테그레이션은 DeepChem으로 모델을 트레이닝하는 동안 실험 추적과 모델 체크포인팅을 지원합니다.
+
+이 페이지를 사용해 DeepChem 트레이닝 워크플로에 W&B 로깅을 추가하면 여러 실험 전반에서 트레이닝 손실, 평가 메트릭, 모델 체크포인트를 추적할 수 있습니다. 이미 DeepChem으로 모델을 트레이닝하고 있다면 최소한의 코드 변경만으로 실험 추적을 추가할 수 있습니다.
## 코드 3줄로 DeepChem 로깅하기
@@ -17,6 +19,8 @@ model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…)
```
+`WandbLogger` 인스턴스를 DeepChem 모델에 전달하면 트레이닝 run에 W&B 로깅이 연결되어, `fit` 중에 생성되는 메트릭이 W&B 프로젝트로 자동으로 스트리밍됩니다.
+
@@ -25,14 +29,17 @@ model.fit(…)
## 리포트 및 Google Colab
-W&B DeepChem 인테그레이션으로 생성된 차트 예시는 [DeepChem에서 W&B 사용하기: 분자 그래프 합성곱 네트워크](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=) 글에서 확인하세요.
+다음 리소스에서 인테그레이션을 자체 코드에 연결하기 전에 실제 적용 사례를 확인할 수 있습니다:
-바로 실행해 볼 수 있는 코드는 이 [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb)에서 확인하세요.
+* W&B DeepChem 인테그레이션으로 생성된 차트 예시는 [DeepChem에서 W&B 사용하기: 분자 그래프 합성곱 네트워크](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=) 글에서 확인하세요.
+* 바로 실행해 볼 수 있는 코드는 이 [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb)에서 확인하세요.
@@ -25,14 +29,17 @@ model.fit(…)
## 리포트 및 Google Colab
## 실험 추적
+이 페이지의 나머지 부분에서는 API 키를 설정하고, `wandb` 라이브러리를 설치하며, `TorchModel` 또는 `KerasModel`에 대한 로깅을 활성화하는 방법을 설명합니다.
+
[KerasModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#keras-models) 또는 [TorchModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#pytorch-models) 유형의 DeepChem 모델용으로 W&B를 설정합니다.
@@ -43,6 +50,8 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 자신의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -91,10 +100,12 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로
@@ -118,4 +129,6 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로
logger.finish()
```
-
\ No newline at end of file
+
+
+`model.fit`가 실행된 후에는 트레이닝 손실와 `ValidationCallback`이 생성한 모든 평가 메트릭이 W&B 프로젝트에서 `WandbLogger`가 생성한 run 아래에 표시됩니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/diffusers.mdx b/ko/models/integrations/diffusers.mdx
index 4a1e10782e..ff5c2df790 100644
--- a/ko/models/integrations/diffusers.mdx
+++ b/ko/models/integrations/diffusers.mdx
@@ -7,23 +7,23 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
- [지원되는 파이프라인 호출 목록](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)을 확인할 수 있습니다. 이 인테그레이션의 새 기능을 요청하거나 관련 버그를 보고하려면 [W&B GitHub 이슈 페이지](https://github.com/wandb/wandb/issues)에서 이슈를 열어 주세요.
+ [지원되는 파이프라인 호출 목록](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)을 확인하세요. 이 인테그레이션의 새 기능을 요청하거나 버그를 보고하려면 [W&B GitHub issues page](https://github.com/wandb/wandb/issues)에서 이슈를 열어 주세요.
-위 예시에서는 `wandb`가 프로세스마다 하나의 run을 생성합니다. 트레이닝이 끝나면 run이 두 개 생깁니다. 이 때문에 혼란스러울 수 있으므로, 메인 프로세스에서만 로깅하고 싶을 수 있습니다. 이렇게 하려면 현재 어떤 프로세스에서 실행 중인지 직접 확인하고, 다른 모든 프로세스에서는 run을 생성하지 않도록(`wandb.init()`를 호출하지 않도록) 해야 합니다.
+이전 예시에서는 W&B가 프로세스마다 하나의 run을 생성합니다. 트레이닝이 끝나면 run이 두 개 생깁니다. 이 때문에 혼란스러울 수 있으므로, 메인 프로세스에서만 로깅하고 싶을 수 있습니다. 이렇게 하려면 현재 어떤 프로세스에서 실행 중인지 직접 확인하고, 다른 모든 프로세스에서는 run을 생성하지 않도록(`wandb.init()`를 호출하지 않도록) 해야 합니다.
- ### 트레이닝 및 평가 데이터를 W&B에 로깅하기
+ ### 트레이닝 및 평가 데이터를 W&B에 기록하기
-트레이닝 손실과 평가 메트릭은 W&B에 자동으로 로깅할 수 있습니다. 평가는 DeepChem의 [ValidationCallback](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py)을 사용해 선택적으로 활성화할 수 있으며, `WandbLogger`는 ValidationCallback 콜백을 감지해 생성된 메트릭을 로깅합니다.
+`wandb`를 설치하고 인증했다면 이제 DeepChem 모델에 `WandbLogger`를 연결하여 트레이닝 및 평가 데이터가 W&B로 전달되도록 할 수 있습니다.
+
+트레이닝 손실와 평가 메트릭은 자동으로 W&B에 기록됩니다. 선택적 평가를 활성화하려면 DeepChem [`ValidationCallback`](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py)을 사용하세요. `WandbLogger`는 `ValidationCallback`을 감지하고, 이 callback이 생성한 메트릭을 기록합니다.
- ## 단 두 줄로 시작하는 고급 로깅
+
@@ -31,11 +31,11 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
## 시작하기
-1. `diffusers`, `transformers`, `accelerate`, `wandb`를 설치합니다.
+1. `diffusers`, `transformers`, `accelerate`, `wandb`를 설치하세요.
* 명령줄:
- ```shell
+ ```bash
pip install --upgrade diffusers transformers accelerate wandb
```
@@ -45,30 +45,28 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
!pip install --upgrade diffusers transformers accelerate wandb
```
-2. `autolog`를 사용해 W&B Run을 초기화하고, [지원되는 모든 파이프라인 호출](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)의 입력과 출력을 자동으로 추적합니다.
-
- `autolog()` 함수는 `init` 매개변수와 함께 호출할 수 있으며, 이 매개변수는 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 필요한 매개변수 사전을 받습니다.
-
- `autolog()`를 호출하면 W&B Run이 초기화되고, [지원되는 모든 파이프라인 호출](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)의 입력과 출력이 자동으로 추적됩니다.
+2. `autolog()`를 `init` 매개변수와 함께 호출하세요. 이 매개변수는 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 필요한 매개변수 딕셔너리를 받습니다. `autolog()`는 W&B run을 초기화하고 [지원되는 모든 파이프라인 호출](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/diffusers/autologger.py#L12-L72)의 입력과 출력을 자동으로 추적합니다.
- * 각 파이프라인 호출은 Workspace의 개별 [테이블](/ko/models/tables/)에 추적되며, 해당 파이프라인 호출과 관련된 설정은 해당 run의 설정에 있는 워크플로 목록에 추가됩니다.
+ * 각 파이프라인 호출은 Workspace의 개별 [table](/ko/models/tables/)에 추적되며, 해당 파이프라인 호출과 연결된 설정은 해당 run의 설정에 있는 워크플로 목록에 추가됩니다.
* 프롬프트, 네거티브 프롬프트, 생성된 미디어는 [`wandb.Table`](/ko/models/tables/)에 로깅됩니다.
- * 시드와 파이프라인 아키텍처를 포함해 실험과 관련된 다른 모든 설정은 run의 설정 섹션에 저장됩니다.
- * 각 파이프라인 호출에서 생성된 미디어도 run의 [미디어 패널](/ko/models/track/log/media/)에 로깅됩니다.
+ * 시드와 파이프라인 아키텍처를 포함해 실험과 연결된 그 밖의 모든 설정은 run의 설정 섹션에 저장됩니다.
+ * 각 파이프라인 호출에서 생성된 미디어는 run의 [미디어 패널](/ko/models/track/log/media/)에도 로깅됩니다.
+ ## 두 줄로 실험을 로깅하세요
-코드 2줄만 추가하면 실험과 관련된 모든 프롬프트, 네거티브 프롬프트, 생성된 미디어, 설정을 기록할 수 있습니다. 로깅을 시작하려면 아래 2줄의 코드를 추가하세요:
+실험에 연결된 모든 프롬프트, 네거티브 프롬프트, 생성된 미디어, 설정을 로깅하려면 다음 두 줄의 코드를 추가하세요:
```python
# autolog 함수 임포트
from wandb.integration.diffusers import autolog
-# 파이프라인을 호출하기 전에 autolog를 호출하세요
+# 파이프라인 호출 전에 autolog 호출
autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
```
-
+
@@ -31,11 +31,11 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
## 시작하기
- ## 예제
+ ## 예시
-
- ### 자동 로깅
+다음 예시는 일반적인 확산 워크플로에서 `autolog`를 사용하는 방법을 보여주며, 이를 바탕으로 자체 파이프라인에 맞게 조정할 수 있습니다.
+
+
@@ -141,36 +139,38 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
-* 단일 실험 결과:
+다음 이미지는 W&B에 로깅되는 내용을 보여줍니다:
+
+* 단일 실험의 결과:
-* 여러 실험 결과:
+* 여러 실험의 결과:
-* 실험 설정:
+* 실험의 설정:
- 파이프라인을 호출한 후 IPython 노트북 환경에서 코드를 실행하는 경우 [`wandb.Run.finish()`](/ko/models/ref/python/functions/finish)를 명시적으로 호출해야 합니다. Python 스크립트를 실행할 때는 필요하지 않습니다.
+ IPython 노트북 환경에서 파이프라인 호출 후 코드를 실행하는 경우에는 [`wandb.Run.finish()`](/ko/models/ref/python/functions/finish)를 명시적으로 호출해야 합니다. Python 스크립트를 실행하는 경우에는 필요하지 않습니다.
-
diff --git a/ko/models/integrations/fastai.mdx b/ko/models/integrations/fastai.mdx
index 40b049955a..a329b0ceb4 100644
--- a/ko/models/integrations/fastai.mdx
+++ b/ko/models/integrations/fastai.mdx
@@ -1,11 +1,11 @@
---
title: fastai
-description: "WandbCallback을 사용해 fastai를 W&B와 통합하여 실험를 추적하고, 메트릭을 기록하며, 모델 성능을 시각화합니다."
+description: "WandbCallback을 사용해 fastai를 W&B와 통합하여 실험를 추적하고, 메트릭을 로깅하며, 모델 성능을 시각화합니다."
---
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-`WandbCallback` 클래스를 사용해 **fastai**를 W&B와 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 예제가 포함된 [대화형 문서](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)를 확인하세요.
+`WandbCallback` 클래스를 사용해 **fastai**를 W&B와 통합하여 트레이닝 중에 실험을 추적하고, 메트릭을 로깅하며, 모델 성능을 시각화할 수 있습니다. 이 페이지에서는 인증을 설정하고, 트레이닝 루프에 callback을 추가하며, 단일 프로세스 및 분산 트레이닝 모두에 대한 로깅을 구성하는 방법을 설명합니다. 자세한 내용은 예시가 포함된 [대화형 문서](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)를 확인하세요.
If you use version 1 of Fastai, refer to the [Fastai v1 docs](/ko/models/integrations/fastai/v1/).
+
+ If you use version 1 of fastai, refer to the [fastai v1 docs](/ko/models/integrations/fastai/v1/).
+
-`fastai`는 컨텍스트 매니저 `distrib_ctx`를 사용해 분산 트레이닝을 지원합니다. W&B는 이를 자동으로 지원하므로, 별도 설정 없이 멀티 GPU 실험을 추적할 수 있습니다.
+`fastai`는 컨텍스트 매니저 `distrib_ctx`를 사용해 분산 트레이닝을 지원합니다. W&B는 이를 자동으로 지원하므로, 별도 설정 없이 멀티 GPU 실험을 추적할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 W&B를 분산 트레이닝과 통합하는 방법과 로깅을 메인 프로세스로만 제한하는 방법을 설명합니다.
다음의 최소 예제를 살펴보세요:
@@ -148,7 +152,7 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
그런 다음 터미널에서 다음 명령을 실행합니다:
```shell
- $ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
+ torchrun --nproc_per_node 2 train.py
```
이 경우 이 머신에는 GPU가 2개 있습니다.
@@ -191,7 +195,7 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
### 메인 프로세스에서만 로깅하기
+ ### Autolog 예시
-다음은 자동 로깅이 실제로 동작하는 모습을 보여주는 간단한 엔드 투 엔드 예시입니다:
+다음은 `autolog`의 전체 흐름을 보여주는 예시입니다:
-* 여러 실험 결과:
+* 여러 실험의 결과:
-* 실험 설정:
+* 실험의 설정:
+
-
+
```python
import torch
from diffusers import StableDiffusionXLImg2ImgPipeline, StableDiffusionXLPipeline
@@ -206,7 +206,7 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
generator_refiner = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
# Diffusers용 WandB Autolog를 호출합니다. 프롬프트, 생성된 이미지,
- # 파이프라인 아키텍처 및 관련 실험 설정이 모두 W&B에 자동으로 로깅되므로
+ # 파이프라인 아키텍처 및 관련 실험 설정이 W&B에 자동으로 로깅되므로
# 이미지 생성 실험을 손쉽게 재현, 공유, 분석할 수 있습니다.
autolog(init=dict(project="sdxl"))
@@ -228,7 +228,7 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
```
-
+
```python
import torch
from diffusers import StableDiffusionXLImg2ImgPipeline, StableDiffusionXLPipeline
@@ -268,8 +268,8 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
generator_refiner = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed)
# Diffusers용 WandB Autolog를 호출합니다. 프롬프트, 생성된 이미지,
- # 파이프라인 아키텍처 및 관련 실험 설정이 W&B에 자동으로 로깅되어
- # 이미지 생성 실험을 쉽게 재현, 공유, 분석할 수 있습니다.
+ # 파이프라인 아키텍처 및 관련 실험 설정이 모두 W&B에 자동으로 로깅되어
+ # 이미지 생성 실험을 손쉽게 재현, 공유, 분석할 수 있습니다.
autolog(init=dict(project="sdxl"))
# 기본 파이프라인을 호출하여 잠재 벡터 생성
@@ -294,10 +294,11 @@ autolog(init=dict(project="diffusers_logging"))
-* Stable Diffusion XL + Refiner 실험 예시:
-
-
-
+다음 이미지는 Stable Diffusion XL + Refiner 실험 예시를 보여줍니다:
+
+
+
+
@@ -36,7 +38,7 @@ DSPy 모듈을 최적화할 때 보다 포괄적인 관측 가능성을 확보
pip install wandb weave dspy
```
- 2. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 설정하고 로그인합니다:
+ 2. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 설정하고 로그인합니다. ``를 W&B API 키로 바꾸세요:
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,13 +72,15 @@ DSPy 모듈을 최적화할 때 보다 포괄적인 관측 가능성을 확보
-W&B가 처음이신가요? [퀵스타트 가이드](/ko/models/quickstart/)를 참조하세요.
+W&B가 처음이신가요? [퀵스타트](/ko/models/quickstart/)를 참조하세요.
+
+라이브러리를 설치하고 인증을 완료했으면 이제 DSPy 최적화 run을 계측할 준비가 되었습니다.
+
-DSPy와 함께 사용하는 Weave 트레이싱, 평가, 최적화에 대한 자세한 내용은 [Weave DSPy 인테그레이션 가이드](/ko/weave/guides/integrations/dspy)를 참조하세요.
+DSPy에서 Weave 트레이싱, 평가 및 최적화를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Weave DSPy 인테그레이션 가이드](/ko/weave/guides/integrations/dspy)를 참조하세요.
-가장 성능이 좋은 DSPy 프로그램을 재현하고 버전 관리하려면 W&B Artifacts에 저장하세요. 전체 프로그램을 저장할지, 상태만 저장할지 선택할 수 있습니다.
+성능이 우수한 최적화 프로그램을 찾았다면, 결과를 재현하고 시간 경과에 따른 버전을 추적할 수 있도록 이를 W&B 아티팩트로 저장하세요. 전체 아키텍처가 필요한지, 아니면 더 가벼운 체크포인트만 있으면 되는지에 따라 전체 프로그램을 저장할지 상태만 저장할지 선택하세요.
```python
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
-# 콜백 인스턴스 생성
+# callback 인스턴스 생성
callback = WandbDSPyCallback()
dspy.settings.callbacks.append(callback)
@@ -190,16 +194,16 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
# 1. 전체 프로그램 (권장) - 아키텍처 및 상태 포함
callback.log_best_model(optimized_program, save_program=True)
-# 2. JSON으로 상태만 저장 - 더 가볍고 사람이 읽기 쉬운 형식
+# 2. JSON으로 상태만 저장 - 경량, 사람이 읽기 쉬운 형식
callback.log_best_model(optimized_program, save_program=False, filetype="json")
# 3. pickle로 상태만 저장 - Python 객체 보존
callback.log_best_model(optimized_program, save_program=False, filetype="pkl")
-# 버전 관리를 위한 맞춤형 alias 추가
+# 버전 관리를 위한 맞춤형 별칭 추가
callback.log_best_model(
optimized_program,
save_program=True,
aliases=["best", "production", "v2.0"]
)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/farama-gymnasium.mdx b/ko/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
index 4306b81ed1..a1dbc93741 100644
--- a/ko/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
+++ b/ko/models/integrations/farama-gymnasium.mdx
@@ -1,13 +1,13 @@
---
-description: "Farama Gymnasium과 W&B를 통합해 강화 학습 실험을 추적하고 에피소드 비디오를 기록합니다."
+description: "Farama Gymnasium과 W&B를 통합하여 강화 학습 실험을 추적하고 에피소드 비디오를 기록합니다."
title: Farama Gymnasium
---
-[Farama Gymnasium](https://gymnasium.farama.org/#)을 사용 중이라면 `gymnasium.wrappers.Monitor`가 생성한 환경 비디오를 자동으로 로깅합니다. [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에서 `monitor_gym` 키워드 인수만 `True`로 설정하면 됩니다.
+[Farama Gymnasium](https://gymnasium.farama.org/#)을 사용 중이라면, W&B는 `gymnasium.wrappers.Monitor`에서 생성한 환경 비디오를 자동으로 로깅합니다. 비디오 로깅을 활성화하려면 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)의 `monitor_gym` 키워드 인수를 `True`로 설정하세요.
-Gymnasium 인테그레이션은 매우 가볍습니다. `gymnasium`에서 로깅된 [비디오 파일 이름을 확인](https://github.com/wandb/wandb/blob/c5fe3d56b155655980611d32ef09df35cd336872/wandb/integration/gym/__init__.py#LL69C67-L69C67)해 그 이름을 그대로 사용하고, 일치하는 항목을 찾지 못하면 `"videos"`를 대신 사용합니다. 더 세밀하게 제어하려면 언제든 [비디오를 수동으로 로깅](/ko/models/track/log/media/)할 수 있습니다.
+Gymnasium 인테그레이션은 가볍습니다. W&B는 `gymnasium`에서 로깅된 [비디오 파일 이름을 조회해](https://github.com/wandb/wandb/blob/c5fe3d56b155655980611d32ef09df35cd336872/wandb/integration/gym/__init__.py#LL69C67-L69C67) 그 이름을 사용합니다. 일치하는 이름을 찾지 못하면 `"videos"`를 대신 사용합니다. 더 세부적으로 제어하려면 직접 [비디오를 로깅할 수 있습니다](/ko/models/track/log/media/).
-CleanRL 라이브러리와 함께 Gymnasium을 사용하는 방법을 더 알아보려면 이 [리포트](https://wandb.ai/raph-test/cleanrltest/reports/Mario-Bros-but-with-AI-Gymnasium-and-CleanRL---Vmlldzo0NTcxNTcw)를 확인하세요.
+CleanRL 라이브러리와 함께 Gymnasium을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Mario Bros, but with AI: Gymnasium and CleanRL](https://wandb.ai/raph-test/cleanrltest/reports/Mario-Bros-but-with-AI-Gymnasium-and-CleanRL---Vmlldzo0NTcxNTcw) report를 참조하세요.
### 다중 파이프라인 워크플로 추적
-이 섹션에서는 일반적인 [Stable Diffusion XL + Refiner](https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/sdxl#base-to-refiner-model) 워크플로를 사용해 autolog를 보여줍니다. 이 워크플로에서는 [`StableDiffusionXLPipeline`](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl)에서 생성된 latent를 해당 refiner가 후처리합니다.
+다음 예시는 일반적인 [Stable Diffusion XL + Refiner](https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/sdxl#base-to-refiner-model) 워크플로를 사용해 `autolog`를 보여줍니다. 이 워크플로에서는 refiner가 [`StableDiffusionXLPipeline`](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl)에서 생성된 latent를 후처리합니다.
-
+다음 이미지는 Stable Diffusion XL + Refiner 실험 예시를 보여줍니다:
+
+
+
+
## 추가 자료
diff --git a/ko/models/integrations/docker.mdx b/ko/models/integrations/docker.mdx
index c3588f01b3..f48859d67c 100644
--- a/ko/models/integrations/docker.mdx
+++ b/ko/models/integrations/docker.mdx
@@ -7,28 +7,32 @@ title: Docker
## Docker 인테그레이션
-W&B는 코드가 실행된 도커 이미지에 대한 참조를 저장할 수 있으므로, 이전 실험을 실행 당시와 정확히 동일한 환경으로 복원할 수 있습니다. wandb 라이브러리는 이 상태를 저장하기 위해 **WANDB_DOCKER** 환경 변수를 확인합니다. 이 상태를 자동으로 설정해 주는 몇 가지 헬퍼도 제공합니다.
+W&B는 코드가 실행된 도커 이미지에 대한 참조를 저장할 수 있으므로, 이전 실험을 해당 실험이 실행되었던 정확한 환경으로 복원할 수 있습니다. W&B Python SDK(`wandb`)는 이 상태를 유지하기 위해 `WANDB_DOCKER` 환경 변수를 확인합니다. W&B는 이 상태를 자동으로 설정하는 몇 가지 도우미를 제공합니다.
+
+다음 섹션에서는 로컬 개발부터 Kubernetes 기반 트레이닝까지, 다양한 환경에서 `WANDB_DOCKER` 환경 변수를 설정하는 방법을 설명합니다.
### 로컬 개발
-`wandb docker`는 도커 컨테이너를 시작하고, wandb 환경 변수를 전달하며, 코드를 마운트하고, wandb가 설치되도록 해 주는 명령어입니다. 기본적으로 이 명령어는 TensorFlow, PyTorch, Keras, Jupyter가 설치된 도커 이미지를 사용합니다. 동일한 명령어로 자체 도커 이미지도 시작할 수 있습니다: `wandb docker my/image:latest`. 이 명령어는 현재 디렉터리를 컨테이너의 "/app" 디렉터리에 마운트하며, `--dir` 플래그로 이를 변경할 수 있습니다.
+`wandb docker`는 도커 컨테이너를 시작하고, wandb 환경 변수를 전달하며, 코드를 마운트하고, wandb가 설치되도록 해 주는 명령어입니다. 기본적으로 이 명령어는 TensorFlow, PyTorch, Keras, Jupyter가 설치된 도커 이미지를 사용합니다. 동일한 명령어로 자체 도커 이미지도 시작할 수 있습니다: `wandb docker my/image:latest`. 이 명령어는 현재 디렉터리를 컨테이너의 `/app` 디렉터리에 마운트합니다. `--dir` 플래그로 이를 변경할 수 있습니다.
### 프로덕션
-`wandb docker-run` 명령은 프로덕션 워크로드용으로 제공됩니다. 이 명령은 `nvidia-docker`를 바로 대체할 수 있도록 설계되었습니다. `docker run` 명령을 감싸는 단순한 래퍼로, 호출 시 사용자 자격 증명과 **WANDB_DOCKER** 환경 변수를 추가합니다. `"--runtime"` 플래그를 전달하지 않았고 머신에서 `nvidia-docker`를 사용할 수 있는 경우에는 런타임이 nvidia로 설정되도록 합니다.
+`wandb docker-run` 명령은 프로덕션 워크로드용으로 제공됩니다. 이 명령은 `docker run` 명령을 감싸고 호출 시 사용자 자격 증명과 `WANDB_DOCKER` 환경 변수를 추가하는 `nvidia-docker`의 바로 대체 가능한 구성 요소입니다. `--runtime` 플래그를 전달하지 않았고 머신에서 `nvidia-docker`를 사용할 수 있는 경우에는 런타임이 nvidia로 설정되도록 합니다.
### Kubernetes
-Kubernetes에서 트레이닝 워크로드를 실행하고 k8s API가 파드에 노출되어 있다면 (기본값이 그렇습니다), wandb는 API를 쿼리해 도커 이미지의 digest를 확인하고 **WANDB_DOCKER** 환경 변수를 자동으로 설정합니다.
+Kubernetes에서 트레이닝 워크로드를 실행하고 Kubernetes API가 파드에 노출되어 있다면 (기본값이 그렇습니다), W&B는 API를 쿼리해 도커 이미지의 digest를 확인하고 `WANDB_DOCKER` 환경 변수를 자동으로 설정합니다.
-
- ## 복원
+
**참고**
@@ -26,7 +28,7 @@ DSPy 모듈을 최적화할 때 보다 포괄적인 관측 가능성을 확보
## 설치 및 인증
-필요한 라이브러리를 설치한 다음 W&B에 로그인합니다:
+필요한 라이브러리를 설치한 다음 W&B에 인증합니다:
+ ## 트레이닝 환경 복원
-run이 **WANDB_DOCKER** 환경 변수와 함께 기록된 경우, `wandb restore username/project:run_id`를 실행하면 코드를 복원한 새 브랜치를 체크아웃한 다음, 원래 명령어가 미리 채워진 트레이닝에 사용된 정확한 도커 이미지를 실행합니다.
\ No newline at end of file
+run 중에 `WANDB_DOCKER` 환경 변수가 설정되면, 나중에 원래 트레이닝 환경을 재현하는 데 이를 사용할 수 있습니다.
+
+run이 `WANDB_DOCKER` 환경 변수로 계측된 경우, `wandb restore username/project:run_id`를 실행하면 코드를 복원하는 새 브랜치를 체크아웃한 다음, 원래 명령어가 미리 설정된 트레이닝에 사용된 정확한 도커 이미지를 실행합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/dspy.mdx b/ko/models/integrations/dspy.mdx
index 2b0bff5430..6ecd067920 100644
--- a/ko/models/integrations/dspy.mdx
+++ b/ko/models/integrations/dspy.mdx
@@ -3,13 +3,15 @@ description: "W&B와 함께 DSPy 프로그램을 추적하고 최적화해 프
title: DSPy
---
-W&B를 DSPy와 함께 사용해 언어 모델 프로그램을 추적하고 최적화하세요. W&B는 [Weave DSPy 인테그레이션](/ko/weave/guides/integrations/dspy)을 보완하며 다음을 제공합니다:
+이 가이드에서는 W&B를 DSPy와 함께 사용해 언어 모델 프로그램을 추적하고 최적화하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 평가 메트릭을 모니터링하고, 최적화 과정에서 프로그램 시그니처가 어떻게 변화하는지 살펴보며, 결과 프로그램을 재현 가능한 아티팩트로 버전 관리할 수 있습니다. 컴파일된 모듈에 대한 실험 추적과 관측성이 필요할 때 활용하세요.
+
+W&B는 [Weave DSPy 인테그레이션](/ko/weave/guides/integrations/dspy)을 보완하며 다음을 제공합니다:
* 시간에 따른 평가 메트릭 추적
* 프로그램 시그니처 변화 확인을 위한 W&B Tables
* MIPROv2와 같은 DSPy 옵티마이저와의 인테그레이션
-DSPy 모듈을 최적화할 때 보다 포괄적인 관측 가능성을 확보하려면 W&B와 Weave 모두에서 인테그레이션을 활성화하세요.
+DSPy 모듈을 최적화할 때 전체 관측성을 확보하려면 W&B와 Weave 모두에서 인테그레이션을 활성화하세요.
## 프로그램 최적화 추적 (실험적)
-`dspy.Evaluate`를 사용하는 DSPy 옵티마이저(MIPROv2 등)의 경우 `WandbDSPyCallback`을 사용해 시간에 따른 평가 메트릭을 기록하고, W&B Tables에서 프로그램 시그니처가 어떻게 변화하는지 추적하세요.
+`dspy.Evaluate`를 사용하는 DSPy 최적화기(MIPROv2 등)의 경우, `WandbDSPyCallback`을 사용해 시간 경과에 따른 평가 메트릭을 기록하고 W&B Tables에서 프로그램 시그니처의 변화 과정을 추적하세요. callback을 연결하면 최적화기의 점수가 어떻게 변하는지, 그리고 프로그램의 프롬프트와 시그니처가 반복마다 어떻게 변화하는지 관찰할 수 있습니다.
```python
import dspy
@@ -86,10 +90,10 @@ import weave
import wandb
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
-# W&B 초기화 (weave를 임포트하는 것으로 충분하며, 명시적인 weave.init 호출 불필요)
+# W&B 초기화 (weave 임포트만으로 충분하며, weave.init을 명시적으로 호출할 필요 없음)
project_name = "dspy-optimization"
with wandb.init(project=project_name) as run:
- # DSPy에 W&B 콜백 추가
+ # DSPy에 W&B callback 추가
dspy.settings.callbacks.append(
WandbDSPyCallback(run=run)
)
@@ -103,7 +107,7 @@ with wandb.init(project=project_name) as run:
dataset = MATH(subset='algebra')
program = dspy.ChainOfThought("question -> answer")
- # 옵티마이저 설정 및 실행
+ # optimizer 설정 및 실행
optimizer = dspy.MIPROv2(
metric=dataset.metric,
auto="light",
@@ -120,21 +124,21 @@ with wandb.init(project=project_name) as run:
)
```
-이 코드를 실행하면 W&B Run URL과 Weave URL을 모두 받게 됩니다. W&B는 시간에 따른 평가 메트릭과 함께 프로그램 시그니처의 변화를 보여주는 Tables를 표시합니다. run의 **Overview** 탭에는 자세히 확인할 수 있는 Weave 트레이스 링크가 포함되어 있습니다.
+이 코드를 실행하면 W&B Run URL과 Weave URL이 모두 생성됩니다. W&B는 시간 경과에 따른 평가 메트릭과 함께 프로그램 시그니처의 변화를 보여주는 Tables를 표시합니다. run의 **Overview** 탭에는 자세히 살펴볼 수 있는 Weave 트레이스 링크가 포함되어 있습니다.
-`run` 객체가 `WandbDSPyCallback`에 전달되지 않으면 전역 `run` 객체가 사용됩니다.
+`run` 객체를 `WandbDSPyCallback`에 전달하지 않으면 callback이 전역 `run` 객체를 사용합니다.
-
+
-DSPy와 함께 사용하는 Weave 트레이싱, 평가, 최적화에 대한 자세한 내용은 [Weave DSPy 인테그레이션 가이드](/ko/weave/guides/integrations/dspy)를 참조하세요.
+DSPy에서 Weave 트레이싱, 평가 및 최적화를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Weave DSPy 인테그레이션 가이드](/ko/weave/guides/integrations/dspy)를 참조하세요.
## 예측을 W&B Tables에 기록하기
-최적화 중 개별 예시를 살펴볼 수 있도록 상세한 예측 로깅을 활성화하세요. 이 콜백은 각 evaluation step마다 W&B Tables를 생성하므로, 특정 성공 사례와 실패 사례를 분석하는 데 도움이 됩니다.
+집계 메트릭 외에도 상세한 예측 로깅을 활성화하면 최적화 중에 개별 예시를 살펴볼 수 있습니다. callback은 각 평가 단계마다 W&B Table을 생성하므로, 이를 통해 특정 성공 사례와 실패 사례를 분석할 수 있습니다.
```python
from wandb.integration.dspy import WandbDSPyCallback
@@ -157,7 +161,7 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
최적화 후 W&B에서 예측 데이터를 확인할 수 있습니다.
1. run의 **Overview** 페이지로 이동합니다.
-2. `predictions_0`, `predictions_1` 등과 같은 패턴으로 이름이 지정된 Table 패널을 찾습니다.
+2. `predictions_0` 또는 `predictions_1`과 같은 패턴으로 이름이 지정된 Table 패널을 찾습니다.
3. 실패 사례를 분석하려면 `is_correct`로 필터링합니다.
4. 프로젝트 Workspace에서 여러 run의 테이블을 비교합니다.
@@ -165,7 +169,7 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
* `example`: 입력 데이터
* `prediction`: 모델 출력
-* `is_correct`: Evaluation 결과
+* `is_correct`: 평가 결과
자세한 내용은 [W&B Tables 가이드](/ko/models/tables/visualize-tables/)를 참조하세요.
@@ -173,12 +177,12 @@ optimized_program = optimizer.compile(program, trainset=train_data)
## DSPy 프로그램 저장 및 버전 관리
diff --git a/ko/models/integrations/fastai.mdx b/ko/models/integrations/fastai.mdx
index 40b049955a..a329b0ceb4 100644
--- a/ko/models/integrations/fastai.mdx
+++ b/ko/models/integrations/fastai.mdx
@@ -1,11 +1,11 @@
---
title: fastai
-description: "WandbCallback을 사용해 fastai를 W&B와 통합하여 실험를 추적하고, 메트릭을 기록하며, 모델 성능을 시각화합니다."
+description: "WandbCallback을 사용해 fastai를 W&B와 통합하여 실험를 추적하고, 메트릭을 로깅하며, 모델 성능을 시각화합니다."
---
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-`WandbCallback` 클래스를 사용해 **fastai**를 W&B와 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 예제가 포함된 [대화형 문서](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)를 확인하세요.
+`WandbCallback` 클래스를 사용해 **fastai**를 W&B와 통합하여 트레이닝 중에 실험을 추적하고, 메트릭을 로깅하며, 모델 성능을 시각화할 수 있습니다. 이 페이지에서는 인증을 설정하고, 트레이닝 루프에 callback을 추가하며, 단일 프로세스 및 분산 트레이닝 모두에 대한 로깅을 구성하는 방법을 설명합니다. 자세한 내용은 예시가 포함된 [대화형 문서](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA)를 확인하세요.
## 가입하고 API 키 만들기
@@ -26,7 +26,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 사용자 환경에 맞게 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -53,7 +53,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -66,6 +66,8 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
## `learner` 또는 `fit` 방법에 `WandbCallback` 추가하기
+fastai 트레이닝 run을 W&B에 로깅하기 시작하려면, 단일 `fit` 호출에 또는 `learner` 자체에 `WandbCallback`을 추가하세요.
+
```python
import wandb
from fastai.callback.wandb import *
@@ -80,28 +82,30 @@ learn.fit(..., cbs=WandbCallback())
learn = learner(..., cbs=WandbCallback())
```
-
- ## WandbCallback 매개변수
+ ## WandbCallback 인수
-`WandbCallback`은 다음 매개변수를 받습니다:
+트레이닝 중 `WandbCallback`이 무엇을 로깅할지 제어하려면 다음 인수를 사용하세요.
-| Args | Description |
-| --------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| log | 모델의 `gradients`, `parameters`, `all` 또는 `None`(기본값)을 로깅할지 여부입니다. loss 및 메트릭은 항상 로깅됩니다. |
-| log_preds | 예측 샘플을 로깅할지 여부입니다(기본값은 `True`). |
-| log_preds_every_epoch | 매 에포크마다 예측을 로깅할지, 아니면 마지막에 로깅할지 여부입니다(기본값은 `False`). |
-| log_model | 모델을 로깅할지 여부입니다(기본값은 `False`). 이 옵션을 사용하려면 `SaveModelCallback`도 필요합니다. |
-| model_name | 저장할 `file` 이름입니다. `SaveModelCallback`을 재정의합니다. |
-| log_dataset | False(기본값)True이면 learn.dls.path가 가리키는 폴더를 로깅합니다.- 로깅할 폴더를 가리키도록 경로를 명시적으로 지정할 수 있습니다.
참고: "models" 하위 폴더는 항상 무시됩니다.
| -| dataset_name | 로깅되는 데이터셋의 이름입니다(기본값은 `folder name`). | -| valid_dl | 예측 샘플에 사용할 항목이 들어 있는 `DataLoaders`입니다(기본값은 `learn.dls.valid`에서 무작위로 선택한 항목). | -| n_preds | 로깅할 예측 수입니다(기본값은 36). | -| seed | 무작위 샘플을 정하는 데 사용됩니다. | +| 인수 | 설명 | +| ----------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| `log` | 모델의 `gradients`, `parameters`, `all` 또는 `None`(기본값)을 로깅할지 여부입니다. loss와 메트릭은 항상 로깅됩니다. | +| `log_preds` | 예측 샘플을 로깅할지 여부입니다(기본값: `True`). | +| `log_preds_every_epoch` | 예측을 매 에포크마다 로깅할지, 아니면 마지막에만 로깅할지 여부입니다(기본값: `False`). | +| `log_model` | 모델을 로깅할지 여부입니다(기본값: `False`). 이 옵션을 사용하려면 `SaveModelCallback`도 필요합니다. | +| `model_name` | 저장할 `파일` 이름입니다. `SaveModelCallback`를 재정의합니다. | +| `log_dataset` |False(기본값)입니다.True이면 `learn.dls.path`가 가리키는 폴더를 로깅합니다.- 로깅할 폴더를 지정하려면 경로를 명시적으로 정의할 수 있습니다.
참고: 하위 폴더 "models"는 항상 무시됩니다.
| +| `dataset_name` | 로깅되는 데이터셋의 이름입니다(기본값: `폴더 이름`). | +| `valid_dl` | 예측 샘플에 사용할 항목이 포함된 `DataLoaders`입니다(기본값: `learn.dls.valid`에서 무작위로 선택한 항목). | +| `n_preds` | 로깅할 예측 개수입니다(기본값: 36). | +| `seed` | 무작위 샘플을 결정하는 데 사용됩니다. | -맞춤형 워크플로의 경우 데이터셋과 모델을 수동으로 로깅할 수 있습니다: +맞춤형 워크플로의 경우 데이터셋과 모델을 수동으로 로깅할 수 있습니다. * `log_dataset(path, name=None, metadata={})` * `log_model(path, name=None, metadata={})` @@ -112,7 +116,7 @@ learn = learner(..., cbs=WandbCallback()) ## 분산 트레이닝
- ## 예제
+ ## 예시
-* [Fastai 모델을 시각화하고 추적하며 비교하기](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA): 문서화가 충실한 워크스루입니다.
+fastai 인테그레이션의 엔드 투 엔드 데모는 다음 레퍼런스를 참조하세요:
+
+* [fastai 모델을 시각화하고 추적하며 비교하기](https://app.wandb.ai/borisd13/demo_config/reports/Visualize-track-compare-Fastai-models--Vmlldzo4MzAyNA): 문서화된 워크스루입니다.
* [CamVid 이미지 분할](https://colab.research.google.com/drive/1IWrhwcJoncCKHm6VXsNwOr9Yukhz3B49?usp=sharing): 이 인테그레이션의 사용 사례 예시입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/fastai/v1.mdx b/ko/models/integrations/fastai/v1.mdx
index 99807b47ac..826d79f064 100644
--- a/ko/models/integrations/fastai/v1.mdx
+++ b/ko/models/integrations/fastai/v1.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: fastai v1
-description: "fastai v1에서 W&B 콜백을 사용해 모델 토폴로지, 손실, 메트릭, 가중치, 그라디언트, 예측을 로깅합니다."
+description: "fastai v1에서 W&B callback을 사용해 모델 토폴로지, 손실, 메트릭, 가중치, 그라디언트, 예측을 로깅합니다."
---
## 옵션
-`WandbCallback()` 클래스는 여러 옵션을 지원합니다:
-
-| 키워드 인수 | 기본값 | 설명 |
-| ------------------- | --------- | -------------------------------------------------------------------------- |
-| learn | N/A | 연결할 fast.ai learner입니다. |
-| save_model | True | 각 step에서 모델 성능이 개선되면 저장합니다. 또한 트레이닝이 끝나면 최적 모델을 로드합니다. |
-| mode | auto | `min`, `max`, 또는 `auto`: 각 step 사이에서 `monitor`에 지정된 트레이닝 메트릭을 비교하는 방법입니다. |
-| monitor | None | 최적 모델 저장 여부를 판단하기 위한 성능 측정에 사용하는 트레이닝 메트릭입니다. None이면 기본적으로 검증 loss를 사용합니다. |
-| log | gradients | `gradients`, `parameters`, `all`, 또는 None입니다. loss와 메트릭은 항상 로깅됩니다. |
-| input_type | None | `images` 또는 `None`입니다. 샘플 예측을 표시하는 데 사용됩니다. |
-| validation_data | None | `input_type`가 설정된 경우 샘플 예측에 사용하는 데이터입니다. |
-| predictions | 36 | `input_type`가 설정되고 `validation_data`가 `None`인 경우 생성할 예측 수입니다. |
-| seed | 12345 | `input_type`가 설정되고 `validation_data`가 `None`인 경우 샘플 예측용 무작위 생성기를 초기화합니다. |
\ No newline at end of file
+`WandbCallback()` 클래스는 다음과 같은 여러 옵션을 지원합니다:
+
+| 키워드 인수 | 기본값 | 설명 |
+| ----------------- | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------- |
+| `learn` | N/A | 훅을 적용할 fast.ai learner입니다. |
+| `save_model` | `True` | 각 step에서 성능이 개선되면 모델을 저장합니다. 또한 트레이닝이 끝나면 최고 성능 모델을 로드합니다. |
+| `mode` | `auto` | `min`, `max` 또는 `auto`입니다. step 간에 `monitor`에 지정된 트레이닝 메트릭을 비교하는 방식입니다. |
+| `monitor` | `None` | 최고 성능 모델을 저장하기 위한 성능 측정에 사용하는 트레이닝 메트릭입니다. `None`이면 기본값은 검증 손실입니다. |
+| `log` | `gradients` | `gradients`, `parameters`, `all` 또는 `None`입니다. 손실과 메트릭은 항상 로깅됩니다. |
+| `input_type` | `None` | `images` 또는 `None`입니다. 샘플 예측을 표시하는 데 사용됩니다. |
+| `validation_data` | `None` | `input_type`이 설정된 경우 샘플 예측에 사용하는 데이터입니다. |
+| `predictions` | `36` | `input_type`이 설정되어 있고 `validation_data`가 `None`인 경우 생성할 예측 개수입니다. |
+| `seed` | `12345` | `input_type`이 설정되어 있고 `validation_data`가 `None`인 경우 샘플 예측을 위한 난수 생성기를 초기화합니다. |
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/huggingface.mdx b/ko/models/integrations/huggingface.mdx
index 9625629517..b79cd3e57a 100644
--- a/ko/models/integrations/huggingface.mdx
+++ b/ko/models/integrations/huggingface.mdx
@@ -7,42 +7,42 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
- ## 왜 W&B를 사용해야 하나요?
+
-* **통합 대시보드**: 모든 모델 메트릭과 예측을 한곳에 모아 관리하는 중앙 저장소
-* **경량**: Hugging Face와 인테그레이션할 때 코드 변경이 필요 없음
-* **높은 접근성**: 개인 및 학술 팀에 무료 제공
-* **보안성**: 모든 프로젝트는 기본적으로 비공개
-* **신뢰성**: OpenAI, Toyota, Lyft 등 여러 머신러닝 팀이 사용하고 있음
+* **통합 대시보드**: 모든 모델 메트릭과 예측을 한곳에서 관리할 수 있습니다.
+* **경량**: Hugging Face와 통합하는 데 코드 변경이 필요하지 않습니다.
+* **접근성**: 개인과 학술 팀은 무료로 사용할 수 있습니다.
+* **보안**: 모든 프로젝트는 기본적으로 비공개입니다.
+* **신뢰성**: OpenAI, Toyota, Lyft 등 여러 머신 러닝 팀에서 사용합니다.
-W&B를 머신러닝 모델용 GitHub라고 생각해 보세요. 모든 머신러닝 실험을 비공개로 호스팅되는 대시보드에 저장할 수 있습니다. 스크립트를 어디에서 실행하든, 모든 모델 버전이 저장된다는 확신을 가지고 빠르게 실험할 수 있습니다.
+W&B는 머신 러닝 모델을 위한 GitHub와 같습니다. 머신 러닝 실험을 비공개 호스팅 대시보드에 저장하세요. 스크립트를 어디서 실행하든 W&B가 모델의 모든 버전을 저장하므로 안심하고 실험할 수 있습니다.
-W&B의 경량 인테그레이션은 모든 Python 스크립트와 함께 동작하며, 무료 W&B 계정에 가입하기만 하면 모델을 추적하고 시각화하기 시작할 수 있습니다.
+W&B의 경량 인테그레이션은 모든 Python 스크립트에서 작동합니다. 무료 W&B 계정에 가입하여 모델 추적과 시각화를 시작하세요.
-Hugging Face Transformers 레포지토리에서는 `Trainer`를 설정하여, 각 로깅 단계마다 트레이닝 및 평가 메트릭을 W&B에 자동으로 로깅하도록 해두었습니다.
+Hugging Face Transformers 저장소에서 W&B는 Trainer에 계측을 적용해 각 로깅 단계마다 트레이닝 및 평가 메트릭을 W&B에 자동으로 기록합니다.
-인테그레이션이 어떻게 동작하는지 자세한 내용은 여기에서 확인하세요: [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
+인테그레이션이 작동하는 방식을 자세히 알아보려면 다음을 확인하세요. [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
-• `Readonly` **model**: `string`
+• `get` **model**(): `string`
+
+
+ ## W&B를 사용하는 이유
-* **통합 대시보드**: 모든 모델 메트릭과 예측을 한곳에 모아 관리하는 중앙 저장소
-* **경량**: Hugging Face와 인테그레이션할 때 코드 변경이 필요 없음
-* **높은 접근성**: 개인 및 학술 팀에 무료 제공
-* **보안성**: 모든 프로젝트는 기본적으로 비공개
-* **신뢰성**: OpenAI, Toyota, Lyft 등 여러 머신러닝 팀이 사용하고 있음
+* **통합 대시보드**: 모든 모델 메트릭과 예측을 한곳에서 관리할 수 있습니다.
+* **경량**: Hugging Face와 통합하는 데 코드 변경이 필요하지 않습니다.
+* **접근성**: 개인과 학술 팀은 무료로 사용할 수 있습니다.
+* **보안**: 모든 프로젝트는 기본적으로 비공개입니다.
+* **신뢰성**: OpenAI, Toyota, Lyft 등 여러 머신 러닝 팀에서 사용합니다.
-W&B를 머신러닝 모델용 GitHub라고 생각해 보세요. 모든 머신러닝 실험을 비공개로 호스팅되는 대시보드에 저장할 수 있습니다. 스크립트를 어디에서 실행하든, 모든 모델 버전이 저장된다는 확신을 가지고 빠르게 실험할 수 있습니다.
+W&B는 머신 러닝 모델을 위한 GitHub와 같습니다. 머신 러닝 실험을 비공개 호스팅 대시보드에 저장하세요. 스크립트를 어디서 실행하든 W&B가 모델의 모든 버전을 저장하므로 안심하고 실험할 수 있습니다.
-W&B의 경량 인테그레이션은 모든 Python 스크립트와 함께 동작하며, 무료 W&B 계정에 가입하기만 하면 모델을 추적하고 시각화하기 시작할 수 있습니다.
+W&B의 경량 인테그레이션은 모든 Python 스크립트에서 작동합니다. 무료 W&B 계정에 가입하여 모델 추적과 시각화를 시작하세요.
-Hugging Face Transformers 레포지토리에서는 `Trainer`를 설정하여, 각 로깅 단계마다 트레이닝 및 평가 메트릭을 W&B에 자동으로 로깅하도록 해두었습니다.
+Hugging Face Transformers 저장소에서 W&B는 Trainer에 계측을 적용해 각 로깅 단계마다 트레이닝 및 평가 메트릭을 W&B에 자동으로 기록합니다.
-인테그레이션이 어떻게 동작하는지 자세한 내용은 여기에서 확인하세요: [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
+인테그레이션이 작동하는 방식을 자세히 알아보려면 다음을 확인하세요. [Hugging Face + W&B Report](https://app.wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/Train-a-model-with-Hugging-Face-and-Weights-%26-Biases--VmlldzoxMDE2MTU).
## 설치, 임포트 및 로그인
-이 튜토리얼을 위해 Hugging Face와 W&B 라이브러리, 그리고 GLUE 데이터셋과 트레이닝 스크립트를 설치합니다.
+이 섹션에서는 튜토리얼을 실행하는 데 필요한 환경을 설정합니다. Hugging Face 및 W&B 라이브러리를 설치하고, 이 튜토리얼에 필요한 GLUE 데이터셋과 트레이닝 스크립트를 다운로드하세요:
-* [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers): 자연어 처리용 모델과 데이터셋
-* [W&B](/ko/): 실험 추적 및 시각화
-* [GLUE dataset](https://gluebenchmark.com/): 자연어 이해 벤치마크 데이터셋
-* [GLUE script](https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/refs/heads/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py): 시퀀스 분류용 모델 트레이닝 스크립트
+* [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers): 자연어 모델 및 데이터셋.
+* [W&B](/ko/): 실험 추적 및 시각화.
+* [GLUE dataset](https://gluebenchmark.com/): 언어 이해 벤치마크 데이터셋.
+* [GLUE script](https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/refs/heads/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py): 시퀀스 분류용 모델 트레이닝 스크립트.
```notebook
!pip install datasets wandb evaluate accelerate -qU
@@ -54,23 +54,23 @@ Hugging Face Transformers 레포지토리에서는 `Trainer`를 설정하여,
!pip install -q git+https://github.com/huggingface/transformers
```
-계속하기 전에 [무료 계정에 가입하세요](https://app.wandb.ai/login?signup=true).
+계속하기 전에 [무료 계정에 가입하세요](https://app.wandb.ai/login?signup=true). run 데이터를 W&B 대시보드로 전송하려면 계정이 필요합니다.
-
- ## API 키 입력하기
+
-다음으로, 다운로드한 트레이닝 스크립트 [run_glue.py](https://huggingface.co/transformers/examples.html#glue)를 실행하면 학습 과정이 자동으로 W&B 대시보드에 기록되는 것을 확인할 수 있습니다. 이 스크립트는 BERT를 Microsoft Research Paraphrase Corpus(두 문장이 의미적으로 동등한지 여부를 사람이 주석으로 표시해 둔 문장 쌍 데이터셋)로 파인튜닝합니다.
+환경 구성을 완료하고 인증도 마쳤다면, 이제 트레이닝 run을 시작할 준비가 되었습니다. 다운로드한 트레이닝 스크립트 [`run_glue.py`](https://huggingface.co/transformers/examples.html#glue)를 실행하면 학습 과정이 자동으로 W&B 대시보드에 기록되는 것을 확인할 수 있습니다. 이 스크립트는 BERT를 Microsoft Research Paraphrase Corpus(두 문장이 의미적으로 동등한지 여부를 사람이 주석으로 표시해 둔 문장 쌍 데이터셋)로 파인튜닝합니다.
```python
%env WANDB_PROJECT=huggingface-demo
@@ -98,36 +98,42 @@ wandb.login()
--logging_steps 50
```
-
+ ## API 키 추가
-가입을 마쳤다면, 다음 셀을 실행한 뒤 링크를 클릭해서 API 키를 확인하고 이 노트북을 인증하세요.
+API 키로 인증하면 이 노트북이 W&B 계정에 연결되어 Runs가 프로젝트에 로깅됩니다. 가입한 후 다음 셀을 실행하고 링크를 클릭해 API 키를 조회한 다음 이 노트북을 인증하세요.
```python
import wandb
wandb.login()
```
-원하는 경우 환경 변수를 설정해 W&B 로깅을 사용자 지정할 수 있습니다. [Hugging Face 인테그레이션 가이드](/ko/models/integrations/huggingface/)를 참고하세요.
+원하는 경우 환경 변수를 설정해 트레이닝 중 W&B가 기록할 내용을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 `WANDB_WATCH=all`로 설정하면 그라디언트와 파라미터를 모두 기록할 수 있습니다. 전체 옵션 목록은 [Hugging Face 인테그레이션 가이드](/ko/models/integrations/huggingface/)를 참조하세요.
```python
-# 선택 사항: 그래디언트와 파라미터 모두 기록
+# 선택 사항: 그라디언트와 파라미터 모두 로그
%env WANDB_WATCH=all
```
@@ -78,7 +78,7 @@ wandb.login()
## 모델 학습
+
-**아키텍처 비교**
-다음은 [BERT vs DistilBERT](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU)를 비교한 예시입니다. 자동 선 그래프 시각화를 통해 서로 다른 아키텍처가 트레이닝 전반에 걸쳐 평가 정확도에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
+
+
-
-
## 대시보드에서 결과 시각화하기
-위에 출력된 링크를 클릭하거나 [wandb.ai](https://app.wandb.ai)로 이동해 실시간으로 스트리밍되는 결과를 확인하세요. 브라우저에서 run을 확인할 수 있는 링크는 모든 의존성이 로드된 다음에 표시됩니다. 다음과 같은 출력을 찾으세요: "**wandb**: View run at [URL to your unique run]"
+트레이닝이 시작되면 메트릭을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이전 셀에서 출력된 링크를 클릭하거나 [wandb.ai](https://app.wandb.ai)로 이동해 실시간으로 스트리밍되는 결과를 확인하세요. 브라우저에서 run을 확인할 수 있는 링크는 모든 의존성이 로드된 다음에 표시됩니다. 다음과 같은 출력을 찾으세요: "**wandb**: View run at [URL to your unique run]"
-**모델 성능 시각화**
-수십 개의 실험을 한눈에 비교하고, 흥미로운 결과를 확대해서 살펴보며, 고차원 데이터를 쉽게 시각화할 수 있습니다.
+
+ ### 모델 성능 시각화
+
+
+실험 전반을 한눈에 살펴보고, 결과를 확대해서 확인하며, 고차원 데이터를 시각화할 수 있습니다.
-**아키텍처 비교**
-다음은 [BERT vs DistilBERT](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU)를 비교한 예시입니다. 자동 선 그래프 시각화를 통해 서로 다른 아키텍처가 트레이닝 전반에 걸쳐 평가 정확도에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
+
+ ### 아키텍처 비교
+
+
+다음은 [BERT versus DistilBERT](https://app.wandb.ai/jack-morris/david-vs-goliath/reports/Does-model-size-matter%3F-Comparing-BERT-and-DistilBERT-using-Sweeps--VmlldzoxMDUxNzU)를 비교한 예시입니다. 자동 선 그래프 시각화는 서로 다른 아키텍처가 트레이닝 전반에 걸쳐 평가 정확도에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.
-
+
-
- ## 기본값으로 핵심 정보를 손쉽게 추적하기
+
- TensorFlow를 사용하시나요? PyTorch `Trainer`를 TensorFlow `TFTrainer`로 바꾸기만 하면 됩니다.
+ TensorFlow를 사용하시나요? PyTorch `Trainer`를 TensorFlow `TFTrainer`로 바꾸세요.
-```
-```
-
기본적으로 `WANDB_LOG_MODEL`이 `end`로 설정되면 모델은 W&B Artifacts에 `model-{run_id}`로 저장되고, `WANDB_LOG_MODEL`이 `checkpoint`로 설정되면 `checkpoint-{run_id}`로 저장됩니다.
@@ -222,18 +226,18 @@ Hugging Face 모델 체크포인트를 Artifacts에 로그하려면 `WANDB_LOG_M
모델 아티팩트를 연결하려면 [레지스트리](/ko/models/registry/)를 참고하세요.
-
+estimator를 사용하지 않거나 특정 summary를 명시적으로 로깅하려는 경우, 이 섹션에서는 `tf.summary` 값을 W&B로 직접 보내는 방법을 보여줍니다.
+
TensorFlow에서 메트릭을 로깅하는 가장 단순한 방법은 TensorFlow 로거를 사용해 `tf.summary`를 로깅하는 것입니다:
```python
@@ -64,7 +69,7 @@ with tf.Session() as sess:
wandb.tensorflow.log(tf.summary.merge_all())
```
-TensorFlow 2에서는 `tf.GradientTape`를 사용해 맞춤형 루프로 모델을 트레이닝하는 것이 권장됩니다. 자세한 내용은 [TensorFlow 맞춤형 트레이닝 워크스루](https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/custom_training_walkthrough)에서 확인할 수 있습니다. 맞춤형 TensorFlow 트레이닝 루프에 `wandb`를 추가해 메트릭을 로깅하려면 다음 스니펫을 따르세요:
+TensorFlow 2에서는 `tf.GradientTape`를 사용해 맞춤형 루프로 모델을 트레이닝하는 것이 권장됩니다. 자세한 내용은 [TensorFlow 맞춤형 트레이닝 워크스루](https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/custom_training_walkthrough)에서 확인할 수 있습니다. 맞춤형 TensorFlow 트레이닝 루프에 W&B를 추가해 메트릭을 로깅하려면 다음 스니펫을 따르세요:
```python
with tf.GradientTape() as tape:
@@ -83,28 +88,30 @@ TensorFlow 2에서는 `tf.GradientTape`를 사용해 맞춤형 루프로 모델
[TensorFlow 2에서 트레이닝 루프를 맞춤 설정하는 전체 예제](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2)를 확인할 수 있습니다.
-
+ ## 기본적으로 주요 정보를 추적합니다
-W&B는 각 실험마다 새로운 run을 저장합니다. 기본적으로 다음 정보가 자동으로 저장됩니다:
+이 섹션에서는 추가 설정 없이도 대시보드에서 어떤 데이터를 확인할 수 있는지 알 수 있도록 W&B가 자동으로 수집하는 정보를 설명합니다. W&B는 각 실험에 대해 새 run을 저장합니다. 다음은 기본적으로 저장되는 정보입니다.
-* **하이퍼파라미터**: 모델 설정이 Config에 저장됩니다
-* **모델 메트릭**: 스트리밍되는 메트릭의 시계열 데이터가 Log에 저장됩니다
-* **터미널 로그**: 커맨드 라인 출력이 저장되며 별도 탭에서 확인할 수 있습니다
-* **시스템 메트릭**: GPU 및 CPU 사용량, 메모리, 온도 등
+* **하이퍼파라미터**: W&B는 모델의 설정을 Config에 저장합니다.
+* **모델 메트릭**: W&B는 Log로 스트리밍되는 메트릭의 시계열 데이터를 저장합니다.
+* **터미널 로그**: W&B는 명령줄 출력을 저장하고 탭에서 확인할 수 있게 합니다.
+* **시스템 메트릭**: GPU 및 CPU 사용량, 메모리, 온도.
## 더 알아보기
diff --git a/ko/models/integrations/huggingface_transformers.mdx b/ko/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
index f7a92a8cea..52d38a7fe7 100644
--- a/ko/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
+++ b/ko/models/integrations/huggingface_transformers.mdx
@@ -8,14 +8,16 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-strea
@@ -130,7 +134,7 @@ W&B 프로젝트는 관련 run에서 로깅된 모든 차트, 데이터, 모
### 트레이닝 run을 W&B에 로깅하기
-코드에서든 명령줄에서든 `Trainer`의 트레이닝 인수를 정의할 때 **가장 중요한 단계는** W&B 로깅을 활성화할 수 있도록 `report_to`를 `"wandb"`로 설정하는 것입니다.
+코드에서든 명령줄에서든 `Trainer`의 트레이닝 인수를 정의할 때는 W&B 로깅을 활성화하려면 `report_to`를 `"wandb"`로 설정하세요. 이 설정이 없으면 `Trainer`는 어떤 데이터도 W&B로 전송하지 않습니다.
`TrainingArguments`의 `logging_steps` 인수는 트레이닝 중 트레이닝 메트릭이 W&B에 얼마나 자주 전송되는지를 제어합니다. `run_name` 인수를 사용해 W&B에서 트레이닝 run의 이름을 지정할 수도 있습니다.
@@ -150,34 +154,34 @@ W&B 프로젝트는 관련 run에서 로깅된 모든 차트, 데이터, 모
```python
from transformers import TrainingArguments, Trainer
- args = TrainingArguments( # 여기에 다른 인수와 kwargs
- report_to="wandb", # W&B 로깅 활성화
- run_name="bert-base-high-lr", # W&B run 이름(선택)
- logging_steps=1, # W&B에 얼마나 자주 로깅할지
+ args = TrainingArguments(
+ # 여기에 다른 인수와 kwargs
+ report_to="wandb", # W&B 로깅 활성화
+ run_name="bert-base-high-lr", # W&B run 이름(선택)
+ logging_steps=1, # W&B에 얼마나 자주 로깅할지
)
- trainer = Trainer( # 여기에 다른 인수와 kwargs
- args=args, # 트레이닝 인수
+ trainer = Trainer(
+ # 여기에 다른 인수와 kwargs
+ args=args, # 트레이닝 인수
)
- trainer.train() # 트레이닝과 W&B 로깅 시작
-
+ trainer.train() # 트레이닝과 W&B 로깅 시작
```
- ## 몇 줄로 구현하는 한층 더 강력한 로깅
+이 가이드에서는 Hugging Face `Trainer`를 W&B에 연결하는 방법을 보여줍니다. 그러면 트레이닝 run의 메트릭, 모델 체크포인트, 평가 출력이 중앙 집중식 대시보드에 자동으로 로깅됩니다. 이 가이드를 끝내면 run을 비교하고, W&B Artifacts에서 모델 체크포인트를 저장하고 다시 불러오며, 자신의 워크플로에 맞게 로깅을 사용자 지정할 수 있습니다. 이 가이드는 Hugging Face Transformers `Trainer`를 사용한 모델 트레이닝에 이미 익숙하다고 가정합니다.
+
+" # W&B 프로젝트 이름 지정
+os.environ["WANDB_PROJECT"] = "" # W&B 프로젝트 이름 지정
os.environ["WANDB_LOG_MODEL"] = "checkpoint" # 모든 모델 체크포인트 로그
from transformers import TrainingArguments, Trainer
@@ -25,15 +27,17 @@ trainer = Trainer(..., args=args)
```
-
+
바로 실행해 볼 수 있는 코드부터 보고 싶다면, 이 [Google Colab](https://wandb.me/hf)을 확인하세요.
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 사용자 환경에 맞게 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -61,7 +65,7 @@ API 키를 사용하면 머신을 W&B에 인증할 수 있습니다. 사용
2. `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -95,9 +99,9 @@ W&B를 처음 사용하는 경우 [퀵스타트](/ko/models/quickstart/)를
### 프로젝트 이름 지정하기
-W&B 프로젝트는 관련 run에서 로깅된 모든 차트, 데이터, 모델이 저장되는 곳입니다. 프로젝트에 이름을 지정하면 작업을 더 체계적으로 정리하고, 하나의 프로젝트에 관한 모든 정보를 한곳에서 관리할 수 있습니다.
+W&B 프로젝트는 관련 run에서 로깅된 모든 차트, 데이터, 모델을 저장합니다. 프로젝트에 이름을 지정하면 작업을 더 체계적으로 정리하고, 하나의 프로젝트에 관한 모든 정보를 한곳에서 관리할 수 있습니다.
-프로젝트에 run을 추가하려면 `WANDB_PROJECT` 환경 변수를 프로젝트 이름으로 설정하면 됩니다. `WandbCallback`은 이 프로젝트 이름 환경 변수를 읽어 run을 설정할 때 사용합니다.
+프로젝트에 run을 추가하려면 `WANDB_PROJECT` 환경 변수를 프로젝트 이름으로 설정하세요. `WandbCallback`은 이 프로젝트 이름 환경 변수를 읽어 run을 설정할 때 사용합니다.
+ ## 빠른 시작
```python
-os.environ["WANDB_PROJECT"] = "
+
- ## 시작하기: 실험 추적하기
+ ## 시작하기: 실험 추적
+이 섹션에서는 W&B에 인증하는 방법, 클라이언트 라이브러리를 설치하는 방법, 프로젝트 이름을 지정하는 방법, 그리고 첫 번째 트레이닝 run이 W&B 대시보드에 표시되도록 `Trainer`에서 로깅을 활성화하는 방법을 설명합니다.
+
### 가입하고 API 키 생성하기
@@ -53,7 +57,7 @@ API 키를 사용하면 머신을 W&B에 인증할 수 있습니다. 사용
### 모델 체크포인트 저장 사용 설정
-[Artifacts](/ko/models/artifacts/)를 사용하면 모델과 데이터셋을 최대 100GB까지 무료로 저장한 다음 W&B [레지스트리](/ko/models/registry/)를 사용할 수 있습니다. 레지스트리를 사용하면 모델을 등록해 탐색하고 평가할 수 있으며, 스테이징을 준비하거나 프로덕션 환경에 배포할 수도 있습니다.
+메트릭을 로깅하는 것 외에도, 트레이닝된 모델 가중치 자체를 W&B에 저장하여 버전을 관리하고 다운로드하거나 팀 전체에서 공유할 수 있습니다.
+
+[Artifacts](/ko/models/artifacts/)를 사용하면 모델과 데이터셋을 최대 100 GB까지 무료로 저장한 다음 W&B [레지스트리](/ko/models/registry/)를 사용할 수 있습니다. 레지스트리를 사용하면 모델을 등록해 탐색하고 평가할 수 있으며, 스테이징을 준비하거나 프로덕션 환경에 배포할 수도 있습니다.
Hugging Face 모델 체크포인트를 Artifacts에 로그하려면 `WANDB_LOG_MODEL` 환경 변수를 다음 값 중 *하나* 로 설정하세요.
@@ -207,7 +211,7 @@ Hugging Face 모델 체크포인트를 Artifacts에 로그하려면 `WANDB_LOG_M
-이제부터 초기화하는 모든 Transformers `Trainer`는 모델을 W&B 프로젝트에 업로드합니다. 로그한 모델 체크포인트는 [Artifacts](/ko/models/artifacts/) UI에서 확인할 수 있으며, 전체 모델 리니지도 포함됩니다(UI에서 모델 체크포인트 예시는 [여기](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)에서 확인할 수 있습니다).
+이제부터 초기화하는 모든 Transformers `Trainer`는 모델을 W&B 프로젝트에 업로드합니다. 로그한 모델 체크포인트는 [Artifacts](/ko/models/artifacts/) UI에서 확인할 수 있으며, 전체 모델 리니지도 포함됩니다. [Artifacts UI의 모델 체크포인트 예시](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)를 참조하세요.
- ### 트레이닝 중 평가 출력 시각화
+
+
-ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이상적인 값은 TPR = 1, FPR = 0이며, 그래프의 왼쪽 위 지점에 해당합니다. 일반적으로 ROC 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 계산하며, AUC-ROC가 클수록 성능이 더 좋습니다.
+ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이상적인 값은 TPR = 1, FPR = 0이며, 그래프의 왼쪽 위 지점에 해당합니다. ROC 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 계산하며, AUC-ROC가 클수록 더 좋습니다.
`wandb.sklearn.plot_roc(y_true, y_probas, labels)`
* y_true (arr): 테스트 세트 레이블.
* y_probas (arr): 테스트 세트의 예측 확률.
-* labels (list): 대상 변수(y)의 레이블 이름 목록.
+* labels (list): 타깃 변수(y)의 레이블 이름 목록.
")
run = wandb.init()
-# wandb run을 완료하여 tensorboard 로그를 W&B에 업로드합니다 (Notebook에서 실행 중인 경우)
+# wandb run을 완료하여 tensorboard 로그를 W&B에 업로드합니다 (노트북에서 실행 중인 경우)
run.finish()
```
-이 방법에 `tensorboard_x=False`를 전달하면 기본 TensorBoard가 패치되도록 할 수 있습니다. PyTorch와 함께 TensorBoard > 1.14를 사용하는 경우에는 `pytorch=True`를 전달해 패치되도록 할 수 있습니다. 두 옵션 모두 임포트된 라이브러리 버전에 따라 적절한 기본값이 자동으로 적용됩니다.
+기본 TensorBoard를 패치하려면 이 방법에 `tensorboard_x=False`를 전달하세요. PyTorch와 함께 TensorBoard 1.14보다 높은 버전을 사용하는 경우에는 `pytorch=True`를 전달해 패치되도록 할 수 있습니다. 두 옵션 모두 임포트된 라이브러리 버전에 따라 적절한 기본값이 자동으로 적용됩니다.
-기본적으로 `tfevents` 파일과 모든 `.pbtxt` 파일도 동기화합니다. 이를 통해 W&B가 사용자를 대신해 TensorBoard 인스턴스를 실행할 수 있습니다. run 페이지에 [TensorBoard 탭](https://www.wandb.com/articles/hosted-tensorboard)이 표시됩니다. 이 동작은 `wandb.tensorboard.patch`에 `save=False`를 전달해 비활성화할 수 있습니다.
+기본적으로 W&B는 `tfevents` 파일과 모든 `.pbtxt` 파일도 동기화합니다. 이를 통해 W&B가 사용자를 대신해 TensorBoard 인스턴스를 실행할 수 있습니다. run 페이지에 [TensorBoard 탭](https://www.wandb.com/articles/hosted-tensorboard)이 표시됩니다. 이 동작은 `wandb.tensorboard.patch`에 `save=False`를 전달해 비활성화할 수 있습니다.
```python
import wandb
@@ -84,7 +88,7 @@ run.finish()
```
- `tf.summary.create_file_writer()`를 호출하거나 `torch.utils.tensorboard`를 통해 `SummaryWriter`를 생성하기 **전에** 반드시 `wandb.init()` 또는 `wandb.tensorboard.patch()` 중 하나를 호출해야 합니다.
+ `tf.summary.create_file_writer()`를 호출하거나 `torch.utils.tensorboard`에서 `SummaryWriter`를 생성하기 전에 반드시 `wandb.init()` 또는 `wandb.tensorboard.patch()` 중 하나를 호출해야 합니다.
-`wandb` 0.20.0 이상에서는 S3, GCS 또는 Azure에 저장된 `tfevents` 파일의 동기화를 지원합니다. `wandb`는 각 클라우드 제공업체에 대해 아래 표의 명령으로 설정한 기본 자격 증명을 사용합니다.
+`wandb` 0.20.0 이상에서는 S3, GCS 또는 Azure에 저장된 `tfevents` 파일의 동기화를 지원합니다. `wandb`는 각 클라우드 제공업체의 기본 자격 증명을 사용합니다. 아래 표에는 각 공급자의 자격 증명을 설정하는 명령과 예상되는 로깅 디렉터리 형식이 나와 있습니다.
| 클라우드 제공업체 | 자격 증명 | 로깅 디렉터리 형식 |
| --------- | --------------------------------------- | ------------------------------------- |
diff --git a/ko/models/integrations/tensorflow.mdx b/ko/models/integrations/tensorflow.mdx
index 01a77a786f..c5fc212c14 100644
--- a/ko/models/integrations/tensorflow.mdx
+++ b/ko/models/integrations/tensorflow.mdx
@@ -7,38 +7,41 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+ ### 트레이닝 중 평가 출력 시각화하기
-트레이닝이나 평가 중에 모델 출력을 시각화하면 모델이 어떻게 트레이닝되고 있는지 제대로 이해하는 데 큰 도움이 되는 경우가 많습니다.
+트레이닝이나 평가 중에 모델 출력을 시각화하는 것은 모델이 어떻게 학습되는지 이해하는 데 매우 중요할 때가 많습니다. 구체적인 예측을 손실 곡선과 함께 살펴보면, 집계된 메트릭으로는 드러나지 않는 품질 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다.
-Transformers Trainer의 콜백 시스템을 사용하면 모델의 텍스트 생성 출력이나 기타 예측 같은 유용한 추가 데이터를 W&B Tables에 로깅할 수 있습니다.
+Transformers Trainer의 callback 시스템을 사용하면 W&B Tables에 더 유용한 데이터를 기록할 수 있습니다. 여기에는 모델의 텍스트 생성 출력이나 기타 예측이 포함됩니다.
-트레이닝 중 평가 출력을 로깅해 아래와 같은 W&B Table에 기록하는 방법에 대한 전체 가이드는 아래의 [맞춤형 로깅 섹션](#custom-logging-log-and-view-evaluation-samples-during-training)을 참조하세요:
+아래와 같은 W&B Table에 트레이닝 중 평가 출력을 기록하는 방법에 대한 전체 가이드는 [트레이닝 중 평가 샘플 기록 및 보기](#log-and-view-evaluation-samples-during-training)를 참조하세요.
-
+
@@ -242,7 +246,7 @@ Transformers Trainer의 콜백 시스템을 사용하면 모델의 텍스트 생
트레이닝이 Python 스크립트 안에서 실행된다면, 스크립트가 끝날 때 W&B run도 함께 종료됩니다.
-Jupyter 또는 Google Colab 노트북을 사용하는 경우에는 `run.finish()`를 호출해 트레이닝이 끝났음을 알려야 합니다.
+Jupyter 또는 Google Colab 노트북을 사용하는 경우에는 트레이닝이 완료되었음을 알리기 위해 `run.finish()`를 호출하세요.
```python
run = wandb.init()
@@ -254,33 +258,37 @@ run.finish()
```
- SageMaker 인테그레이션이 꺼져 있을 때만 W&B sweep agent가 SageMaker 작업에서 예상대로 동작합니다. `wandb.init()` 호출을 수정해 SageMaker 인테그레이션을 끄세요.
+ W&B sweep agent는 SageMaker 인테그레이션이 비활성화되어 있을 때만 SageMaker 작업 내에서 올바르게 작동합니다. SageMaker 인테그레이션을 끄려면 `wandb.init()` 호출을 다음과 같이 수정하세요.
```python
wandb.init(..., settings=wandb.Settings(sagemaker_disable=True))
diff --git a/ko/models/integrations/scikit.mdx b/ko/models/integrations/scikit.mdx
index 84a442cce2..0bdf8718e9 100644
--- a/ko/models/integrations/scikit.mdx
+++ b/ko/models/integrations/scikit.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ description: "W&B를 사용해 실험 추적과 자동 플롯 로깅을 통해 s
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-wandb를 사용하면 몇 줄의 코드만으로 scikit-learn 모델 성능을 시각화하고 비교할 수 있습니다. [예제 사용해보기 →](https://wandb.me/scikit-colab)
+이 페이지에서는 W&B를 사용해 실험을 추적하고 모델 성능을 시각화하고 비교하는 차트를 자동으로 로깅하는 방법을 안내합니다. W&B Python SDK(`wandb`)를 사용하면 몇 줄의 코드만으로 scikit-learn 모델 성능을 시각화하고 비교할 수 있습니다. [예시 사용해보기](https://wandb.me/scikit-colab).
-
- ### 결과 시각화하기
+ ### 결과 시각화
-트레이닝 결과를 로깅한 후에는 [W&B 대시보드](/ko/models/track/workspaces/)에서 결과를 동적으로 탐색할 수 있습니다. 수십 개의 run을 한 번에 쉽게 비교하고, 흥미로운 결과를 확대해 자세히 살펴보며, 유연한 대화형 시각화를 통해 복잡한 데이터에서 인사이트를 끌어낼 수 있습니다.
+트레이닝 결과를 기록한 후에는 [W&B 대시보드](/ko/models/track/workspaces/)에서 이를 살펴볼 수 있습니다. run을 비교하고, 주요 결과를 확대해 살펴보고, 대화형 시각화로 데이터를 탐색할 수 있습니다.
+
+이제 인테그레이션이 제대로 작동합니다. `Trainer`는 메트릭을 지정한 이름의 프로젝트에 기록하고, 선택적으로 체크포인트를 Artifacts에 저장하며, 평가 출력을 W&B 대시보드에 표시합니다.
- ## 고급 특성과 자주 묻는 질문
+ ## 고급 기능 및 자주 묻는 질문
-
- ### 가장 성능이 좋은 모델은 어떻게 저장하나요?
+다음 섹션에서는 최고 성능 모델 저장, checkpoint에서 트레이닝 다시 시작, logging callback 맞춤 설정, 환경 변수를 통한 W&B 동작 구성 등 일반적인 후속 작업을 다룹니다.
+
+
-W&B는 트레이닝 스크립트를 기준으로 한 상대 경로에서 `secrets.env` 파일을 찾고, `wandb.init()`가 호출되면 그 내용을 환경 변수로 로드합니다. 실험을 시작하는 데 사용하는 스크립트에서 `wandb.sagemaker_auth(path="source_dir")`를 호출해 `secrets.env` 파일을 생성할 수 있습니다. 이 파일은 `.gitignore`에 꼭 추가하세요!
+W&B는 트레이닝 스크립트를 기준으로 한 상대 경로에서 `secrets.env` 파일을 찾고, `wandb.init()`를 호출하면 그 내용을 환경 변수로 로드합니다. `secrets.env` 파일을 생성하려면 실험을 시작하는 데 사용하는 스크립트에서 `wandb.sagemaker_auth(path="source_dir")`를 호출하세요. 이 파일을 `.gitignore`에 추가하세요.
+ ### 최고 성능 모델 저장
-`Trainer`에 `load_best_model_at_end=True`가 포함된 `TrainingArguments`를 전달하면, W&B가 성능이 가장 좋은 모델 checkpoint를 Artifacts에 저장합니다.
+`Trainer`에 `load_best_model_at_end=True`가 포함된 `TrainingArguments`를 전달하면, W&B가 성능이 가장 좋은 모델 체크포인트를 Artifacts에 저장합니다.
-모델 checkpoint를 Artifacts로 저장하면 [레지스트리](/ko/models/registry/)로 승격할 수 있습니다. 레지스트리에서는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:
+모델 체크포인트를 Artifacts로 저장하면 [레지스트리](/ko/models/registry/)로 승격할 수 있습니다. 레지스트리에서는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:
* ML 작업별로 가장 성능이 좋은 모델 버전을 구성합니다.
* 모델을 중앙에서 관리하고 팀과 공유합니다.
* 모델을 프로덕션에 맞게 스테이징하거나 추가 평가을 위해 북마크합니다.
* 다운스트림 CI/CD 프로세스를 트리거합니다.
-
- ### 저장한 모델은 어떻게 불러오나요?
+
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)에 API 키를 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)에 API 키를 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 사용자의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -51,7 +55,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
2. `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.
- ```shell
+ ```bash
pip install -Uqqq metaflow "plum-dispatch<3.0.0" wandb
wandb login
@@ -70,7 +74,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
- ```notebook
+ ```python
!pip install -Uqqq metaflow "plum-dispatch<3.0.0" wandb
import wandb
@@ -87,7 +91,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
step을 데코레이션하면 해당 step 내의 특정 유형에 대한 로깅을 켜거나 끌 수 있습니다.
- 이 예제에서는 `start`의 모든 데이터셋과 모델이 로깅됩니다.
+ 이 예제에서는 인테그레이션이 `start`의 모든 데이터셋과 모델을 로깅합니다:
```python
from wandb.integration.metaflow import wandb_log
@@ -105,7 +109,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
플로우를 데코레이션하는 것은 플로우를 구성하는 모든 step에 기본값을 적용해 데코레이션하는 것과 같습니다.
- 이 경우 `WandbExampleFlow`의 모든 step은 기본적으로 데이터셋과 모델을 로깅하며, 이는 각 step을 `@wandb_log(datasets=True, models=True)`로 데코레이션하는 것과 같습니다.
+ 이 경우 `WandbExampleFlow`의 모든 step은 기본적으로 데이터셋과 모델을 로깅하며, 이는 각 step을 `@wandb_log(datasets=True, models=True)`로 데코레이션하는 것과 같습니다:
```python
from wandb.integration.metaflow import wandb_log
@@ -120,7 +124,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
```
-
+
플로우를 데코레이션하는 것은 모든 step에 기본값을 적용해 데코레이션하는 것과 같습니다. 즉, 나중에 step에 다른 `@wandb_log`를 데코레이션하면 플로우 수준 데코레이션이 재정의됩니다.
이 예제에서는 다음과 같습니다.
@@ -161,7 +165,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
## 프로그래밍 방식으로 데이터에 접근하기
-캡처된 정보에는 세 가지 방법으로 접근할 수 있습니다. 로깅 중인 원래 Python 프로세스 내부에서 [`wandb` client library](/ko/models/ref/python/)를 사용하거나, [web app UI](/ko/models/track/workspaces/)를 사용하거나, [Public API](/ko/models/ref/python/public-api/)를 사용해 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있습니다. `Parameter`는 W&B의 [`config`](/ko/models/)에 저장되며 [Overview tab](/ko/models/runs/#overview-tab)에서 확인할 수 있습니다. `datasets`, `models`, `others`는 [W&B Artifacts](/ko/models/artifacts/)에 저장되며 [Artifacts tab](/ko/models/runs/#artifacts-tab)에서 확인할 수 있습니다. 기본 Python 유형은 W&B의 [`summary`](/ko/models/) dict에 저장되며 Overview tab에서 확인할 수 있습니다. 외부에서 API를 사용해 이 정보를 프로그래밍 방식으로 조회하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Public API 가이드](/ko/models/track/public-api-guide/)를 참조하세요.
+플로우와 step에 데코레이터를 적용하면 플로우가 실행될 때마다 Runs가 매개변수와 아티팩트를 W&B로 전송합니다. 캡처된 정보에는 세 가지 방법으로 접근할 수 있습니다. 로깅 중인 원래 Python 프로세스 내부에서 [`wandb` 클라이언트 라이브러리](/ko/models/ref/python/)를 사용하거나, [web app UI](/ko/models/track/workspaces/)를 사용하거나, [Public API](/ko/models/ref/python/public-api/)를 사용해 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있습니다. `Parameter`는 W&B의 [`config`](/ko/models/)에 저장되며 [Overview tab](/ko/models/runs/#overview-tab)에서 확인할 수 있습니다. `datasets`, `models`, `others`는 [W&B Artifacts](/ko/models/artifacts/)에 저장되며 [Artifacts tab](/ko/models/runs/#artifacts-tab)에서 확인할 수 있습니다. 기본 Python 유형은 W&B의 [`summary`](/ko/models/) dict에 저장되며 Overview tab에서 확인할 수 있습니다. 외부에서 API를 사용해 이 정보를 프로그래밍 방식으로 조회하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Public API 가이드](/ko/models/track/public-api-guide/)를 참조하세요.
+ ### 저장한 모델 불러오기
-`WANDB_LOG_MODEL`을 사용해 모델을 W&B Artifacts에 저장했다면, 추가 트레이닝을 하거나 Inference를 실행하기 위해 모델 가중치를 다운로드할 수 있습니다. 그런 다음 이전에 사용한 것과 동일한 Hugging Face 아키텍처에 다시 로드하면 됩니다.
+`WANDB_LOG_MODEL`을 사용해 모델을 W&B Artifacts에 저장했다면, 추가 트레이닝을 하거나 Inference를 실행하기 위해 모델 가중치를 다운로드할 수 있습니다. 이전에 사용한 것과 동일한 Hugging Face 아키텍처에 다시 로드하세요.
```python
# 새 run 생성
@@ -301,11 +309,11 @@ with wandb.init(project="amazon_sentiment_analysis") as run:
# 추가 트레이닝 수행 또는 Inference 실행
```
-
- ### 체크포인트에서 트레이닝을 재개하려면 어떻게 하나요?
+", num_labels=num_labels
+ "", num_labels=num_labels
)
- # your awesome training arguments here.
+ # your training arguments here.
training_args = TrainingArguments()
trainer = Trainer(model=model, args=training_args)
@@ -336,22 +344,22 @@ with wandb.init(
trainer.train(resume_from_checkpoint=checkpoint_dir)
```
-
+ 일반 `WandbCallback`과 달리, 이 맞춤형 callback은 `Trainer` 초기화 중이 아니라 `Trainer`가 인스턴스화된 **후에** trainer에 추가해야 합니다. 이는 초기화 시 `Trainer` 인스턴스가 callback에 전달되기 때문입니다.
+
```python
from transformers.integrations import WandbCallback
@@ -389,7 +397,7 @@ def decode_predictions(tokenizer, predictions):
class WandbPredictionProgressCallback(WandbCallback):
"""트레이닝 중 모델 예측을 로깅하는 맞춤형 WandbCallback.
- 이 콜백은 트레이닝 중 각 로깅 단계에서 모델 예측과 레이블을 wandb.Table에 로깅합니다.
+ 이 callback은 트레이닝 중 각 로깅 단계에서 모델 예측과 레이블을 wandb.Table에 로깅합니다.
트레이닝이 진행됨에 따라 모델 예측을 시각화할 수 있습니다.
Attributes:
@@ -450,26 +458,26 @@ progress_callback = WandbPredictionProgressCallback(
freq=2,
)
-# trainer에 콜백을 추가합니다
+# trainer에 callback을 추가합니다
trainer.add_callback(progress_callback)
```
-더 자세한 예시는 이 [colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Custom_Progress_Callback.ipynb)을 참고하세요.
+더 자세한 예시는 이 [Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Custom_Progress_Callback.ipynb)을 참고하세요.
-은 버전(예: "v2") 또는 별칭("latest" 또는 "best")일 수 있습니다
+checkpoint_reference = "//:"
```
@@ -425,11 +431,11 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
-로깅한 모델 체크포인트는 [W&B Artifacts](/ko/models/artifacts/) UI에서 확인할 수 있으며, 모델의 전체 리니지를 포함합니다(UI에서 모델 체크포인트 예시는 [여기](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)를 참조하세요).
+로깅한 모델 체크포인트는 [W&B Artifacts](/ko/models/artifacts/) UI에서 확인할 수 있으며, 모델의 전체 리니지를 포함합니다(UI의 [모델 체크포인트 예시](https://wandb.ai/wandb/arttest/artifacts/model/iv3_trained/5334ab69740f9dda4fed/lineage?_gl=1*yyql5q*_ga*MTQxOTYyNzExOS4xNjg0NDYyNzk1*_ga_JH1SJHJQXJ*MTY5MjMwNzI2Mi4yNjkuMS4xNjkyMzA5NjM2LjM3LjAuMA..)를 참조하세요).
-최고의 모델 체크포인트를 북마크하고 팀 전체에서 중앙 집중식으로 관리하려면 [W&B Model 레지스트리](/ko/models)에 연결할 수 있습니다.
+최고의 모델 체크포인트를 북마크하고 팀 전체에서 중앙 집중식으로 관리하려면 [W&B Model 레지스트리](/ko/models)에 연결하세요.
-여기에서 작업별로 최고의 모델을 정리하고, 모델 라이프사이클을 관리하고, ML 라이프사이클 전반에 걸쳐 추적 및 감사를 쉽게 수행할 수 있으며, 웹훅이나 작업으로 후속 액션을 [자동화](/ko/models/automations/)할 수 있습니다.
+레지스트리에서는 작업별로 최고의 모델을 정리하고, 모델 라이프사이클을 관리하고, ML 라이프사이클 전반에 걸쳐 추적 및 감사를 수행하며, 웹훅이나 작업으로 후속 액션을 [자동화](/ko/models/automations/)할 수 있습니다.
")
+ wandb_logger = WandbLogger(project="")
callbacks = [
ModelCheckpoint(
dirpath="checkpoints",
@@ -613,7 +621,7 @@ def main():
## 예제
-[Colab 노트북이 포함된 비디오 튜토리얼](https://wandb.me/lit-colab)을 보면서 따라 할 수 있습니다.
+엔드투엔드 워크스루는 [Colab 노트북이 포함된 비디오 튜토리얼](https://wandb.me/lit-colab)을 보면서 따라 할 수 있습니다.
+ ### 체크포인트에서 트레이닝 재개
-`WANDB_LOG_MODEL='checkpoint'`를 설정한 경우, `TrainingArguments`에서 `model_dir`를 `model_name_or_path` 인수로 사용하고 `Trainer`에 `resume_from_checkpoint=True`를 전달해 트레이닝을 재개할 수도 있습니다.
+`WANDB_LOG_MODEL='checkpoint'`를 설정한 경우, `TrainingArguments`에서 `model_dir`를 `model_name_or_path` 인수로 사용하고 `Trainer`에 `resume_from_checkpoint=True`를 전달해 트레이닝을 재개할 수 있습니다.
```python
last_run_id = "xxxxxxxx" # fetch the run_id from your wandb workspace
@@ -325,9 +333,9 @@ with wandb.init(
# reinitialize your model and trainer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
- "
- ### 트레이닝 중 평가 샘플을 로깅하고 확인하려면 어떻게 해야 하나요
+
-다음 섹션에서는 트레이닝 중에 모델 예측을 실행하고 평가 샘플을 W&B Table에 로깅하도록 `WandbCallback`을 사용자 지정하는 방법을 보여줍니다. `eval_steps`마다 Trainer 콜백의 `on_evaluate` 방법을 사용합니다.
+다음 섹션에서는 트레이닝 중에 모델 예측을 실행하고 평가 샘플을 W&B Table에 로깅하도록 `WandbCallback`을 사용자 지정하는 방법을 보여줍니다. 이는 Trainer callback의 `on_evaluate` 방법을 사용하여 `eval_steps`마다 실행됩니다.
-여기서는 tokenizer를 사용해 모델 출력의 예측과 레이블을 디코딩하는 `decode_predictions` 함수를 작성합니다.
+`decode_predictions` 함수는 tokenizer를 사용해 모델 출력의 예측과 레이블을 디코딩합니다.
-그런 다음 예측과 레이블로 pandas 데이터프레임을 만들고, 데이터프레임에 `epoch` column을 추가합니다.
+그런 다음 코드는 예측과 레이블로 pandas 데이터프레임을 만들고, 데이터프레임에 `epoch` column을 추가합니다.
-마지막으로 데이터프레임으로 `wandb.Table`을 생성하고 이를 wandb에 로깅합니다.
-또한 `freq` 에포크마다 예측을 로깅하여 로깅 빈도를 제어할 수 있습니다.
+마지막으로 코드는 데이터프레임으로 `wandb.Table`을 생성하고 이를 W&B에 로깅합니다. `freq` 에포크마다 예측을 로깅하여 로깅 빈도를 제어할 수 있습니다.
-**참고**: 일반 `WandbCallback`과 달리, 이 맞춤형 콜백은 `Trainer` 초기화 중이 아니라 `Trainer`가 인스턴스화된 **후에** trainer에 추가해야 합니다.
-이는 초기화 시 `Trainer` 인스턴스가 콜백에 전달되기 때문입니다.
+
+ ### 트레이닝 중 평가 샘플을 로깅하고 확인하기
-Transformers `Trainer`를 통해 W&B에 로깅하는 작업은 Transformers 라이브러리의 [`WandbCallback`](https://huggingface.co/transformers/main_classes/callback.html#transformers.integrations.WandbCallback)에서 처리합니다. Hugging Face 로깅을 사용자 지정해야 하는 경우, `WandbCallback`을 서브클래싱하고 Trainer 클래스의 추가 기능을 활용하는 기능을 덧붙여 이 콜백을 수정할 수 있습니다.
+Transformers `Trainer`를 통해 W&B에 로깅하는 작업은 Transformers 라이브러리의 [`WandbCallback`](https://huggingface.co/transformers/main_classes/callback.html#transformers.integrations.WandbCallback)에서 처리합니다. 이 callback을 사용자 지정해 모델 예측, 혼동 행렬 또는 기타 맞춤형 데이터를 로깅할 수 있습니다. 이렇게 하려면 `WandbCallback`을 서브클래싱하고 Trainer 클래스의 추가 메서드를 사용하는 기능을 추가하세요.
-아래에는 이 새 콜백을 HF Trainer에 추가하는 일반적인 패턴이 나와 있으며, 더 아래에는 평가 출력을 W&B Table에 로깅하는 전체 코드 예제가 나와 있습니다:
+다음은 이 새 callback을 Hugging Face Trainer에 추가하는 일반적인 패턴이며, 이어서 평가 출력을 W&B Table에 로깅하는 전체 코드 예제가 나옵니다:
```python
# 평소와 같이 Trainer를 인스턴스화합니다
trainer = Trainer()
-# 새 로깅 콜백을 인스턴스화하고 Trainer 객체를 전달합니다
+# 새 로깅 callback을 인스턴스화하고 Trainer 객체를 전달합니다
evals_callback = WandbEvalsCallback(trainer, tokenizer, ...)
-# Trainer에 콜백을 추가합니다
+# Trainer에 callback을 추가합니다
trainer.add_callback(evals_callback)
# 평소와 같이 Trainer 트레이닝을 시작합니다
@@ -362,17 +370,17 @@ trainer.train()
#### 트레이닝 중 평가 샘플 보기
- ### 추가로 사용할 수 있는 W&B 설정은 무엇인가요?
+
@@ -487,13 +495,13 @@ trainer.add_callback(progress_callback)
-
-프로세스 시작 시 멈춘다면 [이 알려진 문제](/ko/models/track/log/distributed-training) 때문일 수 있습니다. 이를 해결하려면 다음과 같이 `wandb.init()`에 설정 매개변수를 추가해 wandb의 멀티프로세싱 프로토콜을 변경해 보세요.
+프로세스 시작 시 응답이 멈춘다면 [분산 트레이닝의 알려진 멀티프로세싱 문제](/ko/models/track/log/distributed-training)가 원인일 수 있습니다. 이를 해결하려면 `wandb.init()`에 추가 설정 매개변수를 넣어 W&B의 멀티프로세싱 프로토콜을 변경하세요:
```python
wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
@@ -69,16 +71,16 @@ wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
또는 셸에서 전역 환경 변수를 설정하는 방법도 있습니다:
```bash
-$ export WANDB_START_METHOD=thread
+export WANDB_START_METHOD=thread
```
+ ### 추가 W&B 설정
-환경 변수를 설정하면 `Trainer`에서 무엇을 로깅할지 더 세부적으로 설정할 수 있습니다. W&B 환경 변수의 전체 목록은 [여기](/ko/platform/hosting/env-vars)에서 확인할 수 있습니다.
+환경 변수를 설정하면 `Trainer`에서 무엇을 로깅할지 더 세부적으로 설정할 수 있습니다. W&B 환경 변수의 전체 목록은 [환경 변수 레퍼런스](/ko/platform/hosting/env-vars)를 참조하세요.
| 환경 변수 | 사용 |
| ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| `WANDB_PROJECT` | 프로젝트 이름을 지정합니다(기본값: `huggingface`) |
-| `WANDB_LOG_MODEL` | 모델 체크포인트를 W&B Artifact로 로깅합니다(기본값: `false`)
false(기본값): 모델 체크포인트를 저장하지 않음checkpoint: 체크포인트를 args.save_steps마다 업로드합니다(Trainer의 TrainingArguments에서 설정).end: 트레이닝이 끝날 때 최종 모델 체크포인트를 업로드합니다.
모델의 그라디언트, 파라미터를 로깅할지, 또는 둘 다 로깅하지 않을지 설정합니다
false(기본값): 그라디언트 또는 파라미터를 로깅하지 않음gradients: 그라디언트의 히스토그램을 로깅합니다all: 그라디언트와 파라미터의 히스토그램을 로깅합니다
모델 체크포인트를 W&B Artifact로 로깅합니다(기본값: `false`)
false(기본값): 모델 체크포인트를 저장하지 않음checkpoint: 체크포인트를 `args.save_steps`마다 업로드합니다(Trainer의 `TrainingArguments`에서 설정).end: 트레이닝이 끝날 때 최종 모델 체크포인트를 업로드합니다.
모델의 그라디언트, 파라미터를 로깅할지, 또는 둘 다 로깅하지 않을지 설정합니다.
false(기본값): 그라디언트 또는 파라미터를 로깅하지 않음gradients: 그라디언트의 히스토그램을 로깅합니다all: 그라디언트와 파라미터의 히스토그램을 로깅합니다
- ### `wandb.init()`를 어떻게 사용자 지정하나요?
+
-아래는 흥미롭게 읽어볼 만한 Transformers 및 W&B 관련 글 6편입니다
+추가로 읽어볼 만한 Transformers 및 W&B 관련 아티클 6가지를 소개합니다.
+ ### `wandb.init()` 사용자 지정
`Trainer`가 사용하는 `WandbCallback`은 `Trainer`가 초기화되면 내부적으로 `wandb.init()`를 호출합니다. 또는 `Trainer`를 초기화하기 전에 `wandb.init()`를 호출해 run을 수동으로 설정할 수도 있습니다. 이렇게 하면 W&B run 설정을 완전히 제어할 수 있습니다.
-`init`에 전달할 수 있는 항목의 예시는 아래와 같습니다. `wandb.init()`의 자세한 내용은 [`wandb.init()` 레퍼런스](/ko/models/ref/python/functions/init)를 참조하세요.
+다음은 `init`에 전달할 수 있는 항목의 예시입니다. `wandb.init()`의 자세한 내용은 [`wandb.init()` 레퍼런스](/ko/models/ref/python/functions/init)를 참조하세요.
```python
wandb.init(
@@ -508,62 +516,62 @@ wandb.init(
## 추가 리소스
Hugging Face Transformers를 위한 하이퍼파라미터 최적화
- * Hugging Face Transformers의 하이퍼파라미터 최적화 전략 세 가지인 Grid Search, Bayesian Optimization, Population Based Training을 비교합니다. - * Hugging Face transformers의 표준 uncased BERT 모델을 사용해 SuperGLUE 벤치마크의 RTE 데이터셋에서 파인튜닝을 수행합니다. - * 결과적으로 Population Based Training이 Hugging Face transformer 모델의 하이퍼파라미터 최적화에 가장 효과적인 접근 방식임을 보여줍니다. + * Hugging Face Transformers의 하이퍼파라미터 최적화를 위한 세 가지 전략인 Grid Search, Bayesian Optimization, Population Based Training을 비교합니다. + * Hugging Face transformers의 표준 uncased BERT 모델을 사용하고, SuperGLUE 벤치마크의 RTE 데이터셋으로 파인튜닝합니다. + * 결과에 따르면 Population Based Training이 Hugging Face transformer 모델의 하이퍼파라미터 최적화에 가장 효과적인 접근 방식입니다. - [Hyperparameter Optimization for Hugging Face Transformers 리포트](https://wandb.ai/amogkam/transformers/reports/Hyperparameter-Optimization-for-Hugging-Face-Transformers--VmlldzoyMTc2ODI)를 읽어보세요. + [Hyperparameter Optimization for Hugging Face Transformers report](https://wandb.ai/amogkam/transformers/reports/Hyperparameter-Optimization-for-Hugging-Face-Transformers--VmlldzoyMTc2ODI)를 조회하세요.Hugging Tweets: 트윗을 생성하는 모델 트레이닝하기
- * 이 글에서 저자는 누구나 자신의 트윗으로 사전 트레이닝된 GPT2 HuggingFace Transformer 모델을 5분 안에 파인튜닝하는 방법을 보여줍니다. - * 이 모델은 다음과 같은 파이프라인을 사용합니다: 트윗 다운로드, 데이터셋 최적화, 초기 실험, 사용자 간 loss 비교, 모델 파인튜닝. + * 이 아티클에서는 사전 트레이닝된 GPT2 Hugging Face Transformer 모델을 누구의 트윗이든 5분 안에 파인튜닝하는 방법을 보여줍니다. + * 이 모델은 다음 파이프라인을 사용합니다. 트윗 다운로드, 데이터셋 최적화, 초기 실험, 사용자 간 loss 비교, 모델 파인튜닝입니다. - 전체 리포트는 [여기](https://wandb.ai/wandb/huggingtweets/reports/HuggingTweets-Train-a-Model-to-Generate-Tweets--VmlldzoxMTY5MjI)에서 읽어보세요. + [HuggingTweets report](https://wandb.ai/wandb/huggingtweets/reports/HuggingTweets-Train-a-Model-to-Generate-Tweets--VmlldzoxMTY5MjI)를 조회하세요.
-
Hugging Face BERT와 WB를 사용한 문장 분류
+Hugging Face BERT와 W&B를 사용한 문장 분류
- * 이 글에서는 NLP에 전이 학습을 적용하는 데 초점을 맞춰, 최근 자연어 처리의 발전을 활용한 문장 분류기를 만들어 보겠습니다. - * 단일 문장 분류를 위해 The Corpus of Linguistic Acceptability(CoLA) 데이터셋을 사용할 예정이며, 이 데이터셋은 2018년 5월에 처음 공개된, 문법적으로 올바른 문장과 올바르지 않은 문장에 레이블을 붙인 문장 집합입니다. - * 다양한 NLP 작업에서 최소한의 노력으로 고성능 모델을 만들기 위해 Google의 BERT를 사용하겠습니다. + * 이 아티클에서는 자연어 처리 분야의 최근 발전을 활용해 문장 분류기를 구축하며, 특히 NLP에 전이 학습을 적용하는 데 초점을 맞춥니다. + * 단일 문장 분류를 위해 The Corpus of Linguistic Acceptability(CoLA) 데이터셋을 사용합니다. 이 데이터셋은 문법적으로 올바른지 또는 올바르지 않은지로 라벨이 지정된 문장 집합으로, 2018년 5월에 처음 공개되었습니다. + * Google의 BERT를 사용해 다양한 NLP 작업에서 적은 노력으로 고성능 모델을 만듭니다. - 전체 리포트는 [여기](https://wandb.ai/cayush/bert-finetuning/reports/Sentence-Classification-With-Huggingface-BERT-and-W-B--Vmlldzo4MDMwNA)에서 읽어보세요. + [Sentence Classification With Hugging Face BERT and W&B report](https://wandb.ai/cayush/bert-finetuning/reports/Sentence-Classification-With-Huggingface-BERT-and-W-B--Vmlldzo4MDMwNA)를 조회하세요.Hugging Face 모델 성능 tracking 단계별 가이드
- * W&B와 Hugging Face transformers를 사용해 BERT보다 40% 더 작지만 BERT 정확도의 97%를 유지하는 Transformer인 DistilBERT를 GLUE 벤치마크에서 트레이닝합니다. - * GLUE 벤치마크는 NLP 모델 트레이닝을 위한 9개의 데이터셋과 작업으로 이루어진 모음입니다. + * W&B와 Hugging Face transformers를 사용해 GLUE 벤치마크에서 DistilBERT를 트레이닝합니다. DistilBERT는 BERT보다 40% 더 작지만 BERT 정확도의 97%를 유지하는 Transformer입니다. + * GLUE 벤치마크는 NLP 모델 트레이닝을 위한 9개의 데이터셋과 작업으로 이루어진 컬렉션입니다. - 전체 리포트는 [여기](https://wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-HuggingFace-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)에서 읽어보세요. + [Tracking Hugging Face Model Performance report](https://wandb.ai/jxmorris12/huggingface-demo/reports/A-Step-by-Step-Guide-to-Tracking-HuggingFace-Model-Performance--VmlldzoxMDE2MTU)를 조회하세요.
-
HuggingFace의 Early Stopping 예제
+Hugging Face의 Early Stopping 예시
- * Early Stopping 정규화를 사용한 Hugging Face Transformer 파인튜닝은 PyTorch나 TensorFlow에서 기본적으로 수행할 수 있습니다. - * TensorFlow에서는 `tf.keras.callbacks.EarlyStopping` 콜백을 사용해 EarlyStopping 콜백을 손쉽게 적용할 수 있습니다. - * PyTorch에는 바로 사용할 수 있는 early stopping 방법이 없지만, GitHub Gist에서 동작하는 early stopping hook을 사용할 수 있습니다. + * PyTorch 또는 TensorFlow에서 기본으로 지원하는 Early Stopping 정규화를 사용해 Hugging Face Transformer를 파인튜닝할 수 있습니다. + * `tf.keras.callbacks.EarlyStopping` callback을 사용하면 TensorFlow에서 EarlyStopping을 간편하게 사용할 수 있습니다. + * PyTorch는 바로 사용할 수 있는 early stopping 방법을 제공하지 않지만, 작동하는 early stopping 훅은 GitHub Gist에서 확인할 수 있습니다. - 전체 리포트는 [여기](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/Early-Stopping-in-HuggingFace-Examples--Vmlldzo0MzE2MTM)에서 읽어보세요. + [Early Stopping in Hugging Face report](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/Early-Stopping-in-HuggingFace-Examples--Vmlldzo0MzE2MTM)를 조회하세요.맞춤형 데이터셋에서 Hugging Face Transformers를 파인튜닝하는 방법
- 감성 분석(이진 분류)을 위해 맞춤형 IMDB 데이터셋에서 DistilBERT transformer를 파인튜닝합니다. + 맞춤형 IMDB 데이터셋에서 감성 분석(이진 분류)을 위해 DistilBERT transformer를 파인튜닝합니다. - 전체 리포트는 [여기](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/How-to-Fine-Tune-HuggingFace-Transformers-on-a-Custom-Dataset--Vmlldzo0MzQ2MDc)에서 읽어보세요. + [Fine-Tune Hugging Face Transformers on a Custom Dataset report](https://wandb.ai/ayush-thakur/huggingface/reports/How-to-Fine-Tune-HuggingFace-Transformers-on-a-Custom-Dataset--Vmlldzo0MzQ2MDc)를 조회하세요.
diff --git a/ko/models/integrations/hydra.mdx b/ko/models/integrations/hydra.mdx
index 878f333818..653bcc78e2 100644
--- a/ko/models/integrations/hydra.mdx
+++ b/ko/models/integrations/hydra.mdx
@@ -1,17 +1,17 @@
---
-description: "Hydra와 W&B를 통합해 ML 실험을 위한 복잡한 설정을 관리하고 하이퍼파라미터를 자동으로 기록하세요."
+description: "Hydra와 W&B를 통합해 ML 실험을 위한 복잡한 설정을 관리하고 하이퍼파라미터를 자동으로 로깅하세요."
title: Hydra
---
> [Hydra](https://hydra.cc)는 연구 및 기타 복잡한 애플리케이션 개발을 간소화하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 핵심 기능은 조합을 통해 계층적 설정을 동적으로 생성하고, 설정 파일과 명령줄로 이를 재정의할 수 있다는 점입니다.
-Hydra를 계속 설정 관리에 사용하면서도 W&B의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.
+이 페이지에서는 Hydra 기반 설정 관리와 W&B 실험 추적을 함께 사용하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 Hydra의 조합 가능한 설정은 그대로 유지하면서 W&B의 시각화, 하이퍼파라미터 최적화, 그리고 run 비교 기능을 활용할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 메트릭 추적, Hydra 설정에서 하이퍼파라미터를 로깅하는 방법, multiprocessing 문제 해결, 그리고 W&B Sweeps를 사용한 하이퍼파라미터 최적화를 다룹니다."
+Hydra의 설정을 W&B에 로깅하면 모든 하이퍼파라미터를 run의 메트릭과 함께 확인할 수 있어 실험을 더 쉽게 비교하고 재현할 수 있습니다.
+
Hydra는 설정 딕셔너리를 처리하기 위한 기본 인터페이스로 [OmegaConf](https://omegaconf.readthedocs.io/en/2.1_branch/)를 사용합니다. OmegaConf 설정 객체(예: `omegaconf.DictConfig`)는 일반 Python `dict` 인스턴스가 아닙니다.
`wandb.Run.config`는 읽기 전용 속성이므로, OmegaConf 설정 객체를 전달하려고 `wandb.Run.config = ...`로 할당하면 `AttributeError` 예외가 발생합니다.
@@ -60,7 +62,7 @@ def run_experiment(cfg):
## 멀티프로세싱 문제 해결
## 메트릭 추적
-평소처럼 `wandb.init()`와 `wandb.Run.log()`를 사용해 메트릭을 추적합니다. 여기서 `wandb.entity`와 `wandb.project`는 `hydra` 설정 파일에서 정의합니다.
+Hydra로 설정된 run에서 W&B로 메트릭을 보내려면 평소처럼 `wandb.init()`와 `wandb.Run.log()`를 사용하세요. 다음 예시에서는 동일한 설정이 Hydra와 W&B 모두에 사용되도록 `wandb.entity`와 `wandb.project`를 Hydra 설정 파일 내에 정의합니다.
```python
import wandb
@@ -28,6 +28,8 @@ def run_experiment(cfg):
## 하이퍼파라미터 추적
## 하이퍼파라미터 최적화
-[W&B Sweeps](/ko/models/sweeps)는 매우 뛰어난 확장성을 갖춘 하이퍼파라미터 검색 플랫폼으로, 최소한의 코드만으로 W&B 실험에 대한 유용한 인사이트와 시각화를 제공합니다. Sweeps는 별도의 코드 작성 없이 Hydra 프로젝트와 원활하게 통합됩니다. 필요한 것은 평소처럼 스윕할 다양한 매개변수를 설명하는 설정 파일뿐입니다.
+[W&B Sweeps](/ko/models/sweeps)는 적은 코드 오버헤드로 W&B 실험에 대한 인사이트와 시각화를 제공하는 하이퍼파라미터 검색 플랫폼입니다. Sweeps는 코드 변경 없이 Hydra 프로젝트와 통합됩니다. 필요한 것은 스윕할 파라미터를 설명하는 설정 파일뿐입니다.
-간단한 `sweep.yaml` 파일 예시는 다음과 같습니다:
+다음은 `sweep.yaml` 파일의 예시입니다:
```yaml
program: main.py
@@ -97,13 +99,13 @@ command:
- ${args_no_hyphens}
```
-sweep를 실행합니다:
+스윕을 실행합니다:
```bash
wandb sweep sweep.yaml
```
-W&B는 프로젝트 안에 sweep을 자동으로 생성하고, sweep을 실행할 각 머신에서 실행할 `wandb agent` 명령어를 반환합니다.
+W&B는 프로젝트 안에 스윕을 자동으로 생성하고, `wandb agent` 명령어를 반환합니다. 스윕을 실행하려는 각 머신에서 해당 명령어를 실행합니다."
### Hydra 기본값에 없는 매개변수 전달하기
@@ -111,10 +113,10 @@ W&B는 프로젝트 안에 sweep을 자동으로 생성하고, sweep을 실
-Hydra는 기본 설정 파일에 없는 추가 매개변수도 명령줄을 통해 전달할 수 있으며, 이를 위해 명령 앞에 `+`를 붙입니다. 예를 들어, 다음과 같이 호출하면 값을 지정한 추가 매개변수를 간단히 전달할 수 있습니다:
+Hydra는 기본 설정 파일에 없는 추가 매개변수도 명령줄을 통해 전달할 수 있으며, 이를 위해 명령 앞에 `+`를 붙입니다. 예를 들어, 다음과 같이 호출하여 값을 지정한 추가 매개변수를 전달할 수 있습니다:
```bash
-$ python program.py +experiment=some_experiment
+python program.py +experiment=some_experiment
```
-[Hydra Experiments](https://hydra.cc/docs/patterns/configuring_experiments/)를 구성할 때처럼 이러한 `+` 설정에 대해 sweep을 수행할 수는 없습니다. 이를 우회하려면 experiment 파라미터를 기본 빈 파일로 초기화한 다음, 각 호출 시 W&B Sweep을 사용해 해당 빈 설정을 덮어쓰면 됩니다. 자세한 내용은 [이 W&B 리포트](https://wandb.ai/adrishd/hydra-example/reports/Configuring-W-B-Projects-with-Hydra--VmlldzoxNTA2MzQw?galleryTag=posts\&utm_source=fully_connected\&utm_medium=blog\&utm_campaign=hydra)를 참조하세요.
+[Hydra Experiments](https://hydra.cc/docs/patterns/configuring_experiments/)를 구성할 때와 같은 방식으로는 이러한 `+` 설정에 대해 스윕을 수행할 수 없습니다. 이를 우회하려면 experiment 파라미터를 기본 빈 파일로 초기화한 다음, 각 호출 시 W&B 스윕을 사용해 해당 빈 설정을 덮어쓰세요. 자세한 내용은 W&B 리포트 [Configuring W&B Projects with Hydra](https://wandb.ai/adrishd/hydra-example/reports/Configuring-W-B-Projects-with-Hydra--VmlldzoxNTA2MzQw?galleryTag=posts\&utm_source=fully_connected\&utm_medium=blog\&utm_campaign=hydra)를 참조하세요."
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/ignite.mdx b/ko/models/integrations/ignite.mdx
index 3afeae3889..951fe0b2d1 100644
--- a/ko/models/integrations/ignite.mdx
+++ b/ko/models/integrations/ignite.mdx
@@ -1,17 +1,23 @@
---
-description: "PyTorch Ignite와 W&B를 통합해 트레이닝 메트릭, 모델 파라미터, 실험 설정을 자동으로 로깅합니다."
+description: "PyTorch Ignite와 W&B를 통합하여 트레이닝 메트릭, 모델 파라미터, 실험 설정을 자동으로 로깅합니다."
title: PyTorch Ignite
---
-* 이 [예제 W&B 리포트 →](https://app.wandb.ai/example-team/pytorch-ignite-example/reports/PyTorch-Ignite-with-W%26B--Vmlldzo0NzkwMg)에서 생성된 시각화를 확인하세요
-* 이 [예제 호스팅 노트북 →](https://colab.research.google.com/drive/15e-yGOvboTzXU4pe91Jg-Yr7sae3zBOJ#scrollTo=ztVifsYAmnRr)에서 직접 코드를 실행해 보세요
+이 페이지에서는 PyTorch Ignite에서 W&B 핸들러를 사용해 실험 중 트레이닝 및 검증 메트릭, 모델 및 옵티마이저 파라미터, 그라디언트, 모델 checkpoint를 자동으로 로깅하는 방법을 설명합니다.
-Ignite는 트레이닝 및 검증 중 메트릭, 모델/optimizer 파라미터, 그라디언트를 로깅하는 W&B 핸들러를 지원합니다. 또한 모델 체크포인트를 W&B 클라우드에 로깅하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 클래스는 wandb 모듈을 감싸는 래퍼이기도 합니다. 즉, 이 래퍼를 사용해 모든 wandb 함수를 call할 수 있습니다. 모델 파라미터와 그라디언트를 저장하는 방법은 예제를 참조하세요.
+Ignite는 트레이닝 및 검증 중 메트릭, 모델 및 옵티마이저 파라미터, 그라디언트를 로깅할 수 있는 W&B 핸들러를 지원합니다. 또한 이를 사용해 모델 checkpoint를 W&B 클라우드에 로깅할 수도 있습니다. 이 클래스는 W&B Python SDK(`wandb`)를 래핑하므로, 이 래퍼를 통해 모든 `wandb` 함수를 호출할 수 있습니다. 모델 파라미터와 그라디언트를 저장하는 방법은 예시를 참조하세요.
+
+추가로 참고할 내용은 다음 리소스를 확인하세요:
+
+* 이 [예시 W&B report](https://app.wandb.ai/example-team/pytorch-ignite-example/reports/PyTorch-Ignite-with-W%26B--Vmlldzo0NzkwMg)에서 결과 시각화를 확인하세요.
+* 이 [예시 hosted notebook](https://colab.research.google.com/drive/15e-yGOvboTzXU4pe91Jg-Yr7sae3zBOJ#scrollTo=ztVifsYAmnRr)에서 직접 코드를 실행해 보세요.
@@ -195,4 +202,4 @@ if __name__ == "__main__":
-자세한 내용은 [Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger)를 참조하세요.
+자세한 내용은 [Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger)를 참고하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/keras.mdx b/ko/models/integrations/keras.mdx
index c59fe16f4e..c079203996 100644
--- a/ko/models/integrations/keras.mdx
+++ b/ko/models/integrations/keras.mdx
@@ -1,19 +1,19 @@
---
title: Keras
-description: "W&B Keras 콜백을 사용해 실험을 추적하고, 모델 체크포인트를 저장하고, 트레이닝 중 예측을 시각화합니다."
+description: "W&B Keras callback을 사용해 실험을 추적하고, 모델 체크포인트를 저장하고, 트레이닝 중 예측을 시각화합니다."
---
import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
{/*
@@ -345,7 +350,6 @@ W&B summary 메트릭에서 최대 검증 정확도를 추적하도록 하
self.log("val_loss", loss)
self.log("val_accuracy", acc)
return preds
-
```
@@ -363,6 +367,8 @@ W&B summary 메트릭에서 최대 검증 정확도를 추적하도록 하
## 모델 체크포인트 저장
+체크포인트를 W&B 아티팩트로 저장하면 나중에 run, 별칭 또는 버전으로 조회할 수 있는 버전 관리된 모델 파일을 사용할 수 있습니다.
+
모델 체크포인트를 W&B [Artifacts](/ko/models/artifacts/)로 저장하려면
Lightning [`ModelCheckpoint`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint.html) 콜백을 사용하고 `WandbLogger`에서 `log_model` 인수를 설정하세요.
@@ -380,12 +386,12 @@ Lightning [`ModelCheckpoint`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/light
-W&B [Artifact](/ko/models/artifacts/)에서 모델 체크포인트를 쉽게 조회할 수 있도록 *latest* 및 *best* alias가 자동으로 설정됩니다:
+W&B Artifact에서 모델 체크포인트를 더 쉽게 조회할 수 있도록 `latest` 및 `best` 별칭이 자동으로 설정됩니다:
```python
# Artifacts 패널에서 레퍼런스를 확인할 수 있습니다
-# "VERSION"은 버전(예: "v2") 또는 별칭("latest" 또는 "best")일 수 있습니다
-checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
+#
## 기본 설정
+다음 예시에서는 MNIST용 기본 합성곱 모델과 데이터 로더를 정의합니다. 이어지는 로깅 예시에서는 이 구성 요소들을 사용합니다.
+
```python
from argparse import ArgumentParser
import wandb
@@ -59,11 +65,11 @@ def get_data_loaders(train_batch_size, val_batch_size):
return train_loader, val_loader
```
-ignite에서 `WandBLogger`를 사용하는 과정은 모듈식으로 이루어집니다. 먼저 `WandBLogger` 객체를 생성합니다. 다음으로 메트릭이 자동으로 로깅되도록 이를 trainer 또는 evaluator에 연결합니다. 이 예제에서는 다음을 보여줍니다:
+ignite에서 `WandBLogger`를 사용하는 과정은 모듈식으로 이루어집니다. 먼저 `WandBLogger` 객체를 생성합니다. 다음으로 메트릭이 자동으로 로깅되도록 이를 trainer 또는 evaluator에 연결합니다. 이 예시에서는 다음을 보여줍니다:
* trainer 객체에 연결해 트레이닝 손실을 로깅합니다.
* evaluator에 연결해 검증 손실을 로깅합니다.
-* 학습률과 같은 선택적 매개변수를 로깅합니다.
+* 학습률과 같은 선택적 파라미터를 로깅합니다.
* 모델을 모니터링합니다.
```python
@@ -115,14 +121,15 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
trainer,
event_name=Events.ITERATION_STARTED,
optimizer=optimizer,
- param_name='lr' # 선택 사항
+ param_name='lr' # 선택
)
wandb_logger.watch(model)
```
-필요에 따라 ignite `EVENTS`를 사용해 메트릭을 터미널에 직접 로깅할 수 있습니다
+로거를 연결하면 Ignite가 트레이닝 및 검증 메트릭, 옵티마이저 파라미터, 모델 그라디언트를 자동으로 W&B 프로젝트에 스트리밍합니다.
+필요에 따라 Ignite `EVENTS`를 사용해 메트릭을 터미널에 직접 로깅할 수 있습니다.
```python
@trainer.on(Events.ITERATION_COMPLETED(every=log_interval))
@@ -138,7 +145,7 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
avg_accuracy = metrics['accuracy']
avg_nll = metrics['nll']
tqdm.write(
- "트레이닝 결과 - 에포크: {} 평균 정확도: {:.2f} 평균 손실: {:.2f}"
+ "Training Results - Epoch: {} Avg accuracy: {:.2f} Avg loss: {:.2f}"
.format(engine.state.epoch, avg_accuracy, avg_nll)
)
@@ -149,7 +156,7 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
avg_accuracy = metrics['accuracy']
avg_nll = metrics['nll']
tqdm.write(
- "검증 결과 - 에포크: {} 평균 정확도: {:.2f} 평균 손실: {:.2f}"
+ "Validation Results - Epoch: {} Avg accuracy: {:.2f} Avg loss: {:.2f}"
.format(engine.state.epoch, avg_accuracy, avg_nll))
pbar.n = pbar.last_print_n = 0
@@ -161,23 +168,23 @@ def run(train_batch_size, val_batch_size, epochs, lr, momentum, log_interval):
if __name__ == "__main__":
parser = ArgumentParser()
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=64,
- help='트레이닝용 입력 배치 크기 (기본값: 64)')
+ help='input batch size for training (default: 64)')
parser.add_argument('--val_batch_size', type=int, default=1000,
- help='검증용 입력 배치 크기 (기본값: 1000)')
+ help='input batch size for validation (default: 1000)')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10,
- help='트레이닝할 에포크 수 (기본값: 10)')
+ help='number of epochs to train (default: 10)')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01,
- help='학습률 (기본값: 0.01)')
+ help='learning rate (default: 0.01)')
parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.5,
- help='SGD 모멘텀 (기본값: 0.5)')
+ help='SGD momentum (default: 0.5)')
parser.add_argument('--log_interval', type=int, default=10,
- help='트레이닝 상태를 로깅하기 전에 대기할 배치 수')
+ help='how many batches to wait before logging training status')
args = parser.parse_args()
run(args.batch_size, args.val_batch_size, args.epochs, args.lr, args.momentum, args.log_interval)
```
-이 코드는 다음과 같은 시각화를 생성합니다::
+이 코드는 다음 시각화를 생성합니다:
@@ -195,4 +202,4 @@ if __name__ == "__main__":
-자세한 내용은 [Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger)를 참조하세요.
+자세한 내용은 [Ignite Docs](https://pytorch.org/ignite/contrib/handlers.html#module-ignite.contrib.handlers.wandb_logger)를 참고하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/keras.mdx b/ko/models/integrations/keras.mdx
index c59fe16f4e..c079203996 100644
--- a/ko/models/integrations/keras.mdx
+++ b/ko/models/integrations/keras.mdx
@@ -1,19 +1,19 @@
---
title: Keras
-description: "W&B Keras 콜백을 사용해 실험을 추적하고, 모델 체크포인트를 저장하고, 트레이닝 중 예측을 시각화합니다."
+description: "W&B Keras callback을 사용해 실험을 추적하고, 모델 체크포인트를 저장하고, 트레이닝 중 예측을 시각화합니다."
---
import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
{/*
## Keras 인테그레이션 설치 및 임포트하기
@@ -25,14 +25,14 @@ W&B Keras 인테그레이션은 다음 콜백을 제공합니다:
pip install -U wandb
```
-Keras 인테그레이션을 사용하려면 `wandb.integration.keras`에서 필요한 클래스를 임포트하세요:
+Keras 인테그레이션을 사용하려면 `wandb.integration.keras`에서 필요한 클래스를 임포트하세요.
```python
import wandb
from wandb.integration.keras import WandbMetricsLogger, WandbModelCheckpoint, WandbEvalCallback
```
-다음 섹션에서는 각 콜백을 코드 예제와 함께 자세히 설명합니다.
+다음 섹션에서는 각 callback을 코드 예제와 함께 자세히 설명합니다.
-트레이닝하는 동안 모델의 그라디언트와 파라미터를 모니터링하려면 모델 객체를 `wandblogger.watch()`에 전달할 수 있습니다. PyTorch Lightning `WandbLogger` 문서를 참조하세요
+트레이닝하는 동안 모델의 그라디언트와 파라미터를 모니터링하려면 모델 객체를 `wandb_logger.watch()`에 전달하세요. PyTorch Lightning `WandbLogger` 문서를 참조하세요.
## `WandbMetricsLogger`로 실험 추적하기
@@ -40,9 +40,9 @@ from wandb.integration.keras import WandbMetricsLogger, WandbModelCheckpoint, Wa
- `WandbEvalCallback`을 상속해 모델 예측 시각화를 위한 콜백을 구현하는 중이며, 명확히 하거나 수정이 필요한 사항이 있다면 [issue](https://github.com/wandb/wandb/issues)를 열어 알려주세요.
+ `WandbEvalCallback`을 상속해 모델 예측 시각화를 위한 callback을 구현하는 중이며, 명확히 하거나 수정이 필요한 사항이 있다면 [issue](https://github.com/wandb/wandb/issues)를 여세요.
-
-컨테이너에 [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 명시적으로 전달해야 할 수 있습니다. 양방향 연결을 사용하려면 `WANDB_KUBEFLOW_URL` 환경 변수도 Kubeflow Pipelines 인스턴스의 기본 URL로 설정해야 합니다. 예를 들면 `https://kubeflow.mysite.com`입니다.
+각 파이프라인 컴포넌트는 자체 컨테이너에서 실행되므로, 로컬 머신에서 사용 가능한 W&B 인증 정보는 컴포넌트에 자동으로 전달되지 않습니다. 각 컴포넌트가 W&B에 인증할 수 있도록 컨테이너에 [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 명시적으로 전달해야 할 수 있습니다. 양방향 연결을 사용하려면 `WANDB_KUBEFLOW_URL` 환경 변수도 Kubeflow Pipelines 인스턴스의 기본 URL로 설정해야 합니다. 예를 들면 `https://kubeflow.mysite.com`입니다.
```python
import os
@@ -114,27 +114,29 @@ def example_pipeline(param1: str, param2: int):
```
### `WandbMetricsLogger` 레퍼런스
@@ -118,23 +118,23 @@ with wandb.init(config={"bs": 12}) as run:
### `WandbModelCheckpoint` 레퍼런스
-| 매개변수 | 설명 | |
-| ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | - |
-| `filepath` | (str): 모델 파일을 저장할 경로입니다. | |
-| `monitor` | (str): 모니터링할 메트릭 이름입니다. | |
-| `verbose` | (int): 상세 출력 모드로, 0 또는 1입니다. 0이면 아무 메시지도 출력하지 않고, 1이면 콜백이 동작을 수행할 때 메시지를 표시합니다. | |
-| `save_best_only` | (Boolean): `save_best_only=True`이면 `monitor` 및 `mode` 속성에 따라 가장 최근 모델 또는 최적이라고 판단한 모델만 저장합니다. | |
-| `save_weights_only` | (Boolean): True이면 모델 가중치만 저장합니다. | |
-| `mode` | (`auto`, `min`, 또는 `max`): 예를 들어 `val_acc`에는 `max`를, `val_loss`에는 `min`을 설정합니다. | |
-| `save_freq` | ("epoch" 또는 int): `epoch`를 사용하면 콜백이 각 에포크 후에 모델을 저장합니다. 정수를 사용하면 지정한 수의 배치가 끝날 때마다 콜백이 모델을 저장합니다. `val_acc`나 `val_loss` 같은 검증 메트릭을 모니터링하는 경우 이러한 메트릭은 에포크가 끝날 때만 사용할 수 있으므로 `save_freq`를 "epoch"로 설정해야 합니다. | |
-| `options` | (str): `save_weights_only`가 true이면 선택적 `tf.train.CheckpointOptions` 객체이고, false이면 선택적 `tf.saved_model.SaveOptions` 객체입니다. | |
-| `initial_value_threshold` | (float): 모니터링할 메트릭의 초기 "최적" 값을 나타내는 부동소수점 값입니다. | |
+| 매개변수 | 설명 | |
+| ------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | - |
+| `filepath` | (str): 모델 파일을 저장할 경로입니다. | |
+| `monitor` | (str): 모니터링할 메트릭 이름입니다. | |
+| `verbose` | (int): 상세 출력 모드로, 0 또는 1입니다. 0이면 아무 메시지도 출력하지 않고, 1이면 callback이 액션을 수행할 때 메시지를 표시합니다. | |
+| `save_best_only` | (Boolean): `save_best_only=True`이면 `monitor` 및 `mode` 속성에 따라 가장 최근 모델 또는 최적이라고 판단한 모델만 저장합니다. | |
+| `save_weights_only` | (Boolean): True이면 모델 가중치만 저장합니다. | |
+| `mode` | (`auto`, `min`, 또는 `max`): 예를 들어 `val_acc`에는 `max`를, `val_loss`에는 `min`을 설정합니다. | |
+| `save_freq` | ("epoch" 또는 int): `"epoch"`를 사용하면 callback이 각 에포크 후에 모델을 저장합니다. 정수를 사용하면 지정한 수의 배치가 끝날 때마다 callback이 모델을 저장합니다. `val_acc`나 `val_loss` 같은 검증 메트릭을 모니터링하는 경우 이러한 메트릭은 에포크가 끝날 때만 사용 가능하므로 `save_freq`를 `"epoch"`로 설정해야 합니다. | |
+| `options` | (str): `save_weights_only`가 true이면 선택적 `tf.train.CheckpointOptions` 객체이고, false이면 선택적 `tf.saved_model.SaveOptions` 객체입니다. | |
+| `initial_value_threshold` | (float): 모니터링할 메트릭의 초기 "최적" 값을 나타내는 부동소수점 값입니다. | |
- ### N 에포크마다 체크포인트 log
+ ### `N` 에포크마다 체크포인트 log
-기본값(`save_freq="epoch"`)에서는 콜백이 각 에포크가 끝날 때마다 체크포인트를 생성하고 이를 artifact로 upload합니다. 특정 개수의 배치마다 체크포인트를 생성하려면 `save_freq`를 정수로 설정하세요. `N` 에포크마다 체크포인트를 생성하려면 `train` 데이터로더의 카디널리티를 계산해 `save_freq`에 전달하세요:
+기본값(`save_freq="epoch"`)에서는 콜백이 각 에포크가 끝날 때마다 체크포인트를 생성하고 이를 아티팩트로 upload합니다. 특정 개수의 배치마다 체크포인트를 생성하려면 `save_freq`를 정수로 설정하세요. `N` 에포크마다 체크포인트를 생성하려면 `train` 데이터로더의 카디널리티를 계산해 `save_freq`에 전달하세요:
```python
WandbModelCheckpoint(
@@ -143,11 +143,11 @@ WandbModelCheckpoint(
)
```
-
+
-`on_train_begin` 방법이 호출되면 `data_table`을 W&B에 기록합니다. `data_table`이 W&B Artifact로 업로드되면 `data_table_ref` 클래스 변수를 통해 이 테이블의 레퍼런스에 접근할 수 있습니다. `data_table_ref`는 `self.data_table_ref[idx][n]`처럼 인덱싱할 수 있는 2차원 목록이며, 여기서 `idx`는 행 번호이고 `n`은 열 번호입니다. 아래 예제에서 사용 예를 살펴보겠습니다.
+W&B는 `on_train_begin` 메서드를 호출할 때 `data_table`을 기록합니다. W&B가 이를 W&B Artifact로 업로드한 후에는 이 테이블에 대한 레퍼런스를 얻게 되며, `data_table_ref` 클래스 변수를 사용해 액세스할 수 있습니다. `data_table_ref`는 `self.data_table_ref[idx][n]`처럼 인덱싱할 수 있는 2차원 리스트이며, 여기서 `idx`는 행 번호이고 `n`은 열 번호입니다. 다음 예시에서 사용법을 확인하세요.
### TPU 아키텍처에서 체크포인트를 효율적으로 기록하기
-TPU에서 체크포인트를 저장하는 동안 `UnimplementedError: File system scheme '[local]' not implemented` 오류 메시지가 나타날 수 있습니다. 이는 모델 디렉터리(`filepath`)가 클라우드 저장소 버킷 경로(`gs://bucket-name/...`)를 사용해야 하고, 이 버킷에 TPU 서버가 접근할 수 있어야 하기 때문입니다. 반면 W&B는 체크포인트 저장에 로컬 경로를 사용하고, 이후 이를 artifact로 업로드합니다.
+TPU에서 체크포인트를 저장하는 동안 `UnimplementedError: File system scheme '[local]' not implemented` 오류 메시지가 나타날 수 있습니다. 이는 모델 디렉터리(`filepath`)가 클라우드 저장소 버킷 경로(`gs://bucket-name/...`)를 사용해야 하고, 이 버킷에 TPU 서버가 접근할 수 있어야 하기 때문입니다. 반면 W&B는 체크포인트 저장에 로컬 경로를 사용하고, 이후 W&B가 이를 아티팩트로 업로드합니다.
```python
checkpoint_options = tf.saved_model.SaveOptions(experimental_io_device="/job:localhost")
@@ -166,7 +166,7 @@ WandbModelCheckpoint(
`WandbEvalCallback()`는 주로 모델 예측용 Keras callback을 만들고, 부차적으로는 데이터셋 시각화에도 사용할 수 있는 추상 기반 클래스입니다.
-이 추상 callback은 데이터셋과 태스크에 구애받지 않습니다. 이를 사용하려면 이 기반 `WandbEvalCallback()` callback 클래스를 상속하고 `add_ground_truth` 및 `add_model_prediction` 방법을 구현하세요.
+이 추상 callback은 데이터셋과 태스크와 독립적입니다. 이를 사용하려면 이 기반 `WandbEvalCallback()` callback 클래스를 상속하고 `add_ground_truth` 및 `add_model_prediction` 방법을 구현하세요.
`WandbEvalCallback()`는 다음을 위한 방법을 제공하는 유틸리티 클래스입니다.
@@ -247,23 +247,23 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
### 메모리 사용량 세부 정보
- ### 콜백 사용자 지정하기
+ ### callback 사용자 지정하기
-더 세밀하게 제어하려면 `on_train_begin` 또는 `on_epoch_end` 메서드를 재정의할 수 있습니다. `N`개 배치 후에 샘플을 로깅하려면 `on_train_batch_end` 메서드를 구현하면 됩니다.
+데이터와 예측이 로깅되는 시점을 더 세밀하게 제어하려면 기본 callback 메서드를 재정의할 수 있습니다. 더 세밀하게 제어하려면 `on_train_begin` 또는 `on_epoch_end` 메서드를 재정의할 수 있습니다. `N`개 배치 후에 샘플을 로깅하려면 `on_train_batch_end` 메서드를 구현하면 됩니다.
- ## `WandbCallback` [레거시]
+
- 스크립트, [Fashion MNIST 예제](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/keras/keras-cnn-fashion/train.py), 그리고 이 예제가 생성하는 [W&B 대시보드](https://wandb.ai/wandb/keras-fashion-mnist/runs/5z1d85qs)가 포함된 [예제 repo](https://github.com/wandb/examples)도 참조하세요.
-
+추가 샘플 스크립트는 [W&B 예제 repo](https://github.com/wandb/examples)를 참조하세요. 여기에는 [Fashion MNIST 예제](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/keras/keras-cnn-fashion/train.py)와 이 예제가 생성하는 [W&B 대시보드](https://wandb.ai/wandb/keras-fashion-mnist/runs/5z1d85qs)가 포함되어 있습니다.
-`WandbCallback` 클래스는 다양한 로깅 설정 옵션을 지원합니다. 예를 들어 모니터링할 메트릭 지정, 가중치와 그라디언트 추적, training_data 및 validation_data에 대한 예측 로깅 등이 있습니다.
+`WandbCallback` 클래스는 로깅 설정 옵션을 지원합니다. 예를 들어 모니터링할 메트릭 지정, 가중치와 그라디언트 추적, `training_data` 및 `validation_data`에 대한 예측 로깅 등이 있습니다.
자세한 내용은 `keras.WandbCallback` 레퍼런스 문서를 참조하세요.
-`WandbCallback`는 다음을 수행합니다.
+`WandbCallback`:
-* Keras가 수집한 모든 메트릭의 이력 데이터를 자동으로 로깅합니다. 여기에는 loss와 `keras_model.compile()`에 전달된 모든 항목이 포함됩니다.
-* `monitor` 및 `mode` 속성으로 정의된 "최적" 트레이닝 step에 연결된 run의 summary 메트릭을 설정합니다. 기본값은 `val_loss`가 가장 작은 에포크입니다. `WandbCallback`는 기본적으로 가장 좋은 `epoch`에 해당하는 모델을 저장합니다.
+* Keras가 수집한 모든 메트릭의 이력 데이터를 로깅합니다. 여기에는 loss와 `keras_model.compile()`에 전달된 모든 항목이 포함됩니다.
+* `monitor` 및 `mode` 속성으로 정의된 "최적" 트레이닝 step에 연결된 run의 summary 메트릭을 설정합니다. 기본값은 `val_loss`가 가장 작은 에포크입니다. 기본적으로 `WandbCallback`는 가장 좋은 `epoch`에 해당하는 모델을 저장합니다.
* 선택적으로 그라디언트 및 파라미터 히스토그램을 로깅합니다.
* 선택적으로 wandb에서 시각화할 수 있도록 트레이닝 및 검증 데이터를 저장합니다.
@@ -333,8 +331,8 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
## 자주 묻는 질문
-
+ ## 레거시 `WandbCallback`
-W&B 라이브러리의 `WandbCallback()` 클래스를 사용하면 `model.fit()`에서 추적하는 모든 메트릭과 손실 값을 자동으로 저장할 수 있습니다.
+`WandbCallback`는 레거시 올인원 callback입니다. 새 프로젝트의 경우 이전 섹션에서 설명한 전용 callback(`WandbMetricsLogger`, `WandbModelCheckpoint`, `WandbEvalCallback`)을 사용하세요. W&B 라이브러리의 `WandbCallback()` 클래스를 사용하면 `model.fit()`에서 추적하는 모든 메트릭과 손실 값을 저장할 수 있습니다.
```python
import wandb
@@ -283,18 +283,16 @@ with wandb.init(config={"hyper": "parameter"}) as run:
더 자세한 내용은 [W&B를 Keras와 통합하기](https://www.youtube.com/watch?v=Bsudo7jbMow\&ab_channel=Weights%26Biases) 비디오를 시청하세요. [Colab Jupyter Notebook](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/keras/Keras_pipeline_with_Weights_and_Biases.ipynb)도 살펴볼 수 있습니다.
-
- ### `wandb`에서 `Keras` 멀티프로세싱을 어떻게 사용하나요?
+
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 자신의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,7 +70,7 @@ API 키는 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필
## 컴포넌트에 데코레이터 적용하기
-`@wandb_log` 데코레이터를 추가하고 평소처럼 컴포넌트를 만드세요. 그러면 파이프라인을 실행할 때마다 입력/출력 파라미터와 아티팩트가 자동으로 W&B에 로깅됩니다.
+`wandb` 라이브러리가 설치되어 있으면 이제 개별 파이프라인 컴포넌트에서 W&B tracking을 활성화할 수 있습니다. `@wandb_log` 데코레이터를 추가하고 평소처럼 컴포넌트를 만드세요. 그러면 파이프라인을 실행할 때마다 입력 및 출력 파라미터와 아티팩트가 자동으로 W&B에 로깅됩니다.
```python
from kfp import components
@@ -89,7 +89,7 @@ add = components.create_component_from_func(add)
## 컨테이너에 환경 변수 전달하기
+ ### `wandb`에서 `Keras` 멀티프로세싱 사용하기
`use_multiprocessing=True`로 설정하면 다음 오류가 발생할 수 있습니다:
@@ -346,4 +344,4 @@ Error("You must call wandb.init() before wandb.config.batch_size")
이를 우회하려면 다음과 같이 하세요:
1. `Sequence` 클래스 생성 시 `wandb.init(group='...')`를 추가합니다.
-2. `main`에서 `if __name__ == "__main__":`를 사용하고 있는지 확인한 다음, 나머지 스크립트 로직을 그 안에 넣으세요.
+2. `main`에서 `if __name__ == "__main__":`를 사용하고 있는지 확인한 다음, 나머지 스크립트 로직을 그 안에 넣으세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx b/ko/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
index 1e19fb578e..7a27e9294b 100644
--- a/ko/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
+++ b/ko/models/integrations/kubeflow-pipelines-kfp.mdx
@@ -5,9 +5,9 @@ title: Kubeflow Pipelines (kfp)
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[Kubeflow Pipelines (kfp) ](https://www.kubeflow.org/docs/components/pipelines/overview/)is 도커 컨테이너를 기반으로 이식 가능하고 확장 가능한 머신 러닝(ML) 워크플로를 빌드하고 배포하는 플랫폼입니다.
+[Kubeflow Pipelines (kfp)](https://www.kubeflow.org/docs/components/pipelines/overview/) is 도커 컨테이너를 기반으로 이식 가능하고 확장 가능한 머신 러닝(ML) 워크플로를 빌드하고 배포하는 플랫폼입니다.
-이 인테그레이션을 사용하면 사용자가 kfp Python 함수형 컴포넌트에 데코레이터를 적용해 파라미터와 아티팩트를 W&B에 자동으로 로깅할 수 있습니다.
+이 가이드에서는 파이프라인 컴포넌트의 파라미터와 아티팩트가 W&B에서 자동으로 추적되도록 W&B를 Kubeflow Pipelines와 통합하는 방법을 보여줍니다. 마지막에는 각 컴포넌트의 본문을 수정하지 않고도 kfp Python 함수형 컴포넌트에 데코레이터를 적용해 입력, 출력, 아티팩트를 W&B에 로깅할 수 있습니다.
이 기능은 `wandb==0.12.11`부터 지원되며 `kfp<2.0.0`이 필요합니다.
@@ -30,7 +30,7 @@ API 키는 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필
- ## 코드로 데이터에 액세스하기
+ ## 프로그래밍 방식으로 데이터에 액세스하기
-
- ### Kubeflow Pipelines UI를 통해
+파이프라인 run이 W&B에 로깅되기 시작하면, 추적된 데이터를 검토하거나 여러 방법으로 가져올 수 있습니다. 다음 섹션에서는 Kubeflow Pipelines UI, W&B 웹 앱, 그리고 W&B Public API에서 Runs에 액세스하는 방법을 설명합니다.
+
+
-
```python
@@ -188,6 +191,8 @@ Lightning와 통합하려면 `WandbLogger`를 인스턴스화한 후 Lightning
## 추가 설정 매개변수 로깅
+하이퍼파라미터와 함께 추가 설정 값을 기록하려면 run 설정을 직접 업데이트하세요:
+
```python
# 파라미터 하나 추가
wandb_logger.experiment.config["key"] = value
@@ -204,7 +209,7 @@ wandb.config.update()
## 그라디언트, 파라미터 히스토그램 및 모델 토폴로지 로깅
+ ### Kubeflow Pipelines UI
-W&B로 로깅된 Kubeflow Pipelines UI의 Run을 아무거나 클릭하세요.
+W&B로 로깅된 Kubeflow Pipelines UI의 Run을 아무거나 클릭한 다음:
-* `Input/Output` 및 `ML Metadata` 탭에서 입력과 출력에 대한 세부 정보를 확인하세요.
-* `Visualizations` 탭에서 W&B 웹 앱을 확인하세요.
+* **Input/Output** 및 **ML Metadata** 탭에서 입력과 출력에 대한 세부 정보를 확인하세요.
+* **Visualizations** 탭에서 W&B 웹 앱을 확인하세요.
-
- ### 웹 앱 UI를 통해
+
@@ -144,36 +146,36 @@ W&B로 로깅된 Kubeflow Pipelines UI의 Run을 아무거나 클릭하세
-
+W&B에 하이퍼파라미터를 로깅하면 run을 비교하고 결과를 재현할 수 있습니다. 사용 중인 로거에 맞는 방법을 사용하세요:
+
+ ### W&B 웹 앱 UI
-웹 앱 UI에는 Kubeflow Pipelines의 `Visualizations` 탭과 같은 내용이 있지만, 더 넓은 화면에서 볼 수 있습니다. [웹 앱 UI에 대해 자세히 알아보려면 여기](/ko/models/app)를 참조하세요.
+웹 앱 UI에는 Kubeflow Pipelines의 **Visualizations** 탭과 같은 내용이 있지만, 더 넓은 화면에서 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [W&B 웹 앱 문서](/ko/models/app)를 참조하세요.
@@ -144,36 +146,36 @@ W&B로 로깅된 Kubeflow Pipelines UI의 Run을 아무거나 클릭하세
-
- ### Public API를 통해 (프로그래밍 방식으로 액세스)
+
- 실행 가능한 코드 예제를 찾고 계신가요? [GitHub의 예제 저장소](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)를 확인해 보세요.
+ 실행 가능한 코드 예제는 [GitHub의 예제 저장소](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)를 확인해 보세요.
-
-다음은 `WandbLogger`에서 가장 자주 사용되는 매개변수입니다. 모든 로거 인수에 대한 자세한 내용은 PyTorch Lightning 문서를 참고하세요.
+다음 표에는 `WandbLogger`의 일반적인 매개변수가 나열되어 있습니다. 모든 로거 인수에 대한 자세한 내용은 PyTorch Lightning 문서를 참고하세요.
* [`PyTorch`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
* [`Fabric`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
| Parameter | Description |
| ----------- | -------------------------------------------------------------------- |
-| `project` | 로깅할 wandb 프로젝트를 지정합니다 |
-| `name` | wandb run의 이름을 지정합니다 |
+| `project` | 로깅할 W&B 프로젝트를 지정합니다 |
+| `name` | W&B run의 이름을 지정합니다 |
| `log_model` | `log_model="all"`이면 모든 모델을 로깅하고, `log_model=True`이면 트레이닝이 끝날 때 로깅합니다 |
| `save_dir` | 데이터가 저장되는 경로 |
@@ -163,6 +164,8 @@ Lightning와 통합하려면 `WandbLogger`를 인스턴스화한 후 Lightning
## 하이퍼파라미터를 로깅하세요
+ ### Public API
-* 프로그래밍 방식으로 액세스하려면 [Public API를 참조하세요](/ko/models/ref/python/public-api/).
+프로그래밍 방식으로 액세스하려면 [Public API를 참조하세요](/ko/models/ref/python/public-api/).
- ### Kubeflow Pipelines에서 W&B로의 개념 매핑
+ ## Kubeflow Pipelines에서 W&B로의 개념 매핑
-다음은 Kubeflow Pipelines의 개념을 W&B에 대응시킨 표입니다.
+다음 표는 Kubeflow Pipelines의 개념을 W&B에 대응시킨 것입니다.
| Kubeflow Pipelines | W&B | W&B 내 위치 |
| ------------------ | --------------------- | -------------------------------------------- |
| 입력 스칼라 | [`config`](/ko/models/) | [Overview tab](/ko/models/runs/#overview-tab) |
| 출력 스칼라 | [`summary`](/ko/models/) | [Overview tab](/ko/models/runs/#overview-tab) |
-| 입력 Artifact | 입력 Artifact | [Artifacts tab](/ko/models/runs/#artifacts-tab) |
-| 출력 Artifact | 출력 Artifact | [Artifacts tab](/ko/models/runs/#artifacts-tab) |
+| 입력 아티팩트 | 입력 아티팩트 | [Artifacts tab](/ko/models/runs/#artifacts-tab) |
+| 출력 아티팩트 | 출력 아티팩트 | [Artifacts tab](/ko/models/runs/#artifacts-tab) |
## 세밀한 로깅
-로깅을 더 세밀하게 제어하려면 컴포넌트 곳곳에 `wandb.log()` 및 `wandb.log_artifact()` Call을 추가할 수 있습니다.
+`@wandb_log` 데코레이터는 입력과 출력을 자동으로 처리하지만, 각 에포크의 트레이닝 메트릭과 같은 중간 값은 캡처하지 않습니다. 로깅을 더 세밀하게 제어하려면 컴포넌트 곳곳에 `wandb.log()` 및 `wandb.log_artifact()` Call을 추가할 수 있습니다.
### 명시적인 `wandb.log_artifact()` Call 사용
-아래 이 예제에서는 모델을 트레이닝합니다. `@wandb_log` 데코레이터는 관련 입력과 출력을 자동으로 추적합니다. 트레이닝 과정을 로깅하려면 다음과 같이 해당 로깅을 명시적으로 추가할 수 있습니다:
+다음 예제에서는 모델을 트레이닝합니다. `@wandb_log` 데코레이터는 관련 입력과 출력을 자동으로 추적합니다. 트레이닝 과정을 로깅하려면 다음과 같이 해당 로깅을 명시적으로 추가할 수 있습니다:
```python
@wandb_log
@@ -196,7 +198,7 @@ def train_model(
```
- ### 암시적인 wandb 인테그레이션 사용
+ ### 암시적인 `wandb` 인테그레이션 사용
[W&B에서 지원하는 프레임워크 인테그레이션](/ko/models/integrations)을 사용 중인 경우, 콜백을 직접 전달할 수도 있습니다:
diff --git a/ko/models/integrations/lightgbm.mdx b/ko/models/integrations/lightgbm.mdx
index ab7b5c7526..0a723b8b47 100644
--- a/ko/models/integrations/lightgbm.mdx
+++ b/ko/models/integrations/lightgbm.mdx
@@ -7,30 +7,32 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+
```python
@@ -24,11 +28,10 @@ PyTorch Lightning은 PyTorch 코드를 체계적으로 구성하고 분산 트
wandb_logger = WandbLogger(log_model="all")
trainer = Trainer(logger=wandb_logger)
-
```
- **wandb.log() 사용:** `WandbLogger`는 Trainer의 `global_step`을 사용해 W&B에 로깅합니다. 코드에서 `wandb.log()`를 직접 추가로 호출하는 경우, `wandb.log()`에서 `step` 인수를 **사용하지 마세요**.
+ **`wandb.log()` 사용:** `WandbLogger`는 Trainer의 `global_step`을 사용해 W&B에 로깅합니다. 코드에서 `wandb.log()`를 직접 추가로 호출하는 경우, `wandb.log()`에서 `step` 인수를 사용하지 마세요.
대신 다른 메트릭과 마찬가지로 Trainer의 `global_step`을 로깅하세요:
@@ -47,7 +50,6 @@ PyTorch Lightning은 PyTorch 코드를 체계적으로 구성하고 분산 트
fabric = L.Fabric(loggers=[wandb_logger])
fabric.launch()
fabric.log_dict({"important_metric": important_metric})
-
```
@@ -56,9 +58,6 @@ PyTorch Lightning은 PyTorch 코드를 체계적으로 구성하고 분산 트
-```
-```
-
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)에 API 키를 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)에 API 키를 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 본인의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -118,7 +119,7 @@ API 키는 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다. 사용자 프
## PyTorch Lightning의 `WandbLogger` 사용
-PyTorch Lightning에는 메트릭, 모델 가중치, 미디어 등을 로깅할 수 있는 `WandbLogger` 클래스가 여러 개 있습니다.
+PyTorch Lightning에는 메트릭, 모델 가중치, 미디어를 로깅할 수 있는 `WandbLogger` 클래스가 여러 개 있습니다. 트레이닝 설정에 맞는 클래스를 선택하세요:
* [`PyTorch`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
* [`Fabric`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/api/lightning.pytorch.loggers.wandb.html#module-lightning.pytorch.loggers.wandb)
@@ -147,15 +148,15 @@ Lightning와 통합하려면 `WandbLogger`를 인스턴스화한 후 Lightning
### 일반적인 로거 인수
## Sweeps로 하이퍼파라미터 튜닝하기
-모델의 성능을 최대한 끌어올리려면 트리 깊이와 학습률 같은 하이퍼파라미터를 조정해야 합니다. W&B [Sweeps](/ko/models/sweeps/)는 대규모 하이퍼파라미터 테스트 실험을 설정하고, 조율하고, 분석할 수 있는 강력한 도구 모음입니다.
+모델에서 최상의 성능을 얻으려면 트리 깊이와 학습률 같은 하이퍼파라미터를 조정하세요. W&B [Sweeps](/ko/models/sweeps/)는 대규모 하이퍼파라미터 테스트 실험을 설정하고, 조율하고, 분석하는 도구 모음입니다.
-이 도구에 대해 자세히 알아보고 XGBoost와 함께 Sweeps를 사용하는 예제를 보려면 이 대화형 Colab 노트북을 확인하세요.
+이 도구에 대해 자세히 알아보고 XGBoost와 함께 Sweeps를 사용하는 예제를 보려면 다음 대화형 Colab 노트북을 여세요.
## Lightning와 통합하기
+다음 섹션에서는 W&B로 인증하고, `wandb` 라이브러리를 설치하고, Lightning `Trainer` 또는 `Fabric` 인스턴스에 `WandbLogger`를 연결하는 방법을 보여줍니다.
+
-```
-```
-
### 가입하고 API 키 생성하기
@@ -67,6 +66,8 @@ API 키는 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다. 사용자 프
## 메트릭 로깅
@@ -212,9 +217,9 @@ wandb.config.update()
- `WandbLogger`를 사용할 때는 `LightningModule` 내에서(예: `training_step` 또는 `validation_step` 메서드) `self.log('my_metric_name', metric_vale)`를 호출해 메트릭을 W&B에 로깅할 수 있습니다.
+ `WandbLogger`를 사용할 때는 `LightningModule` 내에서(예: `training_step` 또는 `validation_step` 메서드) `self.log('my_metric_name', metric_value)`를 호출해 메트릭을 W&B에 로깅할 수 있습니다.
- 아래 code snippet은 메트릭과 `LightningModule` 하이퍼파라미터를 로깅하도록 `LightningModule`을 정의하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 메트릭을 계산하기 위해 [`torchmetrics`](https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics) 라이브러리를 사용합니다.
+ 다음 코드 스니펫은 메트릭과 `LightningModule` 하이퍼파라미터를 로깅하도록 `LightningModule`을 정의하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 메트릭을 계산하기 위해 [`torchmetrics`](https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics) 라이브러리를 사용합니다.
```python
import torch
@@ -247,7 +252,7 @@ wandb.config.update()
batch_size, channels, width, height = x.size()
x = x.view(batch_size, -1)
- # 3 x (linear + relu)를 수행합니다
+ # 3 x (linear + relu)를 적용합니다
x = F.relu(self.layer_1(x))
x = F.relu(self.layer_2(x))
x = self.layer_3(x)
@@ -325,9 +330,9 @@ wandb.config.update()
## 메트릭의 최소/최대값 로깅
-wandb의 [`define_metric`](/ko/models/ref/python/experiments/run#define_metric) 함수를 사용하면 해당 메트릭에 대해 W&B summary 메트릭에 최소값, 최대값, 평균값 또는 최적값 중 무엇을 표시할지 지정할 수 있습니다. `define`_`metric` _를 사용하지 않으면 마지막으로 로깅된 값이 summary 메트릭에 표시됩니다. 자세한 내용은 `define_metric` [레퍼런스 문서](/ko/models/ref/python/experiments/run#define_metric)와 [가이드](/ko/models/track/log/customize-logging-axes/)를 참조하세요.
+W&B의 [`define_metric`](/ko/models/ref/python/experiments/run#define_metric) 함수를 사용하면 W&B summary 메트릭에 해당 메트릭의 최소값, 최대값, 평균값 또는 최적값을 표시할지 지정할 수 있습니다. `define_metric`을 사용하지 않으면 마지막으로 로깅된 값이 summary 메트릭에 표시됩니다. 자세한 내용은 [customize logging axes 가이드](/ko/models/track/log/customize-logging-axes/)를 참조하세요.
-W&B summary 메트릭에서 최대 검증 정확도를 추적하도록 하려면, 트레이닝 시작 시 `wandb.define_metric()`을 한 번만 호출하세요:
+W&B summary 메트릭에서 최대 검증 정확도를 추적하려면, 트레이닝 시작 시 `wandb.define_metric()`을 한 번만 호출하세요:
## 이미지, 텍스트 등 로깅하기
@@ -437,7 +443,7 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
`WandbLogger`에는 미디어를 로깅하는 `log_image`, `log_text`, `log_table` 메서드가 있습니다.
-또한 `wandb.log()` 또는 `trainer.logger.experiment.log()`를 직접 호출해 오디오, Molecules, Point Clouds, 3D 객체 등 다른 미디어 유형도 로깅할 수 있습니다.
+또한 `wandb.log()` 또는 `trainer.logger.experiment.log()`를 직접 호출해 오디오, Molecules, Point Clouds, 3D 객체와 같은 다른 미디어 유형도 로깅할 수 있습니다.
@@ -490,7 +496,7 @@ checkpoint_reference = "USER/PROJECT/MODEL-RUN_ID:VERSION"
-Lightning의 Callbacks 시스템을 사용하면 `WandbLogger`를 통해 W&B에 로깅할 시점을 제어할 수 있습니다. 이 예제에서는 검증 이미지와 예측 샘플을 로깅합니다:
+Lightning의 Callbacks 시스템을 사용해 `WandbLogger`를 통해 W&B에 로깅할 시점을 제어하세요. 다음 예시에서는 검증 이미지와 예측 샘플을 로깅합니다:
```python
import torch
@@ -541,9 +547,11 @@ trainer = pl.Trainer(callbacks=[LogPredictionSamplesCallback()])
## Lightning과 W&B에서 여러 GPU 사용하기
+분산 트레이닝을 실행할 때는 각 rank에서 `wandb.run`을 참조하는 방식에 따라 트레이닝이 정상적으로 진행될지, 데드락이 발생할지가 달라질 수 있습니다. 이 섹션에서는 필요한 조건을 설명하고 권장 패턴을 보여줍니다.
+
PyTorch Lightning은 DDP 인터페이스를 통해 멀티 GPU를 지원합니다. 하지만 PyTorch Lightning의 설계상 각 GPU를 어떻게 인스턴스화하는지 주의해야 합니다.
-Lightning은 트레이닝 루프의 각 GPU(또는 rank)가 동일한 초기 조건으로 정확히 같은 방식으로 인스턴스화되어야 한다고 가정합니다. 하지만 `wandb.run` 객체에 접근할 수 있는 것은 rank 0 프로세스뿐이며, 0이 아닌 rank 프로세스에서는 `wandb.run = None`입니다. 이로 인해 0이 아닌 프로세스가 실패할 수 있습니다. 이런 상황에서는 이미 중단된 0이 아닌 rank 프로세스들이 join하지 못한 채 rank 0 프로세스가 이들을 기다리게 되므로 **데드락**이 발생할 수 있습니다.
+Lightning은 트레이닝 루프의 각 GPU(또는 rank)가 동일한 초기 조건으로 정확히 같은 방식으로 인스턴스화되어야 한다고 가정합니다. 하지만 `wandb.run` 객체에 접근할 수 있는 것은 rank 0 프로세스뿐이며, 0이 아닌 rank 프로세스에서는 `wandb.run = None`입니다. 이로 인해 0이 아닌 프로세스가 실패할 수 있습니다. 이런 상황에서는 이미 중단된 0이 아닌 rank 프로세스들이 join하지 못한 채 rank 0 프로세스가 이들을 기다리게 되므로 데드락이 발생할 수 있습니다.
따라서 트레이닝 코드를 어떻게 구성할지 주의해야 합니다. 권장되는 방식은 코드가 `wandb.run` 객체와 독립적으로 동작하도록 작성하는 것입니다.
@@ -596,7 +604,7 @@ def main():
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)
model = MNISTClassifier()
- wandb_logger = WandbLogger(project="
## 자주 묻는 질문
@@ -623,13 +631,13 @@ def main():
### W&B는 Lightning과 어떻게 통합되나요?
-핵심 인테그레이션은 [Lightning `loggers` API](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/logging.html)를 기반으로 하며, 이를 통해 로깅 코드의 상당 부분을 프레임워크에 구애받지 않는 방식으로 작성할 수 있습니다. `Logger`는 [Lightning `Trainer`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html)에 전달되며, 해당 API의 풍부한 [hook-and-callback system](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/callbacks.html)에 따라 트리거됩니다. 이렇게 하면 연구 코드와 엔지니어링 및 로깅 코드를 깔끔하게 분리할 수 있습니다.
+핵심 인테그레이션은 [Lightning `loggers` API](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/logging.html)를 기반으로 하며, 이를 통해 로깅 코드의 상당 부분을 프레임워크와 독립적인 방식으로 작성할 수 있습니다. `Logger`는 [Lightning `Trainer`](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/common/trainer.html)에 전달되며, 해당 API의 풍부한 [hook-and-callback system](https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/extensions/callbacks.html)에 따라 트리거됩니다. 이렇게 하면 연구 코드와 엔지니어링 및 로깅 코드를 깔끔하게 분리할 수 있습니다.
- ### 추가 코드 없이 인테그레이션은 무엇을 로깅하나요?
+ ### 추가 코드 없이 인테그레이션은 무엇을 기록하나요?
-모델 체크포인트를 W&B에 저장하므로, 이를 확인하거나 이후 run에서 사용하기 위해 다운로드할 수 있습니다. 또한 GPU 사용량 및 네트워크 I/O와 같은 [system metrics](/ko/models/ref/python/experiments/system-metrics), 하드웨어 및 OS 정보와 같은 환경 정보, [code state](/ko/models/app/features/panels/code/) (git commit 및 diff patch, notebook 내용과 세션 이력 포함), 그리고 표준 출력에 출력되는 모든 내용을 캡처합니다.
+W&B는 모델 체크포인트를 저장하므로, 이를 확인하거나 이후 run에서 사용할 수 있도록 다운로드할 수 있습니다. W&B는 GPU 사용량과 네트워크 I/O 같은 [시스템 메트릭](/ko/models/ref/python/experiments/system-metrics)도 자동으로 수집합니다. 또한 하드웨어 및 OS 정보와 같은 환경 정보도 수집합니다. Git 커밋과 diff patch, 노트북 내용, 세션 이력을 포함한 [코드 상태](/ko/models/app/features/panels/code/)도 수집합니다. 아울러 표준 출력으로 출력되는 모든 내용도 수집합니다.
### `wandb.run`을 트레이닝 설정에서 사용해야 한다면 어떻게 해야 하나요?
diff --git a/ko/models/integrations/metaflow.mdx b/ko/models/integrations/metaflow.mdx
index 8b29522cc3..ad4726b25e 100644
--- a/ko/models/integrations/metaflow.mdx
+++ b/ko/models/integrations/metaflow.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-strea
[Metaflow](https://docs.metaflow.org)는 Netflix에서 만든 ML 워크플로 생성 및 실행용 프레임워크입니다.
-이 인테그레이션을 사용하면 Metaflow의 [step 및 플로우](https://docs.metaflow.org/metaflow/basics)에 데코레이터를 적용해 파라미터와 artifact를 W&B에 자동으로 로깅할 수 있습니다.
+이 인테그레이션을 사용하면 Metaflow의 [step 및 플로우](https://docs.metaflow.org/metaflow/basics)에 데코레이터를 적용해 파라미터와 아티팩트를 W&B에 자동으로 로깅할 수 있으며, 맞춤형 로깅 코드를 작성하지 않고도 Metaflow로 구축한 워크플로 전반에서 Experiments를 추적하고 리니지를 확인할 수 있습니다:
* step에 데코레이터를 적용하면 해당 step 내 특정 유형에 대한 로깅을 켜거나 끌 수 있습니다.
* 플로우에 데코레이터를 적용하면 플로우의 모든 step에 대한 로깅을 켜거나 끌 수 있습니다.
@@ -20,6 +20,8 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-strea
## 퀵스타트
+다음 섹션에서는 W&B에 인증하고, 필요한 라이브러리를 설치한 다음, Metaflow step과 플로우에 `wandb_log` 데코레이터를 추가하는 방법을 설명합니다.
+
### 가입하고 API 키 생성하기
@@ -28,6 +30,8 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
### 빠른 레퍼런스
@@ -182,23 +186,25 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
| `datasets` |
-인테그레이션이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있도록 몇 가지 예시를 준비했습니다:
+엔드 투 엔드 레퍼런스로, 이 인테그레이션이 어떻게 작동하는지 보여 주는 다음 예시를 참조하세요:
-* [Colab](https://wandb.me/raytune-colab): 인테그레이션을 직접 사용해 볼 수 있는 간단한 데모입니다.
-* [대시보드](https://wandb.ai/anmolmann/ray_tune): 예시에서 생성된 대시보드를 확인할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
+* [Colab에서 인테그레이션 사용해 보기](https://wandb.me/raytune-colab): 인테그레이션을 직접 사용해 볼 수 있는 데모입니다.
+* [예시 대시보드 보기](https://wandb.ai/anmolmann/ray_tune): 예시로 생성된 대시보드를 확인해 보세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/sagemaker.mdx b/ko/models/integrations/sagemaker.mdx
index 7b3972c6e0..8c3f364cb1 100644
--- a/ko/models/integrations/sagemaker.mdx
+++ b/ko/models/integrations/sagemaker.mdx
@@ -9,31 +9,31 @@ W&B는 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/sagemaker/)와 통합되어
## 인증
True: 데이터셋인 인스턴스 변수를 기록합니다False
True: 모델인 인스턴스 변수를 기록합니다False
True: pickle로 직렬화할 수 있는 기타 모든 항목을 기록합니다False
wandb.Settings(...): 이 step 또는 flow에 사용할wandb설정을 직접 지정합니다None:wandb.Settings()를 전달하는 것과 같습니다
기본적으로:
settings.run_group가None이면{flow_name}/{run_id}로 설정됩니다settings.run_job_type가None이면{run_job_type}/{step_name}로 설정됩니다
wandb.Settings(...): 이 step 또는 플로우에 사용할wandb설정을 직접 지정합니다None:wandb.Settings()를 전달하는 것과 같습니다
기본적으로:
settings.run_group가None이면{flow_name}/{run_id}로 설정됩니다settings.run_job_type가None이면{run_job_type}/{step_name}로 설정됩니다
## 자주 묻는 질문
-
- ### 정확히 무엇을 로깅하나요? 모든 인스턴스 변수와 로컬 변수를 로깅하나요?
+다음 섹션에서는 로깅 동작, 지원되는 데이터 유형, 그리고 아티팩트 리니지에 관한 자주 묻는 질문에 답변합니다.
+
+
@@ -474,13 +431,15 @@ W&B에서 하이퍼파라미터 sweep을 실행하는 것은 매우 쉽습
## 예제 갤러리
-W&B로 추적하고 시각화한 프로젝트 예제를 [Gallery →](https://app.wandb.ai/gallery)에서 확인해 보세요.
+W&B로 추적하고 시각화한 프로젝트 예제를 [Gallery](https://app.wandb.ai/gallery)에서 확인해 보세요.
+ ### 정확히 무엇을 로깅하나요
`wandb_log`는 인스턴스 변수만 로깅합니다. 로컬 변수는 절대 로깅되지 않습니다. 따라서 불필요한 데이터가 로깅되는 것을 방지할 수 있습니다.
- ### 어떤 데이터 유형이 로깅되나요?
+ ### 어떤 데이터 유형이 로깅되나요
-현재는 다음 유형을 지원합니다:
+W&B는 다음 유형을 지원합니다:
| 로깅 설정 | 유형 |
| ---------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
@@ -207,8 +213,8 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
| `models` | nn.Modulesklearn.base.BaseEstimator
- pickle로 직렬화 가능하고 JSON으로 직렬화할 수 있는 모든 항목
- ### 로깅 동작은 어떻게 설정하나요?
+
@@ -133,68 +137,70 @@ OpenAI는 파인튜닝된 모델의 ID를 제공합니다. 모델 가중치에
## 자주 묻는 질문
-
+ ### 로깅 동작 구성
| 변수 종류 | 동작 | 예시 | 데이터 유형 |
@@ -219,10 +225,10 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
| 로컬 | 로깅되지 않음 | `accuracy` | `float` |
| 로컬 | 로깅되지 않음 | `df` | `pd.DataFrame` |
-
- ### artifact 리니지가 추적되나요?
+
- `init_kwargs`에는 [W&B run 초기화](/ko/models/ref/python/functions/init)의 입력 매개변수에 해당하는 인수 딕셔너리를 전달합니다.
-
+ `init_kwargs`에는 [W&B run initialization](/ko/models/ref/python/functions/init)의 입력 인수에 대한 딕셔너리를 전달합니다.
-2. `visualizer`로 `runner`를 초기화한 다음 `runner.train()`을 호출합니다.
+2. `visualizer`로 `runner`를 초기화한 다음 `runner.train()`을 호출해 트레이닝을 시작하세요. runner는 visualizer를 사용해 메트릭과 설정을 W&B로 스트리밍합니다.
```python
from mmengine.runner import Runner
- # PyTorch용 트레이닝 헬퍼인 mmengine Runner 빌드
+ # PyTorch용 트레이닝 도우미인 mmengine Runner 구축
runner = Runner(
model,
work_dir='runs/gan/',
@@ -98,10 +98,10 @@ description: "WandbVisBackend를 통해 OpenMMLab의 MMEngine에서 W&B를 사
```
@@ -121,9 +125,9 @@ WandbLogger.sync(
## 파인튜닝된 모델과 모델 버전 관리
-OpenAI는 파인튜닝된 모델의 ID를 제공합니다. 모델 가중치에는 액세스할 수 없으므로 `WandbLogger`는 모델의 모든 세부 정보(하이퍼파라미터, 데이터 파일 ID 등)와 `fine_tuned_model`` ID가 포함된 `model_metadata.json` 파일을 생성하고, 이를 W&B Artifact로 로깅합니다.
+OpenAI는 파인튜닝된 모델의 기반 가중치를 노출하지 않으므로, W&B는 대신 메타데이터를 캡처해 모델을 추적합니다. OpenAI는 파인튜닝된 모델의 ID를 제공합니다. 모델 가중치에는 액세스할 수 없으므로 `WandbLogger`는 모델의 모든 세부 정보(하이퍼파라미터, 데이터 파일 ID 등)와 `fine_tuned_model` ID가 포함된 `model_metadata.json` 파일을 생성하고, 이를 W&B 아티팩트로 로깅합니다.
-이 모델(메타데이터) Artifact는 [W&B Registry](/ko/models/registry/)의 모델에 추가로 연결할 수 있습니다.
+이 모델(메타데이터) 아티팩트를 [W&B Registry](/ko/models/registry/)의 모델에 연결할 수 있습니다.
+ ### Artifact 리니지 추적
-예. step A의 출력이면서 동시에 step B의 입력인 artifact가 있으면, 리니지 DAG를 자동으로 생성합니다.
+step A의 출력이면서 동시에 step B의 입력인 artifact가 있으면, W&B가 리니지 DAG를 자동으로 생성합니다.
-이 동작의 예시는 다음 [notebook](https://colab.research.google.com/drive/1wZG-jYzPelk8Rs2gIM3a71uEoG46u_nG#scrollTo=DQQVaKS0TmDU) 및 해당 [W&B Artifacts 페이지](https://wandb.ai/megatruong/metaflow_integration/artifacts/dataset/raw_df/7d14e6578d3f1cfc72fe/graph)를 참조하세요.
\ No newline at end of file
+이 동작의 예시는 다음 [Metaflow integration example notebook](https://colab.research.google.com/drive/1wZG-jYzPelk8Rs2gIM3a71uEoG46u_nG#scrollTo=DQQVaKS0TmDU) 및 해당 [Artifacts page](https://wandb.ai/megatruong/metaflow_integration/artifacts/dataset/raw_df/7d14e6578d3f1cfc72fe/graph)를 참조하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/mmengine.mdx b/ko/models/integrations/mmengine.mdx
index baf5d4b635..3a5e643678 100644
--- a/ko/models/integrations/mmengine.mdx
+++ b/ko/models/integrations/mmengine.mdx
@@ -3,9 +3,11 @@ title: MMEngine
description: "WandbVisBackend를 통해 OpenMMLab의 MMEngine에서 W&B를 사용해 트레이닝 메트릭, 설정, 시각적 기록을 로깅할 수 있습니다."
---
-[OpenMMLab](https://github.com/open-mmlab)의 MMEngine은 PyTorch 기반 딥러닝 모델을 트레이닝하기 위한 핵심 라이브러리입니다. MMEngine은 OpenMMLab 알고리즘 라이브러리를 위한 차세대 트레이닝 아키텍처를 구현하며, OpenMMLab 내 30개가 넘는 알고리즘 라이브러리에 공통 실행 기반을 제공합니다. 핵심 컴포넌트로는 트레이닝 엔진, 평가 엔진, 모듈 관리가 있습니다.
+이 페이지에서는 OpenMMLab의 MMEngine에서 W&B를 사용해 트레이닝 Runs를 추적하고 시각화하는 방법을 설명합니다. MMEngine 또는 OpenMMLab 컴퓨터 비전 라이브러리로 딥러닝 모델을 트레이닝하면서 메트릭, 설정, 시각화를 W&B에 로깅하려는 경우 이 페이지를 활용하세요.
-[W&B](https://wandb.ai/site)는 전용 [`WandbVisBackend`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.visualization.WandbVisBackend.html#mmengine.visualization.WandbVisBackend)를 통해 MMEngine에 직접 통합되어 있으며, 이를 사용해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
+[OpenMMLab](https://github.com/open-mmlab)의 MMEngine은 PyTorch 기반 딥러닝 모델을 트레이닝하기 위한 핵심 라이브러리입니다. MMEngine은 OpenMMLab 알고리즘 라이브러리를 위한 트레이닝 아키텍처를 구현하며, OpenMMLab 내 30개가 넘는 알고리즘 라이브러리에 공통 실행 기반을 제공합니다. 핵심 컴포넌트로는 트레이닝 엔진, 평가 엔진, 모듈 관리가 있습니다.
+
+MMEngine은 전용 [`WandbVisBackend`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.visualization.WandbVisBackend.html#mmengine.visualization.WandbVisBackend)를 통해 [W&B](https://wandb.ai/site)와 직접 통합되며, 이를 사용해 다음 작업을 수행할 수 있습니다:
* 트레이닝 및 평가 메트릭을 로깅합니다.
* 실험 설정을 로깅하고 관리합니다.
@@ -48,12 +50,12 @@ description: "WandbVisBackend를 통해 OpenMMLab의 MMEngine에서 W&B를 사
- ## MMEngine Runner와 함께 `WandbVisBackend` 사용하기
+ ## MMEngine runner와 함께 `WandbVisBackend` 사용하기
-이 섹션에서는 [`mmengine.runner.Runner`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.runner.Runner.html#mmengine.runner.Runner)와 함께 `WandbVisBackend`를 사용하는 일반적인 워크플로를 설명합니다.
+이 섹션에서는 [`mmengine.runner.Runner`](https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/api/generated/mmengine.runner.Runner.html#mmengine.runner.Runner)와 함께 `WandbVisBackend`를 사용하는 일반적인 워크플로를 보여줍니다. visualizer는 W&B 백엔드를 감싸므로 MMEngine runner가 트레이닝 중에 로그를 W&B로 전달할 수 있습니다.
-1. 시각화 설정으로 `visualizer`를 정의합니다.
+1. 시각화 설정에서 `visualizer`를 정의하세요. visualizer는 runner가 설정된 백엔드로 로그를 보내는 데 사용하는 구성 요소입니다.
```python
from mmengine.visualization import Visualizer
@@ -74,16 +76,14 @@ description: "WandbVisBackend를 통해 OpenMMLab의 MMEngine에서 W&B를 사
visualizer = Visualizer.get_instance(**visualization_cfg)
```
-
- ## OpenMMLab 컴퓨터 비전 라이브러리와 함께 `WandbVisBackend` 사용
+ ## OpenMMLab 컴퓨터 비전 라이브러리에서 `WandbVisBackend` 사용하기
-`WandbVisBackend`는 [MMDetection](https://mmdetection.readthedocs.io/)과 같은 OpenMMLab 컴퓨터 비전 라이브러리에서 실험 추적용으로도 쉽게 사용할 수 있습니다.
+[MMDetection](https://mmdetection.readthedocs.io/)과 같은 OpenMMLab 컴퓨터 비전 라이브러리에서도 `WandbVisBackend`를 사용해 실험을 추적할 수 있습니다. 다음 예시에서는 기본 설정의 `vis_backends` 항목을 재정의하여 기존 visualizer가 W&B에 로깅되도록 합니다.
```python
# 기본 런타임 설정에서 기본 설정을 상속합니다
@@ -118,4 +118,4 @@ _base_.visualizer.vis_backends = [
},
),
]
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/mmf.mdx b/ko/models/integrations/mmf.mdx
index 5a5a9f4d24..6e8b1d934e 100644
--- a/ko/models/integrations/mmf.mdx
+++ b/ko/models/integrations/mmf.mdx
@@ -3,13 +3,13 @@ description: "Meta AI의 MMF 프레임워크와 W&B를 통합하여 멀티모달
title: MMF
---
-[Meta AI의 MMF](https://github.com/facebookresearch/mmf) 라이브러리의 `WandbLogger` 클래스는 W&B가 트레이닝/검증 메트릭, 시스템(GPU 및 CPU) 메트릭, 모델 체크포인트, 그리고 설정 매개변수를 기록할 수 있게 해줍니다.
+이 페이지에서는 [Meta AI의 MMF](https://github.com/facebookresearch/mmf) 라이브러리의 `WandbLogger` 클래스를 사용하여 W&B로 멀티모달 모델 트레이닝을 추적하는 방법을 설명합니다. `WandbLogger`를 활성화하면 W&B가 트레이닝/검증 메트릭, 시스템(GPU 및 CPU) 메트릭, 모델 체크포인트, 그리고 설정 매개변수를 기록할 수 있게 해줍니다. 따라서 맞춤형 로깅 코드를 추가하지 않고도 실험을 모니터링하고 Runs를 비교할 수 있습니다.
-
- ## 현재 지원되는 특성
+
@@ -111,7 +115,7 @@ WandbLogger.sync(
### 시각화
-데이터셋은 W&B Tables로 시각화되며, 이를 통해 데이터셋을 탐색하고 검색하며 상호작용할 수 있습니다. 아래에서 W&B Tables로 시각화한 트레이닝 샘플을 확인하세요.
+W&B는 데이터셋을 W&B Tables로 시각화하며, 이를 통해 데이터셋을 탐색하고 검색하며 상호작용할 수 있습니다. 다음 이미지는 W&B Tables에서 시각화된 트레이닝 샘플을 보여줍니다.
+ ## 특성
-MMF의 `WandbLogger`는 현재 다음 특성을 지원합니다:
+MMF의 `WandbLogger`는 다음 특성을 지원합니다:
* 트레이닝 및 검증 메트릭
* 시간에 따른 학습률
@@ -17,18 +17,18 @@ MMF의 `WandbLogger`는 현재 다음 특성을 지원합니다:
* GPU 및 CPU 시스템 메트릭
* 트레이닝 설정 매개변수
-
+
- 배포 시간은 모델과 머신 유형에 따라 달라집니다. 기본 Llama2-7b 설정은 Google Cloud의 `a2-ultragpu-1g`에서 약 1분 정도 걸립니다.
+ Deployment time varies by model and machine type. The base `Llama2-7b` config takes about 1 minute on Google Cloud's `a2-ultragpu-1g`.
+
-2. 프로젝트에 이 작업을 생성합니다:
+2. 프로젝트에서 이 작업을 만드세요. 이렇게 하면 배포 작업 코드가 W&B 프로젝트에 등록되어 Launch에서 이를 실행할 수 있습니다.
```bash
wandb job create -n "deploy-to-nvidia-nemo-inference-microservice" \
@@ -44,30 +45,31 @@ W&B의 모델 artifact를 NVIDIA NeMo Inference Microservice에 배포합니
git https://github.com/wandb/launch-jobs
```
-3. GPU 머신에서 agent를 실행합니다:
+3. GPU 머신에서 에이전트를 시작하세요. 에이전트는 큐를 폴링하고, 제출되면 배포 작업을 실행합니다.
```bash
wandb launch-agent -e $ENTITY -p $PROJECT -q $QUEUE
```
-4. [Launch UI](https://wandb.ai/launch)에서 원하는 설정으로 배포 launch 작업을 제출합니다.
- 1. CLI를 통해서도 제출할 수 있습니다:
- ```bash
- wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
- -e $ENTITY \
- -p $PROJECT \
- -q $QUEUE \
- -c $CONFIG_JSON_FNAME
- ```
-
-
-
-
-5. Launch UI에서 배포 진행 상태를 추적할 수 있습니다.
+4. 원하는 설정으로 [Launch UI](https://wandb.ai/launch)에서 배포 launch 작업을 제출하세요. CLI를 통해서도 제출할 수 있습니다.
+
+ ```bash
+ wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
+ -e $ENTITY \
+ -p $PROJECT \
+ -q $QUEUE \
+ -c $CONFIG_JSON_FNAME
+ ```
+
+
+
+
+
+5. Launch UI에서 배포 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
-
+
-6. 완료되면 바로 엔드포인트에 `curl` 요청을 보내 모델을 테스트할 수 있습니다. 모델 이름은 항상 `ensemble`입니다.
+6. 배포가 완료되면 NIM/Triton 엔드포인트가 모델을 서빙하며, 추론 요청을 받을 준비가 됩니다. 모델을 테스트하려면 엔드포인트에 `curl` 요청을 보내세요. 모델 이름은 항상 `ensemble`입니다.
```bash
#!/bin/bash
curl -X POST "http://0.0.0.0:9999/v1/completions" \
diff --git a/ko/models/integrations/openai-api.mdx b/ko/models/integrations/openai-api.mdx
index ad3af64a68..20285eac7d 100644
--- a/ko/models/integrations/openai-api.mdx
+++ b/ko/models/integrations/openai-api.mdx
@@ -7,27 +7,27 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
W&B를 사용해 파인튜닝 실험, 모델, 데이터셋을 추적하고 결과를 동료와 공유하는 방법은 [OpenAI 파인튜닝 인테그레이션](./openai-fine-tuning)을 참조하세요.
-API 입력과 출력을 로깅하면 다양한 프롬프트의 성능을 빠르게 평가하고, 서로 다른 모델 설정(예: temperature)을 비교하며, token 사용량 같은 기타 사용 메트릭도 추적할 수 있습니다.
-
-
+
-
## 설정 매개변수
-다음 옵션을 MMF 설정에서 wandb 로깅을 활성화하고 사용자 지정하는 데 사용할 수 있습니다:
+W&B 로깅을 활성화하고 Runs 추적 방식을 사용자 지정하려면 MMF 설정에서 다음 옵션을 설정하세요:
-```
+```yaml
training:
wandb:
enabled: true
- # entity는 run을 전송할 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.
+ # entity는 runs을 전송할 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.
# 기본적으로 사용자 계정에 run을 기록합니다.
entity: null
@@ -40,15 +40,15 @@ training:
# ${training.experiment_name}
name: ${training.experiment_name}
- # 모델 체크포인팅을 활성화하여 체크포인트를 W&B Artifacts에 저장
+ # 모델 체크포인팅을 활성화하여 W&B Artifacts에 체크포인트를 저장합니다.
log_model_checkpoint: true
- # wandb.init()에 전달할 추가 argument 값 예시:
+ # wandb.init()에 전달할 추가 인수 값 (예시):
# job_type: 'train'
# tags: ['tag1', 'tag2']
env:
- # wandb 메타데이터가 저장될 디렉터리 경로를 변경하려면
+ # wandb 메타데이터가 저장되는 디렉터리 경로를 변경하려면
# (기본값: env.log_dir):
wandb_logdir: ${env:MMF_WANDB_LOGDIR,}
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/nim.mdx b/ko/models/integrations/nim.mdx
index 62aa7fead5..ebcf4a1a7b 100644
--- a/ko/models/integrations/nim.mdx
+++ b/ko/models/integrations/nim.mdx
@@ -3,37 +3,38 @@ title: NVIDIA NeMo Inference Microservice 배포 작업
description: "확장 가능한 모델 서빙을 위해 W&B Launch를 사용해 W&B 모델 artifact를 NVIDIA NeMo Inference Microservice에 배포합니다."
---
-W&B의 모델 artifact를 NVIDIA NeMo Inference Microservice에 배포합니다. 이를 위해 W&B Launch를 사용합니다. W&B Launch는 모델 artifact를 NVIDIA NeMo Model로 변환한 뒤, 실행 중인 NIM/Triton 서버에 배포합니다.
+이 가이드에서는 W&B의 모델 artifact를 NVIDIA NeMo Inference Microservice(NIM)에 배포하여 확장 가능한 추론를 위해 모델을 서빙하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 W&B Launch를 사용합니다. W&B Launch는 모델 artifact를 NVIDIA NeMo Model 형식으로 변환한 뒤, 실행 중인 NIM/Triton 서버에 배포합니다. 이렇게 하면 수동 변환 없이 추적된 W&B 모델을 바로 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 엔드포인트로 가져갈 수 있습니다.
-현재 W&B Launch는 다음 호환 모델 유형을 지원합니다:
+W&B Launch는 다음 호환 모델 유형을 지원합니다:
-1. [Llama2](https://llama.meta.com/llama2/)
-2. [StarCoder](https://github.com/bigcode-project/starcoder)
-3. NV-GPT (곧 제공 예정)
+* [Llama2](https://llama.meta.com/llama2/)
+* [StarCoder](https://github.com/bigcode-project/starcoder)
## 퀵스타트
-1. 아직 없다면 [Launch 큐를 생성하세요](/ko/platform/launch/add-job-to-queue/). 아래에 예시 큐 설정이 나와 있습니다.
+다음 단계에 따라 launch queue를 만들고, 배포 작업을 등록하고, 에이전트를 실행한 다음, 배포를 제출하세요.
+
+1. 아직 없다면 [launch queue를 만드세요](/ko/platform/launch/add-job-to-queue/). 큐는 작업이 GPU 머신에서 실행되는 방식을 정의합니다. 다음 예시 큐 설정을 참조하세요.
```yaml
net: host
- gpus: all # 특정 GPU 집합을 지정하거나, 모든 GPU를 사용하려면 `all`을 사용할 수 있습니다
- runtime: nvidia # nvidia container runtime도 필요합니다
+ gpus: all # 특정 GPU 집합을 지정하거나, 전체를 사용하려면 `all`을 사용할 수 있습니다
+ runtime: nvidia # nvidia 컨테이너 런타임도 필요합니다
volume:
- model-store:/model-store/
```
-
+
-2. 프로젝트에 이 작업을 생성합니다:
+2. 프로젝트에서 이 작업을 만드세요. 이렇게 하면 배포 작업 코드가 W&B 프로젝트에 등록되어 Launch에서 이를 실행할 수 있습니다.
```bash
wandb job create -n "deploy-to-nvidia-nemo-inference-microservice" \
@@ -44,30 +45,31 @@ W&B의 모델 artifact를 NVIDIA NeMo Inference Microservice에 배포합니
git https://github.com/wandb/launch-jobs
```
-3. GPU 머신에서 agent를 실행합니다:
+3. GPU 머신에서 에이전트를 시작하세요. 에이전트는 큐를 폴링하고, 제출되면 배포 작업을 실행합니다.
```bash
wandb launch-agent -e $ENTITY -p $PROJECT -q $QUEUE
```
-4. [Launch UI](https://wandb.ai/launch)에서 원하는 설정으로 배포 launch 작업을 제출합니다.
- 1. CLI를 통해서도 제출할 수 있습니다:
- ```bash
- wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
- -e $ENTITY \
- -p $PROJECT \
- -q $QUEUE \
- -c $CONFIG_JSON_FNAME
- ```
-
-
-
-
-5. Launch UI에서 배포 진행 상태를 추적할 수 있습니다.
+4. 원하는 설정으로 [Launch UI](https://wandb.ai/launch)에서 배포 launch 작업을 제출하세요. CLI를 통해서도 제출할 수 있습니다.
+
+ ```bash
+ wandb launch -d gcr.io/playground-111/deploy-to-nemo:latest \
+ -e $ENTITY \
+ -p $PROJECT \
+ -q $QUEUE \
+ -c $CONFIG_JSON_FNAME
+ ```
+
+
+
+
+
+5. Launch UI에서 배포 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
-
+
-6. 완료되면 바로 엔드포인트에 `curl` 요청을 보내 모델을 테스트할 수 있습니다. 모델 이름은 항상 `ensemble`입니다.
+6. 배포가 완료되면 NIM/Triton 엔드포인트가 모델을 서빙하며, 추론 요청을 받을 준비가 됩니다. 모델을 테스트하려면 엔드포인트에 `curl` 요청을 보내세요. 모델 이름은 항상 `ensemble`입니다.
```bash
#!/bin/bash
curl -X POST "http://0.0.0.0:9999/v1/completions" \
diff --git a/ko/models/integrations/openai-api.mdx b/ko/models/integrations/openai-api.mdx
index ad3af64a68..20285eac7d 100644
--- a/ko/models/integrations/openai-api.mdx
+++ b/ko/models/integrations/openai-api.mdx
@@ -7,27 +7,27 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+
## OpenAI Python API 라이브러리 설치
-W&B autolog 인테그레이션은 OpenAI 0.28.1 이하 버전에서 작동합니다.
+W&B autolog 인테그레이션은 OpenAI 0.28.1 및 이전 버전에서 작동하므로 autologging을 활성화하기 전에 호환되는 버전을 설치해야 합니다.
-OpenAI Python API 0.28.1 버전을 설치하려면 다음을 실행하세요.
+OpenAI Python API 0.28.1 버전을 설치하려면:
-```python
+```bash
pip install openai==0.28.1
```
@@ -35,11 +35,13 @@ pip install openai==0.28.1
## OpenAI Python API 사용하기
- ### 1. `autolog` 임포트 및 초기화
+다음 step에서는 autologging을 활성화하고 OpenAI API를 호출한 다음, W&B에서 생성된 트레이스를 확인하는 방법을 설명합니다.
+
+
+
-| Argument | 설명 |
-| -------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| fine_tune_job_id | `client.fine_tuning.jobs.create`를 사용해 파인튜닝 작업을 생성할 때 받는 OpenAI Fine-Tune ID입니다. 이 매개변수가 None(기본값)이면, 아직 동기화되지 않은 모든 OpenAI 파인튜닝 작업이 W&B로 동기화됩니다. |
-| openai_client | 초기화된 OpenAI 클라이언트를 `sync`에 전달합니다. 클라이언트가 제공되지 않으면 로거가 직접 클라이언트를 초기화합니다. 기본값은 None입니다. |
-| num_fine_tunes | ID를 제공하지 않으면 동기화되지 않은 모든 파인튜닝이 W&B에 로깅됩니다. 이 매개변수를 사용하면 동기화할 최신 파인튜닝 개수를 선택할 수 있습니다. num_fine_tunes가 5이면 가장 최근 파인튜닝 5개를 선택합니다. |
-| project | 파인튜닝 메트릭, 모델, 데이터 등이 로깅될 W&B 프로젝트 이름입니다. 기본 프로젝트 이름은 `"OpenAI-Fine-Tune"`입니다. |
-| entity | run을 전송할 W&B 사용자 이름 또는 팀 이름입니다. 기본적으로는 기본 entity가 사용되며, 일반적으로 사용자 이름입니다. |
-| overwrite | 동일한 파인튜닝 작업에 해당하는 기존 wandb run에 강제로 로깅하고 덮어씁니다. 기본값은 False입니다. |
-| wait_for_job_success | OpenAI 파인튜닝 작업이 시작되면 보통 완료까지 다소 시간이 걸립니다. 파인튜닝 작업이 끝나는 즉시 메트릭이 W&B에 로깅되도록 이 설정은 60초마다 파인튜닝 작업의 status가 `succeeded`로 변경되었는지 확인합니다. 작업이 성공한 것으로 감지되면 메트릭이 자동으로 W&B에 동기화됩니다. 기본값은 True입니다. |
-| model_artifact_name | 로깅되는 모델 artifact의 이름입니다. 기본값은 `"model-metadata"`입니다. |
-| model_artifact_type | 로깅되는 모델 artifact의 유형입니다. 기본값은 `"model"`입니다. |
-| **kwargs_wandb_init | [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 직접 전달되는 추가 매개변수 |
+다음 표에서는 `WandbLogger.sync`가 받는 각 인수를 설명합니다.
+
+| 인수 | 설명 |
+| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| `fine_tune_job_id` | `client.fine_tuning.jobs.create`로 파인튜닝 작업을 생성할 때 받는 OpenAI 파인튜닝 ID입니다. 이 인수가 `None`(기본값)이면 W&B는 아직 동기화되지 않은 모든 OpenAI 파인튜닝 작업을 동기화합니다. |
+| `openai_client` | 초기화된 OpenAI 클라이언트를 `sync`에 전달하세요. 클라이언트를 제공하지 않으면 logger가 클라이언트를 초기화합니다. 기본값은 `None`입니다. |
+| `num_fine_tunes` | ID를 제공하지 않으면 W&B는 아직 동기화되지 않은 모든 파인튜닝을 로깅합니다. 이 인수를 사용하면 동기화할 최근 파인튜닝의 개수를 선택할 수 있습니다. `num_fine_tunes`가 5이면 W&B는 가장 최근 파인튜닝 5개를 선택합니다. |
+| `project` | W&B가 파인튜닝 메트릭, 모델, 데이터 등을 로깅할 W&B 프로젝트 이름입니다. 기본 프로젝트 이름은 `"OpenAI-Fine-Tune"`입니다. |
+| `entity` | run을 전송할 W&B 사용자 이름 또는 팀 이름입니다. 기본적으로 W&B는 기본 entity를 사용하며, 일반적으로 사용자 이름입니다. |
+| `overwrite` | 로깅을 강제로 수행하고 동일한 파인튜닝 작업의 기존 `wandb` run을 덮어씁니다. 기본값은 `False`입니다. |
+| `wait_for_job_success` | OpenAI 파인튜닝 작업은 시작된 후 완료되기까지 시간이 걸립니다. W&B가 파인튜닝 작업이 끝나는 즉시 메트릭을 로깅할 수 있도록, 이 설정은 60초마다 파인튜닝 작업의 status가 `succeeded`로 변경되었는지 확인합니다. 파인튜닝 작업이 성공하면 W&B가 메트릭을 자동으로 동기화합니다. 기본값은 `True`입니다. |
+| `model_artifact_name` | 로깅된 모델 아티팩트의 이름입니다. 기본값은 `"model-metadata"`입니다. |
+| `model_artifact_type` | 로깅된 모델 아티팩트의 유형입니다. 기본값은 `"model"`입니다. |
+| `**kwargs_wandb_init` | [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 직접 전달되는 추가 인수입니다. |
+ ### `autolog` 임포트 및 초기화
-먼저 `wandb.integration.openai`에서 `autolog`를 임포트한 다음 초기화합니다.
+먼저 `wandb.integration.openai`에서 `autolog`를 임포트한 다음 초기화합니다. 이렇게 하면 이후의 모든 OpenAI API Call을 캡처하는 W&B run이 설정됩니다.
```python
import os
@@ -49,13 +51,13 @@ from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
```
-`wandb.init()`에서 받을 수 있는 인자를 담은 딕셔너리를 `autolog`에 선택적으로 전달할 수 있습니다. 여기에는 프로젝트 이름, 팀 이름, entity 등이 포함됩니다. [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 대한 자세한 내용은 API 레퍼런스 가이드를 참조하세요.
+`wandb.init()`에서 받을 수 있는 인자를 담은 딕셔너리를 `autolog`에 선택적으로 전달할 수 있습니다. 여기에는 프로젝트 이름, 팀 이름, entity 등이 포함됩니다. 자세한 내용은 [`wandb.init()` API 레퍼런스](/ko/models/ref/python/functions/init)를 참조하세요.
-
- ### 2. OpenAI API 호출
+
-W&B를 OpenAI의 파인튜닝 API와 통합하여 파인튜닝 메트릭과 설정을 W&B에 기록하세요. 이렇게 하려면 `wandb.integration.openai.fine_tuning` 모듈의 `WandbLogger` 클래스를 사용하세요.
+이 섹션에서는 OpenAI 파인튜닝 작업의 메트릭과 설정을 W&B로 전송해 다른 실험과 함께 검토하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 `wandb.integration.openai.fine_tuning` 모듈의 `WandbLogger` 클래스를 사용하세요.
```python
from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
@@ -48,14 +48,14 @@ WandbLogger.sync(fine_tune_job_id=FINETUNE_JOB_ID)
```
-
+ ### OpenAI API Call
-이제 OpenAI API에 보내는 각 call은 자동으로 W&B에 로깅됩니다.
+autolog가 활성화되면 W&B가 OpenAI API에 보내는 각 Call을 자동으로 로깅합니다. 기존 API Call에 별도의 로깅 코드를 추가할 필요가 없습니다.
```python
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "XXX"
@@ -72,22 +74,22 @@ chat_request_kwargs = dict(
response = openai.ChatCompletion.create(**chat_request_kwargs)
```
-
- ### 3. OpenAI API 입력과 응답 보기
+
파인튜닝할 수 있는 모델 목록은 [OpenAI documentation](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/which-models-can-be-fine-tuned)을 참조하세요.
@@ -19,17 +19,17 @@ OpenAI GPT-3.5 또는 GPT-4 모델의 파인튜닝 메트릭과 설정을 W&
## OpenAI Python API 설치 또는 업데이트
-W&B OpenAI 파인튜닝 인테그레이션은 OpenAI 버전 1.0 이상을 지원합니다. 최신 버전은 [OpenAI Python API](https://pypi.org/project/openai/) 라이브러리의 PyPI 문서를 참조하세요.
+파인튜닝 결과를 동기화하기 전에, 호환되는 버전의 OpenAI Python 클라이언트가 설치되어 있는지 확인하세요. W&B OpenAI 파인튜닝 인테그레이션은 OpenAI 버전 1.0 이상을 지원합니다. 최신 버전은 [OpenAI Python API](https://pypi.org/project/openai/) 라이브러리의 PyPI 문서를 참조하세요.
OpenAI Python API를 설치하려면 다음을 실행하세요:
-```python
+```bash
pip install openai
```
-이미 OpenAI Python API가 설치되어 있다면, 다음 명령으로 업데이트할 수 있습니다:
+이미 OpenAI Python API가 설치되어 있다면, 다음 명령으로 업데이트하세요:
-```python
+```bash
pip install -U openai
```
@@ -37,7 +37,7 @@ pip install -U openai
## OpenAI 파인튜닝 결과 동기화하기
+ ### OpenAI API 입력과 응답 보기
-**step 1**에서 `autolog`가 생성한 W&B [run](/ko/models/runs/) 링크를 클릭합니다. 그러면 W&B App의 프로젝트 Workspace로 이동합니다.
+하나 이상의 API 호출을 수행한 후 W&B에서 캡처된 데이터를 확인할 수 있습니다.
+
+`autolog`가 생성한 W&B [run](/ko/models/runs/) 링크를 클릭하세요. 그러면 W&B의 프로젝트 Workspace로 리디렉션됩니다.
-생성한 run을 선택하여 사용된 OpenAI LLM의 트레이스 table, 트레이스 타임라인, 모델 아키텍처를 확인합니다.
+생성한 run을 선택하여 트레이스 테이블, 트레이스 타임라인, 그리고 사용된 OpenAI LLM의 모델 아키텍처를 확인하세요.
## autolog 끄기
-W&B는 OpenAI API 사용이 끝나면 모든 W&B 프로세스를 종료할 수 있도록 `disable()`을 호출할 것을 권장합니다.
+OpenAI API 사용이 끝나면 모든 W&B 프로세스를 종료하려면 `disable()`을 호출하세요. 이렇게 하면 W&B가 대기 중인 데이터를 모두 플러시하고, 이후 API 호출을 의도치 않게 캡처하지 않도록 할 수 있습니다.
```python
autolog.disable()
-```
-
-이제 inputs와 completion가 W&B에 로깅되어, 분석하거나 동료와 공유할 준비가 됩니다.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx b/ko/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
index 128872fd55..9fefae866a 100644
--- a/ko/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
+++ b/ko/models/integrations/openai-fine-tuning.mdx
@@ -7,7 +7,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+
### 파인튜닝 결과 동기화하기
-스크립트의 결과를 동기화하세요
+스크립트에서 결과를 동기화하세요. 다음 예시에서는 최소한의 한 줄 호출과, 동기화 방식을 제어하기 위해 전달할 수 있는 전체 선택 매개변수 목록을 모두 보여줍니다.
```python
from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
@@ -63,7 +63,7 @@ from wandb.integration.openai.fine_tuning import WandbLogger
# 한 줄 명령어
WandbLogger.sync()
-# 선택 매개변수 전달
+# 선택적 매개변수 전달
WandbLogger.sync(
fine_tune_job_id=None,
num_fine_tunes=None,
@@ -80,28 +80,32 @@ WandbLogger.sync(
### 레퍼런스
## 데이터셋 버전 관리 및 시각화
+fine-tuning 작업을 동기화하면 W&B는 트레이닝 및 검증 데이터도 함께 수집하므로, 이를 버전 관리하고 대화형으로 탐색할 수 있습니다. 다음 하위 섹션에서는 W&B가 기록하는 내용과 이를 확인하는 방법을 설명합니다.
+
### 버전 관리
-파인튜닝을 위해 OpenAI에 업로드한 트레이닝 및 검증 데이터는 더 쉽게 버전을 관리할 수 있도록 자동으로 W&B Artifacts에 로깅됩니다. 아래는 Artifacts에서 트레이닝 파일을 표시한 뷰입니다. 여기에서 이 파일을 로깅한 W&B run, 로깅된 시점, 이 데이터셋의 버전, 메타데이터, 그리고 트레이닝 데이터에서 학습된 모델까지의 DAG 리니지를 확인할 수 있습니다.
+파인튜닝을 위해 OpenAI에 업로드한 트레이닝 및 검증 데이터는 더 쉽게 버전을 관리할 수 있도록 자동으로 W&B Artifacts에 로깅됩니다. 다음 이미지는 Artifacts에서 트레이닝 파일을 표시한 뷰를 보여줍니다. 이 파일을 로깅한 W&B run, 로깅된 시점, 이 데이터셋의 버전, 메타데이터, 그리고 트레이닝 데이터에서 학습된 모델까지의 DAG 리니지를 확인할 수 있습니다.
@@ -111,7 +115,7 @@ WandbLogger.sync(
### 시각화
@@ -121,9 +125,9 @@ WandbLogger.sync(
## 파인튜닝된 모델과 모델 버전 관리
@@ -133,68 +137,70 @@ OpenAI는 파인튜닝된 모델의 ID를 제공합니다. 모델 가중치에
## 자주 묻는 질문
- ### W&B에서 내 fine-tune 결과를 팀과 공유하려면 어떻게 하나요?
+다음 섹션에서는 OpenAI에서 동기화된 fine-tuning run의 공유, 구성, 복구에 관한 일반적인 질문에 답합니다.
+
+
-다음을 사용해 fine-tune 작업을 팀 계정에 기록하세요:
+다음을 사용해 파인튜닝 작업을 팀 계정에 기록하세요:
```python
-WandbLogger.sync(entity="YOUR_TEAM_NAME")
+WandbLogger.sync(entity="")
```
-
-이제 전체 파이프라인을 정의하고
-몇 줄의 W&B 코드를 추가했으니,
-완전히 추적되는 실험을 실행할 준비가 되었습니다.
+이제 전체 파이프라인을 정의하고 W&B 코드 몇 줄을 추가했으니, 완전히 추적되는 실험을 실행할 준비가 되었습니다.
-몇 가지 링크를 안내해 드리겠습니다:
-문서,
-프로젝트의 모든 run을 정리해 보여주는 프로젝트 페이지, 그리고
-이 run의 결과가 저장되는 Run 페이지입니다.
+W&B는 몇 가지 링크를 제공합니다. 문서, 프로젝트의 모든 Runs를 정리하는 Project 페이지, 그리고 이번 run의 결과가 저장되는 Run 페이지입니다.
-Run 페이지로 이동해 다음 탭을 확인하세요:
+Run 페이지로 이동하여 다음 탭을 확인하세요:
-1. **차트**, 트레이닝 전반에 걸쳐 모델의 그라디언트, 파라미터 값, loss가 로깅되는 곳입니다
-2. **시스템**, 디스크 I/O 사용량, CPU 및 GPU 메트릭(온도가 치솟는 것도 볼 수 있습니다) 등 다양한 시스템 메트릭이 포함되어 있습니다
-3. **로그**, 트레이닝 중 표준 출력으로 전송된 모든 내용의 복사본이 있습니다
-4. **파일**, 트레이닝이 완료되면 `model.onnx`를 클릭해 [Netron model viewer](https://github.com/lutzroeder/netron)에서 네트워크를 확인할 수 있습니다.
+1. **Charts**: 모델 그라디언트, 파라미터 값, loss가 트레이닝 전반에 걸쳐 로깅됩니다.
+2. **System**: 디스크 I/O 사용량과 CPU 및 GPU 메트릭을 포함한 system 메트릭이 표시됩니다.
+3. **Logs**: 트레이닝 중 표준 출력으로 전송된 모든 내용의 복사본이 있습니다.
+4. **Files**: 트레이닝이 완료되면 `model.onnx`를 클릭해 [Netron model viewer](https://github.com/lutzroeder/netron)에서 네트워크를 확인할 수 있습니다.
-run이 완료되고 `with wandb.init()` 블록을 빠져나오면
-셀 출력에도 결과 요약이 표시됩니다.
+run이 완료되어 `with wandb.init()` 블록이 종료되면, W&B는 셀 출력에도 결과 요약을 출력합니다.
```python
-# 파이프라인으로 모델을 구축, 트레이닝 및 분석합니다
+# 파이프라인으로 모델을 구축, 훈련 및 분석합니다
model = model_pipeline(config)
```
- ### run을 어떻게 정리할 수 있나요?
+
-이제 `model_pipeline`에서 `train`을 어떻게 수행할지 정의할 차례입니다.
+이제 `model_pipeline`에서 `train`을 어떻게 수행할지 정의할 차례입니다. 여기서 W&B integration은 트레이닝이 진행되는 동안 그라디언트, 파라미터, 메트릭을 추적합니다.
여기서는 `wandb`의 두 함수인 `watch`와 `log`를 사용합니다.
+ ### run 정리하기
W&B run은 자동으로 정리되며, 작업 유형, base model, 학습률, 트레이닝 파일 이름, 기타 하이퍼파라미터 등 모든 설정 파라미터를 기준으로 필터링하거나 정렬할 수 있습니다.
또한 run 이름을 바꾸고, notes를 추가하거나, tags를 만들어 그룹으로 묶을 수 있습니다.
-원하는 대로 정리했다면 Workspace를 저장하고, 이를 사용해 run과 저장된 artifact(트레이닝/검증 파일)에서 데이터를 임포트하여 리포트를 만들 수 있습니다.
+원하는 대로 정리했다면 Workspace를 저장하고, 이를 사용해 run과 저장된 아티팩트(트레이닝/검증 파일)에서 데이터를 임포트하여 리포트를 만드세요.
-
- ### 파인튜닝한 모델에 어떻게 액세스할 수 있나요?
+") as run:
+ ft_artifact = run.use_artifact("//model_metadata:")
artifact_dir = ft_artifact.download()
```
-여기서 `VERSION`은 다음 중 하나입니다:
+`` 플레이스홀더는 다음 중 하나입니다:
* `v2`와 같은 버전 번호
-* `ft-xxxxxxxxx`와 같은 파인튜닝 id
-* `latest`처럼 자동으로 추가되었거나 수동으로 추가된 alias
+* `ft-xxxxxxxxx`와 같은 파인튜닝 ID
+* `latest`처럼 자동으로 추가되거나 수동으로 추가한 별칭
-그런 다음 다운로드한 `model_metadata.json` 파일을 읽어 `fine_tuned_model` id를 확인할 수 있습니다.
+그런 다음 다운로드한 `model_metadata.json` 파일을 읽어 `fine_tuned_model` ID에 액세스할 수 있습니다.
-
-이제 데이터를 어떻게 로드할지와 모델이 어떤 형태인지 정의해야 합니다.
+다음으로 데이터를 어떻게 로드할지와 모델이 어떤 형태인지 지정합니다.
-이 부분은 매우 중요하지만, `wandb`가 없을 때와
-달라지는 점은 없으므로 여기서는 자세히 다루지 않겠습니다.
+이 부분은 중요하지만, `wandb`가 없을 때와 달라지는 점은 없습니다.
```python
def get_data(slice=5, train=True):
full_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root=".",
- train=train,
+ train=train,
transform=transforms.ToTensor(),
download=True)
- # [::slice]로 슬라이싱한 것과 동일
+ # [::slice]로 슬라이싱하는 것과 동일
sub_dataset = torch.utils.data.Subset(
full_dataset, indices=range(0, len(full_dataset), slice))
-
+
return sub_dataset
def make_loader(dataset, batch_size):
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset,
- batch_size=batch_size,
+ batch_size=batch_size,
shuffle=True,
pin_memory=True, num_workers=2)
return loader
```
-보통 모델을 정의하는 부분이 가장 재미있습니다.
-
-하지만 `wandb`를 쓴다고 해서 달라지는 건 없으니,
-표준 ConvNet 아키텍처를 그대로 사용하겠습니다.
-
-이 부분은 이것저것 바꿔 보면서 여러 실험을 해 보는 것도 주저하지 마세요 --
-모든 결과는 [wandb.ai](https://wandb.ai)에 로깅됩니다.
+모델을 정의하는 부분은 `wandb`를 쓴다고 해서 달라지지 않으므로, 이 예제에서는 표준 ConvNet 아키텍처를 사용합니다. 이 코드는 자유롭게 바꿔 가며 실험해 보세요. W&B는 모든 결과를 [wandb.ai](https://wandb.ai)에 로깅합니다.
```python
# 일반 신경망 및 합성곱 신경망
@@ -264,7 +248,7 @@ def make_loader(dataset, batch_size):
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self, kernels, classes=10):
super(ConvNet, self).__init__()
-
+
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, kernels[0], kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
@@ -274,7 +258,7 @@ class ConvNet(nn.Module):
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.fc = nn.Linear(7 * 7 * kernels[-1], classes)
-
+
def forward(self, x):
out = self.layer1(x)
out = self.layer2(out)
@@ -287,23 +271,19 @@ class ConvNet(nn.Module):
### 트레이닝 로직 정의하기
+ ### 파인튜닝된 모델에 액세스하기
-파인튜닝한 모델 ID는 W&B에 아티팩트(`model_metadata.json`)와 설정으로 로깅됩니다.
+W&B는 파인튜닝된 모델 ID를 아티팩트(`model_metadata.json`)와 설정에 기록합니다.
```python
import wandb
-with wandb.init(project="OpenAI-Fine-Tune", entity="YOUR_TEAM_NAME") as run:
- ft_artifact = run.use_artifact("ENTITY/PROJECT/model_metadata:VERSION")
+with wandb.init(project="OpenAI-Fine-Tune", entity="
- ### 파인튜닝이 정상적으로 동기화되지 않았다면 어떻게 하나요?
+",
overwrite=True,
)
```
-
diff --git a/ko/models/integrations/paddledetection.mdx b/ko/models/integrations/paddledetection.mdx
index 5c34dba517..b3bf336fd7 100644
--- a/ko/models/integrations/paddledetection.mdx
+++ b/ko/models/integrations/paddledetection.mdx
@@ -8,13 +8,13 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-strea
-시작하려면 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다.
-`wandb`는 `pip`를 사용해 쉽게 설치할 수 있습니다.
+시작하려면 `pip`로 `wandb` 라이브러리를 설치해야 합니다.
```python
!pip install wandb onnx -Uq
```
-
+ ### 동기화되지 않은 파인튜닝 복구
파인튜닝이 W&B에 정상적으로 로깅되지 않았다면 `overwrite=True`를 사용하고 파인튜닝 작업 ID를 전달하세요:
```python
WandbLogger.sync(
- fine_tune_job_id="FINE_TUNE_JOB_ID",
+ fine_tune_job_id="
- ### W&B로 데이터셋과 모델을 추적할 수 있나요?
+
@@ -204,6 +210,8 @@ WandbLogger.sync(
## 리소스
-* [OpenAI 파인튜닝 문서](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/)는 매우 상세하고 유용한 팁도 많이 담고 있습니다
-* [데모 Colab](https://wandb.me/openai-colab)
-* [W&B로 OpenAI GPT-3.5 및 GPT-4 모델을 파인튜닝하는 방법](https://wandb.me/openai-report) 리포트
\ No newline at end of file
+더 깊이 있는 배경 설명과 엔드투엔드 예시를 보려면 다음 리소스를 참고하세요.
+
+* [OpenAI 파인튜닝 문서](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/)에서 자세한 안내와 팁을 확인하세요.
+* [데모 Colab](https://wandb.me/openai-colab).
+* [W&B로 OpenAI GPT-3.5 및 GPT-4 모델을 파인튜닝하는 방법](https://wandb.me/openai-report) 리포트.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/openai-gym.mdx b/ko/models/integrations/openai-gym.mdx
index 8a6f714e66..c040b610e7 100644
--- a/ko/models/integrations/openai-gym.mdx
+++ b/ko/models/integrations/openai-gym.mdx
@@ -9,11 +9,13 @@ title: OpenAI Gym
Gym은 더 이상 활발하게 유지 관리되는 프로젝트가 아니므로, Gymnasium 인테그레이션을 사용해 보세요.
+이 페이지에서는 [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym)과 함께 W&B를 사용하여 강화 학습 환경의 비디오를 자동으로 캡처하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 W&B에서 실험 메트릭과 함께 에이전트 동작을 검토할 수 있습니다.
+
[OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym)을 사용 중이라면, W&B는 `gym.wrappers.Monitor`가 생성한 환경 비디오를 자동으로 로깅합니다. [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)의 `monitor_gym` 키워드 인수를 `True`로 설정하거나 `wandb.gym.monitor()`를 호출하세요.
gym 인테그레이션은 매우 단순합니다. `gym`에서 로깅되는 비디오 파일의 [이름을 확인](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/gym/__init__.py#L15)해서 그 이름을 그대로 사용하고, 일치하는 항목을 찾지 못하면 `"videos"`를 사용합니다. 더 세밀하게 제어하고 싶다면 언제든 직접 [비디오를 로깅](/ko/models/track/log/media/)할 수 있습니다.
-[CleanRL](https://github.com/vwxyzjn/cleanrl)의 [OpenRL Benchmark](https://wandb.me/openrl-benchmark-report)는 OpenAI Gym 예제에 이 인테그레이션을 사용합니다. gym을 사용하는 방법을 보여 주는 소스 코드([특정 run에 사용된 코드](https://wandb.ai/cleanrl/cleanrl.benchmark/runs/2jrqfugg/code?workspace=user-costa-huang) 포함)는 다음에서 확인할 수 있습니다.
+[CleanRL](https://github.com/vwxyzjn/cleanrl)의 [OpenRL Benchmark](https://wandb.me/openrl-benchmark-report)는 OpenAI Gym 예제에 이 인테그레이션을 사용합니다. gym을 W&B와 함께 사용하는 방법을 보여 주는 소스 코드([특정 run에 사용된 코드](https://wandb.ai/cleanrl/cleanrl.benchmark/runs/2jrqfugg/code?workspace=user-costa-huang) 포함)는 다음에서 확인할 수 있습니다.
+ ### W&B로 데이터셋과 모델 추적
-트레이닝 및 검증 데이터는 W&B에 아티팩트 형태로 자동 로깅됩니다. 파인튜닝된 모델의 ID를 포함한 메타데이터도 아티팩트로 로깅됩니다.
+W&B는 트레이닝 및 검증 데이터를 아티팩트 형태로 자동 로깅합니다. 파인튜닝된 모델의 ID를 포함한 메타데이터도 아티팩트로 로깅합니다.
-언제든지 `wandb.Artifact`, `wandb.Run.log` 같은 저수준 wandb API를 사용해 파이프라인을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 데이터와 모델을 완전히 추적할 수 있습니다.
+언제든지 `wandb.Artifact`, `wandb.Run.log` 같은 저수준 `wandb` API를 사용해 파이프라인을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 데이터와 모델을 완전히 추적할 수 있습니다.
@@ -204,6 +210,8 @@ WandbLogger.sync(
## 리소스
diff --git a/ko/models/integrations/paddledetection.mdx b/ko/models/integrations/paddledetection.mdx
index 5c34dba517..b3bf336fd7 100644
--- a/ko/models/integrations/paddledetection.mdx
+++ b/ko/models/integrations/paddledetection.mdx
@@ -8,13 +8,13 @@ import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-strea
## 가입하고 API 키 만들기
@@ -35,7 +35,7 @@ API 키로 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 자신의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -43,7 +43,7 @@ API 키로 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API
2. `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -72,22 +72,24 @@ API 키로 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API
- [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/)의 `train.py`에 인자를 전달해 wandb를 사용하려면 다음과 같이 합니다.
+ [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/)의 `train.py` 인수를 통해 `wandb`를 사용하려면 다음과 같이 하세요.
* `--use_wandb` 플래그를 추가합니다.
- * 첫 번째 wandb 인자 앞에는 반드시 `-o`를 넣어야 합니다(한 번만 전달하면 됩니다).
- * 각 인자에는 반드시 `"wandb-"` 접두사가 포함되어야 합니다. 예를 들어 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달하는 인자는 모두 `wandb-` 접두사를 붙여야 합니다.
+ * 첫 번째 `wandb` 인수 앞에는 `-o`를 지정해야 합니다(한 번만 전달하면 됩니다).
+ * 각 인수에는 `wandb-` 접두사가 포함되어야 합니다. 예를 들어 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달하는 모든 인수에는 `wandb-` 접두사를 붙입니다.
- ```shell
- python tools/train.py
- -c config.yml \
+ ```bash
+ python tools/train.py \
+ -c config.yml \
--use_wandb \
- -o \
+ -o \
wandb-project=MyDetector \
wandb-entity=MyTeam \
wandb-save_dir=./logs
@@ -95,16 +97,16 @@ API 키로 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API
- `config.yml` 파일의 `wandb` 키 아래에 wandb 인자를 추가합니다.
+ 또는 인테그레이션을 선언형으로 설정할 수도 있습니다. `config.yml` 파일의 `wandb` 키 아래에 `wandb` 인수를 추가하세요.
- ```
+ ```yaml
wandb:
project: MyProject
entity: MyTeam
save_dir: ./logs
```
- `train.py` 파일을 실행하면 W&B 대시보드로 연결되는 링크가 생성됩니다.
+ `train.py` 파일을 실행하면 W&B 대시보드 링크가 생성되며, 여기서 트레이닝 및 검증 메트릭, 모델 체크포인트, run 메타데이터를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
diff --git a/ko/models/integrations/paddleocr.mdx b/ko/models/integrations/paddleocr.mdx
index ffbce418b2..a281fc02ad 100644
--- a/ko/models/integrations/paddleocr.mdx
+++ b/ko/models/integrations/paddleocr.mdx
@@ -5,13 +5,15 @@ title: PaddleOCR
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)는 PaddlePaddle로 구현되어, 사용자가 더 나은 모델을 트레이닝하고 이를 실제에 적용할 수 있도록 돕는 다국어 지원의 뛰어나고 선도적이며 실용적인 OCR 도구를 만드는 것을 목표로 합니다. PaddleOCR은 OCR과 관련된 다양한 최첨단 알고리즘을 지원하며, 산업용 솔루션도 개발했습니다. 이제 PaddleOCR은 트레이닝 및 평가 메트릭과 해당 메타데이터가 포함된 모델 체크포인트를 로깅할 수 있는 W&B 인테그레이션도 제공합니다.
+[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)는 PaddlePaddle로 구현된 다국어 지원의 실용적인 OCR 도구를 제공하며, 사용자가 모델을 트레이닝하고 이를 프로덕션에 적용할 수 있도록 돕습니다. PaddleOCR은 다양한 OCR 알고리즘을 지원하며 산업용 솔루션도 포함합니다. PaddleOCR에는 트레이닝 및 평가 메트릭과 모델 체크포인트 및 해당 메타데이터를 로깅하기 위한 W&B 인테그레이션이 포함되어 있습니다.
-
+그래프 시각화와 트레이닝 메트릭을 W&B에 로깅하면, W&B workspace에서 PyG 실험의 Runs를 비교하고 결과를 공유할 수 있습니다.
+
-PyTorch 코드에 W&B를 통합해 파이프라인에 실험 추적을 추가하는 방법을 설명합니다.
+이 튜토리얼에서는 PyTorch 트레이닝 코드에 W&B를 통합해 실험을 추적하고, 메트릭과 그라디언트를 로깅하고, 모델 버전을 관리하는 방법을 설명합니다. 기존 PyTorch 파이프라인에 실험 추적을 추가할 때 활용하세요.
- ## 트레이닝 스크립트에서 `WandbLogger` 활성화하기
+ ## 트레이닝 스크립트에서 `WandbLogger` 활성화
+`wandb` 라이브러리를 설치하고 머신에서 인증을 완료했다면, PaddleDetection 트레이닝 작업에 `WandbLogger`를 활성화하세요. 명령줄 인수를 사용하거나 설정 파일을 편집해 활성화할 수 있습니다.
+
diff --git a/ko/models/integrations/paddleocr.mdx b/ko/models/integrations/paddleocr.mdx
index ffbce418b2..a281fc02ad 100644
--- a/ko/models/integrations/paddleocr.mdx
+++ b/ko/models/integrations/paddleocr.mdx
@@ -5,13 +5,15 @@ title: PaddleOCR
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)는 PaddlePaddle로 구현되어, 사용자가 더 나은 모델을 트레이닝하고 이를 실제에 적용할 수 있도록 돕는 다국어 지원의 뛰어나고 선도적이며 실용적인 OCR 도구를 만드는 것을 목표로 합니다. PaddleOCR은 OCR과 관련된 다양한 최첨단 알고리즘을 지원하며, 산업용 솔루션도 개발했습니다. 이제 PaddleOCR은 트레이닝 및 평가 메트릭과 해당 메타데이터가 포함된 모델 체크포인트를 로깅할 수 있는 W&B 인테그레이션도 제공합니다.
+[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)는 PaddlePaddle로 구현된 다국어 지원의 실용적인 OCR 도구를 제공하며, 사용자가 모델을 트레이닝하고 이를 프로덕션에 적용할 수 있도록 돕습니다. PaddleOCR은 다양한 OCR 알고리즘을 지원하며 산업용 솔루션도 포함합니다. PaddleOCR에는 트레이닝 및 평가 메트릭과 모델 체크포인트 및 해당 메타데이터를 로깅하기 위한 W&B 인테그레이션이 포함되어 있습니다.
-
- ## 예시 블로그 & Colab
+이 페이지에서는 PaddleOCR에서 W&B 인테그레이션을 활성화해 OCR 트레이닝 Runs의 메트릭, 검증 결과, 체크포인트 메타데이터를 W&B 대시보드로 자동 스트리밍하는 방법을 설명합니다. 이 인테그레이션을 사용해 Experiments를 비교하고, 트레이닝을 실시간으로 모니터링하고, OCR 모델의 버전 관리되는 이력을 유지하세요.
+
+
diff --git a/ko/models/integrations/prodigy.mdx b/ko/models/integrations/prodigy.mdx
index 4284e77060..3441777c31 100644
--- a/ko/models/integrations/prodigy.mdx
+++ b/ko/models/integrations/prodigy.mdx
@@ -5,9 +5,9 @@ title: Prodigy
[Prodigy](https://prodi.gy/)는 머신 러닝 모델용 트레이닝 및 Evaluation 데이터 생성, 오류 분석, 데이터 점검 및 정제를 위한 annotation 도구입니다. [W&B Tables](/ko/models/tables/tables-walkthrough/)를 사용하면 W&B 내에서 데이터셋(그 외 다양한 항목도)을 log하고, 시각화하고, 분석하고, 공유할 수 있습니다.
-[W&B 인테그레이션 with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py)는 Prodigy에서 annotation된 데이터셋을 W&B에 직접 업로드하여 Tables에서 사용할 수 있게 해 주는 단순하고 사용하기 쉬운 기능을 추가합니다.
+이 가이드에서는 [W&B 인테그레이션 with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py)를 사용해 Prodigy에서 annotation된 데이터셋을 W&B에 직접 업로드하여 대화형 Table로 탐색하고 공유하는 방법을 보여드립니다. annotation 품질을 점검하거나, 레이블이 지정된 데이터셋의 아티팩트 버전을 비교하거나, 협업자와 결과를 공유하려는 경우에 사용하세요.
-다음과 같이 몇 줄의 코드를 실행하세요:
+다음과 같이 몇 줄의 코드만 있으면 됩니다:
```python
import wandb
@@ -17,7 +17,7 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
upload_dataset("news_headlines_ner")
```
-그리고 다음과 같은 시각적이고 대화형이며 공유 가능한 테이블을 만들 수 있습니다:
+다음과 같은 시각적이고 대화형이며 공유 가능한 테이블을 만들 수 있습니다:
@@ -29,10 +29,10 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
`wandb.integration.prodigy.upload_dataset`를 사용하면 로컬 Prodigy 데이터베이스의 주석 처리된 Prodigy 데이터셋을 W&B의 [Table](/ko/models/ref/python/data-types/table) 형식으로 직접 업로드할 수 있습니다. 설치 및 설정을 포함한 Prodigy 관련 자세한 내용은 [Prodigy documentation](https://prodi.gy/docs/)을 참고하세요.
-W&B는 이미지와 개체명 필드를 각각 [`wandb.Image`](/ko/models/ref/python/data-types/image) 및 [`wandb.Html`](/ko/models/ref/python/data-types/html)로 자동 변환하려고 시도합니다. 이러한 시각화를 포함할 수 있도록 결과 Table에 추가 열이 생길 수 있습니다.
+데이터셋을 업로드하면 W&B는 이미지와 개체명 필드를 각각 [`wandb.Image`](/ko/models/ref/python/data-types/image) 및 [`wandb.Html`](/ko/models/ref/python/data-types/html)로 자동 변환하므로 Table에서 대화형 시각화로 표시됩니다. 이러한 시각화를 포함하기 위해 W&B가 결과 Table에 추가 열을 추가할 수 있습니다.
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 사용자 환경에 맞게 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -36,7 +38,7 @@ API 키는 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필
2. `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -55,7 +57,7 @@ API 키는 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -68,7 +70,9 @@ API 키는 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필
## 그래프 시각화
-에지 수, 노드 수 등 입력 그래프의 세부 정보를 저장할 수 있습니다. W&B는 Plotly 차트와 HTML 패널 로깅을 지원하므로, 그래프를 위해 만든 시각화도 W&B에 로깅할 수 있습니다.
+로그인한 후에는 그래프 시각화와 run 데이터를 W&B로 보내기 시작할 수 있습니다.
+
+에지 수, 노드 수 등 입력 그래프에 대한 세부 정보를 저장할 수 있습니다. W&B는 Plotly 차트와 HTML 패널 로깅을 지원하므로 그래프용으로 만든 모든 시각화도 W&B에 로깅할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 일반적으로 사용되는 두 가지 접근 방식을 소개합니다. 하나는 대화형 HTML 시각화를 위한 PyVis이고, 다른 하나는 차트 기반 시각화를 위한 Plotly입니다.
+ ## 예시 블로그 및 Colab
-[여기에서 확인하세요](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection/reports/Train-and-Debug-Your-OCR-Models-with-PaddleOCR-and-W-B--VmlldzoyMDUwMDIw). ICDAR2015 데이터셋에서 PaddleOCR로 모델을 트레이닝하는 방법을 볼 수 있습니다. [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1id2VTIQ5-M1TElAkzjzobUCdGeJeW-nV?usp=sharing)도 함께 제공되며, 해당 실시간 W&B 대시보드는 [여기](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection)에서 확인할 수 있습니다. 이 블로그의 중국어 버전도 있습니다: [W&B对您的OCR模型进行训练和调试](https://wandb.ai/wandb_fc/chinese/reports/W-B-OCR---VmlldzoyMDk1NzE4)
+ICDAR2015 데이터셋에서 PaddleOCR로 모델을 트레이닝하는 방법은 [PaddleOCR and W&B training tutorial](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection/reports/Train-and-Debug-Your-OCR-Models-with-PaddleOCR-and-W-B--VmlldzoyMDUwMDIw)에서 확인하세요. [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1id2VTIQ5-M1TElAkzjzobUCdGeJeW-nV?usp=sharing)도 함께 제공되며, 해당 실시간 [W&B 대시보드](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection)도 확인할 수 있습니다. 이 블로그의 중국어 버전도 사용 가능합니다: [W&B对您的OCR模型进行训练和调试](https://wandb.ai/wandb_fc/chinese/reports/W-B-OCR---VmlldzoyMDk1NzE4).
## 가입하고 API 키 생성하기
@@ -32,7 +34,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 자신의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -40,7 +42,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로
2. `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.
- ```shell
+ ```bash
pip install wandb
wandb login
@@ -59,7 +61,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로
- ```notebook
+ ```python
!pip install wandb
import wandb
@@ -69,21 +71,21 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로
-그런 다음 YAML 파일을 PaddleOCR 저장소에서 사용할 수 있는 [트레이닝 스크립트](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/tools/train.py)의 인수로 전달합니다.
+W&B 로깅을 구성한 후, PaddleOCR 저장소에서 사용할 수 있는 [트레이닝 스크립트](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/tools/train.py)에 YAML 파일을 인수로 전달하여 트레이닝을 시작하세요.
```bash
python tools/train.py -c config.yml
```
-W&B를 활성화한 상태로 `train.py` 파일을 실행하면 W&B 대시보드로 이동할 수 있는 링크가 생성됩니다:
+W&B를 활성화한 상태로 `train.py` 파일을 실행하면 PaddleOCR이 W&B 대시보드로 연결되는 링크를 생성하며, 여기에서 트레이닝 및 검증 메트릭을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다:
- ## `config.yml` 파일에 wandb 추가
+ ## `config.yml` 파일에 `wandb` 추가
-PaddleOCR에서는 설정 변수를 yaml 파일로 지정해야 합니다. 설정 yaml 파일 끝에 다음 스니펫을 추가하면 모델 체크포인트와 함께 모든 트레이닝 및 검증 메트릭이 W&B 대시보드에 자동으로 로깅됩니다:
+PaddleOCR에서는 YAML 파일을 사용해 설정 변수를 지정해야 합니다. W&B 로깅을 활성화하려면 YAML 설정 파일의 끝에 다음 스니펫을 추가하세요. 이 설정을 적용하면 PaddleOCR가 모든 트레이닝 및 검증 메트릭을 모델 체크포인트와 함께 W&B 대시보드에 자동으로 로깅합니다.
-```python
+```yaml
Global:
use_wandb: True
```
-[`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 추가로 전달하려는 선택 인수도 YAML 파일의 `wandb` 헤더 아래에 추가할 수 있습니다:
+YAML 파일의 `wandb` 헤더 아래에 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달할 추가 선택 인수를 원하는 대로 함께 지정할 수도 있습니다:
-```
-wandb:
- project: CoolOCR # (선택) wandb 프로젝트 이름입니다
+```yaml
+wandb:
+ project: CoolOCR # (선택) wandb 프로젝트 이름입니다
entity: my_team # (선택) wandb 팀을 사용하는 경우 여기에 팀 이름을 전달할 수 있습니다
name: MyOCRModel # (선택) wandb run의 이름입니다
```
@@ -92,13 +94,13 @@ wandb:
## `config.yml` 파일을 `train.py`에 전달하기
diff --git a/ko/models/integrations/prodigy.mdx b/ko/models/integrations/prodigy.mdx
index 4284e77060..3441777c31 100644
--- a/ko/models/integrations/prodigy.mdx
+++ b/ko/models/integrations/prodigy.mdx
@@ -5,9 +5,9 @@ title: Prodigy
[Prodigy](https://prodi.gy/)는 머신 러닝 모델용 트레이닝 및 Evaluation 데이터 생성, 오류 분석, 데이터 점검 및 정제를 위한 annotation 도구입니다. [W&B Tables](/ko/models/tables/tables-walkthrough/)를 사용하면 W&B 내에서 데이터셋(그 외 다양한 항목도)을 log하고, 시각화하고, 분석하고, 공유할 수 있습니다.
-[W&B 인테그레이션 with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py)는 Prodigy에서 annotation된 데이터셋을 W&B에 직접 업로드하여 Tables에서 사용할 수 있게 해 주는 단순하고 사용하기 쉬운 기능을 추가합니다.
+이 가이드에서는 [W&B 인테그레이션 with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py)를 사용해 Prodigy에서 annotation된 데이터셋을 W&B에 직접 업로드하여 대화형 Table로 탐색하고 공유하는 방법을 보여드립니다. annotation 품질을 점검하거나, 레이블이 지정된 데이터셋의 아티팩트 버전을 비교하거나, 협업자와 결과를 공유하려는 경우에 사용하세요.
-다음과 같이 몇 줄의 코드를 실행하세요:
+다음과 같이 몇 줄의 코드만 있으면 됩니다:
```python
import wandb
@@ -17,7 +17,7 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
upload_dataset("news_headlines_ner")
```
-그리고 다음과 같은 시각적이고 대화형이며 공유 가능한 테이블을 만들 수 있습니다:
+다음과 같은 시각적이고 대화형이며 공유 가능한 테이블을 만들 수 있습니다:
@@ -29,10 +29,10 @@ with wandb.init(project="prodigy"):
`wandb.integration.prodigy.upload_dataset`를 사용하면 로컬 Prodigy 데이터베이스의 주석 처리된 Prodigy 데이터셋을 W&B의 [Table](/ko/models/ref/python/data-types/table) 형식으로 직접 업로드할 수 있습니다. 설치 및 설정을 포함한 Prodigy 관련 자세한 내용은 [Prodigy documentation](https://prodi.gy/docs/)을 참고하세요.
-W&B는 이미지와 개체명 필드를 각각 [`wandb.Image`](/ko/models/ref/python/data-types/image) 및 [`wandb.Html`](/ko/models/ref/python/data-types/html)로 자동 변환하려고 시도합니다. 이러한 시각화를 포함할 수 있도록 결과 Table에 추가 열이 생길 수 있습니다.
+데이터셋을 업로드하면 W&B는 이미지와 개체명 필드를 각각 [`wandb.Image`](/ko/models/ref/python/data-types/image) 및 [`wandb.Html`](/ko/models/ref/python/data-types/html)로 자동 변환하므로 Table에서 대화형 시각화로 표시됩니다. 이러한 시각화를 포함하기 위해 W&B가 결과 Table에 추가 열을 추가할 수 있습니다.
## 자세한 예시 살펴보기
-W&B Prodigy 인테그레이션으로 생성된 시각화 예시는 [W&B Tables를 사용하여 Prodigy 데이터셋 시각화하기](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc)에서 확인할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
+인테그레이션으로 무엇을 할 수 있는지 알아보려면, W&B Prodigy 인테그레이션으로 생성된 시각화 예시는 [W&B Tables를 사용하여 Prodigy 데이터셋 시각화하기](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc) report에서 확인할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/pytorch-geometric.mdx b/ko/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
index f3956c9dfa..7379f82cd8 100644
--- a/ko/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
+++ b/ko/models/integrations/pytorch-geometric.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ description: "기하 딥러닝에서 그래프 시각화 및 실험 추적을
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[PyTorch Geometric](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric), 즉 PyG는 기하학적 딥러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나이며, 그래프 시각화와 실험 추적 측면에서 W&B와도 매우 잘 연동됩니다.
+[PyTorch Geometric](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric) (PyG)는 기하 딥러닝을 위한 라이브러리이며, W&B와 함께 그래프 시각화 및 실험 추적에 활용할 수 있습니다.
+
+이 가이드에서는 W&B 인증 방법, `wandb` 라이브러리 설치 방법, PyVis 또는 Plotly를 사용한 PyG 그래프 시각화 방법, 그리고 PyG 워크플로에서 트레이닝 메트릭을 로깅하는 방법을 설명합니다. 이를 활용해 실험을 추적하고 W&B에서 그래프 시각화를 공유하세요.
PyTorch Geometric를 설치한 후 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
@@ -28,7 +30,7 @@ API 키는 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필
### PyVis 사용하기
@@ -80,7 +84,7 @@ API 키는 머신이 W&B에 인증되도록 합니다. 사용자 프로필
from pyvis.network import Network
import wandb
-with wandb.init(project=’graph_vis’) as run:
+with wandb.init(project="graph_vis") as run:
net = Network(height="750px", width="100%", bgcolor="#222222", font_color="white")
# PyG 그래프의 엣지를 PyVis 네트워크에 추가
@@ -106,7 +110,7 @@ with wandb.init(project=’graph_vis’) as run:
### Plotly 사용하기
-Plotly를 사용해 그래프 시각화를 만들려면 먼저 PyG 그래프를 networkx 객체로 변환해야 합니다. 그런 다음 노드와 엣지 각각에 대한 Plotly scatter plot을 만들어야 합니다. 아래 스니펫을 이 작업에 사용할 수 있습니다.
+Plotly를 사용해 그래프 시각화를 만들려면 먼저 PyG 그래프를 networkx 객체로 변환하세요. 그런 다음 노드와 엣지 각각에 대한 Plotly scatter plot을 만드세요. 이 작업에는 다음 스니펫을 사용하세요.
```python
def create_vis(graph):
@@ -151,8 +155,8 @@ def create_vis(graph):
return fig
-with wandb.init(project=’visualize_graph’) as run:
- run.log({‘graph’: wandb.Plotly(create_vis(graph))})
+with wandb.init(project="visualize_graph") as run:
+ run.log({"graph": wandb.Plotly(create_vis(graph))})
```
@@ -160,10 +164,10 @@ with wandb.init(project=’visualize_graph’) as run:
- ## 메트릭 기록
+ ## 메트릭 로깅
-W&B를 사용해 실험와 관련 메트릭(예: 손실 함수, 정확도 등)을 추적할 수 있습니다. 트레이닝 루프에 다음 줄을 추가하세요:
+그래프 시각화에 더해, W&B를 사용해 실험와 관련 메트릭(예: 손실 함수, 정확도 등)을 추적할 수 있습니다. 트레이닝 루프에 다음 줄을 추가하세요:
```python
with wandb.init(project="my_project", entity="my_entity") as run:
@@ -179,10 +183,14 @@ with wandb.init(project="my_project", entity="my_entity") as run:
+그래프 시각화와 트레이닝 메트릭을 W&B에 로깅하면, W&B workspace에서 PyG 실험의 Runs를 비교하고 결과를 공유할 수 있습니다.
+
## 추가 자료
+다음 W&B Reports에서는 PyG의 활용 사례를 확인할 수 있습니다:
+
* [PyTorch Geometric에서 그래프 신경망을 사용해 Amazon 상품 추천하기](https://wandb.ai/manan-goel/gnn-recommender/reports/Recommending-Amazon-Products-using-Graph-Neural-Networks-in-PyTorch-Geometric--VmlldzozMTA3MzYw#what-does-the-data-look-like?)
* [PyTorch Geometric을 사용한 포인트 클라우드 분류](https://wandb.ai/geekyrakshit/pyg-point-cloud/reports/Point-Cloud-Classification-using-PyTorch-Geometric--VmlldzozMTExMTE3)
* [PyTorch Geometric을 사용한 포인트 클라우드 분할](https://wandb.ai/wandb/point-cloud-segmentation/reports/Point-Cloud-Segmentation-using-Dynamic-Graph-CNN--VmlldzozMTk5MDcy)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/pytorch.mdx b/ko/models/integrations/pytorch.mdx
index bbaa48b6c6..dedd791d76 100644
--- a/ko/models/integrations/pytorch.mdx
+++ b/ko/models/integrations/pytorch.mdx
@@ -17,7 +17,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
## 이 노트북에서 다루는 내용
@@ -27,7 +27,7 @@ PyTorch 코드에 W&B를 통합해 파이프라인에 실험 추적을 추
# 라이브러리를 임포트합니다
import wandb
-# config에 하이퍼파라미터 딕셔너리를 저장합니다
+# capture a dictionary of hyperparameters with config
config = {
"learning_rate": 0.001,
"epochs": 100,
@@ -55,12 +55,14 @@ with wandb.init(project="new-sota-model", config=config) as run:
[비디오 튜토리얼](https://wandb.me/pytorch-video)을 보며 따라 해보세요.
-**참고**: *Step*으로 시작하는 섹션만 보면 기존 파이프라인에 W&B를 통합하는 데 필요한 내용은 충분합니다. 나머지는 데이터를 로드하고 모델을 정의하는 내용입니다.
+*Step*으로 시작하는 섹션만 보면 기존 파이프라인에 W&B를 통합하는 데 필요한 내용은 충분합니다. 나머지는 데이터를 로드하고 모델을 정의하는 내용입니다.
## 설치, 임포트, 로그인
+실험을 정의하기 전에 환경을 설정하고 W&B에 인증하세요.
+
```python
import os
import random
@@ -91,24 +93,21 @@ torchvision.datasets.MNIST.mirrors = [mirror for mirror in torchvision.datasets.
### Step 0: W&B 설치
+
+W&B를 설치하고 세션 인증을 완료했으면, 실험 설정과 해당 설정을 사용할 트레이닝 파이프라인을 정의하세요.
+
### Step 1: W&B 임포트 및 로그인
-웹 서비스에 데이터를 로깅하려면
-로그인해야 합니다.
+W&B 서비스에 데이터를 로깅하려면 로그인해야 합니다.
-W&B를 처음 사용하는 경우
-표시되는 링크를 통해 무료 계정에 가입해야 합니다.
+W&B를 처음 사용하는 경우 표시되는 링크를 통해 무료 계정에 가입하세요.
-```
+```python
import wandb
wandb.login()
@@ -118,26 +117,19 @@ wandb.login()
## 실험과 파이프라인 정의하기
### `wandb.init()`으로 메타데이터와 하이퍼파라미터 추적하기
-프로그래밍 방식으로는 먼저 실험을 정의합니다.
-하이퍼파라미터는 무엇인가요? 이 run에 연결된 메타데이터는 무엇인가요?
+프로그래밍 방식으로는 먼저 실험을 정의하세요. 하이퍼파라미터는 무엇인가요? 이 run에 연결된 메타데이터는 무엇인가요?
-이 정보를 `config` 딕셔너리
-(또는 유사한 객체)에 저장해 두고
-필요할 때마다 꺼내 쓰는 방식은
-매우 일반적인 워크플로입니다.
+이 정보를 `config` 딕셔너리(또는 유사한 객체)에 저장해 두고 필요할 때마다 꺼내 쓰는 방식은 일반적인 워크플로입니다.
-이 예제에서는 일부 하이퍼파라미터만 바뀌도록 두고
-나머지는 직접 하드코딩합니다.
-하지만 모델의 어떤 부분이든 `config`에 포함할 수 있습니다.
+이 예제에서는 일부 하이퍼파라미터만 바뀌도록 두고 나머지는 직접 하드코딩합니다. 모델의 어떤 부분이든 `config`에 포함할 수 있습니다.
-메타데이터도 함께 포함합니다. 여기서는 MNIST 데이터셋과 합성곱
-아키텍처를 사용합니다. 나중에 예를 들어
-같은 프로젝트에서 CIFAR에 완전연결 아키텍처를 사용하게 되면
-이 정보가 run들을 구분하는 데 도움이 됩니다.
+이 예제에는 MNIST 데이터셋과 합성곱 아키텍처에 대한 메타데이터도 포함됩니다. 나중에 예를 들어 같은 프로젝트에서 CIFAR에 완전연결 아키텍처를 사용하게 되면 이 메타데이터가 run들을 구분하는 데 도움이 됩니다.
```python
config = dict(
@@ -157,7 +149,7 @@ config = dict(
2. 그에 맞게 모델을 `train`하고 마지막으로
3. 트레이닝이 어떻게 진행되었는지 확인하기 위해 `test`합니다.
-아래에서 이 함수들을 구현하겠습니다.
+다음 코드는 이 함수들을 구현합니다.
```python
def model_pipeline(hyperparameters):
@@ -187,20 +179,19 @@ def model_pipeline(hyperparameters):
사용자 코드와 W&B 서버 사이에 통신 경로가 설정됩니다.
`config` 딕셔너리를 `wandb.init()`에 전달하면
-그 정보가 모두 즉시 로깅되므로,
+그 정보가 모두 즉시 W&B에 로깅되므로,
실험에 사용할 하이퍼파라미터 값을
어떻게 설정했는지 항상 알 수 있습니다.
선택해 로깅한 값이 실제로 모델에 사용되는 값과 항상 일치하도록 하려면,
-객체의 `run.config` 사본을 사용하는 것을 권장합니다.
+W&B는 객체의 `run.config` 사본을 사용하는 것을 권장합니다.
몇 가지 예시는 아래 `make`의 정의를 확인하세요.
-> *참고*: 저희는 코드를 별도의 프로세스에서 실행하므로,
-> 저희 측에 문제가 생기더라도
-> (예를 들어 거대한 바다 괴물이 데이터 센터를 공격하더라도)
-> 사용자 코드가 중단되지 않습니다.
-> Kraken이 다시 깊은 바다로 돌아가듯 문제가 해결되면,
-> `wandb sync`로 데이터를 로깅할 수 있습니다.
+파이프라인을 정의했으므로,
+다음 섹션에서는 각 step을 차례대로 구현합니다.
+데이터와 모델 설정, 트레이닝, 그리고 테스트입니다.
+
+> *참고*: W&B는 W&B 측의 문제가 사용자 코드를 중단시키지 않도록 자체 코드를 별도의 프로세스에서 실행합니다. 문제가 해결되면 `wandb sync`로 데이터를 로깅할 수 있습니다.
```python
def make(config):
@@ -216,7 +207,7 @@ def make(config):
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(
model.parameters(), lr=config.learning_rate)
-
+
return model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer
```
@@ -224,39 +215,32 @@ def make(config):
### 데이터 로딩과 모델 정의
- ## `run.watch()`로 그라디언트를 추적하고, 나머지는 모두 `run.log()`로 로깅하기
+ ### `run.watch()`로 그라디언트를 추적하고, 나머지는 모두 `run.log()`로 로깅하기
-`run.watch()`는 모델의 그라디언트와 파라미터를
-트레이닝 중 매 `log_freq` step마다 로깅합니다.
+`run.watch()`는 모델의 그라디언트와 파라미터를 트레이닝 중 매 `log_freq` step마다 로깅합니다.
트레이닝을 시작하기 전에 `run.watch()`를 호출하세요. 로그 모드, 여러 모델, 성능 팁은 [wandb.watch로 그라디언트와 모델 가중치를 로깅하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-log-gradients-and-model-weights-with-wandb-watch)를 참조하세요.
-나머지 트레이닝 코드는 그대로입니다:
-에포크와 배치를 순회하면서
-forward 및 backward pass를 수행하고
-`optimizer`를 적용합니다.
+나머지 트레이닝 코드는 그대로입니다: 에포크와 배치를 순회하면서 forward 및 backward pass를 수행하고 `optimizer`를 적용합니다.
```python
def train(model, loader, criterion, optimizer, config):
@@ -344,17 +324,11 @@ def train_batch(images, labels, model, optimizer, criterion):
return loss
```
-유일한 차이는 로깅 코드입니다:
-이전에는 메트릭을 터미널에 출력했다면,
-이제는 같은 정보를 `run.log()`에 전달합니다.
+유일한 차이는 로깅 코드입니다: 이전에는 메트릭을 터미널에 출력했다면, 이제는 같은 정보를 `run.log()`에 전달합니다.
-`run.log()`는 키가 문자열인 딕셔너리를 받습니다.
-이 문자열은 로깅할 객체를 식별하고, 해당 객체가 값이 됩니다.
-현재 트레이닝의 몇 번째 `step`인지도 선택적으로 로깅할 수 있습니다.
+`run.log()`는 키가 문자열인 딕셔너리를 받습니다. 이 문자열은 로깅할 객체를 식별하고, 해당 객체가 값이 됩니다. 현재 트레이닝의 몇 번째 `step`인지도 선택적으로 로깅할 수 있습니다.
-> *참고*: 저는 모델이 지금까지 본 예제 수를 사용하는 편입니다.
-> 이렇게 하면 batch size가 달라도 비교하기가 더 쉽기 때문입니다.
-> 물론 단순 step 수나 batch 개수를 사용해도 됩니다. 트레이닝 run이 더 길다면 `epoch` 기준으로 로깅하는 것도 의미가 있습니다.
+> *참고*: 모델이 지금까지 본 예제 수를 사용하면 batch size가 달라도 비교하기가 더 쉽지만, 단순 step 수나 batch 개수를 사용해도 됩니다. 트레이닝 run이 더 길다면 `epoch` 기준으로 로깅하는 것도 의미가 있습니다.
```python
def train_log(loss, example_ct, epoch):
@@ -372,22 +346,17 @@ def train_log(loss, example_ct, epoch):
모델의 트레이닝이 끝나면 이를 테스트합니다:
예를 들어 프로덕션의 새로운 데이터에 실행해 보거나,
직접 엄선한 예제에 적용할 수 있습니다.
+또한 테스트는 트레이닝된 모델을 저장하기에 자연스러운 시점이기도 합니다.
- ## (선택 사항) `run.save()` 호출
+ ### 선택 사항: `run.save()` 호출
-지금은 모델의 아키텍처와
-최종 파라미터를 디스크에 저장해 두기에도 좋은 시점입니다.
-최대한의 호환성을 위해 모델을
-[Open Neural Network eXchange (ONNX) 형식](https://onnx.ai/)으로 `export`하겠습니다.
+지금은 모델의 아키텍처와 최종 파라미터를 디스크에 저장해 두기에도 좋은 시점입니다. 폭넓은 호환성을 위해 모델을 [Open Neural Network eXchange (ONNX) 형식](https://onnx.ai/)으로 `export`하세요.
-해당 파일명을 `run.save()`에 전달하면 모델 파라미터가
-W&B 서버에 저장되므로, 어떤 `.h5` 또는 `.pb` 파일이
-어떤 트레이닝 run에 해당하는지 더 이상 놓치지 않게 됩니다.
+해당 파일명을 `run.save()`에 전달하면 모델 파라미터가 W&B 서버에 저장되므로, 어떤 `.h5` 또는 `.pb` 파일이 어떤 트레이닝 run에 해당하는지 더 이상 놓치지 않게 됩니다.
-모델을 저장하고, 버전 관리하고, 배포하는 더 고급 `wandb` 기능은
-[Artifacts 도구](https://www.wandb.com/artifacts)를 확인하세요.
+모델을 저장하고, 버전 관리하고, 배포하는 더 고급 `wandb` 기능은 [Artifacts 도구](https://www.wandb.com/artifacts)를 확인하세요.
```python
def test(model, test_loader):
@@ -406,7 +375,7 @@ def test(model, test_loader):
print(f"Accuracy of the model on the {total} " +
f"test images: {correct / total:%}")
-
+
run.log({"test_accuracy": correct / total})
# 교환 가능한 ONNX 형식으로 모델 저장
@@ -418,53 +387,41 @@ def test(model, test_loader):
### 트레이닝을 실행하고 wandb.ai에서 메트릭을 실시간으로 확인하세요
- ### Sweeps로 하이퍼파라미터 테스트하기
+ ### 스윕으로 하이퍼파라미터 테스트하기
-이 예제에서는 하나의 하이퍼파라미터 세트만 살펴보았습니다.
-하지만 대부분의 ML 워크플로에서 중요한 부분은
-여러 하이퍼파라미터를 바꿔 가며 반복적으로 실험하는 것입니다.
-
-W&B Sweeps를 사용하면 하이퍼파라미터 테스트를 자동화하고 가능한 모델과 최적화 전략의 공간을 탐색할 수 있습니다.
+이 예제에서는 하나의 하이퍼파라미터 집합만 살펴보았습니다. 대부분의 ML 워크플로에서 중요한 부분은 여러 하이퍼파라미터를 반복적으로 시험해 보는 것입니다.
-[W&B Sweeps를 사용한 하이퍼파라미터 최적화를 보여주는 Colab 노트북](https://wandb.me/sweeps-colab)을 확인해 보세요.
+W&B Sweeps를 사용하면 하이퍼파라미터 테스트를 자동화하고 가능한 모델 및 최적화 전략의 범위를 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 앞서의 단일 설정 run을 넘어 더 확장할 수 있습니다.
-W&B에서 하이퍼파라미터 sweep을 실행하는 것은 매우 쉽습니다. 단 3단계만 거치면 됩니다:
+[W&B Sweeps를 사용한 하이퍼파라미터 최적화를 보여주는 Colab 노트북](https://wandb.me/sweeps-colab)을 확인하세요.
-1. **sweep 정의:** 검색할 파라미터, 검색 전략, 최적화 metric 등을 지정하는 딕셔너리 또는 [YAML 파일](/ko/models/sweeps/define-sweep-configuration/)을 만듭니다.
+W&B로 하이퍼파라미터 스윕을 실행하는 데는 세 단계가 필요합니다.
-2. **sweep 초기화:**
- `sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)`
+1. **스윕 정의:** 검색할 하이퍼파라미터, 검색 전략, 최적화 metric 등을 지정하는 딕셔너리 또는 [YAML 파일](/ko/models/sweeps/define-sweep-configuration/)을 만드세요.
+2. **스윕 초기화:** `sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)`.
+3. **스윕 에이전트 실행:** `wandb.agent(sweep_id, function=train)`.
-3. **sweep agent 실행:**
- `wandb.agent(sweep_id, function=train)`
-
-이것으로 하이퍼파라미터 sweep 실행이 끝납니다.
+이것으로 하이퍼파라미터 스윕 실행이 완료됩니다.
@@ -474,13 +431,15 @@ W&B에서 하이퍼파라미터 sweep을 실행하는 것은 매우 쉽습
## 예제 갤러리
## 고급 설정
-1. [환경 변수](/ko/platform/hosting/env-vars/): 관리형 클러스터에서 트레이닝을 실행할 수 있도록 환경 변수에 API 키를 설정합니다.
-2. [오프라인 모드](/ko/support/models/articles/how-do-i-run-wandb-offline): `dryrun` 모드를 사용해 오프라인으로 트레이닝한 뒤, 나중에 결과를 동기화합니다.
-3. [온프레미스](/ko/platform/hosting/hosting-options/self-managed): 자체 인프라의 프라이빗 클라우드 또는 외부망과 격리된 서버에 W&B를 설치합니다. 학계 사용자부터 엔터프라이즈 팀까지 폭넓게 사용할 수 있는 로컬 설치 옵션을 제공합니다.
-4. [Sweeps](/ko/models/sweeps/): 경량 튜닝 도구로 하이퍼파라미터 검색을 빠르게 설정합니다.
\ No newline at end of file
+다음 옵션을 사용하면 이전의 기본 워크플로를 프로덕션, 오프라인 또는 관리형 환경에 맞게 확장할 수 있습니다:
+
+* [환경 변수](/ko/platform/hosting/env-vars/): 관리형 클러스터에서 트레이닝을 실행할 수 있도록 환경 변수에 API 키를 설정합니다.
+* [오프라인 모드](/ko/support/models/articles/how-do-i-run-wandb-offline): `dryrun` 모드를 사용해 오프라인으로 트레이닝한 뒤, 나중에 결과를 동기화합니다.
+* [온프레미스](/ko/platform/hosting/hosting-options/self-managed): 자체 인프라의 프라이빗 클라우드 또는 외부망과 격리된 서버에 W&B를 설치합니다.
+* [스윕](/ko/models/sweeps/): 경량 튜닝 도구로 하이퍼파라미터 검색을 빠르게 설정합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/ray-tune.mdx b/ko/models/integrations/ray-tune.mdx
index 698f3fadda..ca0a39eaae 100644
--- a/ko/models/integrations/ray-tune.mdx
+++ b/ko/models/integrations/ray-tune.mdx
@@ -1,41 +1,39 @@
---
-description: "W&B를 Ray Tune과 통합해 하이퍼파라미터 튜닝 trial을 추적하고, 메트릭을 기록하며, 실험 결과를 비교합니다."
+description: "W&B를 Ray Tune과 통합하여 하이퍼파라미터 튜닝 trial을 추적하고, 메트릭을 로깅하고, 실험 결과를 비교하세요."
title: Ray Tune
---
-W&B는 두 가지 경량 인테그레이션을 제공해 [Ray](https://github.com/ray-project/ray)와 통합됩니다.
+이 페이지에서는 W&B를 [Ray](https://github.com/ray-project/ray) Tune과 함께 사용하여 하이퍼파라미터 튜닝 trial을 추적하고, 메트릭을 로깅하고, Runs 간의 실험 결과를 비교하는 방법을 설명합니다. W&B는 Ray를 위한 두 가지 경량 인테그레이션을 제공하며, 트레이닝 워크플로에 가장 적합한 방식을 선택할 수 있습니다.
-* `WandbLoggerCallback` 함수는 Tune에 보고된 메트릭을 Wandb API에 자동으로 기록합니다.
-* `setup_wandb()` 함수는 함수 API와 함께 사용할 수 있으며, Tune의 트레이닝 정보를 사용해 Wandb API를 자동으로 초기화합니다. 이후에는 평소처럼 Wandb API를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 `run.log()`를 사용해 트레이닝 과정을 기록할 수 있습니다.
+* `WandbLoggerCallback` 함수는 Tune에 보고된 메트릭을 W&B에 자동으로 로깅합니다.
+* 함수 API와 함께 사용할 수 있는 `setup_wandb()` 함수는 Tune의 트레이닝 정보를 바탕으로 W&B Python SDK(`wandb`)를 자동으로 초기화합니다. `run.log()`를 호출해 트레이닝 과정을 로깅하는 것처럼, W&B API를 평소와 같이 사용할 수 있습니다.
- ## 인테그레이션 설정
+ ## 인테그레이션 설정하기
+이 섹션에서는 Tune trial 메트릭을 W&B로 전송하는 가장 직접적인 방법인 `WandbLoggerCallback`을 설정하는 방법을 설명합니다.
+
```python
from ray.air.integrations.wandb import WandbLoggerCallback
```
-wandb 설정은 `tune.run()`의 `config` 매개변수에 wandb 키를 전달해 수행합니다(아래 예시 참조).
-
-wandb 설정 항목의 내용은 키워드 인수로 `wandb.init()`에 전달됩니다. 다만 다음 설정은 예외이며, `WandbLoggerCallback` 자체를 설정하는 데 사용됩니다:
+W&B를 설정하려면 `tune.run()`의 config 매개변수에 wandb 키를 전달하세요. 사용 방법은 [예시](#example)를 참조하세요.
+이 인테그레이션은 wandb config 항목의 내용을 키워드 인수로 `wandb.init()`에 전달합니다. 단, `WandbLoggerCallback` 자체를 설정하는 항목은 예외입니다.
### 매개변수
-`project (str)`: Wandb 프로젝트의 이름입니다. 필수 항목입니다.
-
-`api_key_file (str)`: Wandb API 키가 들어 있는 파일의 경로입니다.
-
-`api_key (str)`: Wandb API 키입니다. `api_key_file` 대신 설정할 수 있습니다.
+`WandbLoggerCallback`은 다음 매개변수를 받습니다.
-`excludes (list)`: 로그에서 제외할 메트릭 목록입니다.
-
-`log_config (bool)`: 결과 딕셔너리의 config 매개변수를 로그에 기록할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
-
-`upload_checkpoints (bool)`: True이면 모델 체크포인트가 아티팩트로 업로드됩니다. 기본값은 False입니다.
+* `project (str)`: W&B 프로젝트 이름입니다. 필수입니다.
+* `api_key_file (str)`: W&B API 키가 포함된 파일 경로입니다.
+* `api_key (str)`: W&B API 키입니다. `api_key_file` 설정 대신 사용할 수 있습니다.
+* `excludes (list)`: 로그에서 제외할 메트릭 목록입니다.
+* `log_config (bool)`: 결과 딕셔너리의 `config` 매개변수를 로깅할지 여부입니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `upload_checkpoints (bool)`: `True`이면 모델 체크포인트를 아티팩트로 업로드합니다. 기본값은 `False`입니다.
### 예시
@@ -74,11 +72,13 @@ results = tuner.fit()
## setup_wandb
+트레이닝 함수 내부에서 W&B 로깅을 직접 제어해야 하는 경우 `setup_wandb()`를 사용하세요. 예를 들어 Tune의 리포팅과 함께 커스텀 메트릭을 사용해 `run.log()`를 호출할 수 있습니다.
+
```python
from ray.air.integrations.wandb import setup_wandb
```
-이 유틸리티 함수는 Ray Tune과 함께 사용할 수 있도록 Wandb를 초기화하는 데 도움이 됩니다. 기본적인 사용 방법은 트레이닝 함수에서 `setup_wandb()`를 호출하는 것입니다:
+이 유틸리티 함수는 Ray Tune과 함께 사용할 수 있도록 W&B를 초기화하는 데 도움이 됩니다. 기본적인 사용 방법은 트레이닝 함수에서 `setup_wandb()`를 호출하는 것입니다:
```python
from ray import tune
@@ -117,7 +117,7 @@ results = tuner.fit()
## 예시 코드
## 기존 estimator
-SageMaker의 사전 구성 estimator 중 하나를 사용 중이라면, wandb가 포함된 `requirements.txt`를 source 디렉터리에 추가해야 합니다.
+SageMaker의 미리 구성된 estimator 중 하나를 사용 중이라면 `wandb`가 포함된 `requirements.txt` 파일을 소스 디렉터리에 추가하세요:
```text
wandb
```
-Python 2에서 실행되는 estimator를 사용 중이라면, wandb를 설치하기 전에 이 [wheel](https://pythonwheels.com)에서 `psutil`을 직접 설치해야 합니다:
+Python 2에서 실행되는 estimator를 사용 중이라면 `wandb`를 설치하기 전에 이 [wheel](https://pythonwheels.com)에서 `psutil`을 설치하세요:
```text
https://wheels.galaxyproject.org/packages/psutil-5.4.8-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
wandb
```
-[GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker)에서 전체 예제를 확인하고, [블로그](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker)에서 자세한 내용을 읽어보세요.
+전체 예시는 [GitHub의 SageMaker 예시](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker)를 참조하세요. SageMaker에서 스윕을 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 [SageMaker 스윕 관련 W&B 블로그 게시물](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker)을 참조하세요.
-SageMaker와 W&B를 사용해 감성 분석기를 배포하는 방법은 [Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W&B tutorial](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE)에서도 확인할 수 있습니다.
+SageMaker와 W&B를 사용해 감정 분석기를 배포하는 튜토리얼은 [Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W&B](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE)를 참조하세요.
## 시작하기
@@ -30,7 +30,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 사용자 환경에 맞게 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -70,6 +70,8 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
### 메트릭 로깅
+설치와 로그인을 완료한 후 scikit-learn 트레이닝 코드에서 메트릭을 로깅하면 W&B에서 Runs를 비교할 수 있습니다.
+
```python
import wandb
@@ -81,7 +83,7 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
# 시간 경과에 따라 메트릭을 로깅하려면 run.log를 사용하세요
run.log({"accuracy": accuracy})
- # 또는 트레이닝 종료 시 최종 메트릭을 log하려면 run.summary를 사용할 수도 있습니다
+ # 또는 트레이닝 종료 시 최종 메트릭을 로깅하려면 run.summary를 사용할 수도 있습니다
run.summary["accuracy"] = accuracy
```
@@ -89,8 +91,10 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
### 플롯 만들기
- #### Step 1: wandb를 임포트하고 새 run을 초기화하기
+메트릭 로깅 외에도 scikit-learn 모델의 진단 플롯을 생성해 run의 일부로 로깅할 수 있습니다. 다음 step에서는 run을 초기화한 다음, 지정된 모델 유형에 대해 개별 플롯이나 전체 플롯 세트를 시각화합니다.
+
+
+다음 섹션에서는 `wandb.sklearn`이 생성할 수 있는 각 플롯 유형별 함수 시그니처와 인수를 설명합니다. 개별 플롯 함수를 호출하거나 `plot_classifier`, `plot_regressor`, `plot_clusterer`의 출력을 해석할 때 레퍼런스로 활용하세요.
+
+ #### wandb를 임포트하고 새 run을 초기화하기
```python
@@ -99,15 +103,17 @@ import wandb
run = wandb.init(project="visualize-sklearn")
```
-
- #### Step 2: 플롯 시각화하기
+
-Matplotlib로 만든 플롯도 W&B 대시보드에 로깅할 수 있습니다. 그러려면 먼저 `plotly`를 설치해야 합니다.
+이미 Matplotlib로 플롯을 만들고 있다면 scikit-learn 플롯과 함께 W&B 대시보드에 로깅할 수 있습니다. 그러려면 먼저 `plotly`를 설치해야 합니다.
```bash
pip install plotly
```
-마지막으로, 다음과 같이 플롯을 W&B 대시보드에 로깅할 수 있습니다:
+마지막으로, 다음과 같이 플롯을 W&B 대시보드에 로깅하세요:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
@@ -175,6 +181,8 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
## 지원되는 플롯
+ #### 플롯 시각화
+다음 섹션에서는 특정 모델 유형의 개별 플롯 또는 모든 플롯을 시각화하는 방법을 설명합니다.
+
- #### 개별 플롯
+ ##### 개별 플롯
-모델을 트레이닝하고 예측을 만든 후에는 wandb에서 플롯을 생성해 예측을 분석할 수 있습니다. 지원되는 차트의 전체 목록은 아래의 **지원되는 플롯** 섹션을 참조하세요.
+모델을 트레이닝하고 예측을 만든 후에는 W&B에서 플롯을 생성해 예측을 분석할 수 있습니다. 지원되는 차트에 대한 자세한 내용은 **지원되는 플롯** 섹션을 참조하세요.
```python
# 단일 플롯 시각화
@@ -115,7 +121,7 @@ wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)
```
- #### 모든 플롯
+ ##### 모든 플롯
W&B에는 `plot_classifier`처럼 관련 플롯 여러 개를 그려 주는 함수가 있습니다:
@@ -150,13 +156,13 @@ run.finish()
#### 기존 Matplotlib 플롯
### 학습 곡선
@@ -187,7 +195,7 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
`wandb.sklearn.plot_learning_curve(model, X, y)`
-* model (clf or reg): 학습이 완료된 regressor 또는 classifier를 입력받습니다.
+* model (clf or reg): 학습이 완료된 회귀 모델 또는 분류기를 입력받습니다.
* X (arr): 데이터셋 특성.
* y (arr): 데이터셋 레이블.
@@ -199,13 +207,13 @@ with wandb.init(project="visualize-sklearn") as run:
-ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이상적인 값은 TPR = 1, FPR = 0이며, 그래프의 왼쪽 위 지점에 해당합니다. 일반적으로 ROC 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 계산하며, AUC-ROC가 클수록 성능이 더 좋습니다.
+ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이상적인 값은 TPR = 1, FPR = 0이며, 그래프의 왼쪽 위 지점에 해당합니다. ROC 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 계산하며, AUC-ROC가 클수록 더 좋습니다.
`wandb.sklearn.plot_roc(y_true, y_probas, labels)`
* y_true (arr): 테스트 세트 레이블.
* y_probas (arr): 테스트 세트의 예측 확률.
-* labels (list): 대상 변수(y)의 레이블 이름 목록.
+* labels (list): 타깃 변수(y)의 레이블 이름 목록.
### 클래스 비율
@@ -233,13 +241,13 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
서로 다른 임곗값에 따른 정밀도와 재현율의 상충 관계를 계산합니다. 곡선 아래 면적이 클수록 재현율과 정밀도가 모두 높다는 의미입니다. 여기서 높은 정밀도는 거짓 양성 비율이 낮음을, 높은 재현율은 거짓 음성 비율이 낮음을 나타냅니다.
-두 점수가 모두 높으면 분류기가 정확한 결과를 예측하고(높은 정밀도), 실제 양성 결과의 대부분도 찾아낸다(높은 재현율)는 뜻입니다. PR 곡선은 클래스 불균형이 매우 큰 경우에 유용합니다.
+두 점수가 모두 높으면 분류기가 정확한 결과를 예측하고(높은 정밀도), 실제 양성 결과의 대부분도 찾아낸다(높은 재현율)는 뜻입니다. 정밀도-재현율 곡선은 클래스가 불균형한 경우에 유용합니다.
`wandb.sklearn.plot_precision_recall(y_true, y_probas, labels)`
* y_true (arr): 테스트 세트 레이블입니다.
* y_probas (arr): 테스트 세트의 예측 확률입니다.
-* labels (list): 대상 변수(y)의 레이블 이름 목록입니다.
+* labels (list): 타깃 변수(y)의 레이블 이름 목록입니다.
-TensorBoard 패치 방식을 더 세밀하게 제어하려면 `wandb.init()`에 `sync_tensorboard=True`를 전달하는 대신 `wandb.tensorboard.patch()`를 호출하세요.
+W&B의 TensorBoard 패치 방식을 더 세밀하게 제어하려면 `wandb.init()`에 `sync_tensorboard=True`를 전달하는 대신 `wandb.tensorboard.patch()`를 호출하세요.
```python
import wandb
@@ -65,13 +69,13 @@ import wandb
wandb.tensorboard.patch(root_logdir="
### 특성 중요도
@@ -251,7 +259,7 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
분류 작업에서 각 특성의 중요도를 평가하고 시각화합니다. 트리처럼 `feature_importances_` 속성이 있는 분류기에서만 작동합니다.
-`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height, 'length'])`
+`wandb.sklearn.plot_feature_importances(model, ['width', 'height', 'length'])`
* model (clf): 학습이 완료된 분류기를 입력으로 받습니다.
* feature_names (list): 특성 이름입니다. 특성 인덱스를 해당 이름으로 바꿔 플롯을 더 쉽게 읽을 수 있게 합니다.
@@ -275,7 +283,7 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
* model (clf): 학습이 완료된 분류기를 입력받습니다.
* X (arr): 트레이닝 세트 특성.
* y (arr): 트레이닝 세트 레이블.
-* model_name (str): 모델 이름입니다. 기본값은 'Classifier'입니다.
+* model_name (str): 모델 이름입니다. 기본값은 `"Classifier"`입니다.
W&B는 모든 버전의 TensorFlow에서 TensorBoard를 지원합니다. 또한 PyTorch 및 TensorBoardX와 함께 TensorBoard 1.14 이상도 지원합니다.
@@ -43,11 +45,13 @@ run이 완료되면 W&B에서 TensorBoard 이벤트 파일에 액세스할
## 자주 묻는 질문
+다음 섹션에서는 추가 메트릭 로깅, 패치 구성, 과거 Runs 동기화, 노트북 환경 사용 등 TensorBoard 인테그레이션을 맞춤형으로 설정할 때 자주 묻는 질문에 답합니다.
+
### 혼동 행렬
@@ -285,7 +293,7 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
-분류의 정확도를 평가하기 위해 혼동 행렬을 계산합니다. 모델 예측의 품질을 평가하고, 모델이 잘못 예측한 항목에서 패턴을 찾는 데 유용합니다. 대각선은 실제 레이블과 예측 레이블이 같은 경우처럼 모델이 올바르게 예측한 항목을 나타냅니다.
+분류의 정확도를 평가하기 위해 혼동 행렬을 계산합니다. 모델 예측의 품질을 평가하고, 올바르지 않은 예측에서 패턴을 찾는 데 유용합니다. 대각선은 실제 레이블과 예측 레이블이 같은 예측을 나타냅니다.
`wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)`
@@ -306,10 +314,10 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
`wandb.sklearn.plot_summary_metrics(model, X_train, y_train, X_test, y_test)`
-* model (clf or reg): 학습이 완료된 regressor 또는 classifier를 입력으로 받습니다.
+* model (clf or reg): 학습이 완료된 회귀 모델 또는 분류기를 입력으로 받습니다.
* X (arr): 트레이닝 세트 특성입니다.
* y (arr): 트레이닝 세트 레이블입니다.
- * X_test (arr): 테스트 세트 특성입니다.
+* X_test (arr): 테스트 세트 특성입니다.
* y_test (arr): 테스트 세트 레이블입니다.
-
@@ -21,6 +21,8 @@ TensorBoard 로그를 클라우드에 업로드하고, 동료 및 반 친구들
## 시작하기
+TensorBoard 동기화를 활성화하려면 W&B run을 초기화할 때 `sync_tensorboard=True`를 설정하세요. W&B는 트레이닝 코드에서 생성되는 모든 TensorBoard 이벤트를 자동으로 업로드합니다.
+
```python
import wandb
@@ -33,7 +35,7 @@ with wandb.init(project="my-project", sync_tensorboard=True) as run:
[예제 TensorBoard 인테그레이션 run](https://wandb.ai/rymc/simple-tensorboard-example/runs/oab614zf/tensorboard)을 살펴보세요.
-run이 완료되면 W&B에서 TensorBoard 이벤트 파일에 액세스할 수 있으며, 시스템의 CPU 또는 GPU 사용량, `git` 상태, run에 사용된 터미널 명령 등 유용한 추가 정보와 함께 W&B 기본 차트에서 메트릭을 시각화할 수 있습니다.
+run이 완료되면 W&B에서 TensorBoard 이벤트 파일에 액세스할 수 있으며 W&B 기본 차트에서 메트릭을 시각화할 수 있습니다. 또한 W&B는 시스템의 CPU 또는 GPU 사용량, `git` 상태, run에 사용된 터미널 명령 등 추가 정보도 캡처합니다.
-분류의 정확도를 평가하기 위해 혼동 행렬을 계산합니다. 모델 예측의 품질을 평가하고, 모델이 잘못 예측한 항목에서 패턴을 찾는 데 유용합니다. 대각선은 실제 레이블과 예측 레이블이 같은 경우처럼 모델이 올바르게 예측한 항목을 나타냅니다.
+분류의 정확도를 평가하기 위해 혼동 행렬을 계산합니다. 모델 예측의 품질을 평가하고, 올바르지 않은 예측에서 패턴을 찾는 데 유용합니다. 대각선은 실제 레이블과 예측 레이블이 같은 예측을 나타냅니다.
`wandb.sklearn.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)`
@@ -306,10 +314,10 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
`wandb.sklearn.plot_summary_metrics(model, X_train, y_train, X_test, y_test)`
-* model (clf or reg): 학습이 완료된 regressor 또는 classifier를 입력으로 받습니다.
+* model (clf or reg): 학습이 완료된 회귀 모델 또는 분류기를 입력으로 받습니다.
* X (arr): 트레이닝 세트 특성입니다.
* y (arr): 트레이닝 세트 레이블입니다.
- * X_test (arr): 테스트 세트 특성입니다.
+* X_test (arr): 테스트 세트 특성입니다.
* y_test (arr): 테스트 세트 레이블입니다.
@@ -337,15 +345,15 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
한 클러스터의 각 포인트가 인접한 클러스터의 포인트들과 얼마나 가까운지 측정하고 플롯으로 시각화합니다. 클러스터의 두께는 클러스터 크기에 해당합니다. 세로선은 모든 포인트의 평균 실루엣 점수를 나타냅니다.
-+1에 가까운 실루엣 계수는 해당 샘플이 인접한 클러스터들로부터 멀리 떨어져 있음을 의미합니다. 값이 0이면 샘플이 두 인접 클러스터 사이의 결정 경계 위에 있거나 매우 가까이 있음을 뜻하고, 음수 값은 해당 샘플이 잘못된 클러스터에 할당되었을 수 있음을 나타냅니다.
++1에 가까운 실루엣 계수는 해당 샘플이 인접한 클러스터들로부터 멀리 떨어져 있음을 의미합니다. 값이 0이면 샘플이 두 인접 클러스터 사이의 결정 경계 위에 있거나 가까이 있음을 뜻하고, 음수 값은 해당 샘플이 잘못된 클러스터에 할당되었을 수 있음을 나타냅니다.
-일반적으로는 모든 실루엣 클러스터 점수가 평균 이상(빨간 선 너머)이고 가능한 한 1에 가까운 것이 바람직합니다. 또한 데이터의 기본 패턴을 반영하는 클러스터 크기를 선호합니다.
+모든 실루엣 클러스터 점수가 평균 이상(빨간 선 너머)이고 가능한 한 1에 가까운 것이 좋습니다. 또한 데이터의 기본 패턴을 반영하는 클러스터 크기를 선호합니다.
`wandb.sklearn.plot_silhouette(model, X_train, ['spam', 'not spam'])`
* model (클러스터러): 학습이 완료된 클러스터러를 입력으로 받습니다.
* X (arr): 트레이닝 세트 특성.
- * cluster_labels (list): 클러스터 레이블 이름입니다. 클러스터 인덱스를 해당 이름으로 바꿔 표시해 플롯을 더 읽기 쉽게 만듭니다.
+* cluster_labels (list): 클러스터 레이블 이름입니다. 클러스터 인덱스를 해당 이름으로 바꿔 표시해 플롯을 더 읽기 쉽게 만듭니다.
- spaCy 트레이닝 설정 파일의 작동 방식과 트레이닝을 사용자 지정할 때 전달할 수 있는 다른 옵션에 관해 더 알아보려면 [spaCy 문서](https://spacy.io/usage/training)를 확인하세요.
+ spaCy 트레이닝 설정 파일의 작동 방식과 트레이닝을 사용자 지정할 때 전달할 수 있는 다른 옵션에 대한 자세한 내용은 [spaCy's documentation](https://spacy.io/usage/training)을 참조하세요.
```python
@@ -81,24 +83,26 @@ log_dataset_dir = "./corpus"
model_log_interval = 1000
```
-| Name | 설명 |
-| ---------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `project_name` | `str`. W&B 프로젝트의 이름입니다. 아직 존재하지 않으면 프로젝트가 자동으로 생성됩니다. |
-| `remove_config_values` | `List[str]` . W&B에 업로드하기 전에 설정에서 제외할 값 목록입니다. 기본값은 `[]`입니다. |
-| `model_log_interval` | `Optional int`. 기본값은 `None`입니다. 설정하면 [모델 버전 관리](/ko/models/registry/)를 [Artifacts](/ko/models/artifacts/)와 함께 사용할 수 있습니다. 모델 체크포인트를 로깅하는 간격으로, 로깅 사이에 대기할 step 수를 지정합니다. 기본값은 `None`입니다. |
-| `log_dataset_dir` | `Optional str`. 경로를 전달하면 트레이닝 시작 시 데이터셋이 Artifact로 업로드됩니다. 기본값은 `None`입니다. |
-| `entity` | `Optional str` . 전달하면 지정한 entity에 run이 생성됩니다. |
-| `run_name` | `Optional str` . 지정하면 해당 이름으로 run이 생성됩니다. |
+다음 표에서는 `WandbLogger` 설정 옵션을 설명합니다.
+
+| Name | Description |
+| ---------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `project_name` | `str`. W&B 프로젝트의 이름입니다. 프로젝트가 아직 없으면 W&B가 자동으로 생성합니다. |
+| `remove_config_values` | `List[str]` . W&B에 업로드하기 전에 설정에서 제외할 값의 목록입니다. 기본값은 `[]`입니다. |
+| `model_log_interval` | `Optional int`. 기본값은 `None`입니다. 설정하면 [모델 버전 관리](/ko/models/registry/)와 [아티팩트](/ko/models/artifacts/)가 활성화됩니다. 모델 체크포인트를 로깅하는 간격(step 수)을 지정하세요. |
+| `log_dataset_dir` | `Optional str`. 경로를 전달하면 W&B가 트레이닝 시작 시 데이터셋을 아티팩트로 업로드합니다. 기본값은 `None`입니다. |
+| `entity` | `Optional str` . 지정하면 W&B가 해당 entity에 run을 생성합니다. |
+| `run_name` | `Optional str` . 지정하면 W&B가 해당 이름으로 run을 생성합니다. |
- ```python
+ ```bash
python -m spacy train \
config.cfg \
--output ./output \
@@ -128,4 +132,4 @@ spaCy 트레이닝 설정에 `WandbLogger`를 추가한 후에는 평소처럼 `
-트레이닝이 시작되면 트레이닝 run의 [W&B 페이지](/ko/models/runs/)로 연결되는 링크가 출력되며, 이 링크를 통해 W&B 웹 UI에서 해당 run의 실험 추적 [대시보드](/ko/models/track/workspaces/)로 이동할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
+트레이닝이 시작되면 spaCy가 트레이닝 run의 [W&B 페이지](/ko/models/runs/)로 연결되는 링크를 출력하며, 이 링크를 통해 W&B 웹 UI에서 해당 run의 실험 추적 [대시보드](/ko/models/track/workspaces/)로 이동할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/stable-baselines-3.mdx b/ko/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
index f7d12cbe86..567ff2af4b 100644
--- a/ko/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
+++ b/ko/models/integrations/stable-baselines-3.mdx
@@ -3,9 +3,9 @@ description: "강화 학습 실험을 추적하고 트레이닝 성능을 로깅
title: Stable Baselines 3 PyTorch
---
-[Stable Baselines 3](https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3) (SB3)는 PyTorch로 구현된 신뢰할 수 있는 강화 학습 알고리즘 모음입니다. W&B의 SB3 인테그레이션은 다음을 지원합니다:
+[Stable Baselines 3](https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3) (SB3)는 PyTorch로 구현된 신뢰할 수 있는 강화 학습 알고리즘 모음입니다. W&B SB3 인테그레이션은 다음을 지원합니다:
-* loss 및 에피소드 리턴과 같은 메트릭을 로깅합니다.
+* loss 및 에피소드 반환값과 같은 메트릭을 로깅합니다.
* 에이전트가 게임을 플레이하는 비디오를 업로드합니다.
* 트레이닝된 모델을 저장합니다.
* 모델의 하이퍼파라미터를 로깅합니다.
@@ -17,6 +17,8 @@ title: Stable Baselines 3 PyTorch
## SB3 실험 로깅하기
+SB3 트레이닝을 W&B에 로깅하려면 모델의 `learn` 메서드에 `WandbCallback`을 전달하세요:
+
```python
from wandb.integration.sb3 import WandbCallback
@@ -27,23 +29,24 @@ model.learn(..., callback=WandbCallback())
### 이상치 후보 플롯
@@ -355,7 +363,7 @@ ROC 곡선은 진양성률(y축)과 위양성률(x축)을 나타냅니다. 이
-Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는 영향을 측정합니다. 영향이 크게 치우친 인스턴스는 이상치일 가능성이 있습니다. 이상치 탐지에 유용합니다.
+Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는 영향을 측정합니다. 영향이 크게 치우친 인스턴스는 이상치일 수 있습니다. 이상치 탐지에 유용합니다.
`wandb.sklearn.plot_outlier_candidates(model, X, y)`
@@ -373,7 +381,7 @@ Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는
예측된 타깃 값(y-axis)과 실제 타깃 값과 예측된 타깃 값의 차이(x-axis)를 측정해 플롯으로 표시하고, 잔차 오차의 분포도 함께 보여줍니다.
-일반적으로 잘 적합된 모델의 잔차는 무작위로 분포해야 합니다. 좋은 모델은 무작위 오차를 제외한 데이터 세트의 대부분의 현상을 설명할 수 있기 때문입니다.
+잘 적합된 모델의 잔차는 무작위로 분포해야 합니다. 좋은 모델은 무작위 오차를 제외한 데이터 세트의 대부분의 현상을 설명할 수 있기 때문입니다.
`wandb.sklearn.plot_residuals(model, X, y)`
@@ -381,10 +389,10 @@ Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는
* X (arr): 트레이닝 세트 특성.
* y (arr): 트레이닝 세트 레이블.
- 궁금한 점이 있으면 [Slack 커뮤니티](https://wandb.me/slack)에서 언제든지 답변해 드립니다.
+질문이 있으면 [Slack 커뮤니티](https://wandb.me/slack)에서 질문하세요.
-이 라이브러리는 각 NLP 작업마다 별도의 클래스를 갖도록 설계되었습니다. 유사한 기능을 제공하는 클래스는 함께 묶여 있습니다.
+다음 섹션에서는 Simple Transformers가 클래스를 어떻게 구성하는지 간략히 설명하므로, 특정 작업에 대해 어느 모듈을 임포트해야 하는지 알 수 있습니다. 이 라이브러리는 각 NLP 작업마다 별도의 클래스를 갖도록 설계되었습니다. 유사한 기능을 제공하는 클래스는 함께 묶여 있습니다.
* `simpletransformers.classification` - 모든 분류 모델을 포함합니다.
* `ClassificationModel`
@@ -27,13 +29,13 @@ model = ClassificationModel('roberta', 'roberta-base', args={'wandb_project': 'p
* `simpletransformers.question_answering` - 모든 질문 답변 모델을 포함합니다.
* `QuestionAnsweringModel`
-다음은 몇 가지 간단한 예제입니다.
+다음 섹션에서는 일반적인 두 가지 작업에 대한 최소한의 예시를 설명하며, `wandb_project` 인수를 통해 W&B 로깅을 활성화하는 방법을 보여줍니다.
-
-Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는 영향을 측정합니다. 영향이 크게 치우친 인스턴스는 이상치일 가능성이 있습니다. 이상치 탐지에 유용합니다.
+Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는 영향을 측정합니다. 영향이 크게 치우친 인스턴스는 이상치일 수 있습니다. 이상치 탐지에 유용합니다.
`wandb.sklearn.plot_outlier_candidates(model, X, y)`
@@ -373,7 +381,7 @@ Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는
예측된 타깃 값(y-axis)과 실제 타깃 값과 예측된 타깃 값의 차이(x-axis)를 측정해 플롯으로 표시하고, 잔차 오차의 분포도 함께 보여줍니다.
-일반적으로 잘 적합된 모델의 잔차는 무작위로 분포해야 합니다. 좋은 모델은 무작위 오차를 제외한 데이터 세트의 대부분의 현상을 설명할 수 있기 때문입니다.
+잘 적합된 모델의 잔차는 무작위로 분포해야 합니다. 좋은 모델은 무작위 오차를 제외한 데이터 세트의 대부분의 현상을 설명할 수 있기 때문입니다.
`wandb.sklearn.plot_residuals(model, X, y)`
@@ -381,10 +389,10 @@ Cook의 거리를 사용해 데이터 포인트가 회귀 모델에 미치는
* X (arr): 트레이닝 세트 특성.
* y (arr): 트레이닝 세트 레이블.
- 궁금한 점이 있으면 [Slack 커뮤니티](https://wandb.me/slack)에서 언제든지 답변해 드립니다.
+질문이 있으면 [Slack 커뮤니티](https://wandb.me/slack)에서 질문하세요.
- ## 예제
+ ## 예시
-* [Colab에서 실행](https://wandb.me/scikit-colab): 시작하는 데 도움이 되는 단순한 노트북입니다.
\ No newline at end of file
+[Colab에서 실행](https://wandb.me/scikit-colab): 시작하는 데 도움이 되는 단순한 노트북입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/simpletransformers.mdx b/ko/models/integrations/simpletransformers.mdx
index f3b3bf0fde..9bb1e96536 100644
--- a/ko/models/integrations/simpletransformers.mdx
+++ b/ko/models/integrations/simpletransformers.mdx
@@ -3,7 +3,9 @@ description: Hugging Face의 Transformers 라이브러리와 W&B를 통합하는
title: Hugging Face Simple Transformers
---
-이 라이브러리는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 기반으로 합니다. Simple Transformers를 사용하면 Transformer 모델을 빠르게 트레이닝하고 평가할 수 있습니다. 모델을 초기화하고, 트레이닝하고, 평가하는 데는 단 3줄의 코드만 필요합니다. Sequence 분류, Token 분류 (NER), 질문 답변, Language Model Fine-Tuning, Language Model Training, Language Generation, T5 Model, Seq2Seq Tasks, Multi-Modal 분류, Conversational AI를 지원합니다.
+이 페이지에서는 Weights & Biases (W&B)를 Simple Transformers와 통합하여 Transformer 모델 트레이닝을 시각화하고 추적하는 방법을 보여줍니다. 이 페이지를 끝까지 읽으면 Simple Transformers 모델에서 W&B 로깅을 활성화하는 방법과 일반적인 NLP 작업에 대한 예시를 어디에서 찾을 수 있는지 알게 됩니다.
+
+Simple Transformers는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 기반으로 합니다. Simple Transformers를 사용하면 Transformer 모델을 빠르게 트레이닝하고 평가할 수 있습니다. 모델을 초기화하고, 트레이닝하고, 평가하는 데는 단 3줄의 코드만 필요합니다. Sequence 분류, Token 분류 (NER), 질문 답변, Language Model Fine-Tuning, Language Model Training, Language Generation, T5 Model, Seq2Seq Tasks, Multi-Modal 분류, Conversational AI를 지원합니다.
모델 트레이닝을 시각화하기 위해 W&B를 사용하려면 `args` 딕셔너리의 `wandb_project` 속성에 W&B 프로젝트 이름을 설정하세요. 그러면 모든 하이퍼파라미터 값, 트레이닝 손실, 평가 메트릭이 지정한 프로젝트에 기록됩니다.
@@ -17,7 +19,7 @@ model = ClassificationModel('roberta', 'roberta-base', args={'wandb_project': 'p
## 구조
+
+다음 표에는 `WandbLogger`가 제공하는 callback 방법과 Skorch가 각 방법을 호출하는 시점이 나와 있습니다.
+
| 방법 | 설명 |
| :---------------------------------------------------- | :------------------------------------------------ |
-| `initialize`() | 콜백의 초기 상태를 (재)설정합니다. |
+| `initialize`() | callback의 초기 상태를 (재)설정합니다. |
| `on_batch_begin`(net[, X, y, training]) | 각 배치 시작 시 호출됩니다. |
| `on_batch_end`(net[, X, y, training]) | 각 배치 종료 시 호출됩니다. |
| `on_epoch_begin`(net[, dataset_train, …]) | 각 에포크 시작 시 호출됩니다. |
diff --git a/ko/models/integrations/spacy.mdx b/ko/models/integrations/spacy.mdx
index 6ad4aa6320..86496ae08a 100644
--- a/ko/models/integrations/spacy.mdx
+++ b/ko/models/integrations/spacy.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ description: "W&B를 spaCy v3와 통합하여 트레이닝 메트릭을 추적
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[spaCy](https://spacy.io)는 빠르고 정확한 모델을 최소한의 수고로 사용할 수 있게 해주는, 널리 쓰이는 "프로덕션급" NLP 라이브러리입니다. spaCy v3부터는 W&B를 [`spacy train`](https://spacy.io/api/cli#train)과 함께 사용해 spaCy 모델의 트레이닝 메트릭을 추적하고, 모델과 데이터셋을 저장하고 버전 관리할 수 있습니다. 필요한 것은 설정에 몇 줄만 추가하는 것뿐입니다.
+[spaCy](https://spacy.io)는 빠르고 정확한 모델을 제공하는 NLP 라이브러리입니다. spaCy v3부터는 W&B를 [`spacy train`](https://spacy.io/api/cli#train)과 함께 사용해 spaCy 모델의 트레이닝 메트릭을 추적하고, 모델과 데이터셋을 저장하고 버전 관리할 수 있습니다. 필요한 것은 설정에 몇 줄만 추가하는 것뿐입니다.
+
+spaCy를 사용한다면, 이 페이지에서는 W&B로 트레이닝 runs을 모니터링하고 실험을 비교하며, `spacy train`으로 생성한 모델과 데이터셋을 버전 관리하는 방법을 설명합니다.
## 다중 레이블 분류
-```text
+```python
model = MultiLabelClassificationModel("distilbert","distilbert-base-uncased",num_labels=6,
args={"reprocess_input_data": True, "overwrite_output_dir": True, "num_train_epochs":epochs,'learning_rate':learning_rate,
'wandb_project': "simpletransformers"},
@@ -45,12 +47,11 @@ model = ClassificationModel('roberta', 'roberta-base', args={'wandb_project': 'p
result, model_outputs, wrong_predictions = model.eval_model(eval_df)
```
-
## 질문 답변
-```text
+```python
train_args = {
'learning_rate': wandb.config.learning_rate,
'num_train_epochs': 2,
@@ -67,9 +68,13 @@ model = QuestionAnsweringModel('distilbert', 'distilbert-base-cased', args=train
model.train_model(train_data)
```
-SimpleTransformers는 일반적인 모든 자연어 처리 작업을 위한 클래스와 트레이닝 스크립트를 제공합니다. 다음은 라이브러리에서 지원하는 전역 인자의 전체 목록과 각 인자의 기본값입니다.
+
+ ## 전역 인수
+
-```text
+SimpleTransformers는 일반적인 모든 자연어 처리 작업을 위한 클래스와 트레이닝 스크립트를 제공합니다. 다음은 라이브러리에서 지원하는 전역 인자의 전체 목록과 각 인자의 기본값입니다. 앞서 소개한 W&B 관련 옵션 외에 트레이닝 동작을 사용자 지정하려면 이 목록을 참고하세요.
+
+```python
global_args = {
"adam_epsilon": 1e-8,
"best_model_dir": "outputs/best_model",
@@ -124,6 +129,10 @@ global_args = {
}
```
+
+ ## 추가 자료
+
+
더 자세한 문서는 [GitHub의 simpletransformers](https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers)를 참고하세요.
-가장 널리 사용되는 GLUE 벤치마크 데이터셋 몇 가지로 transformer를 트레이닝하는 방법을 다루는 [이 W&B 리포트](https://app.wandb.ai/cayush/simpletransformers/reports/Using-simpleTransformer-on-common-NLP-applications---Vmlldzo4Njk2NA)를 확인해 보세요. [colab에서 직접 사용해 보세요](https://colab.research.google.com/drive/1oXROllqMqVvBFcPgTKJRboTq96uWuqSz?usp=sharing).
+가장 널리 사용되는 GLUE 벤치마크 데이터셋 몇 가지에서 transformer를 트레이닝하는 방법을 다루는 W&B report인 [Using simpleTransformer on common NLP applications](https://app.wandb.ai/cayush/simpletransformers/reports/Using-simpleTransformer-on-common-NLP-applications---Vmlldzo4Njk2NA)를 확인해 보세요. [Colab에서 직접 사용해 보세요](https://colab.research.google.com/drive/1oXROllqMqVvBFcPgTKJRboTq96uWuqSz?usp=sharing).
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/skorch.mdx b/ko/models/integrations/skorch.mdx
index 56db55288f..dfe414c0bd 100644
--- a/ko/models/integrations/skorch.mdx
+++ b/ko/models/integrations/skorch.mdx
@@ -3,28 +3,30 @@ description: "Skorch와 W&B를 통합해 scikit-learn과 호환되는 PyTorch
title: Skorch
---
-W&B를 Skorch와 함께 사용하면 각 에포크 후 최고 성능의 모델은 물론, 모든 모델 성능 메트릭, 모델 토폴로지, 컴퓨팅 리소스도 자동으로 로깅할 수 있습니다. `wandb_run.dir`에 저장된 모든 파일은 자동으로 W&B에 로깅됩니다.
+이 페이지에서는 맞춤형 로깅 코드를 작성하지 않고도 Skorch 모델 트레이닝을 추적할 수 있도록 W&B를 [Skorch](https://skorch.readthedocs.io/)와 함께 사용하는 방법을 설명합니다. W&B를 Skorch와 함께 사용하면 각 에포크 후 최고 성능의 모델은 물론, 모든 모델 성능 메트릭, 모델 토폴로지, 컴퓨팅 리소스도 자동으로 로깅할 수 있습니다. `wandb_run.dir`에 저장된 모든 파일은 자동으로 W&B에 로깅됩니다.
-[example run](https://app.wandb.ai/borisd13/skorch/runs/s20or4ct?workspace=user-borisd13)을 참조하세요.
+자세한 내용은 이 [예시 run](https://app.wandb.ai/borisd13/skorch/runs/s20or4ct?workspace=user-borisd13)을 참조하세요.
## 매개변수
-| 매개변수 | 유형 | 설명 |
-| :------------- | :-------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `wandb_run` | `wandb.wandb_run`. Run | 데이터 로깅에 사용되는 wandb run입니다. |
-| `save_model` | bool (default=True) | 최고 성능 모델의 체크포인트를 저장하고 W&B의 run에 업로드할지 여부입니다. |
-| `keys_ignored` | str or list of str (default=None) | TensorBoard에 로깅하지 않을 키 또는 키 목록입니다. 사용자가 제공한 키 외에도 `event_`로 시작하거나 `_best`로 끝나는 키는 기본적으로 무시됩니다. |
+다음 표에는 `WandbLogger` callback이 받는 매개변수가 나와 있습니다.
+
+| Parameter | Type | Description |
+| :------------- | :-------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| `wandb_run` | `wandb.wandb_run`. Run | 데이터를 로깅하는 데 사용하는 W&B run입니다. |
+| `save_model` | `bool` (default=`True`) | 최고 성능 모델의 checkpoint를 저장하고 W&B run에 업로드할지 여부입니다. |
+| `keys_ignored` | `str` or list of `str` (default=`None`) | TensorBoard에 로깅하지 않을 키 또는 키 목록입니다. 사용자가 지정한 키 외에도 W&B는 기본적으로 `event_`로 시작하거나 `_best`로 끝나는 키를 무시합니다. |
- ## 예제 코드
+ ## 예시 코드
-인테그레이션이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있도록 몇 가지 예제를 준비했습니다:
+다음 예시는 Skorch와 함께 `WandbLogger`를 사용하는 엔드투엔드 사용 예시를 보여줍니다:
-* [Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Bo8SqN1wNPMKv5Bn9NjwGecBxzFlaNZn?usp=sharing): 인테그레이션을 사용해 볼 수 있는 단순한 데모
-* [단계별 가이드](https://app.wandb.ai/cayush/uncategorized/reports/Automate-Kaggle-model-training-with-Skorch-and-W%26B--Vmlldzo4NTQ1NQ): Skorch 모델 성능을 추적하는 방법을 안내합니다
+* [Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Bo8SqN1wNPMKv5Bn9NjwGecBxzFlaNZn?usp=sharing): 인테그레이션을 사용해 볼 수 있는 단순한 데모입니다.
+* [단계별 가이드](https://app.wandb.ai/cayush/uncategorized/reports/Automate-Kaggle-model-training-with-Skorch-and-W%26B--Vmlldzo4NTQ1NQ): Skorch 모델 성능 추적을 위한 워크스루입니다.
```bash
pip install wandb
@@ -34,7 +36,7 @@ pip install wandb
import wandb
from skorch.callbacks import WandbLogger
-# wandb Run 생성
+# wandb run 생성
wandb_run = wandb.init()
# 하이퍼파라미터 로그 (선택)
@@ -48,9 +50,11 @@ net.fit(X, y)
## 방법 레퍼런스
## 가입하고 API 키 생성하기
@@ -26,7 +28,7 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 사용자의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -66,10 +68,10 @@ API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
## spaCy 설정 파일에 `WandbLogger` 추가하기
-spaCy 설정 파일은 로깅뿐 아니라 GPU 할당, 옵티마이저 선택, 데이터셋 경로 등 트레이닝의 모든 측면을 지정하는 데 사용됩니다. 최소한 `[training.logger]` 아래에 값이 `"spacy.WandbLogger.v3"`인 키 `@loggers`와 `project_name`을 지정해야 합니다.
+spaCy 설정 파일은 로깅만이 아니라 트레이닝의 모든 측면(GPU 할당, 최적화기 선택, 데이터셋 경로 등)을 지정합니다. 최소한 `[training.logger]` 아래에서 `@loggers` 키를 `"spacy.WandbLogger.v3"` 값으로 설정하고, `project_name`도 지정해야 합니다.
## 트레이닝 시작
-spaCy 트레이닝 설정에 `WandbLogger`를 추가한 후에는 평소처럼 `spacy train`을 실행하면 됩니다.
+spaCy 트레이닝 설정에 `WandbLogger`를 추가한 후에는 평소처럼 `spacy train`을 실행하면 되며, W&B가 run을 자동으로 캡처합니다.
-
- ## WandbCallback 인수
+ ## `WandbCallback` 인수
-| 인수 | 사용 |
-| :------------------- | :---------------------------------------------- |
-| `verbose` | sb3 출력의 상세 수준 |
-| `model_save_path` | 모델이 저장될 폴더의 경로입니다. 기본값은 `None`이므로 모델은 로깅되지 않습니다 |
-| `model_save_freq` | 모델 저장 빈도 |
-| `gradient_save_freq` | 그라디언트를 로깅하는 빈도입니다. 기본값은 0이므로 그라디언트는 로깅되지 않습니다 |
+다음 표에서는 `WandbCallback`에 전달할 수 있는 인수를 설명합니다:
+
+| 인수 | 사용 |
+| :------------------- | :------------------------------------------------ |
+| `verbose` | SB3 출력의 상세도입니다. |
+| `model_save_path` | 모델이 저장되는 폴더의 경로입니다. 기본값은 `None`이므로 모델은 로깅되지 않습니다. |
+| `model_save_freq` | 모델을 저장하는 주기입니다. |
+| `gradient_save_freq` | 그라디언트를 로깅하는 주기입니다. 기본값은 `0`이므로 그라디언트는 로깅되지 않습니다. |
## 기본 예시
-W&B SB3 인테그레이션은 TensorBoard가 출력한 로그를 사용해 메트릭을 로깅합니다
+W&B SB3 인테그레이션은 TensorBoard에서 생성된 로그 출력을 사용해 메트릭을 로깅합니다.
```python
import gym
@@ -62,15 +65,15 @@ config = {
run = wandb.init(
project="sb3",
config=config,
- sync_tensorboard=True, # sb3의 TensorBoard 메트릭을 자동으로 업로드
- monitor_gym=True, # 에이전트의 게임 플레이 비디오를 자동으로 업로드
+ sync_tensorboard=True, # sb3의 tensorboard 메트릭 자동 업로드
+ monitor_gym=True, # 에이전트가 게임을 플레이하는 비디오 자동 업로드
save_code=True, # 선택 사항
)
def make_env():
env = gym.make(config["env_name"])
- env = Monitor(env) # 리턴 등의 통계를 기록
+ env = Monitor(env) # 반환값 등의 통계 기록
return env
@@ -91,4 +94,4 @@ model.learn(
),
)
run.finish()
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/tensorboard.mdx b/ko/models/integrations/tensorboard.mdx
index 08545e7ac6..90338c76c7 100644
--- a/ko/models/integrations/tensorboard.mdx
+++ b/ko/models/integrations/tensorboard.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
W&B Multi-tenant Cloud에서는 임베디드 TensorBoard를 지원합니다.
-TensorBoard 로그를 클라우드에 업로드하고, 동료 및 반 친구들과 결과를 빠르게 공유하고, 분석을 한곳에 모아 관리하세요.
+이 페이지에서는 TensorBoard 로그를 W&B와 동기화하여 TensorBoard 로그를 클라우드에 업로드하고, 동료 및 반 친구들과 결과를 공유하며, 분석을 한곳에 모아 관리하는 방법을 설명합니다. 이미 TensorBoard에 로그를 기록하고 있고 클라우드 호스팅 시각화, 공유, 그리고 W&B 시스템 메트릭과의 나란히 비교가 필요하다면 이 인테그레이션을 사용하세요.
@@ -21,6 +21,8 @@ TensorBoard 로그를 클라우드에 업로드하고, 동료 및 반 친구들
## 시작하기
### TensorBoard에 로깅되지 않는 메트릭을 W&B에 어떻게 로깅하나요?
-TensorBoard에 로깅되지 않는 추가 커스텀 메트릭을 로깅해야 한다면, 코드에서 `wandb.Run.log()`를 호출하면 됩니다. `run.log({"custom": 0.8})`
+TensorBoard에 로깅되지 않는 추가 커스텀 메트릭을 로깅해야 한다면, 코드에서 `wandb.Run.log()`를 호출하면 됩니다: `run.log({"custom": 0.8})`.
TensorBoard를 동기화할 때는 `run.log()`에서 step 인자를 설정하는 기능이 비활성화됩니다. 다른 step 값을 설정하려면 다음과 같이 step 메트릭과 함께 메트릭을 로깅할 수 있습니다.
@@ -57,7 +61,7 @@ TensorBoard를 동기화할 때는 `run.log()`에서 step 인자를 설정하는
### `wandb`와 함께 사용할 때 TensorBoard를 어떻게 설정하나요?
@@ -97,7 +101,7 @@ run.finish()
### Google Colab 또는 Jupyter에서 TensorBoard를 어떻게 사용하나요?
-Jupyter 또는 Colab 노트북에서 코드를 실행하는 경우, 트레이닝이 끝날 때 `wandb.Run.finish()`를 반드시 호출하세요. 그러면 wandb run이 종료되고 TensorBoard 로그가 W&B에 업로드되어 시각화할 수 있습니다. 반면 `.py` 스크립트를 실행할 때는 스크립트가 끝나면 wandb가 자동으로 종료되므로 이 작업은 필요하지 않습니다.
+Jupyter 또는 Colab 노트북에서 코드를 실행하는 경우, 트레이닝이 끝날 때 `wandb.Run.finish()`를 반드시 호출하세요. 그러면 `wandb` run이 종료되고 TensorBoard 로그가 W&B에 업로드되어 시각화할 수 있습니다. 반면 `.py` 스크립트를 실행할 때는 스크립트가 끝나면 wandb가 자동으로 종료되므로 이 작업은 필요하지 않습니다.
노트북 환경에서 셸 명령어를 실행하려면 `!wandb sync directoryname`처럼 앞에 `!`를 붙여야 합니다.
@@ -117,7 +121,7 @@ with wandb.init(project="my-project", sync_tensorboard=True) as run:
### 클라우드에 저장된 tfevents 파일을 동기화할 수 있나요?
## 시작하기
-이미 TensorBoard를 사용 중이라면 wandb와 쉽게 통합할 수 있습니다.
+이미 TensorBoard를 사용 중이라면 wandb와 쉽게 통합할 수 있습니다. 스크립트에서 W&B와 TensorFlow API를 사용할 수 있도록 두 라이브러리를 모두 임포트하세요.
```python
import tensorflow as tf
import wandb
```
-
## 커스텀 메트릭 로깅
-TensorBoard에 로깅되지 않는 추가 커스텀 메트릭을 로깅해야 한다면, 코드에서 `run.log()`를 호출하면 됩니다 `run.log({"custom": 0.8}) `
+이 섹션에서는 TensorBoard가 아직 캡처하지 않는 메트릭을 로깅하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 표준 TensorBoard 요약과 함께 추가 값도 추적할 수 있습니다.
+
+TensorBoard에 로깅되지 않는 추가 커스텀 메트릭을 로깅해야 한다면, 코드에서 `run.log()`를 호출하면 됩니다. 예를 들어 `run.log({"custom": 0.8})`와 같습니다.
-TensorBoard를 동기화할 때는 `run.log()`에서 step 인수를 설정할 수 없습니다. 다른 step 수를 설정하려면 다음과 같이 step 메트릭과 함께 메트릭을 로깅할 수 있습니다:
+TensorBoard를 동기화할 때는 W&B가 `run.log()`의 step 인수를 비활성화합니다. 다른 step 수를 설정하려면 다음과 같이 step 메트릭과 함께 메트릭을 로깅할 수 있습니다:
```python
with wandb.init(config=tf.flags.FLAGS, sync_tensorboard=True) as run:
run.log({"custom": 0.8, "global_step":global_step}, step=global_step)
```
-
## TensorFlow estimators 훅
-무엇을 로깅할지 더 세밀하게 제어하려면, wandb는 TensorFlow estimators용 훅도 제공합니다. 이 훅은 그래프의 모든 `tf.summary` 값을 로깅합니다.
+이 섹션에서는 estimator 트레이닝 중 W&B가 캡처하는 항목을 세밀하게 제어할 수 있는 TensorFlow estimators용 W&B 훅을 설명합니다.
+
+무엇을 로깅할지 더 세밀하게 제어하려면, W&B는 TensorFlow estimators용 훅도 제공합니다. 이 훅은 그래프의 모든 `tf.summary` 값을 로깅합니다.
```python
import tensorflow as tf
@@ -54,6 +57,8 @@ run.finish()
## 수동으로 로깅하기
- ## W&B는 TensorBoard와 어떻게 다른가요?
+
[torchtune을 사용한 Mistral 7B 파인튜닝](https://wandb.ai/capecape/torchtune-mistral/reports/torchtune-The-new-PyTorch-LLM-fine-tuning-library---Vmlldzo3NTUwNjM0)에 관한 W&B 블로그 게시물을 확인하세요.
-
-이 W&B 인테그레이션에 관해 질문이 있거나 문제가 발생했다면 [YOLOX 저장소](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)에 이슈를 등록하세요.
\ No newline at end of file
+이 W&B 인테그레이션과 관련해 질문이 있거나 문제가 발생하면 [YOLOX 저장소](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)에 이슈를 열어 주세요.
\ No newline at end of file
From 392d30ca62f4ba3cdcc81a9087481f7f6210b07e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "locadex-agent[bot]"
<217277504+locadex-agent[bot]@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 9 Jul 2026 17:35:07 +0000
Subject: [PATCH 2/7] docs(locadex): add translations
---
fr/weave/reference/python-sdk.mdx | 630 +-
.../reference/python-sdk/trace/feedback.mdx | 34 +-
fr/weave/reference/python-sdk/trace/op.mdx | 38 +-
fr/weave/reference/python-sdk/trace/util.mdx | 22 +-
.../python-sdk/trace/weave_client.mdx | 130 +-
.../trace_server/trace_server_interface.mdx | 1076 +--
.../remote_http_trace_server.mdx | 252 +-
fr/weave/reference/service-api/openapi.json | 160 +-
fr/weave/reference/typescript-sdk.mdx | 4 +-
.../typescript-sdk/classes/conversation.mdx | 89 +-
.../typescript-sdk/classes/dataset.mdx | 20 +-
.../typescript-sdk/classes/evaluation.mdx | 14 +-
.../classes/evaluationlogger.mdx | 8 +-
.../reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx | 94 +-
.../typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx | 16 +-
.../typescript-sdk/classes/objectref.mdx | 16 +-
.../typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx | 8 +-
.../typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx | 16 +-
.../typescript-sdk/classes/subagent.mdx | 115 +-
.../reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx | 37 +-
.../reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx | 132 +-
.../typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx | 34 +-
.../typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx | 70 +-
.../typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx | 10 +-
.../createopenaiagentstracingprocessor.mdx | 2 +-
.../functions/createotelextension.mdx | 2 +-
.../functions/endconversation.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/endllm.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/endsession.mdx | 4 +-
.../typescript-sdk/functions/endturn.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/flushotel.mdx | 2 +-
.../functions/getcurrentconversation.mdx | 2 +-
.../functions/getcurrentllm.mdx | 2 +-
.../functions/getcurrentsession.mdx | 4 +-
.../functions/getcurrentturn.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/init.mdx | 2 +-
.../functions/instrumentopenaiagents.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/login.mdx | 2 +-
.../reference/typescript-sdk/functions/op.mdx | 10 +-
.../functions/patchrealtimesession.mdx | 2 +-
.../requirecurrentcallstackentry.mdx | 2 +-
.../functions/requirecurrentchildsummary.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/runisolated.mdx | 2 +-
.../functions/startconversation.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/startllm.mdx | 3 +-
.../typescript-sdk/functions/startsession.mdx | 4 +-
.../functions/startsubagent.mdx | 5 +-
.../typescript-sdk/functions/starttool.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/startturn.mdx | 12 +-
.../typescript-sdk/functions/weaveaudio.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/weaveimage.mdx | 2 +-
.../functions/withattributes.mdx | 2 +-
.../functions/wrapclaudeagentsdk.mdx | 2 +-
.../functions/wrapgooglegenai.mdx | 2 +-
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.../interfaces/getcallsoptions.mdx | 18 +-
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.../typescript-sdk/interfaces/query.mdx | 2 +-
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.../interfaces/subagentinit.mdx | 73 +-
.../typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx | 8 +-
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.../typescript-sdk/type-aliases/session.mdx | 4 +-
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gt-lock.json | 8140 ++++++++---------
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.../typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx | 34 +-
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.../createopenaiagentstracingprocessor.mdx | 2 +-
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.../typescript-sdk/functions/endllm.mdx | 2 +-
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.../typescript-sdk/functions/flushotel.mdx | 2 +-
.../functions/getcurrentconversation.mdx | 2 +-
.../functions/getcurrentllm.mdx | 2 +-
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.../reference/typescript-sdk/functions/op.mdx | 10 +-
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.../functions/requirecurrentchildsummary.mdx | 2 +-
.../typescript-sdk/functions/runisolated.mdx | 2 +-
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.../typescript-sdk/functions/startsession.mdx | 4 +-
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.../functions/wrapclaudeagentsdk.mdx | 2 +-
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289 files changed, 10293 insertions(+), 8589 deletions(-)
diff --git a/fr/weave/reference/python-sdk.mdx b/fr/weave/reference/python-sdk.mdx
index 063c0a0568..15383eaac5 100644
--- a/fr/weave/reference/python-sdk.mdx
+++ b/fr/weave/reference/python-sdk.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import { SourceLink } from '/snippets/fr/_includes/source-link.mdx';
***
-`
* `tools`: `list[typing.Any]`
-`
* `op_scope`: `list[str] | None`
-`
* `agent_name`: ``
* `model`: ``
+* `agent_id`: ``
+* `agent_description`: ``
+* `agent_version`: ``
* `include_content`: ``
* `continue_parent_trace`: ``
* `attributes`: `dict[str, typing.Any]`
-) → None
***
-) → Self
***
-`
-* `scorers`: `list[typing.Annotated[trace.op_protocol.Op | flow.scorer.Scorer, BeforeValidator(func=, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]] | None`
+* `scorers`: `list[typing.Annotated[trace.op_protocol.Op | flow.scorer.Scorer, BeforeValidator(func=, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]] | None`
* `preprocess_model_input`: `collections.abc.Callable[[dict], dict] | None`
* `trials`: ``
* `metadata`: `dict[str, typing.Any] | None`
* `evaluation_name`: `str | collections.abc.Callable[trace.call.Call, str] | None`
-` pour l’appel `evaluate` de l’évaluation. Les entrées de type chaîne sont encapsulées en contenu texte à l’aide de `Content.from_text` avec l’extension ou le type MIME fourni.
@@ -1480,13 +1486,13 @@ Enregistre le contenu fourni comme objet dans le projet et inscrit son URI de r
***
-`
* `parts`: `list[typing.Annotated[conversation.types.TextPart | conversation.types.ReasoningPart | conversation.types.ToolCallPart | conversation.types.ToolCallResponsePart | conversation.types.BlobPart | conversation.types.UriPart | conversation.types.FilePart, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='type')]]`
-`
* `scorer_debounce_config`: `flow.monitor.ScorerDebounceConfig | None`
-`
* `agent_name`: ``
* `model`: ``
+* `agent_id`: ``
+* `agent_description`: ``
+* `agent_version`: ``
* `include_content`: ``
* `continue_parent_trace`: ``
* `attributes`: `dict[str, typing.Any]`
@@ -2821,11 +2834,11 @@ Alias obsolète de :attr:`conversation_name`.
***
-`
-
-[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
+[src/genai/conversation.ts:191](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L191)
-[src/genai/conversation.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L96)
+[src/genai/conversation.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L193)
## Fonctions
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
index d333ddf303..bd6539615d 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
@@ -11,19 +11,14 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
## Table des matières
+ ## W&B와 TensorBoard의 차이
-공동 창업자들이 W&B를 만들기 시작했을 때, OpenAI에서 TensorBoard를 쓰며 답답함을 느끼던 사용자들을 위한 도구를 만들고자 했습니다. 저희가 특히 개선하는 데 집중한 몇 가지를 소개합니다.
+TensorBoard와 함께 또는 TensorBoard 대신 W&B를 도입할지 검토하고 있다면, 이 섹션에서 주요 차이점을 확인할 수 있습니다.
+
+W&B는 TensorBoard 사용자가 자주 겪는 한계를 해결하기 위해 만들어졌습니다. W&B가 다른 점은 다음과 같습니다.
-1. **모델 재현**: W&B는 실험, 탐색, 그리고 나중에 모델을 재현하는 데 강점이 있습니다. 메트릭뿐 아니라 하이퍼파라미터와 코드 버전도 캡처하고, 버전 관리 상태와 모델 checkpoint까지 저장할 수 있어 프로젝트를 재현 가능하게 만듭니다.
-2. **자동 정리**: 협업자가 진행하던 프로젝트를 이어받든, 휴가 후 다시 프로젝트로 돌아오든, 오래된 프로젝트를 다시 꺼내 보든, W&B를 사용하면 지금까지 시도한 모든 모델을 쉽게 확인할 수 있습니다. 덕분에 실험을 다시 돌리느라 시간, GPU 리소스, 탄소를 낭비하지 않아도 됩니다.
-3. **빠르고 유연한 인테그레이션**: 5분이면 프로젝트에 W&B를 추가할 수 있습니다. 무료 오픈소스 Python 패키지를 설치하고 코드에 몇 줄만 추가하면, 모델을 실행할 때마다 깔끔하게 로깅된 메트릭과 기록이 쌓입니다.
-4. **지속적인 중앙 집중식 대시보드**: 로컬 머신, 공유 연구실 cluster, 또는 클라우드의 스팟 인스턴스 등 어디에서 모델을 트레이닝하든 결과는 모두 동일한 중앙 집중식 대시보드에 공유됩니다. 여러 머신에 있는 TensorBoard 파일을 복사하고 정리하는 데 시간을 쏟을 필요가 없습니다.
-5. **강력한 테이블**: 서로 다른 모델의 결과를 검색, 필터링, 정렬, 그룹화할 수 있습니다. 수천 개의 model versions를 살펴보며 각 작업에 가장 성능이 좋은 모델을 쉽게 찾을 수 있습니다. TensorBoard는 대규모 프로젝트에 잘 맞도록 만들어진 도구가 아닙니다.
-6. **협업을 위한 도구**: W&B를 사용해 복잡한 머신러닝 프로젝트를 체계적으로 정리하세요. W&B 링크는 쉽게 공유할 수 있고, 비공개 Teams를 사용해 모두가 공유 프로젝트로 결과를 보내게 할 수 있습니다. 또한 Reports를 통한 협업도 지원합니다. 대화형 시각화를 추가하고 markdown으로 작업 내용을 설명할 수 있습니다. 작업 로그를 남기거나, 관리자와 결과를 공유하거나, 연구실이나 팀에 결과를 발표할 때 유용합니다.
+* **모델 재현**: W&B는 실험, 탐색, 그리고 나중에 모델을 재현하는 작업을 지원합니다. W&B는 메트릭, 하이퍼파라미터, 코드 버전을 캡처하고, 버전 관리 상태와 모델 체크포인트도 저장할 수 있으므로 프로젝트를 재현 가능하게 만듭니다.
+* **자동 정리**: 협업자로부터 프로젝트를 이어받을 때, 시간이 지난 후 다시 돌아올 때, 또는 예전 프로젝트를 다시 살펴볼 때 W&B를 사용하면 이미 시도한 모델을 확인할 수 있어 불필요하게 실험을 다시 실행하지 않아도 됩니다.
+* **유연한 인테그레이션**: 오픈 소스 Python 패키지를 설치하고 코드에 몇 줄만 추가하면 프로젝트에 W&B를 연동할 수 있습니다. 각 run은 로깅된 메트릭과 기록을 생성합니다.
+* **지속적이고 중앙화된 대시보드**: 로컬 머신, 공유 연구실 클러스터, 또는 클라우드의 스팟 인스턴스에서 모델을 학습하더라도 W&B는 결과를 동일한 중앙 대시보드로 전송합니다. 서로 다른 머신의 TensorBoard 파일을 복사해 정리할 필요가 없습니다.
+* **Tables**: 서로 다른 모델의 결과를 검색, 필터링, 정렬, 그룹화할 수 있습니다. 모델 아티팩트 버전을 검토하고 작업별로 가장 성능이 좋은 모델을 찾을 수 있습니다.
+* **협업을 위한 도구**: W&B를 사용해 머신 러닝 프로젝트를 정리하세요. W&B 링크를 공유하거나 비공개 Teams를 사용해 결과를 공유 프로젝트로 보낼 수 있습니다. Reports는 대화형 시각화와 Markdown 설명을 통해 협업을 지원하므로, 작업 로그를 남기거나 지도교수와 결과를 공유하거나 연구실 또는 팀에 결과를 발표하는 데 활용할 수 있습니다.
-[무료 계정](https://wandb.ai)으로 시작하세요
+W&B를 사용해 보려면 [무료 계정 만들기](https://wandb.ai)를 클릭하세요.
- ## 예제
+ ## 예시
-인테그레이션이 어떻게 작동하는지 살펴볼 수 있도록 몇 가지 예제를 준비했습니다:
+이러한 인테그레이션 패턴이 전체 프로젝트에 어떻게 적용되는지 보려면, 다음 예시를 확인하세요:
-* [Github의 예제](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-estimator-mnist/mnist.py): TensorFlow Estimators를 사용하는 MNIST 예제
-* [Github의 예제](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-cnn-fashion/train.py): 순수 TensorFlow를 사용하는 Fashion MNIST 예제
-* [W&B 대시보드](https://app.wandb.ai/l2k2/examples-tf-estimator-mnist/runs/p0ifowcb): W&B에서 결과 보기
-* TensorFlow 2에서 트레이닝 루프 맞춤화 - [아티클](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2) | [대시보드](https://app.wandb.ai/sayakpaul/custom_training_loops_tf)
\ No newline at end of file
+* [TensorFlow Estimators를 사용한 MNIST 예시](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-estimator-mnist/mnist.py).
+* [기본 TensorFlow를 사용한 Fashion MNIST 예시](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/tensorflow/tf-cnn-fashion/train.py).
+* [MNIST 예시용 W&B 대시보드](https://app.wandb.ai/l2k2/examples-tf-estimator-mnist/runs/p0ifowcb).
+* TensorFlow 2에서 트레이닝 루프 맞춤 설정: [아티클](https://www.wandb.com/articles/wandb-customizing-training-loops-in-tensorflow-2) 및 [대시보드](https://app.wandb.ai/sayakpaul/custom_training_loops_tf).
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/torchtune.mdx b/ko/models/integrations/torchtune.mdx
index 0762181893..3dc6096ffc 100644
--- a/ko/models/integrations/torchtune.mdx
+++ b/ko/models/integrations/torchtune.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: PyTorch torchtune
-description: "WandBLogger metric logger로 LLM fine-tuning 실험을 추적하려면 PyTorch torchtune에서 W&B 로깅을 사용하세요."
+description: "WandBLogger 메트릭 로거로 LLM fine-tuning 실험을 추적하려면 PyTorch torchtune에서 W&B 로깅을 사용하세요."
---
import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
@@ -9,16 +9,20 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
[torchtune](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/index.html)은 대규모 언어 모델(LLM)의 작성, 파인튜닝, 실험 과정을 간소화하도록 설계된 PyTorch 기반 라이브러리입니다. 또한 torchtune은 [W&B 로깅](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/wandb_logging.html)을 기본으로 지원하여 트레이닝 과정의 추적과 시각화를 강화합니다.
+이 가이드에서는 torchtune 레시피에서 W&B 로깅을 활성화하고, `WandBLogger` 메트릭 로거를 설정하고, torchtune이 기본적으로 추적하는 메트릭을 이해하고, 모델 체크포인트를 W&B Artifacts에 저장하는 방법을 설명합니다.
+
[torchtune을 사용한 Mistral 7B 파인튜닝](https://wandb.ai/capecape/torchtune-mistral/reports/torchtune-The-new-PyTorch-LLM-fine-tuning-library---Vmlldzo3NTUwNjM0)에 관한 W&B 블로그 게시물을 확인하세요.
-
- ## 간편하게 사용하는 W&B 로깅
+
실행 시 명령줄 인수를 재정의하세요:
@@ -45,7 +49,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+
- ```python
+ ```bash
python yolov5/train.py --epochs 20 --save_period 1
```
-
- ```python
+
+ ```bash
python yolov5/train.py --epochs 20 --save_period 1 \
--upload_dataset --bbox_interval 1
```
@@ -59,7 +59,7 @@ YOLO에 몇 가지 단순한 명령줄 인수를 전달하면 W&B의 더 많
- 모든 W&B 계정에는 데이터셋과 모델을 위한 100GB의 무료 저장소가 제공됩니다.
+ 모든 W&B 계정에는 데이터셋과 모델을 위한 100 GB의 무료 저장소가 제공됩니다.
다음과 같이 표시됩니다.
@@ -69,7 +69,7 @@ YOLO에 몇 가지 단순한 명령줄 인수를 전달하면 W&B의 더 많
-
+
diff --git a/ko/models/integrations/yolox.mdx b/ko/models/integrations/yolox.mdx
index 97b36aff71..64170135e2 100644
--- a/ko/models/integrations/yolox.mdx
+++ b/ko/models/integrations/yolox.mdx
@@ -5,7 +5,9 @@ title: YOLOX
import ApiKeyCreateStreamlined from "/snippets/ko/_includes/api-key-create-streamlined.mdx";
-[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)는 객체 탐지에서 뛰어난 성능을 제공하는 anchor-free YOLO 버전입니다. YOLOX W&B 인테그레이션을 사용하면 트레이닝, 검증, 시스템 관련 메트릭 로깅을 활성화할 수 있으며, 명령줄 인자 하나만으로 예측을 대화형으로 검증할 수 있습니다.
+[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)는 객체 탐지를 위한 anchor-free YOLO 버전입니다. YOLOX W&B 인테그레이션을 사용하면 트레이닝, 검증, 시스템 관련 메트릭 로깅을 활성화하고, 명령줄 인수 하나만으로 예측을 대화형으로 검증할 수 있습니다.
+
+이 가이드에서는 W&B로 인증하고, 인테그레이션을 설치하고, YOLOX 객체 탐지 모델을 트레이닝할 때 W&B 로깅을 활성화하여 W&B UI에서 메트릭을 추적하고 예측을 확인하는 방법을 설명합니다.
`: W&B 프로젝트의 이름입니다.
+* ``: W&B entity(사용자 이름 또는 팀 이름)입니다.
+* ``: 이 트레이닝 run의 이름입니다.
+* ``: 이 run의 고유 식별자입니다.
+* ``: YOLOX가 checkpoint와 로그를 저장하는 디렉터리입니다.
+* ``: 로깅할 검증 이미지 수입니다.
+* ``: checkpoint를 로깅할지 여부입니다(`true` 또는 `false`).
```shell
-# wandb에 로그인
+# W&B에 로그인
wandb login
-# `wandb` logger 인수를 사용하여 yolox 트레이닝 스크립트 호출
+# wandb 로거 인수를 사용하여 YOLOX 트레이닝 스크립트 호출
python tools/train.py .... --logger wandb \
wandb-project \
- wandb-entity
+ wandb-entity \
wandb-name \
wandb-id \
wandb-save_dir \
@@ -89,10 +103,12 @@ python tools/train.py .... --logger wandb \
## 예시
-[YOLOX 트레이닝 및 검증 메트릭이 포함된 예시 대시보드 ->](https://wandb.ai/manan-goel/yolox-nano/runs/3pzfeom)
+트레이닝 run이 시작되면 YOLOX가 트레이닝, 검증, 시스템 메트릭을 W&B 프로젝트로 스트리밍하며, 여기서 여러 run을 비교하고 예측을 살펴볼 수 있습니다. 데이터가 채워진 대시보드가 어떻게 보이는지 다음 예시를 확인하세요.
+
+[YOLOX 트레이닝 및 검증 메트릭이 포함된 예시 대시보드](https://wandb.ai/manan-goel/yolox-nano/runs/3pzfeom)를 확인하세요.
+ ## W&B 로깅 활성화
+W&B 로깅은 두 가지 방법으로 활성화할 수 있습니다. 명령줄에서 실행 시 인수를 재정의하거나 레시피의 설정 파일을 편집하면 됩니다. 워크플로에 맞는 방법을 선택하세요.
+
- ## W&B metric logger 사용
+ ## W&B 메트릭 로거 사용
`metric_logger` 섹션을 수정해 레시피의 설정 파일에서 W&B 로깅을 활성화합니다. `_component_`를 `torchtune.utils.metric_logging.WandBLogger` 클래스로 변경합니다. 로깅 동작을 사용자 지정하려면 `project` 이름과 `log_every_n_steps`도 전달할 수 있습니다.
@@ -79,37 +83,37 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
-
- ## 무엇이 로깅되나요?
+
+
- `global_step`은 트레이닝 step 수와 동일하지 않습니다. 트레이닝 루프의 현재 step을 나타내며, 그라디언트 누적이 반영됩니다. 즉, 옵티마이저 step이 수행될 때마다 `global_step`이 1씩 증가합니다. 예를 들어 dataloader에 batch가 10개 있고 gradient accumulation steps가 2이며 3 에포크 동안 실행하면, 옵티마이저는 총 15번 step을 수행합니다. 이 경우 `global_step`은 1부터 15까지의 값을 가집니다.
+ `global_step`은 트레이닝 step 수와 동일하지 않습니다. 이는 트레이닝 루프의 현재 step에 해당하며 그라디언트 누적이 반영됩니다. optimizer step이 실행될 때마다 `global_step`이 1씩 증가합니다. 예를 들어 dataloader에 batch가 10개 있고 gradient accumulation steps가 2이며 3 에포크 동안 실행하면 optimizer step은 총 15번 수행되므로 `global_step`은 1부터 15까지입니다.
-torchtune의 간결한 설계 덕분에 커스텀 메트릭을 쉽게 추가하거나 기존 메트릭을 수정할 수 있습니다. 해당 [레시피 파일](https://github.com/meta-pytorch/torchtune/tree/main/recipes)만 수정하면 됩니다. 예를 들어 `current_epoch`를 전체 에포크 수 대비 백분율로 계산해 로깅하려면 다음과 같이 할 수 있습니다:
+torchtune는 커스텀 메트릭을 추가하거나 기존 메트릭을 수정할 수 있도록 설계되어 있습니다. 해당 [레시피 파일](https://github.com/meta-pytorch/torchtune/tree/main/recipes)을 수정하세요. 예를 들어 다음과 같이 `current_epoch`를 전체 에포크 수 대비 백분율로 로깅할 수 있습니다.
```python
# 레시피 파일의 `train.py` 함수 내부
@@ -120,34 +124,36 @@ self._metric_logger.log_dict(
```
- 이 라이브러리는 매우 빠르게 발전하고 있으므로 현재 메트릭은 변경될 수 있습니다. 맞춤형 메트릭을 추가하려면 레시피를 수정하고 해당 `self._metric_logger.*` 함수를 호출해야 합니다.
+ 로깅되는 메트릭 집합은 torchtune 릴리스마다 달라질 수 있습니다. 맞춤형 메트릭을 추가하려면 레시피를 수정하고 해당 `self._metric_logger.*` 함수를 호출하세요.
+
+ ```shell
+ pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
-
-
- ```shell
- pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
+ # 또는
+ # conda install ultralytics
+ ```
+
- # 또는
- # conda install ultralytics
- ```
-
+
+ ```bash
+ !pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
+ ```
+
+
-
- ```bash
- !pip install --upgrade ultralytics==8.0.238 wandb
- ```
-
-
+
+ 개발팀은 이 인테그레이션을 `ultralytics` v8.0.238 이하 버전에서 테스트했습니다. 인테그레이션 관련 문제를 보고하려면 `yolov8` 태그를 포함해 [GitHub 이슈](https://github.com/wandb/wandb/issues/new?template=sdk-bug.yml)를 생성하세요.
+
- 개발팀은 이 인테그레이션을 `ultralytics v8.0.238` 이하 버전에서 테스트했습니다. 인테그레이션 관련 문제를 보고하려면 `yolov8` 태그를 포함해 [GitHub 이슈](https://github.com/wandb/wandb/issues/new?template=sdk-bug.yml)를 생성하세요.
+두 패키지를 모두 설치했다면, 이제 W&B로 Ultralytics 워크플로를 계측하는 단계로 진행할 수 있습니다.
+ 트레이닝 또는 파인튜닝 워크플로에서는 `wandb.init()`를 사용해 run을 명시적으로 초기화할 필요가 없습니다. 하지만 코드가 예측만 수행하는 경우에는 run을 명시적으로 생성해야 합니다.
+
+
+추론을 실행하면 W&B는 예측된 바운딩 박스와 세그멘테이션 마스크를 W&B run에 대화형 오버레이로 기록합니다.
-다음은 대화형 bbox 오버레이의 모습입니다:
+다음은 대화형 바운딩 박스 오버레이의 예시입니다:
-
모든 W&B 로깅 기능은 [PyTorch DDP](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html)와 같은 데이터 병렬 멀티 GPU 트레이닝과 호환됩니다.
@@ -19,39 +19,39 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
## 핵심 실험 추적하기
-`wandb`를 설치하기만 하면 기본 제공되는 W&B [로깅 기능](/ko/models/track/log/)이 활성화됩니다: 시스템 메트릭, 모델 메트릭, 그리고 대화형 [대시보드](/ko/models/track/workspaces/)에 로깅되는 미디어.
+시작하려면 YOLOv5와 함께 W&B Python SDK(`wandb`)를 설치하고 평소처럼 트레이닝을 실행하세요. `wandb`를 설치하기만 하면 기본 제공되는 W&B [로깅 기능](/ko/models/track/log/)이 활성화됩니다: 시스템 메트릭, 모델 메트릭, 그리고 대화형 [대시보드](/ko/models/track/workspaces/)에 로깅되는 미디어.
-```python
+```bash
pip install wandb
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
-python yolov5/train.py # 소규모 데이터셋에서 소규모 네트워크를 트레이닝합니다
+python yolov5/train.py # 소규모 데이터셋에서 소규모 네트워크 학습
```
-wandb가 표준 출력에 표시한 링크를 따라가면 됩니다.
+W&B가 표준 출력에 표시한 링크를 따라가세요.
-
+ ## 로깅된 데이터
-로깅된 메트릭은 W&B 대시보드에서 확인할 수 있습니다. 기본적으로 W&B는 설정 파일의 모든 하이퍼파라미터와 launch override를 로깅합니다.
+W&B 로깅을 활성화한 후에는 W&B 대시보드에서 로깅된 메트릭을 확인할 수 있습니다. 기본적으로 W&B는 설정 파일의 모든 하이퍼파라미터와 launch override를 로깅하므로, 각 run의 설정이 메트릭과 함께 기록됩니다.
W&B는 **Overview** 탭에 최종적으로 해석된 설정을 캡처합니다. W&B는 [Files 탭](https://wandb.ai/capecape/torchtune/runs/joyknwwa/files)에도 설정을 YAML 형식으로 저장합니다.
-
+
- ### 로깅된 메트릭
+ ### 로깅되는 메트릭
-각 레시피마다 자체 트레이닝 루프가 있습니다. 기본적으로 로깅되는 메트릭은 각 레시피 문서에서 확인할 수 있으며, 다음이 포함됩니다:
+각 레시피에는 자체 트레이닝 루프가 있습니다. 기본적으로 어떤 메트릭이 로깅되는지 보려면 각 레시피를 확인하세요. 기본적으로 다음 메트릭이 포함됩니다.
-| Metric | 설명 |
-| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `loss` | 모델의 손실 |
-| `lr` | 학습률 |
-| `tokens_per_second` | 모델의 초당 토큰 수 |
-| `grad_norm` | 모델의 그라디언트 노름 |
-| `global_step` | 트레이닝 루프의 현재 step에 해당합니다. 그라디언트 누적이 반영되므로, 그라디언트는 누적되고 모델은 `gradient_accumulation_steps`마다 한 번씩 업데이트됩니다. |
+| Metric | 설명 |
+| ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `loss` | 모델의 loss입니다. |
+| `lr` | 학습률입니다. |
+| `tokens_per_second` | 모델의 초당 token 수입니다. |
+| `grad_norm` | 모델의 그라디언트 노름입니다. |
+| `global_step` | 트레이닝 루프의 현재 step에 해당합니다. 그라디언트 누적이 반영됩니다. optimizer step이 실행될 때마다 `global_step`이 1씩 증가합니다. 즉, 모델은 `gradient_accumulation_steps`마다 한 번씩 업데이트됩니다. |
- ## 체크포인트 저장 및 불러오기
+ ## 체크포인트 저장 및 로드
-torchtune 라이브러리는 다양한 [체크포인트 형식](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)을 지원합니다. 사용 중인 모델의 출처에 따라 적절한 [checkpointer 클래스](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)로 전환해야 합니다.
+체크포인트를 W&B Artifacts에 저장하면 각 run의 메트릭과 설정과 함께 모델 가중치를 버전 관리할 수 있으므로, 나중에 결과를 재현하고 모델 버전을 비교할 수 있습니다.
-모델 체크포인트를 [W&B Artifacts](/ko/models/artifacts/)에 저장하려면, 가장 간단한 방법은 해당 레시피 내부의 `save_checkpoint` 함수를 재정의하는 것입니다.
+torchtune 라이브러리는 여러 [checkpoint formats](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)를 지원합니다. 사용하는 모델의 출처에 따라 적절한 [checkpointer class](https://meta-pytorch.org/torchtune/stable/deep_dives/checkpointer.html)로 바꿔야 합니다.
-다음은 모델 체크포인트를 W&B Artifacts에 저장하도록 `save_checkpoint` 함수를 재정의하는 예시입니다.
+모델 체크포인트를 [W&B Artifacts](/ko/models/artifacts/)에 저장하려면 해당 레시피 내부의 `save_checkpoint` 함수를 재정의하는 방법을 권장합니다.
+
+다음 예시는 `save_checkpoint` 함수를 재정의해 모델 체크포인트를 W&B Artifacts에 저장하는 방법을 보여줍니다.
```python
def save_checkpoint(self, epoch: int) -> None:
...
- ## checkpoint를 W&B에 저장합니다
- ## Checkpointer Class에 따라 파일 이름이 달라집니다
- ## full_finetune 케이스의 예시입니다
+ ## 체크포인트를 W&B에 저장합니다.
+ ## 파일 이름은 Checkpointer 클래스에 따라 다릅니다.
+ ## 다음은 full_finetune의 경우에 대한 예시입니다.
checkpoint_file = Path.joinpath(
self._checkpointer._output_dir, f"torchtune_model_{epoch}"
).with_suffix(".pt")
wandb_artifact = wandb.Artifact(
name=f"torchtune_model_{epoch}",
type="model",
- # 모델 checkpoint에 대한 설명
+ # 모델 체크포인트 설명
description="Model checkpoint",
- # dict 형태로 원하는 메타데이터를 추가할 수 있습니다
+ # 원하는 메타데이터를 딕셔너리 형태로 추가할 수 있습니다
metadata={
utils.SEED_KEY: self.seed,
utils.EPOCHS_KEY: self.epochs_run,
@@ -157,4 +163,4 @@ def save_checkpoint(self, epoch: int) -> None:
)
wandb_artifact.add_file(checkpoint_file)
wandb.log_artifact(wandb_artifact)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/ultralytics.mdx b/ko/models/integrations/ultralytics.mdx
index 33a5e27484..4d797caacd 100644
--- a/ko/models/integrations/ultralytics.mdx
+++ b/ko/models/integrations/ultralytics.mdx
@@ -7,44 +7,52 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
## 시작하기
-1. `ultralytics`와 `wandb`를 설치합니다.
+인테그레이션을 사용하려면 먼저 `ultralytics`와 `wandb`를 모두 설치하고, 지원되는 버전의 `ultralytics`를 사용 중인지 확인해야 합니다.
+
+`ultralytics`와 `wandb`를 설치합니다:
+
+
- ## 실험을 추적하고 검증 결과 시각화하기
+ ## 실험 추적 및 검증 결과 시각화
YOLO 파인튜닝 Experiments
+다음은 Ultralytics 트레이닝 또는 파인튜닝 워크플로에서 W&B로 추적한 Experiments의 모습입니다:
-다음은 에포크별 검증 결과를 [W&B Table](/ko/models/tables/)로 시각화한 예시입니다:
+YOLO fine-tuning Experiments
+
+다음은 [W&B Table](/ko/models/tables/)을 사용해 에포크별 검증 결과를 시각화한 모습입니다:
WandB 검증 시각화 Table
- ## 예측 결과 시각화
+ ## prediction 결과 시각화
W&B 이미지 오버레이
+WandB Image Overlay
-자세한 내용은 [W&B 이미지 오버레이 가이드](/ko/models/track/log/media/#image-overlays)를 참조하세요.
+자세한 내용은 [W&B image overlays 가이드](/ko/models/track/log/media/#image-overlays)를 참조하세요.
## 추가 자료
diff --git a/ko/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx b/ko/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
index 8c497eea65..16ec462059 100644
--- a/ko/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
+++ b/ko/models/integrations/w-and-b-for-julia.mdx
@@ -1,11 +1,11 @@
---
-description: "Julia와 W&B를 통합해 Julia 프로그램에서 실험을 추적하고 메트릭을 기록하며 모델 성능을 시각화하세요."
-title: W&B for Julia
+description: "Julia 프로그램에서 실험을 추적하고 메트릭을 기록하며 모델 성능을 시각화할 수 있도록 W&B를 Julia와 통합하세요."
+title: Julia용 W&B
---
-Julia 프로그래밍 언어로 머신 러닝 실험을 수행하는 사용자를 위해, 커뮤니티 기여자가 [wandb.jl](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl)이라는 비공식 Julia 바인딩 세트를 만들었습니다.
+Julia에서 머신 러닝 실험을 실행한다면, 커뮤니티 기여자가 만든 비공식 Julia 바인딩인 [`wandb.jl`](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl)을 사용할 수 있습니다.
-예제는 wandb.jl 저장소의 [문서](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl/tree/main/docs/src/examples)에서 확인할 수 있습니다. 해당 문서의 "Getting Started" 예제는 다음과 같습니다:
+더 많은 예시는 [`wandb.jl` examples 디렉터리](https://github.com/avik-pal/Wandb.jl/tree/main/docs/src/examples)에서 확인하세요. 다음 코드는 `wandb.jl` 저장소의 시작하기 예시입니다:
```julia
using Wandb, Dates, Logging
@@ -25,10 +25,10 @@ global_logger(lg)
for x ∈ 1:50
acc = log(1 + x + rand() * get_config(lg, "learning_rate") + rand() + get_config(lg, "dropout"))
loss = 10 - log(1 + x + rand() + x * get_config(lg, "learning_rate") + rand() + get_config(lg, "dropout"))
- # 스크립트에서 W&B로 메트릭을 기록합니다
+ # 스크립트의 메트릭을 W&B에 기록합니다
@info "metrics" accuracy=acc loss=loss
end
-# run을 종료합니다
+# run 종료
close(lg)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/integrations/xgboost.mdx b/ko/models/integrations/xgboost.mdx
index 489ef33375..5d61a40030 100644
--- a/ko/models/integrations/xgboost.mdx
+++ b/ko/models/integrations/xgboost.mdx
@@ -7,7 +7,9 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
-XGBoost 메트릭, 설정, 부스터 모델은 `WandbCallback`을 XGBoost에 전달하기만 하면 W&B에 손쉽게 로깅할 수 있습니다:
+XGBoost 메트릭, 설정, 부스터 모델을 W&B에 로깅하려면 `WandbCallback`을 XGBoost에 전달하세요:
```python
+import wandb
from wandb.integration.xgboost import WandbCallback
-import xgboost as XGBClassifier
+from xgboost import XGBClassifier
...
# wandb run 시작
@@ -31,7 +34,7 @@ with wandb.init() as run:
bst.fit(X_train, y_train, callbacks=[WandbCallback(log_model=True)])
```
-XGBoost와 W&B에서의 로깅을 자세히 살펴보려면 [이 노트북](https://wandb.me/xgboost)을 열어보세요.
+XGBoost와 W&B에서의 로깅을 자세히 살펴보려면 [XGBoost and W&B logging notebook](https://wandb.me/xgboost)을 참조하세요.
@@ -17,11 +19,12 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
## 시작하기
## `WandbCallback` 레퍼런스
@@ -41,41 +44,43 @@ XGBoost와 W&B에서의 로깅을 자세히 살펴보려면 [이 노트북](
### 기능
-`WandbCallback`을 XGBoost 모델에 전달하면 다음 작업이 수행됩니다.
+XGBoost 모델에 `WandbCallback`을 전달하면 다음이 수행됩니다.
-* 부스터 모델 설정을 W&B에 로깅합니다
-* rmse, accuracy 등 XGBoost가 수집한 평가 메트릭을 W&B에 로깅합니다
-* XGBoost가 수집한 트레이닝 메트릭을 로깅합니다 (`eval_set`에 데이터를 제공한 경우)
-* 최고 score와 최적 iteration을 로깅합니다
-* 트레이닝된 모델을 W&B Artifacts에 저장하고 업로드합니다 (`log_model = True`인 경우)
-* `log_feature_importance=True`일 때 특성 중요도 플롯을 로깅합니다(기본값).
-* `define_metric=True`일 때 최상의 eval metric을 `wandb.Run.summary`에 저장합니다(기본값).
+* 부스터 모델 설정을 W&B에 기록합니다.
+* XGBoost가 수집한 `rmse`, 정확도 등의 evaluation 메트릭을 W&B에 기록합니다.
+* XGBoost가 수집한 트레이닝 메트릭을 기록합니다(`eval_set`에 데이터를 제공한 경우).
+* 최고 점수와 최적 반복 횟수를 기록합니다.
+* 트레이닝된 모델을 W&B Artifacts에 저장하고 업로드합니다(`log_model = True`인 경우).
+* `log_feature_importance=True`(기본값)일 때 특성 중요도 플롯을 기록합니다.
+* `define_metric=True`(기본값)일 때 최고 eval 메트릭을 `wandb.Run.summary`에 캡처합니다.
### 인수
-* `log_model`: (boolean) True이면 모델을 W&B Artifacts에 저장하고 업로드합니다.
+* `log_model`: (boolean) `True`이면 모델을 W&B Artifacts에 저장하고 업로드합니다.
-* `log_feature_importance`: (boolean) True이면 특성 중요도 막대 그래프를 기록합니다.
+* `log_feature_importance`: (boolean) `True`이면 특성 중요도 막대 플롯을 기록합니다.
* `importance_type`: (str) 트리 모델의 경우 `{weight, gain, cover, total_gain, total_cover}` 중 하나입니다. 선형 모델의 경우 `weight`입니다.
-* `define_metric`: (boolean) True이면(기본값) 트레이닝의 마지막 step이 아니라 최적 step에서의 모델 performance를 `run.summary`에 기록합니다.
+* `define_metric`: (boolean) `True`이면(기본값) 트레이닝의 마지막 step이 아니라 최적 step에서의 모델 성능을 `run.summary`에 기록합니다.
-[WandbCallback의 소스 코드](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/xgboost/xgboost.py)를 검토할 수 있습니다.
+[WandbCallback의 소스 코드](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/integration/xgboost/xgboost.py)를 검토하세요.
-추가 예시는 [GitHub의 예제 저장소](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)에서 확인하세요.
+더 많은 예시는 [GitHub의 예시 저장소](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/boosting-algorithms)를 참조하세요.
## Sweeps로 하이퍼파라미터 조정하기
-모델의 성능을 최대한 끌어올리려면 트리 깊이와 학습률 같은 하이퍼파라미터를 조정해야 합니다. W&B [Sweeps](/ko/models/sweeps/)는 대규모 하이퍼파라미터 테스트 실험을 설정하고, 조율하고, 분석할 수 있는 강력한 도구입니다.
+W&B [Sweeps](/ko/models/sweeps/)는 하이퍼파라미터 테스트 실험을 설정, 조율, 분석하기 위한 도구입니다. 이 섹션에서는 XGBoost 인테그레이션을 W&B Sweeps와 함께 사용해 다양한 하이퍼파라미터 설정을 검색하는 방법을 보여줍니다.
+
+모델 성능을 개선하려면 트리 깊이와 학습률 같은 하이퍼파라미터를 조정하세요.
diff --git a/ko/models/integrations/yolov5.mdx b/ko/models/integrations/yolov5.mdx
index a9a819305b..d4ae1ce14b 100644
--- a/ko/models/integrations/yolov5.mdx
+++ b/ko/models/integrations/yolov5.mdx
@@ -7,9 +7,9 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+
## 인테그레이션 사용자 지정하기
-YOLO에 몇 가지 단순한 명령줄 인수를 전달하면 W&B의 더 많은 기능을 활용할 수 있습니다.
+실험 추적이 작동하면 YOLO에 몇 가지 명령줄 인수를 전달하여 추가 W&B 기능(예: 모델 버전 관리, 데이터셋 버전 관리, 예측 시각화)을 활성화할 수 있습니다.
* `--save_period`에 숫자를 전달하면 W&B가 `save_period` 에포크마다 끝날 때 [모델 버전](/ko/models/registry/)을 저장합니다. 모델 버전에는 모델 가중치가 포함되며, 검증 세트에서 가장 성능이 좋은 모델에 태그가 지정됩니다.
* `--upload_dataset` 플래그를 켜면 데이터 버전 관리를 위해 데이터셋도 업로드됩니다.
-* `--bbox_interval`에 숫자를 전달하면 [data visualization](../)이 활성화됩니다. `bbox_interval` 에포크마다 끝날 때 검증 세트에 대한 모델 출력이 W&B에 업로드됩니다.
+* `--bbox_interval`에 숫자를 전달하면 데이터 시각화가 활성화됩니다. `bbox_interval` 에포크마다 끝날 때 W&B가 검증 세트에 대한 모델 출력을 업로드합니다.
+
## 가입하고 API 키 만들기
@@ -26,7 +28,7 @@ API 키는 로컬 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다. 프로
- 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다.
+ 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. `<>`로 묶인 값은 사용자의 값으로 바꾸세요.
```bash
export WANDB_API_KEY=
@@ -66,18 +68,30 @@ API 키는 로컬 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다. 프로
## 메트릭 로깅
-wandb로 로깅을 활성화하려면 `--logger wandb` 명령줄 인수를 사용하세요. 선택적으로 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달할 수 있는 모든 인수도 함께 전달할 수 있습니다. 각 인수 앞에는 `wandb-`를 붙이세요.
+`wandb` 라이브러리를 설치하고 머신 인증을 완료하면 YOLOX 트레이닝 스크립트에서 W&B 로깅을 활성화할 수 있습니다.
+
+`wandb`로 로깅을 사용하려면 `--logger wandb` 명령줄 인수를 사용하세요. 필요에 따라 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달할 수 있는 모든 인수도 함께 전달할 수 있습니다. 각 인수 앞에는 `wandb-`를 붙이세요.
+
+`num_eval_imges`는 모델 평가를 위해 W&B가 검증 세트 이미지와 예측을 Tables에 로깅하는 수를 제어합니다.
-`num_eval_imges`는 모델 평가를 위해 W&B Tables에 로깅할 검증 세트 이미지와 예측의 수를 제어합니다.
+명령을 실행하기 전에 다음 플레이스홀더를 바꾸세요:
+
+* `
-이 W&B 인테그레이션에 관해 질문이 있거나 문제가 발생했다면 [YOLOX 저장소](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)에 이슈를 등록하세요.
\ No newline at end of file
+이 W&B 인테그레이션과 관련해 질문이 있거나 문제가 발생하면 [YOLOX 저장소](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)에 이슈를 열어 주세요.
\ No newline at end of file
From 392d30ca62f4ba3cdcc81a9087481f7f6210b07e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "locadex-agent[bot]"
<217277504+locadex-agent[bot]@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 9 Jul 2026 17:35:07 +0000
Subject: [PATCH 2/7] docs(locadex): add translations
---
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.../typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx | 34 +-
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.../createopenaiagentstracingprocessor.mdx | 2 +-
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gt-lock.json | 8140 ++++++++---------
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.../typescript-sdk/interfaces/usage.mdx | 10 +-
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289 files changed, 10293 insertions(+), 8589 deletions(-)
diff --git a/fr/weave/reference/python-sdk.mdx b/fr/weave/reference/python-sdk.mdx
index 063c0a0568..15383eaac5 100644
--- a/fr/weave/reference/python-sdk.mdx
+++ b/fr/weave/reference/python-sdk.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import { SourceLink } from '/snippets/fr/_includes/source-link.mdx';
***
-
- ### Propriétés
+
-• `Readonly` **conversationId**: `string`
+• `get` **conversationId**(): `string`
+
+
+ ### Accesseurs
* [agentName](./conversation#agentname)
* [attributes](./conversation#attributes)
* [conversationId](./conversation#conversationid)
* [model](./conversation#model)
-
-
- ### Accesseurs
-
-
* [sessionId](./conversation#sessionid)
@@ -34,19 +29,25 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
* [startTurn](./conversation#startturn)
* [create](./conversation#create)
-## Propriétés
+## Accesseurs
-• `Readonly` **attributes**: `Attributes`
+• `get` **attributes**(): `Attributes`
+
+
### agentName
-• `Readonly` **agentName**: `string`
+• `get` **agentName**(): `string`
+
+
+ #### Renvoie
+
+
+`string`
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:34](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L34)
+[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
***
@@ -54,13 +55,19 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
### attributes
+ #### Renvoie
+
+
+`Attributes`
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L37)
+[src/genai/conversation.ts:106](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L106)
***
@@ -68,13 +75,19 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
### conversationId
+ #### Renvoie
+
+
+`string`
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:36](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L36)
+[src/genai/conversation.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L102)
***
@@ -82,15 +95,21 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
### model
+ #### Renvoie
+
+
+`string`
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:35](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L35)
+[src/genai/conversation.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L98)
-## Accesseurs
+***
### sessionId
@@ -112,7 +131,7 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L41)
+[src/genai/conversation.ts:111](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L111)
## Méthodes
@@ -140,7 +159,7 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
#### Défini dans
#### Paramètres
@@ -164,11 +188,34 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
[`Turn`](./turn)
+`Exemple`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const turn = conversation.startTurn();
+```
+
+`Exemple`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const turn = conversation.startTurn({
+ model: 'gpt-4o',
+ agentName: 'research-bot',
+ agentId: 'research-bot-prod',
+ agentDescription: 'Looks up facts on Wikipedia.',
+ agentVersion: '1.4.2',
+ userMessage: 'What is the weather in Tokyo?',
+ systemInstructions: ['You are a helpful weather bot.'],
+ startTime: new Date('2026-05-29T10:00:00.000Z'),
+});
+```
+
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:62](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L62)
+[src/genai/conversation.ts:156](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L156)
***
@@ -196,4 +243,4 @@ Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conver
#### Défini dans
## Hiérarchie
@@ -85,7 +104,7 @@ Messages d’entrée envoyés au modèle. Vidés dans `gen_ai.input.messages` lo
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:79](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L79)
+[src/genai/llm.ts:93](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L93)
***
@@ -99,7 +118,7 @@ Messages d’entrée envoyés au modèle. Vidés dans `gen_ai.input.messages` lo
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L97)
+[src/genai/llm.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L117)
***
@@ -116,7 +135,7 @@ Messages de l’assistant renvoyés par le modèle. Vidés dans
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:84](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L84)
+[src/genai/llm.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L98)
***
@@ -130,7 +149,7 @@ Messages de l’assistant renvoyés par le modèle. Vidés dans
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L98)
+[src/genai/llm.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L118)
***
@@ -147,7 +166,7 @@ ReasoningPart lors de la sérialisation.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:91](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L91)
+[src/genai/llm.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L105)
***
@@ -163,7 +182,7 @@ Nombre de jetons et statistiques du cache. Vidés vers `gen_ai.usage.*` lors de
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:86](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L86)
+[src/genai/llm.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L100)
## Méthodes
@@ -171,6 +190,20 @@ Nombre de jetons et statistiques du cache. Vidés vers `gen_ai.usage.*` lors de
### addEvent
+
#### Hérité de
@@ -210,7 +236,7 @@ SpanBase.addEvent
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -220,9 +246,10 @@ SpanBase.addEvent
▸ **attachMedia**(`opts`): `this`
-Ajoute un élément multimédia au dernier message d’entrée. Choisissez exactement l’un des éléments suivants :
+Prépare une pièce jointe multimédia pour l’appel LLM. Choisissez exactement l’un des éléments suivants :
`content` (octets base64 intégrés), `uri` (référence URI) ou `fileId`
-(identifiant de fichier téléversé au préalable).
+(identifiant de fichier téléversé au préalable). La pièce jointe est associée au dernier message
+utilisateur dans `inputMessages` lors de `end()`.
#### Paramètres
@@ -242,7 +269,7 @@ Ajoute un élément multimédia au dernier message d’entrée. Choisissez exact
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:170](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L170)
+[src/genai/llm.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L183)
***
@@ -274,7 +301,7 @@ Méthode utilitaire pour `attachMedia({uri, modality})`.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:188](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L188)
+[src/genai/llm.ts:192](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L192)
***
@@ -305,7 +332,7 @@ Effectue le vidage de l’état accumulé et ferme le span. Cette opération est
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L245)
+[src/genai/llm.ts:274](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L274)
***
@@ -335,7 +362,7 @@ Ajoute un message de l’assistant à la réponse.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:143](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L143)
+[src/genai/llm.ts:155](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L155)
***
@@ -352,9 +379,18 @@ Utile pour tout attribuer d’un coup après le retour d’un appel au provider.
#### Paramètres
-| Nom | Type |
-| :----- | :-------------- |
-| `opts` | `LLMRecordOpts` |
+| Nom | Type |
+| :----------------------- | :------------------------------------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.finishReasons?` | `string`[] |
+| `opts.inputMessages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.mediaAttachments?` | `AttachMediaOpts`[] |
+| `opts.outputMessages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.outputType?` | `string` |
+| `opts.reasoning?` | [`Reasoning`](../interfaces/reasoning) |
+| `opts.responseId?` | `string` |
+| `opts.responseModel?` | `string` |
+| `opts.usage?` | [`Usage`](../interfaces/usage) |
#### Renvoie
@@ -366,7 +402,7 @@ Utile pour tout attribuer d’un coup après le retour d’un appel au provider.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:199](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L199)
+[src/genai/llm.ts:203](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L203)
***
@@ -411,7 +447,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -441,7 +477,7 @@ Démarre un span enfant SubAgent imbriqué sous ce LLM.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:232](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L232)
+[src/genai/llm.ts:261](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L261)
***
@@ -471,7 +507,7 @@ Démarre un span Tool enfant imbriqué dans ce LLM.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:223](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L223)
+[src/genai/llm.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L252)
***
@@ -504,7 +540,7 @@ transmis par le SDK Python.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:155](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L155)
+[src/genai/llm.ts:167](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L167)
***
@@ -532,4 +568,4 @@ transmis par le SDK Python.
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:103](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L103)
\ No newline at end of file
+[src/genai/llm.ts:124](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L124)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
index 05700e7070..fd12a0b77b 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
@@ -77,7 +77,7 @@ Prompt.constructor
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L44)
+[src/prompt.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L44)
## Propriétés
@@ -97,7 +97,7 @@ Prompt.__savedRef
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -111,7 +111,7 @@ Prompt.__savedRef
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L42)
+[src/prompt.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L42)
## Accesseurs
@@ -137,7 +137,7 @@ Prompt.description
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -163,7 +163,7 @@ Prompt.nom
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Méthodes
@@ -191,7 +191,7 @@ Prompt.nom
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L71)
+[src/prompt.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L71)
***
@@ -217,7 +217,7 @@ Prompt.saveAttrs
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
***
@@ -246,4 +246,4 @@ Prompt.saveAttrs
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L77)
\ No newline at end of file
+[src/prompt.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L77)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
index 683f59215c..0b8611a062 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
@@ -75,7 +75,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L24)
+[src/weaveObject.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L24)
## Propriétés
@@ -89,7 +89,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L27)
+[src/weaveObject.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L27)
***
@@ -103,7 +103,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L26)
+[src/weaveObject.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L26)
***
@@ -117,7 +117,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L25)
+[src/weaveObject.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L25)
## Méthodes
@@ -137,7 +137,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L64)
+[src/weaveObject.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L64)
***
@@ -157,7 +157,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:59](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L59)
+[src/weaveObject.ts:59](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L59)
***
@@ -177,7 +177,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L55)
+[src/weaveObject.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L55)
***
@@ -220,4 +220,4 @@ const ref = ObjectRef.fromUri('weave:///my-entity/my-project/object/my-dataset:a
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L42)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L42)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
index 8ae7d39749..d756370cd0 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
@@ -67,7 +67,7 @@ await pred.finish(); // Finalise la prédiction
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:338](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L338)
+[src/evaluationLogger.ts:338](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L338)
## Accesseurs
@@ -90,7 +90,7 @@ Utilisé par EvaluationLogger pour détecter les prédictions inachevées.
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:368](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L368)
+[src/evaluationLogger.ts:368](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L368)
## Méthodes
@@ -114,7 +114,7 @@ Met à jour les agrégats incrémentiels et libère la mémoire.
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:470](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L470)
+[src/evaluationLogger.ts:470](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L470)
***
@@ -146,4 +146,4 @@ Crée un appel scorer enfant de predict_and_score.
#### Défini dans
-[src/evaluationLogger.ts:379](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L379)
\ No newline at end of file
+[src/evaluationLogger.ts:379](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L379)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
index 551639d797..a385e8bdfa 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
@@ -77,7 +77,7 @@ Prompt.constructor
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L21)
+[src/prompt.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L21)
## Propriétés
@@ -97,7 +97,7 @@ Prompt.__savedRef
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -111,7 +111,7 @@ Prompt.__savedRef
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L19)
+[src/prompt.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L19)
## Accesseurs
@@ -137,7 +137,7 @@ Prompt.description
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -163,7 +163,7 @@ Prompt.nom
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Méthodes
@@ -191,7 +191,7 @@ Prompt.nom
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L26)
+[src/prompt.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L26)
***
@@ -217,7 +217,7 @@ Prompt.saveAttrs
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
***
@@ -246,4 +246,4 @@ Prompt.saveAttrs
#### Défini dans
-[src/prompt.ts:30](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L30)
\ No newline at end of file
+[src/prompt.ts:30](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L30)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
index c2c625f429..44ee4c159c 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
@@ -5,26 +5,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
[weave](../) / SubAgent
-Une invocation d’agent imbriquée — utilisée lorsque l’agent actuel délègue une tâche à
-un autre agent identifié par un nom (par ex. un planificateur appelant un chercheur). Émet un
-span `invoke_agent` associé au nom du sous-agent et, éventuellement,
-à son modèle.
-
-Créé par `weave.startSubagent()` (ou `turn.startAgent()`, ou
-`llm.startAgent()`) et terminé avec `end()`.
-
-`Exemple`
-
-```ts twoslash
-// @noErrors
-const sub = weave.startSubagent({name: 'researcher', model: 'gpt-4o'});
-try {
- // ... orchestrer les appels LLM/Tool du sous-agent ...
-} finally {
- sub.end();
-}
-```
-
## Hiérarchie
@@ -37,8 +17,8 @@ try {
## Table des matières
-
- ### Propriétés
+
-• `Readonly` **nom**: `string`
+• `get` **nom**(): `string`
+
+
+ ### Accesseurs
* [model](./subagent#model)
@@ -50,22 +30,29 @@ try {
* [addEvent](./subagent#addevent)
* [end](./subagent#end)
+* [record](./subagent#record)
* [setAttributes](./subagent#setattributes)
* [create](./subagent#create)
-## Propriétés
+## Accesseurs
### model
-• `Readonly` **model**: `string`
+• `get` **model**(): `string`
+
+
+ #### Renvoie
+
+
+`string`
#### Défini dans
-[src/genai/subagent.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L41)
+[src/genai/subagent.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L78)
***
@@ -73,13 +60,19 @@ try {
### nom
+ #### Renvoie
+
+
+`string`
#### Défini dans
-[src/genai/subagent.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L40)
+[src/genai/subagent.ts:74](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L74)
## Méthodes
@@ -87,6 +80,20 @@ try {
### addEvent
+
#### Hérité de
@@ -124,7 +124,7 @@ SpanBase.addEvent
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -134,7 +134,8 @@ SpanBase.addEvent
▸ **end**(`opts?`): `void`
-Ferme le span du SubAgent. Cette opération est idempotente. Passez `error` pour marquer le span comme ayant échoué;
+Lisez les valeurs actuelles des champs (pour refléter les mutations effectuées via `record()`
+depuis `start`) et fermez le span. Cette opération est idempotente. Passez `error` pour marquer le span comme ayant échoué;
passez `endTime` pour antidater la fermeture.
@@ -155,7 +156,43 @@ passez `endTime` pour antidater la fermeture.
#### Défini dans
-[src/genai/subagent.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L72)
+[src/genai/subagent.ts:153](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L153)
+
+***
+
+
+ ### record
+
+
+▸ **record**(`opts`): `this`
+
+Définit plusieurs champs à la fois. Remplace (sans fusionner).
+
+
+ #### Paramètres
+
+
+| Nom | Type |
+| :------------------------- | :--------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.agentDescription?` | `string` |
+| `opts.agentId?` | `string` |
+| `opts.agentVersion?` | `string` |
+| `opts.model?` | `string` |
+| `opts.name?` | `string` |
+| `opts.systemInstructions?` | `string`[] |
+
+
+ #### Renvoie
+
+
+`this`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/subagent.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L117)
***
@@ -200,7 +237,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -228,4 +265,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### Défini dans
-[src/genai/subagent.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L46)
\ No newline at end of file
+[src/genai/subagent.ts:93](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L93)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
index 859df3d605..840128abc5 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
@@ -70,7 +70,7 @@ try {
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L52)
+[src/genai/tool.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L52)
***
@@ -84,7 +84,7 @@ try {
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:51](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L51)
+[src/genai/tool.ts:51](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L51)
***
@@ -100,7 +100,7 @@ Sortie de l’outil sous forme de chaîne de caractères. Enregistrée dans `gen
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:47](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L47)
+[src/genai/tool.ts:47](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L47)
***
@@ -114,7 +114,7 @@ Sortie de l’outil sous forme de chaîne de caractères. Enregistrée dans `gen
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L53)
+[src/genai/tool.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L53)
## Méthodes
@@ -122,6 +122,20 @@ Sortie de l’outil sous forme de chaîne de caractères. Enregistrée dans `gen
### addEvent
+
#### Hérité de
@@ -161,7 +168,7 @@ SpanBase.addEvent
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -192,7 +199,7 @@ marquer le span comme ayant échoué ; passez `endTime` pour antidater la ferme
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:87](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L87)
+[src/genai/tool.ts:87](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L87)
***
@@ -237,7 +244,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -265,4 +272,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L58)
\ No newline at end of file
+[src/genai/tool.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L58)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
index 3a3e76a1fa..bbc560f5e4 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
@@ -5,31 +5,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
[weave](../) / tour de conversation
-Une invocation d’agent. Elle encapsule généralement le travail nécessaire
-pour répondre à un seul message d’un utilisateur. Elle émet un span `invoke_agent` et sert de racine à la
-trace de ce tour de conversation : elle est toujours démarrée sous `ROOT_CONTEXT` afin de
-ne jamais hériter accidentellement d’un parent provenant d’une autre bibliothèque
-instrumentée avec OTel.
-
-Créé par `weave.startTurn()` (ou `conversation.startTurn()`) et
-terminé avec `end()`. Un seul tour de conversation peut être actif dans une chaîne asynchrone.
-Les enfants (LLM, Tool, SubAgent) s’y rattachent via les méthodes `startLLM`, `startTool`,
-`startSubagent`.
-
-`Exemple`
-
-```ts twoslash
-// @noErrors
-const turn = weave.startTurn({agentName: 'research-bot', model: MODEL});
-try {
- const llm = turn.startLLM({model: MODEL, providerName: 'openai'});
- // ...
- llm.end();
-} finally {
- turn.end();
-}
-```
-
## Hiérarchie
@@ -42,8 +17,8 @@ try {
## Table des matières
-
- ### Propriétés
+
-• `Readonly` **model**: `string`
+• `get` **model**(): `string`
+
+
+ ### Accesseurs
* [agentName](./turn#agentname)
@@ -55,6 +30,7 @@ try {
* [addEvent](./turn#addevent)
* [end](./turn#end)
+* [record](./turn#record)
* [setAttribute](./turn#setattribute)
* [setAttributes](./turn#setattributes)
* [startLLM](./turn#startllm)
@@ -62,19 +38,25 @@ try {
* [startTool](./turn#starttool)
* [create](./turn#create)
-## Propriétés
+## Accesseurs
### agentName
-• `Readonly` **agentName**: `string`
+• `get` **agentName**(): `string`
+
+
+ #### Renvoie
+
+
+`string`
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:57](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L57)
+[src/genai/turn.ts:103](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L103)
***
@@ -82,13 +64,19 @@ try {
### model
+ #### Renvoie
+
+
+`string`
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L58)
+[src/genai/turn.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L107)
## Méthodes
@@ -96,11 +84,25 @@ try {
### addEvent
+
#### Paramètres
@@ -118,13 +120,6 @@ comme le compactage du contexte, la détection de boucles d'outil ou le déc
`this`
-`Exemple`
-
-```ts twoslash
-// @noErrors
-span.addEvent('context_compacted', {removedMessages: 12});
-```
-
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -145,7 +140,8 @@ SpanBase.addEvent
▸ **end**(`opts?`): `void`
-Ferme le span tour de conversation. Cette opération est idempotente. Passez `error` pour le marquer comme ayant échoué ; passez
+Lire les valeurs actuelles des champs (pour refléter les mutations effectuées via `record()`
+depuis `start`) et fermer le span. Cette opération est idempotente. Passez `error` pour le marquer comme ayant échoué ; passez
`endTime` pour antidater la fermeture.
#### Hérité de
@@ -135,7 +130,7 @@ SpanBase.addEvent
#### Défini dans
@@ -166,7 +162,45 @@ Ferme le span tour de conversation. Cette opération est idempotente. Passez `er
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:144](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L144)
+[src/genai/turn.ts:241](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L241)
+
+***
+
+
+ ### record
+
+
+▸ **record**(`opts`): `this`
+
+Définit en bloc n’importe quel sous-ensemble des champs modifiables. Remplace (sans fusionner).
+Utile pour tout attribuer en une seule fois après le renvoi d’un appel au provider.
+
+
+ #### Paramètres
+
+
+| Nom | Type |
+| :------------------------- | :----------------------------------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.agentDescription?` | `string` |
+| `opts.agentId?` | `string` |
+| `opts.agentName?` | `string` |
+| `opts.agentVersion?` | `string` |
+| `opts.messages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.model?` | `string` |
+| `opts.systemInstructions?` | `string`[] |
+
+
+ #### Renvoie
+
+
+`this`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/turn.ts:201](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L201)
***
@@ -202,7 +236,7 @@ Ferme le span tour de conversation. Cette opération est idempotente. Passez `er
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:136](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L136)
+[src/genai/turn.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L193)
***
@@ -247,7 +281,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -277,7 +311,7 @@ Démarre un span LLM enfant dans ce tour de conversation.
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:104](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L104)
+[src/genai/turn.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L161)
***
@@ -307,7 +341,7 @@ Démarre un span SubAgent enfant au sein de ce tour de conversation.
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:122](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L122)
+[src/genai/turn.ts:179](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L179)
***
@@ -337,7 +371,7 @@ Démarre un span enfant de Tool dans ce tour de conversation.
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:113](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L113)
+[src/genai/turn.ts:170](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L170)
***
@@ -365,4 +399,4 @@ Démarre un span enfant de Tool dans ce tour de conversation.
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L63)
\ No newline at end of file
+[src/genai/turn.ts:124](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L124)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
index f969898fa1..30a4575b0a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
@@ -88,7 +88,7 @@ AdkBasePlugin.name
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:590](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L590)
+[src/integrations/googleAdk.ts:590](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L590)
## Méthodes
@@ -122,7 +122,7 @@ AdkBasePlugin.afterAgentCallback
#### défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:779](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L779)
+[src/integrations/googleAdk.ts:779](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L779)
***
@@ -156,7 +156,7 @@ AdkBasePlugin.afterContextCompaction
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:997](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L997)
+[src/integrations/googleAdk.ts:997](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L997)
***
@@ -192,7 +192,7 @@ AdkBasePlugin.afterModelCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:841](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L841)
+[src/integrations/googleAdk.ts:841](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L841)
***
@@ -227,7 +227,7 @@ AdkBasePlugin.afterRunCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:713](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L713)
+[src/integrations/googleAdk.ts:713](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L713)
***
@@ -265,7 +265,7 @@ AdkBasePlugin.afterToolCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:965](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L965)
+[src/integrations/googleAdk.ts:965](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L965)
***
@@ -301,7 +301,7 @@ AdkBasePlugin.beforeAgentCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:765](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L765)
+[src/integrations/googleAdk.ts:765](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L765)
***
@@ -335,7 +335,7 @@ AdkBasePlugin.beforeContextCompaction
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:993](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L993)
+[src/integrations/googleAdk.ts:993](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L993)
***
@@ -371,7 +371,7 @@ AdkBasePlugin.beforeModelCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:804](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L804)
+[src/integrations/googleAdk.ts:804](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L804)
***
@@ -406,7 +406,7 @@ AdkBasePlugin.beforeRunCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L621)
+[src/integrations/googleAdk.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L621)
***
@@ -443,7 +443,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:918](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L918)
+[src/integrations/googleAdk.ts:918](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L918)
***
@@ -477,7 +477,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolSelection
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:914](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L914)
+[src/integrations/googleAdk.ts:914](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L914)
***
@@ -512,7 +512,7 @@ est déjà terminé (le cas courant, lorsqu’il a été entièrement consommé)
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:732](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L732)
+[src/integrations/googleAdk.ts:732](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L732)
***
@@ -548,7 +548,7 @@ AdkBasePlugin.onEventCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:693](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L693)
+[src/integrations/googleAdk.ts:693](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L693)
***
@@ -585,7 +585,7 @@ AdkBasePlugin.onModelErrorCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:884](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L884)
+[src/integrations/googleAdk.ts:884](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L884)
***
@@ -623,7 +623,7 @@ AdkBasePlugin.onToolErrorCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:977](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L977)
+[src/integrations/googleAdk.ts:977](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L977)
***
@@ -659,4 +659,4 @@ AdkBasePlugin.onUserMessageCallback
#### Défini dans
-[src/integrations/googleAdk.ts:614](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L614)
\ No newline at end of file
+[src/integrations/googleAdk.ts:614](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L614)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
index 09cc0c85ee..03c66848f7 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
@@ -86,7 +86,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:459](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L459)
+[src/weaveClient.ts:459](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L459)
## Propriétés
@@ -100,7 +100,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:456](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L456)
+[src/weaveClient.ts:456](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L456)
***
@@ -114,7 +114,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:457](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L457)
+[src/weaveClient.ts:457](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L457)
***
@@ -128,7 +128,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:455](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L455)
+[src/weaveClient.ts:455](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L455)
## Méthodes
@@ -162,7 +162,7 @@ Utilisé dans l’évaluation impérative pour associer les résultats du scorer
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1727](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1727)
+[src/weaveClient.ts:1727](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1727)
***
@@ -199,7 +199,7 @@ Utilisé dans l’évaluation impérative pour associer les résultats du scorer
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1570](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1570)
+[src/weaveClient.ts:1570](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1570)
***
@@ -233,7 +233,7 @@ Utilisé dans l’évaluation impérative pour associer les résultats du scorer
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1630](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1630)
+[src/weaveClient.ts:1630](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1630)
***
@@ -266,7 +266,7 @@ Utilisé dans l’évaluation impérative pour associer les résultats du scorer
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1672](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1672)
+[src/weaveClient.ts:1672](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1672)
***
@@ -294,7 +294,7 @@ Utilisé dans l’évaluation impérative pour associer les résultats du scorer
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1025](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1025)
+[src/weaveClient.ts:1025](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1025)
***
@@ -351,7 +351,7 @@ for (const attr of resp.data.attributes ?? []) {
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:772](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L772)
+[src/weaveClient.ts:772](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L772)
***
@@ -414,7 +414,7 @@ for (const row of resp.data.rows ?? []) {
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L621)
+[src/weaveClient.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L621)
***
@@ -475,7 +475,7 @@ for (const span of resp.data.spans) {
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:566](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L566)
+[src/weaveClient.ts:566](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L566)
***
@@ -523,7 +523,7 @@ for (const message of resp.data.messages ?? []) {
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:655](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L655)
+[src/weaveClient.ts:655](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L655)
***
@@ -575,7 +575,7 @@ console.log(`total turns: ${resp.data.total_turns}, has more: ${resp.data.has_mo
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:688](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L688)
+[src/weaveClient.ts:688](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L688)
***
@@ -619,7 +619,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:522](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L522)
+[src/weaveClient.ts:522](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L522)
***
@@ -663,7 +663,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:488](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L488)
+[src/weaveClient.ts:488](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L488)
***
@@ -692,7 +692,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:902](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L902)
+[src/weaveClient.ts:902](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L902)
***
@@ -712,7 +712,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1482](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1482)
+[src/weaveClient.ts:1482](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1482)
***
@@ -740,7 +740,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:935](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L935)
+[src/weaveClient.ts:935](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L935)
▸ **getCalls**(`options?`, `includeCosts?`, `limit?`): `Promise`<`Appel`[]>
@@ -764,7 +764,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:936](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L936)
+[src/weaveClient.ts:936](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L936)
***
@@ -794,7 +794,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:957](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L957)
+[src/weaveClient.ts:957](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L957)
▸ **getCallsIterator**(`options?`): `AsyncIterableIterator`<[`CallSchema`](../interfaces/callschema), `any`, `any`>
@@ -816,7 +816,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:962](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L962)
+[src/weaveClient.ts:962](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L962)
***
@@ -836,7 +836,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1486](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1486)
+[src/weaveClient.ts:1486](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1486)
***
@@ -867,7 +867,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1181](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1181)
+[src/weaveClient.ts:1181](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1181)
***
@@ -896,7 +896,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:890](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L890)
+[src/weaveClient.ts:890](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L890)
***
@@ -922,7 +922,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1490](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1490)
+[src/weaveClient.ts:1490](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1490)
***
@@ -959,7 +959,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1498](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1498)
+[src/weaveClient.ts:1498](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1498)
***
@@ -996,7 +996,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1494](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1494)
+[src/weaveClient.ts:1494](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1494)
***
@@ -1024,7 +1024,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1477](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1477)
+[src/weaveClient.ts:1477](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1477)
***
@@ -1052,7 +1052,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1472](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1472)
+[src/weaveClient.ts:1472](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1472)
***
@@ -1081,7 +1081,7 @@ Lie une version publiée du prompt à un portefeuille du registre.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1537](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1537)
+[src/weaveClient.ts:1537](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1537)
***
@@ -1138,7 +1138,7 @@ console.log(`total conversations: ${resp.data.total_conversations}`);
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:730](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L730)
+[src/weaveClient.ts:730](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L730)
***
@@ -1171,7 +1171,7 @@ Utilisez cette méthode lorsque vous créez manuellement des sorties d’appel (
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1424](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1424)
+[src/weaveClient.ts:1424](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1424)
***
@@ -1200,7 +1200,7 @@ Utilisez cette méthode lorsque vous créez manuellement des sorties d’appel (
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:1710](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1710)
+[src/weaveClient.ts:1710](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1710)
***
@@ -1220,4 +1220,4 @@ Utilisez cette méthode lorsque vous créez manuellement des sorties d’appel (
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:801](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L801)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:801](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L801)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
index 8ad3c3a224..51eb8b3488 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
@@ -70,7 +70,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:73](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L73)
+[src/weaveObject.ts:73](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L73)
## Propriétés
@@ -84,7 +84,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
## Accesseurs
@@ -104,7 +104,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -124,7 +124,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Méthodes
@@ -144,4 +144,4 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
index 10c4bfa16d..a0f946d28a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
@@ -34,6 +34,6 @@ addTraceProcessor(processor);
#### Défini dans
-[src/integrations/openai.agent.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/openai.agent.ts#L102)
+[src/integrations/openai.agent.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/openai.agent.ts#L102)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
index d9218d3c58..68428eb10d 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
@@ -55,6 +55,6 @@ const resourceLoader = new DefaultResourceLoader({
#### Défini dans
-[src/integrations/piCodingAgent.ts:654](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/piCodingAgent.ts#L654)
+[src/integrations/piCodingAgent.ts:654](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/piCodingAgent.ts#L654)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
index ee40c26559..3ffd45b409 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
@@ -43,6 +43,6 @@ weave.endConversation({endTime: new Date('2026-05-29T10:00:01.700Z')});
#### Défini dans
-[src/genai/api.ts:151](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/api.ts#L151)
+[src/genai/api.ts:159](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/api.ts#L159)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
index 06947daa9a..80b9582dc6 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
@@ -50,6 +50,6 @@ weave.endLLM({error: new Error('llm call failed')});
#### Défini dans
-[src/genai/api.ts:194](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/api.ts#L194)
+[src/genai/api.ts:202](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/api.ts#L202)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
index 37b108d8da..4a8e3907f0 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
+ ### agentDescription
+
+
+• `Facultatif` **agentDescription**: `string`
+
+Description de l’agent compréhensible par un humain. Elle est propagée
+comme valeur `agentDescription` par défaut à chaque `Turn` créé via
+`startTurn()`, sauf si le tour de conversation définit sa propre valeur ;
+elle est émise dans le span `invoke_agent` de chaque tour de conversation
+sous la forme de `gen_ai.agent.description`.
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/conversation.ts:31](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L31)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `Facultatif` **agentId**: `string`
+
+Identifiant stable de l’agent. Il est propagé comme `agentId` par défaut à chaque
+`Turn` créé via `startTurn()`, sauf si le tour de conversation définit le sien ; il est émis
+dans le span `invoke_agent` de chaque tour de conversation sous la forme de `gen_ai.agent.id`.
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/conversation.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L16)
+
+***
+
### agentName
• `facultatif` **agentName**: `string`
+Nom de l’agent. Transmis comme `agentName` par défaut à chaque `Turn`
+créé via `startTurn()`, sauf si le tour de conversation définit le sien ; émis dans
+le span `invoke_agent` de chaque tour de conversation sous la forme `gen_ai.agent.name`.
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/conversation.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L23)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `Facultatif` **agentVersion**: `string`
+
+Chaîne de version de l’agent. Utilisée comme valeur `agentVersion` par défaut pour
+chaque tour de conversation créé via `startTurn()`, sauf si le tour de conversation définit sa propre valeur ;
+elle est émise dans le span `invoke_agent` de chaque tour de conversation sous la forme de `gen_ai.agent.version`.
+
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L9)
+[src/genai/conversation.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L38)
***
@@ -49,7 +112,7 @@ Toute clé définie ici qui entre en conflit avec l’attribut `gen_ai.*` / `wea
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L20)
+[src/genai/conversation.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L52)
***
@@ -66,7 +129,7 @@ ID de conversation propagé à chaque span de cette conversation sous la forme d
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L13)
+[src/genai/conversation.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L44)
***
@@ -80,7 +143,7 @@ ID de conversation propagé à chaque span de cette conversation sous la forme d
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L10)
+[src/genai/conversation.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L9)
***
@@ -98,4 +161,4 @@ ID de conversation propagé à chaque span de cette conversation sous la forme d
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L23)
\ No newline at end of file
+[src/genai/conversation.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L55)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
index 47cdf4503f..f1c7772e87 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclient#getagents).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:116](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L116)
+[src/weaveClient.ts:116](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L116)
***
@@ -46,7 +46,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclient#getagents).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L117)
+[src/weaveClient.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L117)
***
@@ -60,7 +60,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclient#getagents).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L118)
+[src/weaveClient.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L118)
***
@@ -74,4 +74,4 @@ Options de [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclient#getagents).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:119](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L119)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:119](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L119)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
index f2cf98d885..6516388d8a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
@@ -33,7 +33,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentSpans](../classes/weaveclient#getagentspans).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L161)
+[src/weaveClient.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L161)
***
@@ -62,7 +62,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentSpans](../classes/weaveclient#getagentspans).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:171](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L171)
+[src/weaveClient.ts:171](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L171)
***
@@ -87,7 +87,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentSpans](../classes/weaveclient#getagentspans).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:176](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L176)
+[src/weaveClient.ts:176](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L176)
***
@@ -103,7 +103,7 @@ Filtre au format Mongo sur les spans.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L165)
+[src/weaveClient.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L165)
***
@@ -117,4 +117,4 @@ Filtre au format Mongo sur les spans.
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:177](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L177)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:177](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L177)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
index 6dea0b9812..ded1b7d625 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
@@ -30,7 +30,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentTurn](../classes/weaveclient#getagentturn).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:222](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L222)
+[src/weaveClient.ts:222](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L222)
***
@@ -44,4 +44,4 @@ Options de [WeaveClient.getAgentTurn](../classes/weaveclient#getagentturn).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:221](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L221)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:221](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L221)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
index a93fc22ea5..d6e4edd44f 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weaveclient#getagentturns).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:234](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L234)
+[src/weaveClient.ts:234](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L234)
***
@@ -46,7 +46,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weaveclient#getagentturns).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:246](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L246)
+[src/weaveClient.ts:246](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L246)
***
@@ -75,7 +75,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weaveclient#getagentturns).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:240](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L240)
+[src/weaveClient.ts:240](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L240)
***
@@ -100,4 +100,4 @@ Options de [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weaveclient#getagentturns).
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L245)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L245)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
index 1cd298f99b..dcf0234403 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/weaveclient#getagentversion
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:134](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L134)
+[src/weaveClient.ts:134](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L134)
***
@@ -61,7 +61,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/weaveclient#getagentversion
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:140](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L140)
+[src/weaveClient.ts:140](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L140)
***
@@ -86,7 +86,7 @@ Options de [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/weaveclient#getagentversion
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:145](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L145)
+[src/weaveClient.ts:145](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L145)
***
@@ -100,4 +100,4 @@ Options de [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/weaveclient#getagentversion
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:146](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L146)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:146](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L146)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
index f845360b0f..f811be17ae 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
@@ -35,7 +35,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:101](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L101)
+[src/weaveClient.ts:101](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L101)
***
@@ -49,7 +49,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L102)
+[src/weaveClient.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L102)
***
@@ -63,7 +63,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L94)
+[src/weaveClient.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L94)
***
@@ -77,7 +77,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L96)
+[src/weaveClient.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L96)
***
@@ -91,7 +91,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L97)
+[src/weaveClient.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L97)
***
@@ -105,7 +105,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L98)
+[src/weaveClient.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L98)
***
@@ -119,7 +119,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:99](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L99)
+[src/weaveClient.ts:99](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L99)
***
@@ -133,7 +133,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:95](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L95)
+[src/weaveClient.ts:95](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L95)
***
@@ -147,4 +147,4 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L100)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L100)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
index d3b2f60456..9aafd434b5 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
@@ -110,7 +110,7 @@ node_modules/typescript/lib/lib.dom.d.ts:4470
#### Défini dans
-[src/generated/traceServerApi.ts:5991](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5991)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5991](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5991)
***
@@ -124,7 +124,7 @@ node_modules/typescript/lib/lib.dom.d.ts:4470
#### Défini dans
-[src/generated/traceServerApi.ts:5992](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5992)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5992](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5992)
***
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
index bf9babd076..c10385dde0 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
@@ -31,4 +31,4 @@ Détail
#### Défini dans
-[src/generated/traceServerApi.ts:4077](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L4077)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:4077](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L4077)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
index 994f8c8571..0ced236735 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
@@ -24,6 +24,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
* [model](./llminit#model)
* [providerName](./llminit#providername)
* [startTime](./llminit#starttime)
+* [systemInstructions](./llminit#systeminstructions)
## Propriétés
@@ -37,7 +38,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:32](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L32)
+[src/genai/llm.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L37)
***
@@ -51,7 +52,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/llm.ts:33](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L33)
+[src/genai/llm.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L38)
***
@@ -71,4 +72,18 @@ SpanInitBase.startTime
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `Facultatif` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/llm.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L39)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
index c72aabe766..0907cfe2f5 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### défini dans
-[src/genai/types.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L17)
+[src/genai/types.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L17)
***
@@ -43,7 +43,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L20)
+[src/genai/types.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L20)
***
@@ -55,7 +55,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L16)
+[src/genai/types.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L16)
***
@@ -67,7 +67,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L18)
+[src/genai/types.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L18)
***
@@ -79,4 +79,4 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L19)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L19)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
index 67cf95f2cc..f7f0f69bcf 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
@@ -31,4 +31,4 @@ $Expr
#### Défini dans
-[src/generated/traceServerApi.ts:5224](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5224)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:5224](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5224)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
index e2f8f9bdb8..d16b966e56 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
@@ -27,4 +27,4 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L46)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L46)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
index 388c80f054..f44c74b962 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ Sens
#### Défini dans
-[src/generated/traceServerApi.ts:5540](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5540)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5540](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5540)
***
@@ -48,4 +48,4 @@ Champ
#### Défini dans
-[src/generated/traceServerApi.ts:5538](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5538)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:5538](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5538)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
index 85db457c83..53f1228d4d 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
@@ -21,13 +21,60 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
### Propriétés
-* [model](./subagentinit#model)
-* [nom](./subagentinit#name)
+* [agentDescription](./subagentinit#agentdescription)
+* [agentId](./subagentinit#agentid)
+* [agentVersion](./subagentinit#agentversion)
-- [startTime](./subagentinit#starttime)
+- [model](./subagentinit#model)
+- [nom](./subagentinit#name)
+
+* [startTime](./subagentinit#starttime)
+* [systemInstructions](./subagentinit#systeminstructions)
## Propriétés
+
+ ### agentDescription
+
+
+• `Facultatif` **agentDescription**: `string`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/subagent.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L24)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `Facultatif` **agentId**: `string`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/subagent.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L23)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `Facultatif` **agentVersion**: `string`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/subagent.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L25)
+
+***
+
### model
@@ -38,7 +85,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/subagent.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L17)
+[src/genai/subagent.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L21)
***
@@ -52,7 +99,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/subagent.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L16)
+[src/genai/subagent.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L20)
***
@@ -72,4 +119,18 @@ SpanInitBase.startTime
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `Facultatif` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/subagent.ts:22](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L22)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
index e0ec53262f..b01535d07d 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
@@ -38,7 +38,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L19)
+[src/genai/tool.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L19)
***
@@ -52,7 +52,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L18)
+[src/genai/tool.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L18)
***
@@ -72,7 +72,7 @@ SpanInitBase.startTime
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
***
@@ -86,4 +86,4 @@ SpanInitBase.startTime
#### Défini dans
-[src/genai/tool.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L20)
\ No newline at end of file
+[src/genai/tool.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L20)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
index f2aa075d22..0827ad6710 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
@@ -21,12 +21,45 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
### Propriétés
+* [agentDescription](./turninit#agentdescription)
+* [agentId](./turninit#agentid)
* [agentName](./turninit#agentname)
+* [agentVersion](./turninit#agentversion)
* [model](./turninit#model)
* [startTime](./turninit#starttime)
+* [systemInstructions](./turninit#systeminstructions)
+* [userMessage](./turninit#usermessage)
## Propriétés
+
+ ### agentDescription
+
+
+• `Facultatif` **agentDescription**: `string`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/turn.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L37)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `Facultatif` **agentId**: `string`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/turn.ts:35](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L35)
+
+***
+
### agentName
@@ -37,7 +70,21 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L26)
+[src/genai/turn.ts:36](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L36)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `Facultatif` **agentVersion**: `string`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/turn.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L38)
***
@@ -51,7 +98,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/turn.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L27)
+[src/genai/turn.ts:32](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L32)
***
@@ -71,4 +118,32 @@ SpanInitBase.startTime
#### Défini dans
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `Facultatif` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/turn.ts:33](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L33)
+
+***
+
+
+ ### userMessage
+
+
+• `Facultatif` **userMessage**: `string`
+
+
+ #### Défini dans
+
+
+[src/genai/turn.ts:34](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L34)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
index f7e7eade61..51303b5a42 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L41)
+[src/genai/types.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L41)
***
@@ -45,7 +45,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L42)
+[src/genai/types.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L42)
***
@@ -59,7 +59,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L38)
+[src/genai/types.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L38)
***
@@ -73,7 +73,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L39)
+[src/genai/types.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L39)
***
@@ -87,4 +87,4 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L40)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L40)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
index 5d1f679ae3..7f33530fc6 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
@@ -37,7 +37,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/media.ts:48](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L48)
+[src/media.ts:48](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L48)
***
@@ -57,7 +57,7 @@ WeaveAudioInput.audioType
#### Défini dans
-[src/media.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L44)
+[src/media.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L44)
***
@@ -77,4 +77,4 @@ WeaveAudioInput.data
#### Défini dans
-[src/media.ts:43](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L43)
\ No newline at end of file
+[src/media.ts:43](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L43)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
index 76189b1513..fe5198b21a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
@@ -37,7 +37,7 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/media.ts:14](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L14)
+[src/media.ts:14](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L14)
***
@@ -57,7 +57,7 @@ WeaveImageInput.data
#### Défini dans
-[src/media.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L9)
+[src/media.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L9)
***
@@ -77,4 +77,4 @@ WeaveImageInput.imageType
#### Défini dans
-[src/media.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L10)
\ No newline at end of file
+[src/media.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L10)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
index f1a722f336..76b7703028 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L105)
+[src/weaveClient.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L105)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
index 9df9f12dc0..398ddb2b56 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L107)
+[src/weaveClient.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L107)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
index 8e64d47565..cac44de44e 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:108](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L108)
+[src/weaveClient.ts:108](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L108)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
index cd3701fa07..fc7062098e 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:109](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L109)
+[src/weaveClient.ts:109](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L109)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
index a510a6ae3a..8894f1ce88 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:110](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L110)
+[src/weaveClient.ts:110](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L110)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
index 33bc31c6bf..18decc502c 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ Structure du résultat renvoyé par [WeaveClient.getAgentSpans](../classes/weave
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L183)
+[src/weaveClient.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L183)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
index f992c90f6b..46057a1348 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ Structure du résultat renvoyé par [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclie
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:125](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L125)
+[src/weaveClient.ts:125](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L125)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
index d90fa3c58b..375056d655 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
@@ -15,6 +15,6 @@ Type de résultat renvoyé par [WeaveClient.getAgentTurn](../classes/weaveclient
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:228](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L228)
+[src/weaveClient.ts:228](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L228)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
index e5b0340e8a..a6ca2522c7 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
@@ -29,6 +29,6 @@ Structure du résultat renvoyé par [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weave
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L252)
+[src/weaveClient.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L252)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
index faff017e0f..79163d710a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ Structure du résultat renvoyé par [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/we
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:152](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L152)
+[src/weaveClient.ts:152](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L152)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
index ab40183413..39f80e0477 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L23)
+[src/genai/types.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L23)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
index edf5b2b1d8..159c11db43 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L13)
+[src/genai/types.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L13)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
index 65636ae4e6..bc99461a80 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
@@ -21,6 +21,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/opType.ts:7](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/opType.ts#L7)
+[src/opType.ts:7](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/opType.ts#L7)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
index f63ebfa435..8445c62e11 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
@@ -33,6 +33,6 @@ descriptor: Le descripteur de propriété contenant la méthode
#### Défini dans
-[src/opType.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/opType.ts#L41)
+[src/opType.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/opType.ts#L41)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
index a46f05b0cf..e749693ba5 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
@@ -21,6 +21,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/weaveClient.ts:65](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L65)
+[src/weaveClient.ts:65](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L65)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
index 7f0005722a..59eefb185d 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
@@ -15,6 +15,6 @@ Types de données publics du SDK de conversation GenAI de Weave.
#### Défini dans
-[src/genai/types.ts:5](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L5)
+[src/genai/types.ts:5](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L5)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
index 5ce262b7c6..6b357ed04f 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
@@ -17,8 +17,8 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
+[src/genai/conversation.ts:191](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L191)
-[src/genai/conversation.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L96)
+[src/genai/conversation.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L193)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
index 8ea3cc846b..9e3596a85c 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
@@ -17,6 +17,6 @@ description: "Référence du SDK TypeScript"
#### Défini dans
-[src/genai/conversation.ts:92](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L92)
+[src/genai/conversation.ts:189](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L189)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx
index 06818273de..9c76c60ef7 100644
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## Variables
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+ "postProcessHash": "0a42f54366e2b40f79b3b4f3d3481413fbb43713dc6f0675bc651b63ca1a96b7"
+ },
+ "ko": {
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.965Z",
+ "postProcessHash": "e0d28ed00be88ab036ae2cdcbbb5f8cd71cdbb9211cbe6b88c745adb481e6605"
}
}
},
"a28e9dda83a810b6d6a875cd5c7ef28f93697f35a47478a1177ad52d23d21ebb": {
- "d344e49e156831a1d82ede6632f9d55ad2c4855fee3a958e245730145a6cd5fd": {
+ "c7498f34bd5fec9bb412a99a229b5d703318b5ab7d4f20503458148ce8e63bf6": {
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.286Z",
- "postProcessHash": "b866647c492878e38df55853ac14adbbe88542718b2ee89296f565b7812bd26f"
- },
- "ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.285Z",
- "postProcessHash": "ad890d8329dff8998c098f5d27910db4138a46727b785c82a404640fca971905"
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.816Z",
+ "postProcessHash": "f2dcd12087081369fbb4d9da488d995c56b01edb65348860bb7a4c1be3263c5d"
},
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.285Z",
- "postProcessHash": "6890410cbf5e561a78425ce071b8c67bac40b0c2a8d520f8165a0692a513db3f"
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.817Z",
+ "postProcessHash": "cb87efb411685c79c9fdbe00ea1d66b23a519498e6f5deb366ff587a1f9075c3"
+ },
+ "ko": {
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.906Z",
+ "postProcessHash": "969ad9670066345e8cdd3ece8f4112e61cd43edfc626f40c6a33b8cee37f264e"
}
}
},
"831a39e863b0c5e28164109c9fccad96abb984db3f5c23ad50ccf2a7ed471734": {
- "c7f7fd306d9281120ad6beb5f53768413cd7f9559c95407a5ad726aba46e733d": {
+ "8649cd4694e7e6a974efb74ef878c0ef46d3de761d5f8d243791aa89a5ea1683": {
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.245Z",
- "postProcessHash": "9ecb8f40f86f3ad37c9776b60dd9c0a22bff4d556b1a8f301f62202a09292c73"
- },
- "fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.245Z",
- "postProcessHash": "40299867afedbc2fbc935188d9674de3057fbef00688a17d43cbe1469783acb9"
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.841Z",
+ "postProcessHash": "da8c27964758b8cf7778da684a0a05108e7f17d97e70dc58e9dd56525d756103"
},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.244Z",
- "postProcessHash": "812107f6fd5daaf8c70da4986f00fb1c340e57441fcefa456fc1d64fd0943b37"
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.894Z",
+ "postProcessHash": "8f892997cd5629a17f2c748b5fad79d9f1160e799c93dc90c94e4f56aaef99b1"
+ },
+ "fr": {
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.909Z",
+ "postProcessHash": "a056d2f6fc5cb15b851cc6e24ce74989437813cf8b13d168e5e147b76f9948f9"
}
}
},
"19bc1c33950e8d81a24c20b9616a92f3d852484c56700e83c24c22de0ad7d974": {
- "0128399e5c74d1a6bcdeb12bcbc072ea1cfc6587309a4e04e5933ddb92341f47": {
+ "2ec9269870292af2bc5c09551c68c1358da199c350719c35ac461eb6eec943b1": {
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.250Z",
- "postProcessHash": "9622a5c4f7f2d3e957ac27c3acce46136152c1fa79ae3b1435b85bb99b6039ca"
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.831Z",
+ "postProcessHash": "627e6fc96eae0491ed8fdad599df97b834ba0f666d1549ebe1f2c28116a410de"
},
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.251Z",
- "postProcessHash": "691da26f778a7f8e7f8bfdc296b436249b6b1bf78bffacb771fd2cc15a1be035"
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.834Z",
+ "postProcessHash": "b4d7fb3378876998668a575d4a0b62436898aa78e15b797c70abd0910a906c2c"
},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:55.250Z",
- "postProcessHash": "5917c414b15e58724db87827d99e9e256013276643c6ba4030b5d27cb69ce9fb"
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:39.903Z",
+ "postProcessHash": "8c0bc752721a3127f3f081a62714ea7b438b04660119ea51e0f9cbc0ef3c07d5"
}
}
},
"461df981d5e1027f32a487d7957182194ce88ce6fcb11ddaa1b2d2bef8ce6947": {
"b035d18376e408318bc024cbec8d1e1df4f818306e6c8c93cead37f012a32b2f": {
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.231Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.794Z",
"postProcessHash": "470569fd81ade191d929451012ae158c85032dfbe00ae9ec5bc43a9708c3881d"
},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.231Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.794Z",
"postProcessHash": "6446a2aa0f82edcb6124870704260d98973bb6d33d27fa71bf88930a48f04af7"
},
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.231Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.795Z",
"postProcessHash": "b66ee8982e55440f5d7f928bc91fa2a12b6f626ec41154e73fad76ac032ea503"
}
}
@@ -22799,15 +22799,15 @@
"7400a9792ec41852ea043cb26c8c0bfe9c79daadf30b837861a954637fbde735": {
"b46e23f82f800e271756019365c3881f4500f3bd1b35b4e2eaea337ab52d25ed": {
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.260Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.822Z",
"postProcessHash": "ea00cc1cfce4a8c26b1966275477b2ae8f0cecb19f5319a859325b48610d9bd2"
},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.259Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.821Z",
"postProcessHash": "e1710f2919c392cdb20faaad63b0d5e5fb3227baedaa42ffaf34356b3e7c9299"
},
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.260Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.821Z",
"postProcessHash": "f11fae9540af7931ca9e8142458c9f4998c2ba49b326b73d0c9d27e1faf8505c"
}
}
@@ -22815,15 +22815,15 @@
"e88f9998e20013e3276c4c3b44175c2ce76a22f79ef65d2f6bc7855fb40bb4ab": {
"9fb28588c8ad6269b49616a32da0282c49d3e30f2909c99551f2e3f2f2cee860": {
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.280Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.842Z",
"postProcessHash": "32527b181b0a137c010a81d25a9b98375aef09a4017a49d1635af483d93c58c7"
},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.280Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.841Z",
"postProcessHash": "2ab930f0cb87a2dd0d298e299a3bd9944ea5e9e975de336091d1c114eeb312d4"
},
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T16:50:54.280Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.841Z",
"postProcessHash": "6117035dc088d42294b8c442ac1dffd5457fa5d2e1e9c696e986b1bc85bceb13"
}
}
diff --git a/ja/weave/reference/python-sdk.mdx b/ja/weave/reference/python-sdk.mdx
index 8f001c6b79..6371165cc2 100644
--- a/ja/weave/reference/python-sdk.mdx
+++ b/ja/weave/reference/python-sdk.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import { SourceLink } from '/snippets/ja/_includes/source-link.mdx';
***
-`
* `tools`: `list[typing.Any]`
-`
* `op_scope`: `list[str] | None`
-`
* `agent_name`: ``
* `model`: ``
+* `agent_id`: ``
+* `agent_description`: ``
+* `agent_version`: ``
* `include_content`: ``
* `continue_parent_trace`: ``
* `attributes`: `dict[str, typing.Any]`
-) → None
***
-) → Self
***
-`
-* `scorers`: `list[typing.Annotated[trace.op_protocol.Op | flow.scorer.Scorer, BeforeValidator(func=, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]] | None`
+* `scorers`: `list[typing.Annotated[trace.op_protocol.Op | flow.scorer.Scorer, BeforeValidator(func=, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]] | None`
* `preprocess_model_input`: `collections.abc.Callable[[dict], dict] | None`
* `trials`: ``
* `metadata`: `dict[str, typing.Any] | None`
* `evaluation_name`: `str | collections.abc.Callable[trace.call.Call, str] | None`
-`
* `parts`: `list[typing.Annotated[conversation.types.TextPart | conversation.types.ReasoningPart | conversation.types.ToolCallPart | conversation.types.ToolCallResponsePart | conversation.types.BlobPart | conversation.types.UriPart | conversation.types.FilePart, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='type')]]`
-`
* `scorer_debounce_config`: `flow.monitor.ScorerDebounceConfig | None`
-`
* `agent_name`: ``
* `model`: ``
+* `agent_id`: ``
+* `agent_description`: ``
+* `agent_version`: ``
* `include_content`: ``
* `continue_parent_trace`: ``
* `attributes`: `dict[str, typing.Any]`
@@ -2821,11 +2834,11 @@ __init__(**data: 'Any') → None
***
-`
-/` 形式のRegistryの宛先パス。例: `wandb-registry-prompts/my-prompt-collection`。
@@ -3797,7 +3822,7 @@ link_prompt_to_registry(
***
-
-[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
+[src/genai/conversation.ts:191](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L191)
-[src/genai/conversation.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L96)
+[src/genai/conversation.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L193)
## 関数
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
index b9e4ab6ba6..28f8a9a422 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
@@ -11,19 +11,14 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
## 目次
-
- ### プロパティ
+
-• `Readonly` **conversationId**: `string`
+• `get` **conversationId**(): `string`
+
+
+ ### アクセサー
* [agentName](./conversation#agentname)
* [attributes](./conversation#attributes)
* [conversationId](./conversation#conversationid)
* [model](./conversation#model)
-
-
- ### アクセサー
-
-
* [sessionId](./conversation#sessionid)
@@ -34,19 +29,25 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
* [startTurn](./conversation#startturn)
* [create](./conversation#create)
-## プロパティ
+## アクセサー
-• `Readonly` **attributes**: `Attributes`
+• `get` **attributes**(): `Attributes`
+
+
### agentName
-• `Readonly` **agentName**: `string`
+• `get` **agentName**(): `string`
+
+
+ #### 戻り値
+
+
+`string`
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:34](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L34)
+[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
***
@@ -54,13 +55,19 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
### attributes
+ #### 戻り値
+
+
+`Attributes`
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L37)
+[src/genai/conversation.ts:106](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L106)
***
@@ -68,13 +75,19 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
### conversationId
+ #### 戻り値
+
+
+`string`
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:36](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L36)
+[src/genai/conversation.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L102)
***
@@ -82,15 +95,21 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
### model
-• `Readonly` **model**: `string`
+• `get` **model**(): `string`
+
+
+ #### 戻り値
+
+
+`string`
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:35](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L35)
+[src/genai/conversation.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L98)
-## アクセサー
+***
### sessionId
@@ -112,7 +131,7 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L41)
+[src/genai/conversation.ts:111](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L111)
## メソッド
@@ -140,7 +159,7 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L71)
+[src/genai/conversation.ts:168](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L168)
***
@@ -150,6 +169,8 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
▸ **startTurn**(`opts?`): [`Turn`](./turn)
+この `Conversation` の下に新しい `Turn` を開始します。このターンは会話の `conversationId` を継承します。`opts` で指定されていない場合、`agentName`、`agentId`、`agentDescription`、`agentVersion`、および `model` には会話の値がデフォルトで使用されます。
+
#### パラメーター
@@ -164,11 +185,34 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
[`Turn`](./turn)
+`例`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const turn = conversation.startTurn();
+```
+
+`例`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const turn = conversation.startTurn({
+ model: 'gpt-4o',
+ agentName: 'research-bot',
+ agentId: 'research-bot-prod',
+ agentDescription: 'Looks up facts on Wikipedia.',
+ agentVersion: '1.4.2',
+ userMessage: 'What is the weather in Tokyo?',
+ systemInstructions: ['You are a helpful weather bot.'],
+ startTime: new Date('2026-05-29T10:00:00.000Z'),
+});
+```
+
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:62](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L62)
+[src/genai/conversation.ts:156](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L156)
***
@@ -196,4 +240,4 @@ Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをま
#### 定義元
-[src/genai/conversation.ts:45](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L45)
\ No newline at end of file
+[src/genai/conversation.ts:115](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L115)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
index 5ef04b4298..dbbb8cfe67 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
@@ -116,7 +116,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### 定義元
-[src/dataset.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L55)
+[src/dataset.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L55)
## プロパティ
@@ -136,7 +136,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -150,7 +150,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### 定義元
-[src/dataset.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L53)
+[src/dataset.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L53)
## アクセサ
@@ -176,7 +176,7 @@ WeaveObject.description
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -196,7 +196,7 @@ WeaveObject.description
#### 定義元
-[src/dataset.ts:68](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L68)
+[src/dataset.ts:68](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L68)
***
@@ -222,7 +222,7 @@ WeaveObject.name
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Methods
@@ -242,7 +242,7 @@ WeaveObject.name
#### 定義元
-[src/dataset.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L72)
+[src/dataset.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L72)
***
@@ -270,7 +270,7 @@ WeaveObject.name
#### 定義元
-[src/dataset.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L78)
+[src/dataset.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L78)
***
@@ -290,7 +290,7 @@ WeaveObject.name
#### 定義元
-[src/dataset.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L64)
+[src/dataset.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L64)
***
@@ -316,4 +316,4 @@ WeaveObject.name
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
index 1bd13c04e6..07fc231f58 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
@@ -135,7 +135,7 @@ const results = await evaluation.evaluate({ model });
#### 定義場所
-[src/evaluation.ts:150](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L150)
+[src/evaluation.ts:150](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L150)
## プロパティ
@@ -155,7 +155,7 @@ const results = await evaluation.evaluate({ model });
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
## アクセサ
@@ -181,7 +181,7 @@ WeaveObject.description
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -207,7 +207,7 @@ WeaveObject.name
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Methods
@@ -238,7 +238,7 @@ WeaveObject.name
#### 定義場所
-[src/evaluation.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L165)
+[src/evaluation.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L165)
***
@@ -269,7 +269,7 @@ WeaveObject.name
#### 定義場所
-[src/evaluation.ts:244](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L244)
+[src/evaluation.ts:244](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L244)
***
@@ -295,4 +295,4 @@ WeaveObject.name
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
index e3c5056d6b..a96db615aa 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
@@ -73,7 +73,7 @@ await ev.logSummary();
#### 定義元
-[src/evaluationLogger.ts:573](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L573)
+[src/evaluationLogger.ts:573](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L573)
## メソッド
@@ -120,7 +120,7 @@ await evalLogger.logSummary(); // すべての処理が完了するまで待機
#### 定義元
-[src/evaluationLogger.ts:660](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L660)
+[src/evaluationLogger.ts:660](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L660)
***
@@ -165,7 +165,7 @@ await scoreLogger.finish();
#### 定義元
-[src/evaluationLogger.ts:685](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L685)
+[src/evaluationLogger.ts:685](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L685)
***
@@ -199,4 +199,4 @@ summarize call を作成し、evaluate call を完了します。
#### 定義元
-[src/evaluationLogger.ts:786](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L786)
\ No newline at end of file
+[src/evaluationLogger.ts:786](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L786)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
index 39afa0a333..7be7602b3a 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
@@ -16,11 +16,12 @@ tool/subagent の Call をネストしてください。
記録されたすべてのデータは、`end()` 時に span にフラッシュされます。
-`Example`
+`例`
```ts twoslash
// @noErrors
const llm = weave.startLLM({model: 'gpt-4o-mini', providerName: 'openai'});
+
try {
llm.inputMessages = [{role: 'user', content: prompt}];
const resp = await openai.chat.completions.create({...});
@@ -31,6 +32,24 @@ try {
}
```
+`例`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const llm = weave.startLLM({
+ model: 'gpt-4o-mini',
+ providerName: 'openai',
+ systemInstructions: ['You are a helpful weather bot.'],
+ startTime: new Date('2026-05-29T10:00:00.000Z'),
+});
+
+try {
+ // ... LLM を呼び出し、llm.outputMessages / usage を設定する ...
+} finally {
+ llm.end();
+}
+```
+
## 階層
@@ -85,7 +104,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:79](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L79)
+[src/genai/llm.ts:93](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L93)
***
@@ -99,7 +118,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L97)
+[src/genai/llm.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L117)
***
@@ -116,7 +135,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:84](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L84)
+[src/genai/llm.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L98)
***
@@ -130,7 +149,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L98)
+[src/genai/llm.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L118)
***
@@ -146,7 +165,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:91](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L91)
+[src/genai/llm.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L105)
***
@@ -162,7 +181,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:86](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L86)
+[src/genai/llm.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L100)
## メソッド
@@ -170,6 +189,20 @@ try {
### addEvent
+
#### 継承元
@@ -210,7 +236,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -220,8 +246,9 @@ SpanBase.addEvent
▸ **attachMedia**(`opts`): `this`
-最後の入力メッセージにメディアパートを追加します。`content` (インラインの base64 エンコード済みバイト列) 、`uri` (URI reference) 、または `fileId`
- (事前にアップロードされた file ID) のうち、指定できるのは 1 つだけです。
+LLM Call 用のメディア添付をステージします。`content` (インラインの base64 エンコード済みバイト列) 、`uri` (URI reference) 、または `fileId`
+(事前にアップロードされた file ID) のうち、指定できるのは 1 つだけです。添付は `end()` 時に `inputMessages` 内の最後のユーザー
+メッセージに追加されます。
#### パラメーター
@@ -241,7 +268,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:170](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L170)
+[src/genai/llm.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L183)
***
@@ -273,7 +300,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:188](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L188)
+[src/genai/llm.ts:192](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L192)
***
@@ -303,7 +330,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L245)
+[src/genai/llm.ts:274](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L274)
***
@@ -333,7 +360,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:143](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L143)
+[src/genai/llm.ts:155](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L155)
***
@@ -350,9 +377,18 @@ SpanBase.addEvent
#### パラメーター
-| 名 | タイプ |
-| :----- | :-------------- |
-| `opts` | `LLMRecordOpts` |
+| 名 | タイプ |
+| :----------------------- | :------------------------------------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.finishReasons?` | `string`[] |
+| `opts.inputMessages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.mediaAttachments?` | `AttachMediaOpts`[] |
+| `opts.outputMessages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.outputType?` | `string` |
+| `opts.reasoning?` | [`Reasoning`](../interfaces/reasoning) |
+| `opts.responseId?` | `string` |
+| `opts.responseModel?` | `string` |
+| `opts.usage?` | [`Usage`](../interfaces/usage) |
#### 戻り値
@@ -364,7 +400,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:199](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L199)
+[src/genai/llm.ts:203](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L203)
***
@@ -409,7 +445,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -439,7 +475,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:232](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L232)
+[src/genai/llm.ts:261](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L261)
***
@@ -469,7 +505,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:223](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L223)
+[src/genai/llm.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L252)
***
@@ -499,7 +535,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:155](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L155)
+[src/genai/llm.ts:167](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L167)
***
@@ -527,4 +563,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:103](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L103)
\ No newline at end of file
+[src/genai/llm.ts:124](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L124)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
index 515c964466..f975333179 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
@@ -77,7 +77,7 @@ Prompt.constructor
#### 定義場所
-[src/prompt.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L44)
+[src/prompt.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L44)
## プロパティ
@@ -97,7 +97,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -111,7 +111,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 定義場所
-[src/prompt.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L42)
+[src/prompt.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L42)
## アクセサ
@@ -137,7 +137,7 @@ Prompt.description
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -163,7 +163,7 @@ Prompt.name
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## Methods
@@ -191,7 +191,7 @@ Prompt.name
#### 定義場所
-[src/prompt.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L71)
+[src/prompt.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L71)
***
@@ -217,7 +217,7 @@ Prompt.saveAttrs
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
***
@@ -246,4 +246,4 @@ Prompt.saveAttrs
#### 定義場所
-[src/prompt.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L77)
\ No newline at end of file
+[src/prompt.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L77)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
index b4aad9ba50..e0ce00db81 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
@@ -75,7 +75,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L24)
+[src/weaveObject.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L24)
## プロパティ
@@ -89,7 +89,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L27)
+[src/weaveObject.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L27)
***
@@ -103,7 +103,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L26)
+[src/weaveObject.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L26)
***
@@ -117,7 +117,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L25)
+[src/weaveObject.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L25)
## method
@@ -137,7 +137,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L64)
+[src/weaveObject.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L64)
***
@@ -157,7 +157,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:59](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L59)
+[src/weaveObject.ts:59](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L59)
***
@@ -177,7 +177,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L55)
+[src/weaveObject.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L55)
***
@@ -220,4 +220,4 @@ const ref = ObjectRef.fromUri('weave:///my-entity/my-project/object/my-dataset:a
#### 定義場所
-[src/weaveObject.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L42)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L42)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
index 7a867d84aa..a9e5641b1c 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
@@ -67,7 +67,7 @@ await pred.finish(); // 予測を確定する
#### 定義箇所
-[src/evaluationLogger.ts:338](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L338)
+[src/evaluationLogger.ts:338](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L338)
## アクセサー
@@ -90,7 +90,7 @@ EvaluationLogger が未完了の予測を検出するために使用します。
#### 定義箇所
-[src/evaluationLogger.ts:368](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L368)
+[src/evaluationLogger.ts:368](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L368)
## Methods
@@ -114,7 +114,7 @@ EvaluationLogger が未完了の予測を検出するために使用します。
#### 定義箇所
-[src/evaluationLogger.ts:470](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L470)
+[src/evaluationLogger.ts:470](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L470)
***
@@ -146,4 +146,4 @@ predict_and_score の子 call として scorer call を作成します
#### 定義箇所
-[src/evaluationLogger.ts:379](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L379)
\ No newline at end of file
+[src/evaluationLogger.ts:379](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L379)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
index 0273757747..8bd172c506 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
@@ -77,7 +77,7 @@ Prompt.constructor
#### 定義元
-[src/prompt.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L21)
+[src/prompt.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L21)
## プロパティ
@@ -97,7 +97,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -111,7 +111,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 定義元
-[src/prompt.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L19)
+[src/prompt.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L19)
## アクセサー
@@ -137,7 +137,7 @@ Prompt.description
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -163,7 +163,7 @@ Prompt.name
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## メソッド
@@ -191,7 +191,7 @@ Prompt.name
#### 定義元
-[src/prompt.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L26)
+[src/prompt.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L26)
***
@@ -217,7 +217,7 @@ Prompt.saveAttrs
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
***
@@ -246,4 +246,4 @@ Prompt.saveAttrs
#### 定義元
-[src/prompt.ts:30](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L30)
\ No newline at end of file
+[src/prompt.ts:30](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L30)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
index 7b31ac4d64..4dd285b7b4 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
@@ -5,27 +5,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
[weave](../) / SubAgent
-ネストされたエージェント呼び出しです。現在のエージェントが
-別の名前付きエージェントに処理を引き継ぐ際に使用されます
-(例: planner が researcher を呼び出す場合) 。サブエージェントの名と
-(必要に応じて) そのモデルがタグ付けされた
-`invoke_agent` スパンを出力します。
-
-`weave.startSubagent()` (または `turn.startAgent()`、あるいは
-`llm.startAgent()`) で作成し、`end()` で終了します。
-
-`例`
-
-```ts twoslash
-// @noErrors
-const sub = weave.startSubagent({name: 'researcher', model: 'gpt-4o'});
-try {
- // ... サブエージェントの LLM/Tool Call を調整する ...
-} finally {
- sub.end();
-}
-```
-
## 階層
@@ -38,8 +17,8 @@ try {
## 目次
-
- ### プロパティ
+
-• `Readonly` **name**: `string`
+• `get` **name**(): `string`
+
+
+ ### アクセサー
* [モデル](./subagent#model)
@@ -51,22 +30,29 @@ try {
* [addEvent](./subagent#addevent)
* [end](./subagent#end)
+* [record](./subagent#record)
* [setAttributes](./subagent#setattributes)
* [create](./subagent#create)
-## プロパティ
+## アクセサー
### モデル
-• `Readonly` **モデル**: `string`
+• `get` **モデル**(): `string`
+
+
+ #### 戻り値
+
+
+`string`
#### 定義場所
-[src/genai/subagent.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L41)
+[src/genai/subagent.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L78)
***
@@ -74,13 +60,19 @@ try {
### 名
+ #### 戻り値
+
+
+`string`
#### 定義場所
-[src/genai/subagent.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L40)
+[src/genai/subagent.ts:74](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L74)
## メソッド
@@ -88,6 +80,20 @@ try {
### addEvent
+
#### 継承元
@@ -127,7 +126,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義場所
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -137,7 +136,8 @@ SpanBase.addEvent
▸ **end**(`opts?`): `void`
-SubAgent の スパン を終了します。冪等です。失敗としてマークするには、`error` を渡します。
+現在のフィールド値を読み取り (`start` 以降に `record()` によって行われた変更を反映するため) 、
+スパンを終了します。冪等です。失敗としてマークするには、`error` を渡します。
終了時刻を過去にさかのぼって設定するには、`endTime` を渡します。
@@ -158,7 +158,43 @@ SubAgent の スパン を終了します。冪等です。失敗としてマー
#### 定義場所
-[src/genai/subagent.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L72)
+[src/genai/subagent.ts:153](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L153)
+
+***
+
+
+ ### record
+
+
+▸ **record**(`opts`): `this`
+
+任意のフィールドを一括で設定します。マージは行わず、置き換えます。
+
+
+ #### パラメーター
+
+
+| 名 | タイプ |
+| :------------------------- | :--------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.agentDescription?` | `string` |
+| `opts.agentId?` | `string` |
+| `opts.agentVersion?` | `string` |
+| `opts.model?` | `string` |
+| `opts.name?` | `string` |
+| `opts.systemInstructions?` | `string`[] |
+
+
+ #### 戻り値
+
+
+`this`
+
+
+ #### 定義場所
+
+
+[src/genai/subagent.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L117)
***
@@ -202,7 +238,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義場所
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -230,4 +266,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義場所
-[src/genai/subagent.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L46)
\ No newline at end of file
+[src/genai/subagent.ts:93](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L93)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
index 0cdb9cedab..9a3a20fdd8 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
@@ -71,7 +71,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/tool.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L52)
+[src/genai/tool.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L52)
***
@@ -85,7 +85,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/tool.ts:51](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L51)
+[src/genai/tool.ts:51](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L51)
***
@@ -101,7 +101,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/tool.ts:47](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L47)
+[src/genai/tool.ts:47](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L47)
***
@@ -115,7 +115,7 @@ try {
#### 定義元
-[src/genai/tool.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L53)
+[src/genai/tool.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L53)
## メソッド
@@ -123,6 +123,20 @@ try {
### addEvent
+
#### 継承元
@@ -160,7 +167,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -191,7 +198,7 @@ span は失敗としてマークされます。`endTime` を渡すと、終了
#### 定義元
-[src/genai/tool.ts:87](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L87)
+[src/genai/tool.ts:87](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L87)
***
@@ -236,7 +243,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -264,4 +271,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/tool.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L58)
\ No newline at end of file
+[src/genai/tool.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L58)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
index fd54ef89cd..c0fa249af7 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
@@ -5,31 +5,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
[weave](../) / Turn
-エージェントの呼び出しです。通常は、単一の
-ユーザーメッセージに応答するための処理をラップします。`invoke_agent` スパンを生成し、その
-ターンのトレースのルートとして機能します。常に `ROOT_CONTEXT` の下で開始されるため、
-別の OTel でインストルメントされた
-ライブラリから誤って親を継承することはありません。
-
-`weave.startTurn()` (または `conversation.startTurn()`) で作成され、
-`end()` で終了します。非同期チェーンでアクティブにできる Turn は 1 つだけです。
-子要素 (LLM、Tool、SubAgent) は、`startLLM`、`startTool`、
-`startSubagent` メソッドを介して接続されます。
-
-`例`
-
-```ts twoslash
-// @noErrors
-const turn = weave.startTurn({agentName: 'research-bot', model: MODEL});
-try {
- const llm = turn.startLLM({model: MODEL, providerName: 'openai'});
- // ...
- llm.end();
-} finally {
- turn.end();
-}
-```
-
## 階層
@@ -42,8 +17,8 @@ try {
## 目次
-
- ### プロパティ
+
-• `Readonly` **model**: `string`
+• `get` **model**(): `string`
+
+
+ ### アクセサー
* [agentName](./turn#agentname)
@@ -55,6 +30,7 @@ try {
* [addEvent](./turn#addevent)
* [end](./turn#end)
+* [record](./turn#record)
* [setAttribute](./turn#setattribute)
* [setAttributes](./turn#setattributes)
* [startLLM](./turn#startllm)
@@ -62,19 +38,25 @@ try {
* [startTool](./turn#starttool)
* [create](./turn#create)
-## プロパティ
+## アクセサー
### agentName
-• `Readonly` **agentName**: `string`
+• `get` **agentName**(): `string`
+
+
+ #### 戻り値
+
+
+`string`
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:57](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L57)
+[src/genai/turn.ts:103](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L103)
***
@@ -82,13 +64,19 @@ try {
### model
+ #### 戻り値
+
+
+`string`
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L58)
+[src/genai/turn.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L107)
## メソッド
@@ -96,6 +84,20 @@ try {
### addEvent
+
#### 継承元
@@ -135,7 +130,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -145,7 +140,8 @@ SpanBase.addEvent
▸ **end**(`opts?`): `void`
-Turn スパン を終了します。冪等です。失敗としてマークするには、`error` を渡します。終了時刻を過去にさかのぼって設定するには、`endTime` を渡します。
+現在のフィールド値を読み取り (`start` 以降に `record()`
+によって行われた変更を反映して) 、スパンを終了します。冪等です。失敗としてマークするには、`error` を渡します。終了時刻を過去にさかのぼって設定するには、`endTime` を渡します。
#### パラメーター
@@ -165,7 +161,45 @@ Turn スパン を終了します。冪等です。失敗としてマークす
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:144](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L144)
+[src/genai/turn.ts:241](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L241)
+
+***
+
+
+ ### record
+
+
+▸ **record**(`opts`): `this`
+
+変更可能なフィールドの任意のサブセットを一括設定します。マージではなく置換されます。
+provider の呼び出しから結果が返った後に、すべてをまとめて割り当てる場合に便利です。
+
+
+ #### パラメーター
+
+
+| 名 | タイプ |
+| :------------------------- | :----------------------------------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.agentDescription?` | `string` |
+| `opts.agentId?` | `string` |
+| `opts.agentName?` | `string` |
+| `opts.agentVersion?` | `string` |
+| `opts.messages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.model?` | `string` |
+| `opts.systemInstructions?` | `string`[] |
+
+
+ #### 戻り値
+
+
+`this`
+
+
+ #### 定義元
+
+
+[src/genai/turn.ts:201](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L201)
***
@@ -201,7 +235,7 @@ Turn スパン を終了します。冪等です。失敗としてマークす
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:136](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L136)
+[src/genai/turn.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L193)
***
@@ -244,7 +278,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -274,7 +308,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:104](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L104)
+[src/genai/turn.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L161)
***
@@ -304,7 +338,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:122](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L122)
+[src/genai/turn.ts:179](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L179)
***
@@ -334,7 +368,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:113](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L113)
+[src/genai/turn.ts:170](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L170)
***
@@ -362,4 +396,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### 定義元
-[src/genai/turn.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L63)
\ No newline at end of file
+[src/genai/turn.ts:124](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L124)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
index 25501785ee..ad78221da6 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
@@ -84,7 +84,7 @@ AdkBasePlugin.name
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:590](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L590)
+[src/integrations/googleAdk.ts:590](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L590)
## メソッド
@@ -120,7 +120,7 @@ AdkBasePlugin.afterAgentCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:779](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L779)
+[src/integrations/googleAdk.ts:779](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L779)
***
@@ -154,7 +154,7 @@ AdkBasePlugin.afterContextCompaction
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:997](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L997)
+[src/integrations/googleAdk.ts:997](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L997)
***
@@ -190,7 +190,7 @@ AdkBasePlugin.afterModelCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:841](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L841)
+[src/integrations/googleAdk.ts:841](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L841)
***
@@ -225,7 +225,7 @@ AdkBasePlugin.afterRunCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:713](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L713)
+[src/integrations/googleAdk.ts:713](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L713)
***
@@ -263,7 +263,7 @@ AdkBasePlugin.afterToolCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:965](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L965)
+[src/integrations/googleAdk.ts:965](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L965)
***
@@ -299,7 +299,7 @@ AdkBasePlugin.beforeAgentCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:765](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L765)
+[src/integrations/googleAdk.ts:765](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L765)
***
@@ -333,7 +333,7 @@ AdkBasePlugin.beforeContextCompaction
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:993](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L993)
+[src/integrations/googleAdk.ts:993](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L993)
***
@@ -369,7 +369,7 @@ AdkBasePlugin.beforeModelCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:804](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L804)
+[src/integrations/googleAdk.ts:804](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L804)
***
@@ -404,7 +404,7 @@ AdkBasePlugin.beforeRunCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L621)
+[src/integrations/googleAdk.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L621)
***
@@ -441,7 +441,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:918](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L918)
+[src/integrations/googleAdk.ts:918](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L918)
***
@@ -475,7 +475,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolSelection
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:914](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L914)
+[src/integrations/googleAdk.ts:914](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L914)
***
@@ -509,7 +509,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolSelection
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:732](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L732)
+[src/integrations/googleAdk.ts:732](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L732)
***
@@ -545,7 +545,7 @@ AdkBasePlugin.onEventCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:693](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L693)
+[src/integrations/googleAdk.ts:693](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L693)
***
@@ -582,7 +582,7 @@ AdkBasePlugin.onModelErrorCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:884](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L884)
+[src/integrations/googleAdk.ts:884](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L884)
***
@@ -620,7 +620,7 @@ AdkBasePlugin.onToolErrorCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:977](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L977)
+[src/integrations/googleAdk.ts:977](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L977)
***
@@ -656,4 +656,4 @@ AdkBasePlugin.onUserMessageCallback
#### 定義元
-[src/integrations/googleAdk.ts:614](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L614)
\ No newline at end of file
+[src/integrations/googleAdk.ts:614](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L614)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
index 01cd874bc9..58694cbfa3 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
@@ -86,7 +86,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:459](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L459)
+[src/weaveClient.ts:459](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L459)
## プロパティ
@@ -100,7 +100,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:456](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L456)
+[src/weaveClient.ts:456](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L456)
***
@@ -114,7 +114,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:457](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L457)
+[src/weaveClient.ts:457](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L457)
***
@@ -128,7 +128,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:455](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L455)
+[src/weaveClient.ts:455](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L455)
## メソッド
@@ -162,7 +162,7 @@ call に scorer の結果 (例: scorer output) を追加します。
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1727](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1727)
+[src/weaveClient.ts:1727](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1727)
***
@@ -199,7 +199,7 @@ call に scorer の結果 (例: scorer output) を追加します。
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1570](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1570)
+[src/weaveClient.ts:1570](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1570)
***
@@ -233,7 +233,7 @@ call に scorer の結果 (例: scorer output) を追加します。
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1630](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1630)
+[src/weaveClient.ts:1630](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1630)
***
@@ -266,7 +266,7 @@ call に scorer の結果 (例: scorer output) を追加します。
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1672](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1672)
+[src/weaveClient.ts:1672](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1672)
***
@@ -294,7 +294,7 @@ call に scorer の結果 (例: scorer output) を追加します。
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1025](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1025)
+[src/weaveClient.ts:1025](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1025)
***
@@ -348,7 +348,7 @@ for (const attr of resp.data.attributes ?? []) {
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:772](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L772)
+[src/weaveClient.ts:772](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L772)
***
@@ -411,7 +411,7 @@ for (const row of resp.data.rows ?? []) {
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L621)
+[src/weaveClient.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L621)
***
@@ -472,7 +472,7 @@ for (const span of resp.data.spans) {
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:566](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L566)
+[src/weaveClient.ts:566](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L566)
***
@@ -520,7 +520,7 @@ for (const message of resp.data.messages ?? []) {
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:655](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L655)
+[src/weaveClient.ts:655](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L655)
***
@@ -572,7 +572,7 @@ console.log(`total turns: ${resp.data.total_turns}, has more: ${resp.data.has_mo
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:688](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L688)
+[src/weaveClient.ts:688](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L688)
***
@@ -616,7 +616,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:522](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L522)
+[src/weaveClient.ts:522](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L522)
***
@@ -660,7 +660,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:488](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L488)
+[src/weaveClient.ts:488](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L488)
***
@@ -689,7 +689,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:902](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L902)
+[src/weaveClient.ts:902](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L902)
***
@@ -709,7 +709,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1482](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1482)
+[src/weaveClient.ts:1482](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1482)
***
@@ -737,7 +737,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:935](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L935)
+[src/weaveClient.ts:935](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L935)
▸ **getCalls**(`options?`, `includeCosts?`, `limit?`): `Promise`<`Call`[]>
@@ -761,7 +761,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:936](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L936)
+[src/weaveClient.ts:936](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L936)
***
@@ -791,7 +791,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:957](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L957)
+[src/weaveClient.ts:957](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L957)
▸ **getCallsIterator**(`options?`): `AsyncIterableIterator`<[`CallSchema`](../interfaces/callschema), `any`, `any`>
@@ -813,7 +813,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:962](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L962)
+[src/weaveClient.ts:962](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L962)
***
@@ -833,7 +833,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1486](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1486)
+[src/weaveClient.ts:1486](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1486)
***
@@ -864,7 +864,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1181](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1181)
+[src/weaveClient.ts:1181](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1181)
***
@@ -893,7 +893,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:890](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L890)
+[src/weaveClient.ts:890](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L890)
***
@@ -919,7 +919,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1490](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1490)
+[src/weaveClient.ts:1490](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1490)
***
@@ -956,7 +956,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1498](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1498)
+[src/weaveClient.ts:1498](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1498)
***
@@ -993,7 +993,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1494](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1494)
+[src/weaveClient.ts:1494](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1494)
***
@@ -1021,7 +1021,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1477](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1477)
+[src/weaveClient.ts:1477](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1477)
***
@@ -1049,7 +1049,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1472](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1472)
+[src/weaveClient.ts:1472](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1472)
***
@@ -1078,7 +1078,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1537](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1537)
+[src/weaveClient.ts:1537](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1537)
***
@@ -1135,7 +1135,7 @@ console.log(`total conversations: ${resp.data.total_conversations}`);
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:730](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L730)
+[src/weaveClient.ts:730](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L730)
***
@@ -1170,7 +1170,7 @@ Call の出力を手動で構築する場合 (たとえば `saveCallEnd` 経由)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1424](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1424)
+[src/weaveClient.ts:1424](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1424)
***
@@ -1199,7 +1199,7 @@ Call の出力を手動で構築する場合 (たとえば `saveCallEnd` 経由)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:1710](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1710)
+[src/weaveClient.ts:1710](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1710)
***
@@ -1219,4 +1219,4 @@ Call の出力を手動で構築する場合 (たとえば `saveCallEnd` 経由)
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:801](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L801)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:801](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L801)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
index 528d8de756..890664073a 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
@@ -70,7 +70,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:73](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L73)
+[src/weaveObject.ts:73](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L73)
## プロパティ
@@ -84,7 +84,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
## アクセサ
@@ -104,7 +104,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -124,7 +124,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## メソッド
@@ -144,4 +144,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
index c166550e2e..0271664544 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
@@ -34,6 +34,6 @@ addTraceProcessor(processor);
#### 定義場所
-[src/integrations/openai.agent.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/openai.agent.ts#L102)
+[src/integrations/openai.agent.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/openai.agent.ts#L102)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
index 4bf4bdcd43..1c7727392e 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
@@ -52,6 +52,6 @@ const resourceLoader = new DefaultResourceLoader({
#### 定義場所
-[src/integrations/piCodingAgent.ts:654](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/piCodingAgent.ts#L654)
+[src/integrations/piCodingAgent.ts:654](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/piCodingAgent.ts#L654)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
index bd3198678a..c3278e1220 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
@@ -43,6 +43,6 @@ weave.endConversation({endTime: new Date('2026-05-29T10:00:01.700Z')});
#### 定義元
-[src/genai/api.ts:151](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/api.ts#L151)
+[src/genai/api.ts:159](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/api.ts#L159)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
index bdba3a9a2f..a2df3f1742 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
@@ -50,6 +50,6 @@ weave.endLLM({error: new Error('llm call failed')});
#### 定義元
-[src/genai/api.ts:194](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/api.ts#L194)
+[src/genai/api.ts:202](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/api.ts#L202)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
index 7fe6a1603c..44dfcffcb9 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
+ ### agentDescription
+
+
+• `Optional` **agentDescription**: `string`
+
+人が読んで理解できるエージェントの説明です。ターン で独自の `agentDescription` を設定しない限り、`startTurn()` で作成されるすべての `Turn` に、デフォルトの
+`agentDescription` として引き継がれます。また、各 ターン の `invoke_agent` スパン に
+`gen_ai.agent.description` として出力されます。
+
+
+ #### 定義場所
+
+
+[src/genai/conversation.ts:31](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L31)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `Optional` **agentId**: `string`
+
+一貫したエージェント識別子です。ターン で独自の `agentId` を設定しない限り、`startTurn()` で作成されるすべての
+`Turn` にデフォルトの `agentId` として引き継がれます。また、各 ターン の `invoke_agent` スパン で
+`gen_ai.agent.id` として出力されます。
+
+
+ #### 定義場所
+
+
+[src/genai/conversation.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L16)
+
+***
+
### agentName
• `Optional` **agentName**: `string`
+エージェント名。各ターンで独自の値を設定しない限り、`startTurn()` で作成されるすべての `Turn` にデフォルトの `agentName` として引き継がれます。また、各ターンの `invoke_agent` スパンでは `gen_ai.agent.name` として出力されます。
+
+
+ #### 定義場所
+
+
+[src/genai/conversation.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L23)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `Optional` **agentVersion**: `string`
+
+エージェントのバージョン文字列です。各 `Turn` で独自の値が設定されていない限り、`startTurn()` で作成されるすべての `Turn` にデフォルトの `agentVersion` として引き継がれます。また、各 `Turn` の `invoke_agent` スパン で `gen_ai.agent.version` として出力されます。
+
#### 定義場所
-[src/genai/conversation.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L9)
+[src/genai/conversation.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L38)
***
@@ -50,7 +107,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/genai/conversation.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L20)
+[src/genai/conversation.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L52)
***
@@ -60,13 +117,13 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
• `Optional` **conversationId**: `string`
-この会話に属するすべての span に `gen_ai.conversation.id` として伝播される会話 ID です。省略した場合は自動生成されます。
+この会話に属するすべての スパン に `gen_ai.conversation.id` として伝播される会話 ID です。省略した場合は自動生成されます。
#### 定義場所
-[src/genai/conversation.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L13)
+[src/genai/conversation.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L44)
***
@@ -80,7 +137,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/genai/conversation.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L10)
+[src/genai/conversation.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L9)
***
@@ -98,4 +155,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/genai/conversation.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L23)
\ No newline at end of file
+[src/genai/conversation.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L55)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
index 292bb2ef03..9920735043 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:116](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L116)
+[src/weaveClient.ts:116](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L116)
***
@@ -46,7 +46,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L117)
+[src/weaveClient.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L117)
***
@@ -60,7 +60,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L118)
+[src/weaveClient.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L118)
***
@@ -74,4 +74,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:119](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L119)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:119](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L119)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
index 95d91505ba..a7d817b899 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
@@ -33,7 +33,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L161)
+[src/weaveClient.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L161)
***
@@ -62,7 +62,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:171](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L171)
+[src/weaveClient.ts:171](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L171)
***
@@ -87,7 +87,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:176](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L176)
+[src/weaveClient.ts:176](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L176)
***
@@ -103,7 +103,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L165)
+[src/weaveClient.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L165)
***
@@ -117,4 +117,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:177](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L177)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:177](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L177)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
index e36970fc70..efcb38e023 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
@@ -30,7 +30,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:222](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L222)
+[src/weaveClient.ts:222](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L222)
***
@@ -44,4 +44,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:221](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L221)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:221](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L221)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
index dcdef7d9ce..0ca9f09ba4 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:234](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L234)
+[src/weaveClient.ts:234](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L234)
***
@@ -46,7 +46,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:246](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L246)
+[src/weaveClient.ts:246](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L246)
***
@@ -75,7 +75,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:240](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L240)
+[src/weaveClient.ts:240](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L240)
***
@@ -100,4 +100,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L245)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L245)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
index 40eec152cf..c54c23769b 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:134](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L134)
+[src/weaveClient.ts:134](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L134)
***
@@ -61,7 +61,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:140](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L140)
+[src/weaveClient.ts:140](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L140)
***
@@ -86,7 +86,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:145](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L145)
+[src/weaveClient.ts:145](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L145)
***
@@ -100,4 +100,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:146](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L146)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:146](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L146)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
index 0c15d15eeb..ebf690be7c 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
@@ -35,7 +35,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:101](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L101)
+[src/weaveClient.ts:101](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L101)
***
@@ -49,7 +49,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L102)
+[src/weaveClient.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L102)
***
@@ -63,7 +63,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L94)
+[src/weaveClient.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L94)
***
@@ -77,7 +77,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L96)
+[src/weaveClient.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L96)
***
@@ -91,7 +91,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L97)
+[src/weaveClient.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L97)
***
@@ -105,7 +105,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L98)
+[src/weaveClient.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L98)
***
@@ -119,7 +119,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:99](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L99)
+[src/weaveClient.ts:99](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L99)
***
@@ -133,7 +133,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:95](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L95)
+[src/weaveClient.ts:95](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L95)
***
@@ -147,4 +147,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L100)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L100)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
index ca40cf2cf1..5a7a0d43d5 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
@@ -110,7 +110,7 @@ node_modules/typescript/lib/lib.dom.d.ts:4470
#### 定義元
-[src/generated/traceServerApi.ts:5991](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5991)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5991](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5991)
***
@@ -124,7 +124,7 @@ node_modules/typescript/lib/lib.dom.d.ts:4470
#### 定義元
-[src/generated/traceServerApi.ts:5992](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5992)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5992](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5992)
***
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
index 83d752d16d..128b633bf4 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
@@ -31,4 +31,4 @@ detail
#### 定義元
-[src/generated/traceServerApi.ts:4077](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L4077)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:4077](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L4077)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
index 9eac328a1d..5fc318f81e 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
@@ -24,6 +24,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
* [モデル](./llminit#model)
* [providerName](./llminit#providername)
* [startTime](./llminit#starttime)
+* [systemInstructions](./llminit#systeminstructions)
## プロパティ
@@ -37,7 +38,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:32](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L32)
+[src/genai/llm.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L37)
***
@@ -51,7 +52,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/llm.ts:33](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L33)
+[src/genai/llm.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L38)
***
@@ -71,4 +72,18 @@ SpanInitBase.startTime
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `任意` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### 定義元
+
+
+[src/genai/llm.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L39)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
index c4415ffef9..ed0e7b2265 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L17)
+[src/genai/types.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L17)
***
@@ -45,7 +45,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L20)
+[src/genai/types.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L20)
***
@@ -59,7 +59,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L16)
+[src/genai/types.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L16)
***
@@ -73,7 +73,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L18)
+[src/genai/types.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L18)
***
@@ -87,4 +87,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L19)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L19)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
index 82f9247cec..3946c04baa 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
@@ -31,4 +31,4 @@ $Expr
#### 定義元
-[src/generated/traceServerApi.ts:5224](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5224)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:5224](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5224)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
index 65eb6647ab..083821f2a6 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
@@ -27,4 +27,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L46)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L46)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
index aabc70b5b2..8e178bb971 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ SortBy
#### 定義箇所
-[src/generated/traceServerApi.ts:5540](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5540)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5540](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5540)
***
@@ -48,4 +48,4 @@ SortBy
#### 定義箇所
-[src/generated/traceServerApi.ts:5538](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5538)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:5538](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5538)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
index 05895b2ca6..b2027b36c4 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
@@ -21,12 +21,58 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
### プロパティ
+* [agentDescription](./subagentinit#agentdescription)
+* [agentId](./subagentinit#agentid)
+* [agentVersion](./subagentinit#agentversion)
* [model](./subagentinit#model)
* [name](./subagentinit#name)
* [startTime](./subagentinit#starttime)
+* [systemInstructions](./subagentinit#systeminstructions)
## プロパティ
+
+ ### agentDescription
+
+
+• `Optional` **agentDescription**: `string`
+
+
+ #### 定義元
+
+
+[src/genai/subagent.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L24)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `Optional` **agentId**: `string`
+
+
+ #### 定義元
+
+
+[src/genai/subagent.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L23)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `Optional` **agentVersion**: `string`
+
+
+ #### 定義元
+
+
+[src/genai/subagent.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L25)
+
+***
+
### model
@@ -37,7 +83,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/subagent.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L17)
+[src/genai/subagent.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L21)
***
@@ -51,7 +97,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/subagent.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L16)
+[src/genai/subagent.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L20)
***
@@ -71,4 +117,18 @@ SpanInitBase.startTime
#### 定義元
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `Optional` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### 定義元
+
+
+[src/genai/subagent.ts:22](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L22)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
index 8279efb552..84ecc6cb6c 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
@@ -38,7 +38,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/genai/tool.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L19)
+[src/genai/tool.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L19)
***
@@ -52,7 +52,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/genai/tool.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L18)
+[src/genai/tool.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L18)
***
@@ -72,7 +72,7 @@ SpanInitBase.startTime
#### 定義場所
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
***
@@ -86,4 +86,4 @@ SpanInitBase.startTime
#### 定義場所
-[src/genai/tool.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L20)
\ No newline at end of file
+[src/genai/tool.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L20)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
index 74d91c0b07..a10f2958e4 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
@@ -21,12 +21,45 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
### プロパティ
+* [agentDescription](./turninit#agentdescription)
+* [agentId](./turninit#agentid)
* [agentName](./turninit#agentname)
+* [agentVersion](./turninit#agentversion)
* [model](./turninit#model)
* [startTime](./turninit#starttime)
+* [systemInstructions](./turninit#systeminstructions)
+* [userMessage](./turninit#usermessage)
## プロパティ
+
+ ### agentDescription
+
+
+• `省略可能` **agentDescription**: `string`
+
+
+ #### 定義箇所
+
+
+[src/genai/turn.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L37)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `省略可能` **agentId**: `string`
+
+
+ #### 定義箇所
+
+
+[src/genai/turn.ts:35](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L35)
+
+***
+
### agentName
@@ -37,7 +70,21 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/genai/turn.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L26)
+[src/genai/turn.ts:36](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L36)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `省略可能` **agentVersion**: `string`
+
+
+ #### 定義箇所
+
+
+[src/genai/turn.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L38)
***
@@ -51,7 +98,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/genai/turn.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L27)
+[src/genai/turn.ts:32](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L32)
***
@@ -71,4 +118,32 @@ SpanInitBase.startTime
#### 定義箇所
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `省略可能` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### 定義箇所
+
+
+[src/genai/turn.ts:33](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L33)
+
+***
+
+
+ ### userMessage
+
+
+• `省略可能` **userMessage**: `string`
+
+
+ #### 定義箇所
+
+
+[src/genai/turn.ts:34](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L34)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
index 494b453528..baa7d97b59 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L41)
+[src/genai/types.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L41)
***
@@ -45,7 +45,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L42)
+[src/genai/types.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L42)
***
@@ -59,7 +59,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L38)
+[src/genai/types.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L38)
***
@@ -73,7 +73,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L39)
+[src/genai/types.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L39)
***
@@ -87,4 +87,4 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L40)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L40)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
index 24fcae32ff..505b49d7df 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
@@ -37,7 +37,7 @@ description: "TypeScript SDKのリファレンス"
#### 定義箇所
-[src/media.ts:48](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L48)
+[src/media.ts:48](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L48)
***
@@ -57,7 +57,7 @@ WeaveAudioInput.audioType
#### 定義箇所
-[src/media.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L44)
+[src/media.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L44)
***
@@ -77,4 +77,4 @@ WeaveAudioInput.data
#### 定義箇所
-[src/media.ts:43](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L43)
\ No newline at end of file
+[src/media.ts:43](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L43)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
index fdd32b3122..6db10e66f9 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
@@ -37,7 +37,7 @@ description: "TypeScript SDK のリファレンス"
#### 定義箇所
-[src/media.ts:14](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L14)
+[src/media.ts:14](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L14)
***
@@ -57,7 +57,7 @@ WeaveImageInput.data
#### 定義箇所
-[src/media.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L9)
+[src/media.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L9)
***
@@ -77,4 +77,4 @@ WeaveImageInput.imageType
#### 定義箇所
-[src/media.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L10)
\ No newline at end of file
+[src/media.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L10)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
index d3b16b7a03..ce0ec379fb 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L105)
+[src/weaveClient.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L105)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
index ede052fcf4..4b917fe375 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L107)
+[src/weaveClient.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L107)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
index 3ea2500557..07390cf3e6 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:108](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L108)
+[src/weaveClient.ts:108](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L108)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
index f69a5097f5..273bcd15db 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:109](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L109)
+[src/weaveClient.ts:109](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L109)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
index c223561d8d..8fe84b4d1a 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:110](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L110)
+[src/weaveClient.ts:110](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L110)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
index e16e8cdf94..dc716f3e71 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L183)
+[src/weaveClient.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L183)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
index 7708636e11..56a03f28a1 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:125](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L125)
+[src/weaveClient.ts:125](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L125)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
index 501fd0a9a2..f97b26d9b0 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
@@ -15,6 +15,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/weaveClient.ts:228](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L228)
+[src/weaveClient.ts:228](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L228)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
index 178a082123..e906cecd00 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
@@ -29,6 +29,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L252)
+[src/weaveClient.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L252)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
index 6873373c89..a3e32792c1 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/weaveClient.ts:152](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L152)
+[src/weaveClient.ts:152](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L152)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
index 5bfeaf428a..cad40bbda1 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L23)
+[src/genai/types.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L23)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
index 992386d39f..69b346b368 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L13)
+[src/genai/types.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L13)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
index 2ccb34685f..fec6ae42cb 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
@@ -21,6 +21,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/opType.ts:7](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/opType.ts#L7)
+[src/opType.ts:7](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/opType.ts#L7)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
index e28d8e27db..8a7f51f6de 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
@@ -33,6 +33,6 @@ descriptor: method を含むプロパティディスクリプタ
#### 定義箇所
-[src/opType.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/opType.ts#L41)
+[src/opType.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/opType.ts#L41)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
index 83a4ae9fc1..278befacfa 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
@@ -21,6 +21,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義場所
-[src/weaveClient.ts:65](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L65)
+[src/weaveClient.ts:65](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L65)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
index 1ee9ab4cb3..64e24d9935 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
@@ -15,6 +15,6 @@ Weave GenAI conversation SDK で公開されているデータ型です。
#### 定義元
-[src/genai/types.ts:5](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L5)
+[src/genai/types.ts:5](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L5)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
index db3d9fd406..fca7d1cf97 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
@@ -14,11 +14,11 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
Ƭ **Session**: [`Conversation`](../classes/conversation)
- #### 定義元
+ #### 定義場所
-[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
+[src/genai/conversation.ts:191](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L191)
-[src/genai/conversation.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L96)
+[src/genai/conversation.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L193)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
index 50deb84b16..4d279c5b98 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
@@ -17,6 +17,6 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義箇所
-[src/genai/conversation.ts:92](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L92)
+[src/genai/conversation.ts:189](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L189)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx
index b062e75b34..8bd01dcf31 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx
@@ -26,7 +26,7 @@ description: "TypeScript SDK リファレンス"
#### 定義元
-[src/settings.ts:3](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/settings.ts#L3)
+[src/settings.ts:3](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/settings.ts#L3)
## 変数
diff --git a/ko/weave/reference/python-sdk.mdx b/ko/weave/reference/python-sdk.mdx
index 1178acbd7b..791ccf1a43 100644
--- a/ko/weave/reference/python-sdk.mdx
+++ b/ko/weave/reference/python-sdk.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ import { SourceLink } from '/snippets/ko/_includes/source-link.mdx';
***
-`
* `tools`: `list[typing.Any]`
-`
* `op_scope`: `list[str] | None`
-`
* `agent_name`: ``
* `model`: ``
+* `agent_id`: ``
+* `agent_description`: ``
+* `agent_version`: ``
* `include_content`: ``
* `continue_parent_trace`: ``
* `attributes`: `dict[str, typing.Any]`
-) → None
***
-) → Self
***
-`
-* `scorers`: `list[typing.Annotated[trace.op_protocol.Op | flow.scorer.Scorer, BeforeValidator(func=, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]] | None`
+* `scorers`: `list[typing.Annotated[trace.op_protocol.Op | flow.scorer.Scorer, BeforeValidator(func=, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]] | None`
* `preprocess_model_input`: `collections.abc.Callable[[dict], dict] | None`
* `trials`: ``
* `metadata`: `dict[str, typing.Any] | None`
* `evaluation_name`: `str | collections.abc.Callable[trace.call.Call, str] | None`
-`
* `parts`: `list[typing.Annotated[conversation.types.TextPart | conversation.types.ReasoningPart | conversation.types.ToolCallPart | conversation.types.ToolCallResponsePart | conversation.types.BlobPart | conversation.types.UriPart | conversation.types.FilePart, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='type')]]`
-`
* `scorer_debounce_config`: `flow.monitor.ScorerDebounceConfig | None`
-`
* `agent_name`: ``
* `model`: ``
+* `agent_id`: ``
+* `agent_description`: ``
+* `agent_version`: ``
* `include_content`: ``
* `continue_parent_trace`: ``
* `attributes`: `dict[str, typing.Any]`
@@ -2821,11 +2834,11 @@ __init__(**data: 'Any') → None
***
-`
-`
* `model`: ``
@@ -3281,7 +3302,7 @@ span 시작과 종료 사이, 즉 `with` 블록 내부에서 호출해야 합니
* `started_at`: `datetime.datetime | None`
* `ended_at`: `datetime.datetime | None`
-`
* `output_tokens`: ``
@@ -3435,7 +3460,7 @@ LLM Call의 토큰 사용량입니다.
***
-/` 형식의 레지스트리 대상 경로입니다. 예: `wandb-registry-prompts/my-prompt-collection`.
@@ -3797,7 +3822,7 @@ link_prompt_to_registry(
***
-
-[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
+[src/genai/conversation.ts:191](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L191)
-[src/genai/conversation.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L96)
+[src/genai/conversation.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L193)
## 함수
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
index a8f31d73c5..7dc7b8aa84 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
@@ -12,19 +12,14 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
## 목차
-
- ### 속성
+
-• `Readonly` **conversationId**: `string`
+• `get` **conversationId**(): `string`
+
+
+ ### 접근자
* [agentName](./conversation#agentname)
* [attributes](./conversation#attributes)
* [conversationId](./conversation#conversationid)
* [model](./conversation#model)
-
-
- ### 접근자
-
-
* [sessionId](./conversation#sessionid)
@@ -35,19 +30,25 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
* [startTurn](./conversation#startturn)
* [create](./conversation#create)
-## 속성
+## 접근자
-• `Readonly` **attributes**: `Attributes`
+• `get` **attributes**(): `Attributes`
+
+
### agentName
-• `Readonly` **agentName**: `string`
+• `get` **agentName**(): `string`
+
+
+ #### 반환값
+
+
+`string`
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:34](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L34)
+[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
***
@@ -55,13 +56,19 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
### attributes
+ #### 반환값
+
+
+`Attributes`
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L37)
+[src/genai/conversation.ts:106](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L106)
***
@@ -69,13 +76,19 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
### conversationId
+ #### 반환값
+
+
+`string`
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:36](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L36)
+[src/genai/conversation.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L102)
***
@@ -83,15 +96,21 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
### model
-• `Readonly` **model**: `string`
+• `get` **model**(): `string`
+
+
+ #### 반환값
+
+
+`string`
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:35](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L35)
+[src/genai/conversation.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L98)
-## 접근자
+***
### sessionId
@@ -113,7 +132,7 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L41)
+[src/genai/conversation.ts:111](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L111)
## 메서드
@@ -141,7 +160,7 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L71)
+[src/genai/conversation.ts:168](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L168)
***
@@ -151,6 +170,11 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
▸ **startTurn**(`opts?`): [`Turn`](./turn)
+이 `Conversation` 아래에서 새 `Turn`을 시작합니다. 이 turn은
+conversation의 `conversationId`를 상속하며, `opts`에 지정하지 않은 경우
+`agentName`, `agentId`, `agentDescription`,
+`agentVersion`, `model`은 conversation의 값을 기본값으로 사용합니다.
+
#### 매개변수
@@ -165,11 +189,34 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
[`Turn`](./turn)
+`예시`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const turn = conversation.startTurn();
+```
+
+`예시`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const turn = conversation.startTurn({
+ model: 'gpt-4o',
+ agentName: 'research-bot',
+ agentId: 'research-bot-prod',
+ agentDescription: 'Looks up facts on Wikipedia.',
+ agentVersion: '1.4.2',
+ userMessage: 'What is the weather in Tokyo?',
+ systemInstructions: ['You are a helpful weather bot.'],
+ startTime: new Date('2026-05-29T10:00:00.000Z'),
+});
+```
+
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:62](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L62)
+[src/genai/conversation.ts:156](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L156)
***
@@ -197,4 +244,4 @@ Conversation은 여러 턴을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:45](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L45)
\ No newline at end of file
+[src/genai/conversation.ts:115](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L115)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
index da1b6d7595..799aacff1f 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
@@ -116,7 +116,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### 정의된 위치
-[src/dataset.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L55)
+[src/dataset.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L55)
## 속성
@@ -134,7 +134,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -148,7 +148,7 @@ const ref = await dataset.save()
#### 정의된 위치
-[src/dataset.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L53)
+[src/dataset.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L53)
## 접근자
@@ -172,7 +172,7 @@ WeaveObject.description
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -192,7 +192,7 @@ WeaveObject.description
#### 정의된 위치
-[src/dataset.ts:68](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L68)
+[src/dataset.ts:68](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L68)
***
@@ -218,7 +218,7 @@ WeaveObject.name
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## 방법
@@ -238,7 +238,7 @@ WeaveObject.name
#### 정의된 위치
-[src/dataset.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L72)
+[src/dataset.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L72)
***
@@ -266,7 +266,7 @@ WeaveObject.name
#### 정의된 위치
-[src/dataset.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L78)
+[src/dataset.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L78)
***
@@ -286,7 +286,7 @@ WeaveObject.name
#### 정의된 위치
-[src/dataset.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/dataset.ts#L64)
+[src/dataset.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/dataset.ts#L64)
***
@@ -310,4 +310,4 @@ WeaveObject.name
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
index 1ad5754d5f..889e9f6c5f 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
@@ -134,7 +134,7 @@ const results = await evaluation.evaluate({ model });
#### 정의 위치
-[src/evaluation.ts:150](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L150)
+[src/evaluation.ts:150](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L150)
## 속성
@@ -154,7 +154,7 @@ const results = await evaluation.evaluate({ model });
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
## 접근자
@@ -180,7 +180,7 @@ WeaveObject.description
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -206,7 +206,7 @@ WeaveObject.name
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## 메서드
@@ -237,7 +237,7 @@ WeaveObject.name
#### 정의 위치
-[src/evaluation.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L165)
+[src/evaluation.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L165)
***
@@ -268,7 +268,7 @@ WeaveObject.name
#### 정의 위치
-[src/evaluation.ts:244](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluation.ts#L244)
+[src/evaluation.ts:244](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluation.ts#L244)
***
@@ -294,4 +294,4 @@ WeaveObject.name
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
index 222de6edb8..2d318656b0 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
@@ -73,7 +73,7 @@ await ev.logSummary();
#### 정의 위치
-[src/evaluationLogger.ts:573](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L573)
+[src/evaluationLogger.ts:573](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L573)
## 방법
@@ -120,7 +120,7 @@ await evalLogger.logSummary(); // 모든 작업이 완료될 때까지 대기
#### 정의 위치
-[src/evaluationLogger.ts:660](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L660)
+[src/evaluationLogger.ts:660](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L660)
***
@@ -165,7 +165,7 @@ await scoreLogger.finish();
#### 정의 위치
-[src/evaluationLogger.ts:685](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L685)
+[src/evaluationLogger.ts:685](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L685)
***
@@ -199,4 +199,4 @@ summarize call을 생성하고 evaluate call을 마무리합니다.
#### 정의 위치
-[src/evaluationLogger.ts:786](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L786)
\ No newline at end of file
+[src/evaluationLogger.ts:786](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L786)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
index 06eeeccbcc..2f5a47ee4a 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
@@ -21,6 +21,7 @@ LLM Call입니다. `gen_ai.*` 속성이 포함된 `chat` span을 생성합니다
```ts twoslash
// @noErrors
const llm = weave.startLLM({model: 'gpt-4o-mini', providerName: 'openai'});
+
try {
llm.inputMessages = [{role: 'user', content: prompt}];
const resp = await openai.chat.completions.create({...});
@@ -31,6 +32,24 @@ try {
}
```
+`예시`
+
+```ts twoslash
+// @noErrors
+const llm = weave.startLLM({
+ model: 'gpt-4o-mini',
+ providerName: 'openai',
+ systemInstructions: ['You are a helpful weather bot.'],
+ startTime: new Date('2026-05-29T10:00:00.000Z'),
+});
+
+try {
+ // ... LLM을 호출하고, llm.outputMessages / usage를 채웁니다 ...
+} finally {
+ llm.end();
+}
+```
+
## 계층
@@ -85,7 +104,7 @@ try {
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:79](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L79)
+[src/genai/llm.ts:93](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L93)
***
@@ -99,7 +118,7 @@ try {
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L97)
+[src/genai/llm.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L117)
***
@@ -116,7 +135,7 @@ try {
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:84](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L84)
+[src/genai/llm.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L98)
***
@@ -130,7 +149,7 @@ try {
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L98)
+[src/genai/llm.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L118)
***
@@ -147,7 +166,7 @@ ReasoningPart로 병합됩니다.
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:91](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L91)
+[src/genai/llm.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L105)
***
@@ -163,7 +182,7 @@ ReasoningPart로 병합됩니다.
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:86](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L86)
+[src/genai/llm.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L100)
## 메서드
@@ -171,6 +190,20 @@ ReasoningPart로 병합됩니다.
### addEvent
+
#### 상속됨
@@ -210,7 +236,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의된 위치
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -220,8 +246,9 @@ SpanBase.addEvent
▸ **attachMedia**(`opts`): `this`
-마지막 입력 메시지에 미디어 파트를 첨부합니다. `content`(인라인 base64 바이트), `uri`(URI 레퍼런스), 또는 `fileId`
-(미리 업로드한 파일 ID) 중 정확히 하나를 선택하세요.
+LLM Call의 미디어 첨부를 준비합니다. `content`(인라인 base64 바이트), `uri`(URI 레퍼런스), 또는 `fileId`
+(미리 업로드한 파일 ID) 중 정확히 하나를 선택하세요. 첨부는 `end()` 시 `inputMessages`의 마지막 사용자
+메시지에 추가됩니다.
#### 매개변수
@@ -241,7 +268,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:170](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L170)
+[src/genai/llm.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L183)
***
@@ -273,7 +300,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:188](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L188)
+[src/genai/llm.ts:192](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L192)
***
@@ -303,7 +330,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L245)
+[src/genai/llm.ts:274](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L274)
***
@@ -333,7 +360,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:143](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L143)
+[src/genai/llm.ts:155](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L155)
***
@@ -350,9 +377,18 @@ SpanBase.addEvent
#### 매개변수
-| 이름 | 유형 |
-| :----- | :-------------- |
-| `opts` | `LLMRecordOpts` |
+| 이름 | 유형 |
+| :----------------------- | :------------------------------------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.finishReasons?` | `string`[] |
+| `opts.inputMessages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.mediaAttachments?` | `AttachMediaOpts`[] |
+| `opts.outputMessages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.outputType?` | `string` |
+| `opts.reasoning?` | [`Reasoning`](../interfaces/reasoning) |
+| `opts.responseId?` | `string` |
+| `opts.responseModel?` | `string` |
+| `opts.usage?` | [`Usage`](../interfaces/usage) |
#### 반환값
@@ -364,7 +400,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:199](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L199)
+[src/genai/llm.ts:203](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L203)
***
@@ -409,7 +445,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의된 위치
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -439,7 +475,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:232](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L232)
+[src/genai/llm.ts:261](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L261)
***
@@ -469,7 +505,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:223](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L223)
+[src/genai/llm.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L252)
***
@@ -502,7 +538,7 @@ on-the-wire 형식과 일치합니다.
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:155](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L155)
+[src/genai/llm.ts:167](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L167)
***
@@ -530,4 +566,4 @@ on-the-wire 형식과 일치합니다.
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:103](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L103)
\ No newline at end of file
+[src/genai/llm.ts:124](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L124)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
index c3045fa651..287d00a2c6 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
@@ -77,7 +77,7 @@ Prompt.constructor
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L44)
+[src/prompt.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L44)
## 속성
@@ -97,7 +97,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -111,7 +111,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L42)
+[src/prompt.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L42)
## 접근자
@@ -137,7 +137,7 @@ Prompt.description
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -163,7 +163,7 @@ Prompt.name
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## 메서드
@@ -191,7 +191,7 @@ Prompt.name
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L71)
+[src/prompt.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L71)
***
@@ -217,7 +217,7 @@ Prompt.saveAttrs
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
***
@@ -246,4 +246,4 @@ Prompt.saveAttrs
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L77)
\ No newline at end of file
+[src/prompt.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L77)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
index b120c833ba..e342def011 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
@@ -75,7 +75,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L24)
+[src/weaveObject.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L24)
## 속성
@@ -89,7 +89,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L27)
+[src/weaveObject.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L27)
***
@@ -103,7 +103,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L26)
+[src/weaveObject.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L26)
***
@@ -117,7 +117,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L25)
+[src/weaveObject.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L25)
## 방법
@@ -137,7 +137,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L64)
+[src/weaveObject.ts:64](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L64)
***
@@ -157,7 +157,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:59](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L59)
+[src/weaveObject.ts:59](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L59)
***
@@ -177,7 +177,7 @@ const uri = ref.uri(); // weave:///my-project/object/abc123:def456
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L55)
+[src/weaveObject.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L55)
***
@@ -220,4 +220,4 @@ const ref = ObjectRef.fromUri('weave:///my-entity/my-project/object/my-dataset:a
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L42)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L42)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
index 558d64e8a5..22b09bed2a 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
@@ -67,7 +67,7 @@ await pred.finish(); // 예측을 완료합니다
#### 정의된 위치
-[src/evaluationLogger.ts:338](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L338)
+[src/evaluationLogger.ts:338](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L338)
## 접근자
@@ -90,7 +90,7 @@ finish()가 호출되었는지 확인합니다.
#### 정의된 위치
-[src/evaluationLogger.ts:368](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L368)
+[src/evaluationLogger.ts:368](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L368)
## 메서드
@@ -114,7 +114,7 @@ incremental 집계를 업데이트하고 메모리를 해제합니다.
#### 정의된 위치
-[src/evaluationLogger.ts:470](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L470)
+[src/evaluationLogger.ts:470](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L470)
***
@@ -146,4 +146,4 @@ predict_and_score의 자식으로 scorer call을 생성합니다.
#### 정의된 위치
-[src/evaluationLogger.ts:379](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L379)
\ No newline at end of file
+[src/evaluationLogger.ts:379](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/evaluationLogger.ts#L379)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
index 82ec438001..cd0165835d 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
@@ -77,7 +77,7 @@ Prompt.constructor
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L21)
+[src/prompt.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L21)
## 속성
@@ -97,7 +97,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
***
@@ -111,7 +111,7 @@ Prompt.__savedRef
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L19)
+[src/prompt.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L19)
## 접근자
@@ -137,7 +137,7 @@ Prompt.설명
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -163,7 +163,7 @@ Prompt.name
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## 방법
@@ -191,7 +191,7 @@ Prompt.name
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L26)
+[src/prompt.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L26)
***
@@ -217,7 +217,7 @@ Prompt.saveAttrs
#### 정의된 위치
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
***
@@ -246,4 +246,4 @@ Prompt.saveAttrs
#### 정의된 위치
-[src/prompt.ts:30](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/prompt.ts#L30)
\ No newline at end of file
+[src/prompt.ts:30](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/prompt.ts#L30)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
index fec81be5ed..6afe19ed9e 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
@@ -5,27 +5,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
[weave](../) / SubAgent
-중첩된 에이전트 호출입니다. 현재 에이전트가 작업을
-이름이 지정된 다른 에이전트에 넘길 때 사용됩니다
-(예: planner가 researcher에게 작업을 넘기는 경우). 하위 에이전트의 이름과
-(선택적으로) 모델이 태그된
-`invoke_agent` span을 생성합니다.
-
-`weave.startSubagent()`(또는 `turn.startAgent()`, 또는
-`llm.startAgent()`)로 생성되며, `end()`로 종료됩니다.
-
-`예시`
-
-```ts twoslash
-// @noErrors
-const sub = weave.startSubagent({name: 'researcher', model: 'gpt-4o'});
-try {
- // ... 서브 에이전트의 LLM/Tool Call을 조율합니다 ...
-} finally {
- sub.end();
-}
-```
-
## 계층 구조
@@ -38,8 +17,8 @@ try {
## 목차
-
- ### 속성
+
-• `Readonly` **이름**: `string`
+• `get` **이름**(): `string`
+
+
+ ### 접근자
* [모델](./subagent#model)
@@ -51,22 +30,29 @@ try {
* [addEvent](./subagent#addevent)
* [end](./subagent#end)
+* [record](./subagent#record)
* [setAttributes](./subagent#setattributes)
* [create](./subagent#create)
-## 속성
+## 접근자
### 모델
-• `Readonly` **모델**: `string`
+• `get` **모델**(): `string`
+
+
+ #### 반환값
+
+
+`string`
#### 정의 위치
-[src/genai/subagent.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L41)
+[src/genai/subagent.ts:78](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L78)
***
@@ -74,13 +60,19 @@ try {
### 이름
+ #### 반환값
+
+
+`string`
#### 정의 위치
-[src/genai/subagent.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L40)
+[src/genai/subagent.ts:74](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L74)
## 방법
@@ -88,6 +80,20 @@ try {
### addEvent
+
#### 상속됨
@@ -127,7 +126,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -137,7 +136,7 @@ SpanBase.addEvent
▸ **end**(`opts?`): `void`
-SubAgent span을 종료합니다. 멱등성을 가집니다. 실패로 표시하려면 `error`를 전달하세요;
+현재 필드 값(`start` 이후 `record()`로 수행된 변경 사항을 반영)을 조회하고 span을 종료합니다. 멱등성을 가집니다. 실패로 표시하려면 `error`를 전달하세요;
종료 시점을 이전으로 소급하려면 `endTime`을 전달하세요.
@@ -158,7 +157,43 @@ SubAgent span을 종료합니다. 멱등성을 가집니다. 실패로 표시하
#### 정의 위치
-[src/genai/subagent.ts:72](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L72)
+[src/genai/subagent.ts:153](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L153)
+
+***
+
+
+ ### record
+
+
+▸ **record**(`opts`): `this`
+
+필드를 한 번에 설정합니다. 병합하지 않고 대체합니다.
+
+
+ #### 매개변수
+
+
+| 이름 | 유형 |
+| :------------------------- | :--------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.agentDescription?` | `string` |
+| `opts.agentId?` | `string` |
+| `opts.agentVersion?` | `string` |
+| `opts.model?` | `string` |
+| `opts.name?` | `string` |
+| `opts.systemInstructions?` | `string`[] |
+
+
+ #### 반환값
+
+
+`this`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/subagent.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L117)
***
@@ -203,7 +238,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -231,4 +266,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/subagent.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L46)
\ No newline at end of file
+[src/genai/subagent.ts:93](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L93)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
index 270f6ab3ee..44aa0f9c57 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
@@ -70,7 +70,7 @@ try {
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L52)
+[src/genai/tool.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L52)
***
@@ -84,7 +84,7 @@ try {
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:51](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L51)
+[src/genai/tool.ts:51](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L51)
***
@@ -100,7 +100,7 @@ try {
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:47](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L47)
+[src/genai/tool.ts:47](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L47)
***
@@ -114,7 +114,7 @@ try {
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L53)
+[src/genai/tool.ts:53](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L53)
## 방법
@@ -122,6 +122,20 @@ try {
### addEvent
+
#### 상속됨
@@ -161,7 +168,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -192,7 +199,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:87](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L87)
+[src/genai/tool.ts:87](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L87)
***
@@ -237,7 +244,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -265,4 +272,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L58)
\ No newline at end of file
+[src/genai/tool.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L58)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
index 3c18285c4f..f486ce8501 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
@@ -5,30 +5,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
[weave](../) / Turn
-에이전트 호출입니다. 일반적으로 단일 사용자 메시지에 응답하는
-작업을 감쌉니다. `invoke_agent` span을 내보내며 해당 turn의
-트레이스 루트 역할을 합니다. 즉, 항상 `ROOT_CONTEXT` 아래에서 시작되므로
-다른 OTel로 계측된 라이브러리의 부모를 실수로 상속하지 않습니다.
-
-`weave.startTurn()`(또는 `conversation.startTurn()`)으로 생성되며
-`end()`로 종료됩니다. 비동기 chain에서는 한 번에 하나의 Turn만 활성 상태일 수 있습니다.
-하위 항목(LLM, Tool, SubAgent)은 `startLLM`, `startTool`,
-`startSubagent` 방법을 통해 연결됩니다.
-
-`예시`
-
-```ts twoslash
-// @noErrors
-const turn = weave.startTurn({agentName: 'research-bot', model: MODEL});
-try {
- const llm = turn.startLLM({model: MODEL, providerName: 'openai'});
- // ...
- llm.end();
-} finally {
- turn.end();
-}
-```
-
## 계층 구조
@@ -41,8 +17,8 @@ try {
## 목차
-
- ### 속성
+
-• `Readonly` **모델**: `string`
+• `get` **모델**(): `string`
+
+
+ ### 접근자
* [agentName](./turn#agentname)
@@ -54,6 +30,7 @@ try {
* [addEvent](./turn#addevent)
* [end](./turn#end)
+* [record](./turn#record)
* [setAttribute](./turn#setattribute)
* [setAttributes](./turn#setattributes)
* [startLLM](./turn#startllm)
@@ -61,19 +38,25 @@ try {
* [startTool](./turn#starttool)
* [create](./turn#create)
-## 속성
+## 접근자
### agentName
-• `Readonly` **agentName**: `string`
+• `get` **agentName**(): `string`
+
+
+ #### 반환값
+
+
+`string`
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:57](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L57)
+[src/genai/turn.ts:103](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L103)
***
@@ -81,13 +64,19 @@ try {
### 모델
+ #### 반환값
+
+
+`string`
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:58](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L58)
+[src/genai/turn.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L107)
## 메서드
@@ -95,6 +84,20 @@ try {
### addEvent
+
#### 상속됨
@@ -134,7 +130,7 @@ SpanBase.addEvent
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:77](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L77)
+[src/genai/spanBase.ts:82](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L82)
***
@@ -144,7 +140,8 @@ SpanBase.addEvent
▸ **end**(`opts?`): `void`
-Turn span을 종료합니다. 여러 번 호출해도 동일하게 동작합니다. 실패로 표시하려면 `error`를 전달하세요. 종료 시점을 과거로 지정하려면
+현재 필드 값을 조회하여(`record()`
+를 통해 `start` 이후 적용된 변경 사항을 반영) span을 종료합니다. 여러 번 호출해도 동일하게 동작합니다. 실패로 표시하려면 `error`를 전달하세요. 종료 시점을 과거로 지정하려면
`endTime`을 전달하세요.
@@ -165,7 +162,45 @@ Turn span을 종료합니다. 여러 번 호출해도 동일하게 동작합니
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:144](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L144)
+[src/genai/turn.ts:241](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L241)
+
+***
+
+
+ ### record
+
+
+▸ **record**(`opts`): `this`
+
+변경 가능한 필드 중 원하는 항목만 일괄 설정합니다. 병합하지 않고 덮어씁니다.
+공급자 호출의 반환값을 받은 후 한 번에 모두 부여할 때 유용합니다.
+
+
+ #### 매개변수
+
+
+| 이름 | 유형 |
+| :------------------------- | :----------------------------------- |
+| `opts` | `Object` |
+| `opts.agentDescription?` | `string` |
+| `opts.agentId?` | `string` |
+| `opts.agentName?` | `string` |
+| `opts.agentVersion?` | `string` |
+| `opts.messages?` | [`Message`](../interfaces/message)[] |
+| `opts.model?` | `string` |
+| `opts.systemInstructions?` | `string`[] |
+
+
+ #### 반환값
+
+
+`this`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/turn.ts:201](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L201)
***
@@ -201,7 +236,7 @@ Turn span을 종료합니다. 여러 번 호출해도 동일하게 동작합니
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:136](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L136)
+[src/genai/turn.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L193)
***
@@ -246,7 +281,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
+[src/genai/spanBase.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L63)
***
@@ -276,7 +311,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:104](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L104)
+[src/genai/turn.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L161)
***
@@ -306,7 +341,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:122](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L122)
+[src/genai/turn.ts:179](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L179)
***
@@ -336,7 +371,7 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:113](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L113)
+[src/genai/turn.ts:170](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L170)
***
@@ -364,4 +399,4 @@ SpanBase.setAttributes
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:63](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L63)
\ No newline at end of file
+[src/genai/turn.ts:124](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L124)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
index 30d5c2f129..8735b0d2d1 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
@@ -89,7 +89,7 @@ AdkBasePlugin.name
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:590](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L590)
+[src/integrations/googleAdk.ts:590](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L590)
## 메서드
@@ -125,7 +125,7 @@ AdkBasePlugin.afterAgentCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:779](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L779)
+[src/integrations/googleAdk.ts:779](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L779)
***
@@ -159,7 +159,7 @@ AdkBasePlugin.afterContextCompaction
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:997](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L997)
+[src/integrations/googleAdk.ts:997](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L997)
***
@@ -195,7 +195,7 @@ AdkBasePlugin.afterModelCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:841](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L841)
+[src/integrations/googleAdk.ts:841](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L841)
***
@@ -230,7 +230,7 @@ AdkBasePlugin.afterRunCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:713](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L713)
+[src/integrations/googleAdk.ts:713](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L713)
***
@@ -268,7 +268,7 @@ AdkBasePlugin.afterToolCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:965](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L965)
+[src/integrations/googleAdk.ts:965](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L965)
***
@@ -304,7 +304,7 @@ AdkBasePlugin.beforeAgentCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:765](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L765)
+[src/integrations/googleAdk.ts:765](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L765)
***
@@ -338,7 +338,7 @@ AdkBasePlugin.beforeContextCompaction
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:993](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L993)
+[src/integrations/googleAdk.ts:993](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L993)
***
@@ -374,7 +374,7 @@ AdkBasePlugin.beforeModelCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:804](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L804)
+[src/integrations/googleAdk.ts:804](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L804)
***
@@ -409,7 +409,7 @@ AdkBasePlugin.beforeRunCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L621)
+[src/integrations/googleAdk.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L621)
***
@@ -446,7 +446,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:918](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L918)
+[src/integrations/googleAdk.ts:918](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L918)
***
@@ -480,7 +480,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolSelection
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:914](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L914)
+[src/integrations/googleAdk.ts:914](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L914)
***
@@ -515,7 +515,7 @@ AdkBasePlugin.beforeToolSelection
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:732](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L732)
+[src/integrations/googleAdk.ts:732](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L732)
***
@@ -551,7 +551,7 @@ AdkBasePlugin.onEventCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:693](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L693)
+[src/integrations/googleAdk.ts:693](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L693)
***
@@ -588,7 +588,7 @@ AdkBasePlugin.onModelErrorCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:884](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L884)
+[src/integrations/googleAdk.ts:884](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L884)
***
@@ -626,7 +626,7 @@ AdkBasePlugin.onToolErrorCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:977](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L977)
+[src/integrations/googleAdk.ts:977](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L977)
***
@@ -662,4 +662,4 @@ AdkBasePlugin.onUserMessageCallback
#### 정의 위치
-[src/integrations/googleAdk.ts:614](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L614)
\ No newline at end of file
+[src/integrations/googleAdk.ts:614](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/googleAdk.ts#L614)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
index c22b655106..85787ffae0 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
@@ -86,7 +86,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:459](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L459)
+[src/weaveClient.ts:459](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L459)
## 속성
@@ -100,7 +100,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:456](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L456)
+[src/weaveClient.ts:456](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L456)
***
@@ -114,7 +114,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:457](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L457)
+[src/weaveClient.ts:457](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L457)
***
@@ -128,7 +128,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:455](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L455)
+[src/weaveClient.ts:455](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L455)
## 메서드
@@ -162,7 +162,7 @@ call에 scorer 결과(예: scorer 출력)를 추가합니다.
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1727](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1727)
+[src/weaveClient.ts:1727](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1727)
***
@@ -199,7 +199,7 @@ call에 scorer 결과(예: scorer 출력)를 추가합니다.
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1570](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1570)
+[src/weaveClient.ts:1570](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1570)
***
@@ -233,7 +233,7 @@ call에 scorer 결과(예: scorer 출력)를 추가합니다.
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1630](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1630)
+[src/weaveClient.ts:1630](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1630)
***
@@ -266,7 +266,7 @@ call에 scorer 결과(예: scorer 출력)를 추가합니다.
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1672](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1672)
+[src/weaveClient.ts:1672](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1672)
***
@@ -294,7 +294,7 @@ call에 scorer 결과(예: scorer 출력)를 추가합니다.
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1025](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1025)
+[src/weaveClient.ts:1025](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1025)
***
@@ -346,7 +346,7 @@ for (const attr of resp.data.attributes ?? []) {
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:772](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L772)
+[src/weaveClient.ts:772](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L772)
***
@@ -408,7 +408,7 @@ for (const row of resp.data.rows ?? []) {
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L621)
+[src/weaveClient.ts:621](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L621)
***
@@ -469,7 +469,7 @@ for (const span of resp.data.spans) {
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:566](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L566)
+[src/weaveClient.ts:566](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L566)
***
@@ -517,7 +517,7 @@ for (const message of resp.data.messages ?? []) {
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:655](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L655)
+[src/weaveClient.ts:655](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L655)
***
@@ -569,7 +569,7 @@ console.log(`total turns: ${resp.data.total_turns}, has more: ${resp.data.has_mo
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:688](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L688)
+[src/weaveClient.ts:688](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L688)
***
@@ -613,7 +613,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:522](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L522)
+[src/weaveClient.ts:522](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L522)
***
@@ -657,7 +657,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:488](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L488)
+[src/weaveClient.ts:488](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L488)
***
@@ -686,7 +686,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:902](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L902)
+[src/weaveClient.ts:902](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L902)
***
@@ -706,7 +706,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1482](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1482)
+[src/weaveClient.ts:1482](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1482)
***
@@ -734,7 +734,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:935](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L935)
+[src/weaveClient.ts:935](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L935)
▸ **getCalls**(`options?`, `includeCosts?`, `limit?`): `Promise`<`Call`[]>
@@ -758,7 +758,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:936](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L936)
+[src/weaveClient.ts:936](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L936)
***
@@ -788,7 +788,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:957](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L957)
+[src/weaveClient.ts:957](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L957)
▸ **getCallsIterator**(`options?`): `AsyncIterableIterator`<[`CallSchema`](../interfaces/callschema), `any`, `any`>
@@ -810,7 +810,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:962](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L962)
+[src/weaveClient.ts:962](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L962)
***
@@ -830,7 +830,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1486](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1486)
+[src/weaveClient.ts:1486](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1486)
***
@@ -861,7 +861,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1181](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1181)
+[src/weaveClient.ts:1181](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1181)
***
@@ -890,7 +890,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:890](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L890)
+[src/weaveClient.ts:890](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L890)
***
@@ -916,7 +916,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1490](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1490)
+[src/weaveClient.ts:1490](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1490)
***
@@ -953,7 +953,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1498](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1498)
+[src/weaveClient.ts:1498](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1498)
***
@@ -990,7 +990,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1494](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1494)
+[src/weaveClient.ts:1494](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1494)
***
@@ -1016,7 +1016,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1477](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1477)
+[src/weaveClient.ts:1477](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1477)
***
@@ -1042,7 +1042,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1472](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1472)
+[src/weaveClient.ts:1472](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1472)
***
@@ -1071,7 +1071,7 @@ console.log(`total count: ${resp.data.total_count}`)
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1537](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1537)
+[src/weaveClient.ts:1537](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1537)
***
@@ -1127,7 +1127,7 @@ console.log(`total conversations: ${resp.data.total_conversations}`);
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:730](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L730)
+[src/weaveClient.ts:730](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L730)
***
@@ -1162,7 +1162,7 @@ call 출력에 포함할 수 있는 `CustomWeaveType` 플레이스홀더를 반
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1424](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1424)
+[src/weaveClient.ts:1424](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1424)
***
@@ -1191,7 +1191,7 @@ call 출력에 포함할 수 있는 `CustomWeaveType` 플레이스홀더를 반
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:1710](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1710)
+[src/weaveClient.ts:1710](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L1710)
***
@@ -1211,4 +1211,4 @@ call 출력에 포함할 수 있는 `CustomWeaveType` 플레이스홀더를 반
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:801](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L801)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:801](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L801)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
index 1b51256507..b83ef16f45 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
@@ -70,7 +70,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:73](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L73)
+[src/weaveObject.ts:73](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L73)
## 속성
@@ -84,7 +84,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
+[src/weaveObject.ts:71](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L71)
## 접근자
@@ -104,7 +104,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
+[src/weaveObject.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L98)
***
@@ -124,7 +124,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
+[src/weaveObject.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L94)
## 방법
@@ -144,4 +144,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
+[src/weaveObject.ts:75](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveObject.ts#L75)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
index 59bd844a7e..b844528842 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createopenaiagentstracingprocessor.mdx
@@ -34,6 +34,6 @@ addTraceProcessor(processor);
#### 정의 위치
-[src/integrations/openai.agent.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/openai.agent.ts#L102)
+[src/integrations/openai.agent.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/openai.agent.ts#L102)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
index bb09b273a2..d5e7a820de 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/createotelextension.mdx
@@ -55,6 +55,6 @@ const resourceLoader = new DefaultResourceLoader({
#### 정의 위치
-[src/integrations/piCodingAgent.ts:654](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/integrations/piCodingAgent.ts#L654)
+[src/integrations/piCodingAgent.ts:654](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/integrations/piCodingAgent.ts#L654)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
index ef89580a40..f45e442524 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endconversation.mdx
@@ -43,6 +43,6 @@ weave.endConversation({endTime: new Date('2026-05-29T10:00:01.700Z')});
#### 정의된 위치
-[src/genai/api.ts:151](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/api.ts#L151)
+[src/genai/api.ts:159](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/api.ts#L159)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
index 0d9e440b76..8c659cb3a5 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endllm.mdx
@@ -50,6 +50,6 @@ weave.endLLM({error: new Error('llm call failed')});
#### 정의된 위치
-[src/genai/api.ts:194](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/api.ts#L194)
+[src/genai/api.ts:202](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/api.ts#L202)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
index 253ef4247a..1513d7b4e6 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/endsession.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
+ ### agentDescription
+
+
+• `Optional` **agentDescription**: `string`
+
+사람이 읽을 수 있는 에이전트 설명입니다. 기본 `agentDescription`으로 전달되며,
+각 `Turn`에서 별도로 설정하지 않는 한 `startTurn()`를 통해 생성되는 모든 `Turn`에 적용됩니다.
+또한 각 `Turn`의 `invoke_agent` span에서 `gen_ai.agent.description`으로 기록됩니다.
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/conversation.ts:31](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L31)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `Optional` **agentId**: `string`
+
+고정된 에이전트 식별자입니다. Turn에서 자체 `agentId`를 설정하지 않으면
+`startTurn()`을 통해 생성되는 모든 `Turn`에 기본 `agentId`로 전파되며,
+각 Turn의 `invoke_agent` span에 `gen_ai.agent.id`로 기록됩니다.
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/conversation.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L16)
+
+***
+
### agentName
• `선택` **agentName**: `string`
+에이전트 이름입니다. turn에서 자체 값을 설정하지 않으면 `startTurn()`으로
+생성된 모든 `Turn`에 기본 `agentName`으로 전달됩니다. 각
+turn의 `invoke_agent` span에는 `gen_ai.agent.name`으로 기록됩니다.
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/conversation.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L23)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `선택` **agentVersion**: `string`
+
+에이전트 버전 문자열입니다. turn에서 자체 값을 설정하지 않는 한,
+`startTurn()`을 통해 생성된 모든 `Turn`에 기본 `agentVersion`으로 전달되며,
+각 turn의 `invoke_agent` span에 `gen_ai.agent.version`으로 기록됩니다.
+
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L9)
+[src/genai/conversation.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L38)
***
@@ -50,7 +111,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L20)
+[src/genai/conversation.ts:52](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L52)
***
@@ -67,7 +128,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L13)
+[src/genai/conversation.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L44)
***
@@ -81,7 +142,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L10)
+[src/genai/conversation.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L9)
***
@@ -99,4 +160,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L23)
\ No newline at end of file
+[src/genai/conversation.ts:55](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L55)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
index b877aa1454..9bc9e7673a 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:116](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L116)
+[src/weaveClient.ts:116](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L116)
***
@@ -46,7 +46,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L117)
+[src/weaveClient.ts:117](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L117)
***
@@ -60,7 +60,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L118)
+[src/weaveClient.ts:118](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L118)
***
@@ -74,4 +74,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:119](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L119)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:119](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L119)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
index e48e5e6b14..9c39c9d958 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
@@ -33,7 +33,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L161)
+[src/weaveClient.ts:161](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L161)
***
@@ -62,7 +62,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:171](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L171)
+[src/weaveClient.ts:171](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L171)
***
@@ -87,7 +87,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:176](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L176)
+[src/weaveClient.ts:176](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L176)
***
@@ -103,7 +103,7 @@ span에 적용하는 Mongo 스타일 필터입니다.
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L165)
+[src/weaveClient.ts:165](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L165)
***
@@ -117,4 +117,4 @@ span에 적용하는 Mongo 스타일 필터입니다.
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:177](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L177)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:177](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L177)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
index 48db9dafcd..97b7d4c874 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
@@ -30,7 +30,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:222](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L222)
+[src/weaveClient.ts:222](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L222)
***
@@ -44,4 +44,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:221](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L221)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:221](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L221)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
index 25286c56c4..3c8c81b87d 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:234](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L234)
+[src/weaveClient.ts:234](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L234)
***
@@ -46,7 +46,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:246](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L246)
+[src/weaveClient.ts:246](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L246)
***
@@ -75,7 +75,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:240](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L240)
+[src/weaveClient.ts:240](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L240)
***
@@ -100,4 +100,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L245)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:245](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L245)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
index 6f02007643..a28a28ae2e 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:134](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L134)
+[src/weaveClient.ts:134](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L134)
***
@@ -61,7 +61,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:140](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L140)
+[src/weaveClient.ts:140](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L140)
***
@@ -86,7 +86,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:145](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L145)
+[src/weaveClient.ts:145](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L145)
***
@@ -100,4 +100,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:146](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L146)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:146](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L146)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
index 6f4e5c5ca5..5a0406d149 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
@@ -35,7 +35,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:101](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L101)
+[src/weaveClient.ts:101](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L101)
***
@@ -49,7 +49,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L102)
+[src/weaveClient.ts:102](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L102)
***
@@ -63,7 +63,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L94)
+[src/weaveClient.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L94)
***
@@ -77,7 +77,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L96)
+[src/weaveClient.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L96)
***
@@ -91,7 +91,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L97)
+[src/weaveClient.ts:97](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L97)
***
@@ -105,7 +105,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L98)
+[src/weaveClient.ts:98](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L98)
***
@@ -119,7 +119,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:99](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L99)
+[src/weaveClient.ts:99](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L99)
***
@@ -133,7 +133,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:95](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L95)
+[src/weaveClient.ts:95](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L95)
***
@@ -147,4 +147,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L100)
\ No newline at end of file
+[src/weaveClient.ts:100](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L100)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
index a549d4c5e4..0df79ed714 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
@@ -110,7 +110,7 @@ node_modules/typescript/lib/lib.dom.d.ts:4470
#### 정의 위치
-[src/generated/traceServerApi.ts:5991](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5991)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5991](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5991)
***
@@ -124,7 +124,7 @@ node_modules/typescript/lib/lib.dom.d.ts:4470
#### 정의 위치
-[src/generated/traceServerApi.ts:5992](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5992)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5992](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5992)
***
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
index 102836dce6..aba274a937 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
@@ -31,4 +31,4 @@ HTTPValidationError
#### 정의 위치
-[src/generated/traceServerApi.ts:4077](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L4077)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:4077](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L4077)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
index 6d75544fbc..7c841fb230 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
@@ -24,6 +24,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
* [모델](./llminit#model)
* [providerName](./llminit#providername)
* [startTime](./llminit#starttime)
+* [systemInstructions](./llminit#systeminstructions)
## 속성
@@ -37,7 +38,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:32](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L32)
+[src/genai/llm.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L37)
***
@@ -51,7 +52,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/genai/llm.ts:33](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/llm.ts#L33)
+[src/genai/llm.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L38)
***
@@ -71,4 +72,18 @@ SpanInitBase.startTime
#### 정의된 위치
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `선택` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### 정의된 위치
+
+
+[src/genai/llm.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/llm.ts#L39)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
index e469984316..0d587ce232 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L17)
+[src/genai/types.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L17)
***
@@ -45,7 +45,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L20)
+[src/genai/types.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L20)
***
@@ -59,7 +59,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L16)
+[src/genai/types.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L16)
***
@@ -73,7 +73,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L18)
+[src/genai/types.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L18)
***
@@ -87,4 +87,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L19)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L19)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
index b54bb6e866..82cf39d4a8 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
@@ -31,4 +31,4 @@ $Expr
#### 정의된 위치
-[src/generated/traceServerApi.ts:5224](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5224)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:5224](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5224)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
index d87dcc581d..f46715ddd2 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
@@ -27,4 +27,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L46)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:46](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L46)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
index f9d36e78ee..32df9e44da 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ SortBy
#### 정의 위치
-[src/generated/traceServerApi.ts:5540](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5540)
+[src/generated/traceServerApi.ts:5540](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5540)
***
@@ -48,4 +48,4 @@ SortBy
#### 정의 위치
-[src/generated/traceServerApi.ts:5538](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5538)
\ No newline at end of file
+[src/generated/traceServerApi.ts:5538](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/generated/traceServerApi.ts#L5538)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
index 22369d39f1..df77e721df 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
@@ -21,12 +21,58 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
### 속성
+* [agentDescription](./subagentinit#agentdescription)
+* [agentId](./subagentinit#agentid)
+* [agentVersion](./subagentinit#agentversion)
* [모델](./subagentinit#model)
* [name](./subagentinit#name)
* [startTime](./subagentinit#starttime)
+* [systemInstructions](./subagentinit#systeminstructions)
## 속성
+
+ ### agentDescription
+
+
+• `선택` **agentDescription**: `string`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/subagent.ts:24](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L24)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `선택` **agentId**: `string`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/subagent.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L23)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `선택` **agentVersion**: `string`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/subagent.ts:25](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L25)
+
+***
+
### model
@@ -37,7 +83,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/subagent.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L17)
+[src/genai/subagent.ts:21](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L21)
***
@@ -51,7 +97,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/subagent.ts:16](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L16)
+[src/genai/subagent.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L20)
***
@@ -71,4 +117,18 @@ SpanInitBase.startTime
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `선택` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/subagent.ts:22](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/subagent.ts#L22)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
index da263d093f..69bd103dee 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
@@ -38,7 +38,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L19)
+[src/genai/tool.ts:19](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L19)
***
@@ -52,7 +52,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L18)
+[src/genai/tool.ts:18](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L18)
***
@@ -72,7 +72,7 @@ SpanInitBase.startTime
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
***
@@ -86,4 +86,4 @@ SpanInitBase.startTime
#### 정의 위치
-[src/genai/tool.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/tool.ts#L20)
\ No newline at end of file
+[src/genai/tool.ts:20](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/tool.ts#L20)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
index 82d06fdb35..a2db3a033d 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
@@ -21,12 +21,45 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
### 속성
+* [agentDescription](./turninit#agentdescription)
+* [agentId](./turninit#agentid)
* [agentName](./turninit#agentname)
+* [agentVersion](./turninit#agentversion)
* [model](./turninit#model)
* [startTime](./turninit#starttime)
+* [systemInstructions](./turninit#systeminstructions)
+* [userMessage](./turninit#usermessage)
## 속성
+
+ ### agentDescription
+
+
+• `선택` **agentDescription**: `string`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/turn.ts:37](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L37)
+
+***
+
+
+ ### agentId
+
+
+• `선택` **agentId**: `string`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/turn.ts:35](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L35)
+
+***
+
### agentName
@@ -37,7 +70,21 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:26](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L26)
+[src/genai/turn.ts:36](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L36)
+
+***
+
+
+ ### agentVersion
+
+
+• `선택` **agentVersion**: `string`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/turn.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L38)
***
@@ -51,7 +98,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/turn.ts:27](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/turn.ts#L27)
+[src/genai/turn.ts:32](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L32)
***
@@ -71,4 +118,32 @@ SpanInitBase.startTime
#### 정의 위치
-[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
\ No newline at end of file
+[src/genai/spanBase.ts:17](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/spanBase.ts#L17)
+
+***
+
+
+ ### systemInstructions
+
+
+• `선택` **systemInstructions**: `string`[]
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/turn.ts:33](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L33)
+
+***
+
+
+ ### userMessage
+
+
+• `선택` **userMessage**: `string`
+
+
+ #### 정의 위치
+
+
+[src/genai/turn.ts:34](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/turn.ts#L34)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
index 63e2fe9876..d7b4500102 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L41)
+[src/genai/types.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L41)
***
@@ -45,7 +45,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L42)
+[src/genai/types.ts:42](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L42)
***
@@ -59,7 +59,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L38)
+[src/genai/types.ts:38](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L38)
***
@@ -73,7 +73,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L39)
+[src/genai/types.ts:39](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L39)
***
@@ -87,4 +87,4 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L40)
\ No newline at end of file
+[src/genai/types.ts:40](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L40)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
index 1b606021f0..f33a07d847 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
@@ -37,7 +37,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/media.ts:48](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L48)
+[src/media.ts:48](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L48)
***
@@ -57,7 +57,7 @@ WeaveAudioInput.audioType
#### 정의 위치
-[src/media.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L44)
+[src/media.ts:44](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L44)
***
@@ -77,4 +77,4 @@ WeaveAudioInput.data
#### 정의 위치
-[src/media.ts:43](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L43)
\ No newline at end of file
+[src/media.ts:43](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L43)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
index 9db166cced..d3285c3dd6 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
@@ -37,7 +37,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/media.ts:14](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L14)
+[src/media.ts:14](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L14)
***
@@ -57,7 +57,7 @@ WeaveImageInput.data
#### 정의 위치
-[src/media.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L9)
+[src/media.ts:9](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L9)
***
@@ -77,4 +77,4 @@ WeaveImageInput.imageType
#### 정의 위치
-[src/media.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/media.ts#L10)
\ No newline at end of file
+[src/media.ts:10](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/media.ts#L10)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
index fd5d588e8f..99207140e7 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L105)
+[src/weaveClient.ts:105](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L105)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
index cad3354c82..99d65f0a91 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L107)
+[src/weaveClient.ts:107](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L107)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
index 8a20aa89a5..c4230478b2 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentspan.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:108](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L108)
+[src/weaveClient.ts:108](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L108)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
index f6efbfc156..0e41ad38a0 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentturn.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:109](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L109)
+[src/weaveClient.ts:109](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L109)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
index ea00cd1885..dfb298b17e 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentversion.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/weaveClient.ts:110](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L110)
+[src/weaveClient.ts:110](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L110)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
index 0b89398a0f..88941e6502 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentspansresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 다음에서 정의됨
-[src/weaveClient.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L183)
+[src/weaveClient.ts:183](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L183)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
index 5cb50e6f60..bf87f04eef 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentsresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:125](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L125)
+[src/weaveClient.ts:125](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L125)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
index d1f5501ab7..1db5d3d0fd 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnresult.mdx
@@ -15,6 +15,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:228](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L228)
+[src/weaveClient.ts:228](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L228)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
index 3253fe4fa1..bb47f2c557 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentturnsresult.mdx
@@ -29,6 +29,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 다음 위치에 정의됨
-[src/weaveClient.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L252)
+[src/weaveClient.ts:252](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L252)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
index 9c82bc74ba..5d0d3d194a 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/getagentversionsresult.mdx
@@ -24,6 +24,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:152](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L152)
+[src/weaveClient.ts:152](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L152)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
index d9936a09ae..654c9f0022 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/messagepart.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의된 위치
-[src/genai/types.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L23)
+[src/genai/types.ts:23](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L23)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
index 5826f020d4..abf3535c13 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/modality.mdx
@@ -13,6 +13,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/types.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L13)
+[src/genai/types.ts:13](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L13)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
index 2ce45ca9ba..38f6387661 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/op.mdx
@@ -21,6 +21,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/opType.ts:7](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/opType.ts#L7)
+[src/opType.ts:7](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/opType.ts#L7)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
index 7308413440..f1b7e331f2 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/opdecorator.mdx
@@ -33,6 +33,6 @@ descriptor: 방법을 포함하는 속성 설명자
#### 정의 위치
-[src/opType.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/opType.ts#L41)
+[src/opType.ts:41](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/opType.ts#L41)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
index d48c5297a9..d2cee40500 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/response.mdx
@@ -21,6 +21,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/weaveClient.ts:65](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/weaveClient.ts#L65)
+[src/weaveClient.ts:65](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/weaveClient.ts#L65)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
index 798f0ebb87..06d7e9b8ce 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/role.mdx
@@ -15,6 +15,6 @@ Weave GenAI conversation SDK에서 공개하는 데이터 유형입니다.
#### 정의된 위치
-[src/genai/types.ts:5](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/types.ts#L5)
+[src/genai/types.ts:5](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/types.ts#L5)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
index 3223e63a1b..b3265bc9f8 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/session.mdx
@@ -17,8 +17,8 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:94](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L94)
+[src/genai/conversation.ts:191](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L191)
-[src/genai/conversation.ts:96](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L96)
+[src/genai/conversation.ts:193](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L193)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
index 4b6a5ab8cb..f21c4305b7 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/sessioninit.mdx
@@ -17,6 +17,6 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/genai/conversation.ts:92](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L92)
+[src/genai/conversation.ts:189](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/genai/conversation.ts#L189)
***
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx
index 84bc04aeb3..cf3244a7e1 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/settings.mdx
@@ -26,7 +26,7 @@ description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
#### 정의 위치
-[src/settings.ts:3](https://github.com/wandb/weave/blob/9591aba8a5e77309ee0858e5ba94d31c1bd7e404/sdks/node/src/settings.ts#L3)
+[src/settings.ts:3](https://github.com/wandb/weave/blob/8c5f077eb11c42b84000726ff20504abc728d3fb/sdks/node/src/settings.ts#L3)
## 변수
From 4cbb5c24690180b1d941430d1854bea7c47ab67e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "locadex-agent[bot]"
<217277504+locadex-agent[bot]@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 9 Jul 2026 17:48:15 +0000
Subject: [PATCH 3/7] docs(locadex): add translations
---
gt-lock.json | 7068 +++++++++++++++++++++++++-------------------------
1 file changed, 3534 insertions(+), 3534 deletions(-)
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index ac24f44530..5b898495a9 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
@@ -5,15 +5,15 @@
"01904e13ba5f00993b220ad54efb6a0422949f29c548fcf7cc39dca9c47981e2": {
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- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.597Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:46:21.087Z",
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"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.597Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:46:21.086Z",
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"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.597Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:46:21.086Z",
"postProcessHash": "744460877e2987b880ec3a339ed2857d664bebba1e49b75b24db61366200bcbe"
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}
@@ -21,15 +21,15 @@
"01c75a98b1229dd8e61d541d0721d898e7fc3874316af274ac67bc835367c1f6": {
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- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.672Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:46:21.134Z",
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- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.672Z",
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}
}
@@ -37,15 +37,15 @@
"01cf7112996b8bfe1df0c431c1c2cb734b3a92f4d7f14ea4f35ba4d625a0d878": {
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"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.593Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:46:21.084Z",
"postProcessHash": "38df3ff85b7d357625c8a97941053f981b75162d3bffe89ae347597014fa4220"
},
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.594Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T17:46:21.084Z",
"postProcessHash": "50eca05a1fd5e6338c753f3d95e451254c17eaedd6a732a3fc36e3b3acf6057f"
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"ko": {
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}
}
@@ -53,15 +53,15 @@
"064ac4db92a1e6e683b7c0110d19f6eaa4fef9ecd8f9679853fd247c2afc627e": {
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"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.613Z",
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}
}
@@ -69,15 +69,15 @@
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"949a7a0c674cec30da2f8e09d022d581d0cd522ddec09182d9cf832a63e62e53": {
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- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.698Z",
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- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.697Z",
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}
}
@@ -85,15 +85,15 @@
"075fc0ef474b35677c97c7f1d8bc82623f0cc76b0ecda2d83e955a55ec00ef43": {
"b74d438048cc7c3c8712c19d2eaa5be13d8f950558c4547ba4ba42785e7502fb": {
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.577Z",
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},
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T17:33:38.577Z",
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},
"fr": {
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}
}
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From: "locadex-agent[bot]"
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Date: Thu, 9 Jul 2026 21:35:48 +0000
Subject: [PATCH 4/7] docs(locadex): add translations
---
fr/sandboxes/secrets.mdx | 4 +-
gt-lock.json | 7076 +++++++++++++++++++-------------------
ja/sandboxes/secrets.mdx | 4 +-
ko/sandboxes/secrets.mdx | 4 +-
4 files changed, 3544 insertions(+), 3544 deletions(-)
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index 7ccb14f5b5..99c5906191 100644
--- a/fr/sandboxes/secrets.mdx
+++ b/fr/sandboxes/secrets.mdx
@@ -12,9 +12,9 @@ Utilisez le [W&B Secrets Manager](/fr/platform/secrets) avec le SDK Python W
Pour utiliser un secret dans un sandbox, ajoutez-le d'abord au Secrets Manager de votre équipe. Faites ensuite référence à ce secret par son nom lorsque vous créez le sandbox.
-
+
N'incluez pas directement la valeur du secret dans votre code ni dans la configuration du sandbox. Faites référence aux secrets uniquement par leur nom.
-
+
W&B injecte chaque secret demandé dans le sandbox sous forme de variable d'environnement. Par défaut, le nom de la variable d'environnement correspond au nom du secret. Vous pouvez personnaliser le nom de la variable d'environnement avec le paramètre `env_var`.
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index 5b898495a9..167d6c7111 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
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@@ -22815,15 +22815,15 @@
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index 9b94e01b4a..dc24a646ac 100644
--- a/ja/sandboxes/secrets.mdx
+++ b/ja/sandboxes/secrets.mdx
@@ -12,9 +12,9 @@ keywords: ["サンドボックス シークレット", "W&B Secrets Manager"]
サンドボックスでシークレットを使用するには、まずチームの Secrets Manager に追加します。次に、サンドボックスの作成時にそのシークレットを名前で参照します。
-
+
シークレットの値をコードやサンドボックスの設定に直接含めないでください。シークレットは名前でのみ参照してください。
-
+
W&B は、要求された各シークレットを環境変数としてサンドボックスに挿入します。デフォルトでは、環境変数名はシークレット名と一致します。`env_var` パラメーターを使用すると、環境変数名をカスタマイズできます。
diff --git a/ko/sandboxes/secrets.mdx b/ko/sandboxes/secrets.mdx
index 7fa719e6f1..fa43674ab8 100644
--- a/ko/sandboxes/secrets.mdx
+++ b/ko/sandboxes/secrets.mdx
@@ -12,9 +12,9 @@ keywords: ["샌드박스 시크릿", "W&B Secrets Manager"]
샌드박스에서 시크릿을 사용하려면 먼저 팀의 Secrets Manager에 시크릿을 추가하세요. 그런 다음 샌드박스를 생성할 때 해당 시크릿을 이름으로 참조하세요.
-
+
코드나 샌드박스 설정에 시크릿 값을 직접 포함하지 마세요. 시크릿은 이름으로만 참조하세요.
-
+
W&B는 요청된 각 시크릿을 환경 변수로 샌드박스에 주입합니다. 기본적으로 환경 변수 이름은 시크릿 이름과 같습니다. `env_var` 매개변수를 사용해 환경 변수 이름을 사용자 지정할 수 있습니다.
From 645667e7726cdc43b11f7e7ecda69c12767428d7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "locadex-agent[bot]"
<217277504+locadex-agent[bot]@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 9 Jul 2026 21:44:57 +0000
Subject: [PATCH 5/7] docs(locadex): add translations
---
fr/platform/mcp-server.mdx | 4 -
gt-lock.json | 7080 ++++++++++++++++++------------------
ja/platform/mcp-server.mdx | 10 +-
ko/platform/mcp-server.mdx | 4 -
4 files changed, 3543 insertions(+), 3555 deletions(-)
diff --git a/fr/platform/mcp-server.mdx b/fr/platform/mcp-server.mdx
index 0e8ff6bbe6..bf038ef110 100644
--- a/fr/platform/mcp-server.mdx
+++ b/fr/platform/mcp-server.mdx
@@ -36,10 +36,6 @@ Le serveur MCP de W&B est disponible en deux options de déploiement. Utilis
-
- Si vous exécutez W&B sur Cloud dédié ou Autogéré et que le serveur MCP hébergé n’est pas encore activé sur votre instance, contactez [l’assistance W&B](mailto:support@wandb.com) ou votre équipe de compte W&B pour en faire la demande.
-
-
- W&B が管理するMCP serverです。クライアントは W&B APIキー を使用して HTTP 経由で接続します。インストールは不要で、維持するローカルプロセスもありません。
+ W&B が管理するMCP サーバーです。クライアントは W&B APIキー を使用して HTTP 経由で接続します。インストールは不要で、維持するローカルプロセスもありません。
[ホスト型サーバーを使用する](#use-the-hosted-server)
- MCP server をご自身のマシン上で STDIO または HTTP 経由で実行します。外部ネットワークから隔離された運用、特定のリリースへの固定、カスタムのサーバー動作、サーバーのアクティブな開発、または STDIO のみに対応するクライアントのサポートが必要な場合に使用します。
+ MCP サーバー をご自身のマシン上で STDIO または HTTP 経由で実行します。外部ネットワークから隔離された運用、特定のリリースへの固定、カスタムのサーバー動作、サーバーのアクティブな開発、または STDIO のみに対応するクライアントのサポートが必要な場合に使用します。
- [MCP serverをローカルで実行する](#run-the-mcp-server-locally)
+ [MCP サーバーをローカルで実行する](#run-the-mcp-server-locally)
-
- W&B を専用クラウドまたはセルフマネージドで実行していて、インスタンスでホスト型サーバーがまだ有効になっていない場合は、[W&B サポート](mailto:support@wandb.com) または W&B のアカウント担当チームに連絡して有効化を依頼してください。
-
-
- W&B를 Dedicated Cloud 또는 Self-Managed에서 실행 중인데 인스턴스에서 호스팅 MCP 서버가 아직 활성화되어 있지 않다면, [W&B 지원팀](mailto:support@wandb.com) 또는 W&B account team에 문의해 요청하세요.
-
-
## Prérequis
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index 167d6c7111..a73aff184b 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
@@ -5,15 +5,15 @@
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@@ -21,15 +21,15 @@
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@@ -37,15 +37,15 @@
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}
@@ -22815,15 +22815,15 @@
"e88f9998e20013e3276c4c3b44175c2ce76a22f79ef65d2f6bc7855fb40bb4ab": {
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"ko": {
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"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:34:00.180Z",
+ "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.262Z",
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}
}
diff --git a/ja/platform/mcp-server.mdx b/ja/platform/mcp-server.mdx
index 444badb3a0..c139dddfd8 100644
--- a/ja/platform/mcp-server.mdx
+++ b/ja/platform/mcp-server.mdx
@@ -24,22 +24,18 @@ W&B MCP Server は、2 つのデプロイメントオプションで利用
## 前提条件
diff --git a/ko/platform/mcp-server.mdx b/ko/platform/mcp-server.mdx
index 5c3c20fdf5..df6cfbbac2 100644
--- a/ko/platform/mcp-server.mdx
+++ b/ko/platform/mcp-server.mdx
@@ -36,10 +36,6 @@ W&B MCP 서버는 두 가지 배포 옵션으로 제공됩니다. 가장 빠
-
## 사전 요구 사항
From 96ceafcc8406c400e56feb9b7cc65f806c85937a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "locadex-agent[bot]"
<217277504+locadex-agent[bot]@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 10 Jul 2026 18:17:49 +0000
Subject: [PATCH 6/7] docs(locadex): add translations
---
fr/weave/guides/platform.mdx | 2 +-
.../guides/platform/weave-self-managed.mdx | 4 +-
gt-lock.json | 7092 ++++++++---------
ja/weave/guides/platform.mdx | 2 +-
.../guides/platform/weave-self-managed.mdx | 2 +-
ko/weave/guides/platform.mdx | 2 +-
.../guides/platform/weave-self-managed.mdx | 8 +-
7 files changed, 3557 insertions(+), 3555 deletions(-)
diff --git a/fr/weave/guides/platform.mdx b/fr/weave/guides/platform.mdx
index 604dba0b9d..bf1a1066cb 100644
--- a/fr/weave/guides/platform.mdx
+++ b/fr/weave/guides/platform.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@ Weave est disponible avec les options de déploiement suivantes :
* **[W&B Multi-tenant Cloud](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/hosting-options/multi_tenant_cloud) :** Une plateforme mutualisée entièrement gérée, déployée dans le compte Google Cloud Platform (Google Cloud) de W&B, dans une région d’Amérique du Nord.
* **[W&B Cloud dédié](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud) :** Généralement disponible sur AWS, Google Cloud et Azure.
-* **[Instances autogérées](/fr/weave/guides/platform/weave-self-managed) :** Pour les équipes qui préfèrent héberger Weave de manière autonome, votre équipe W&B peut vous accompagner dans l’évaluation des options de déploiement.
+* **[Instances autogérées](/fr/weave/guides/platform/weave-self-managed) :** Configurez une instance W&B autogérée et activez Weave sur votre propre infrastructure. Pour les équipes qui préfèrent héberger Weave de manière autonome, votre équipe W&B peut vous accompagner dans l’évaluation des options de déploiement.
## Gestion des identités et des accès
diff --git a/fr/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx b/fr/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
index 7b161fefb5..e3e1d9d7c8 100644
--- a/fr/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
+++ b/fr/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
@@ -4,7 +4,9 @@ description: "Déployer et gérer Weave sur votre propre infrastructure"
keywords: ["autohébergé", "ClickHouse", "Altinity", "Keeper", "Kubernetes"]
---
-L’auto-hébergement de W&B Weave vous offre un contrôle accru sur son environnement et sa configuration. Cela peut vous aider à créer un environnement plus isolé et à répondre à des exigences supplémentaires en matière de conformité de sécurité. Ce document vous guide dans le déploiement des composants requis pour exécuter W&B Weave dans un environnement autogéré à l’aide de l’Altinity ClickHouse Operator. À la fin, vous disposerez d’une instance Weave de niveau production exécutée sur votre propre cluster Kubernetes, avec une base de données ClickHouse répliquée et un stockage d’objets compatible S3. Ce guide s’adresse aux administrateurs Kubernetes et aux ingénieurs plateforme responsables du déploiement et de l’exploitation de W&B au sein de leur organisation.
+L’auto-hébergement de W&B Weave vous offre un contrôle accru sur son environnement et sa configuration. Cela peut vous aider à créer un environnement plus isolé et à répondre à des exigences supplémentaires en matière de conformité de sécurité.
+
+Ce document vous guide dans le déploiement des composants requis pour exécuter W&B Weave dans un déploiement [W&B Autogéré](/fr/platform/hosting/hosting-options/self-managed) à l’aide de l’Altinity ClickHouse Operator. À la fin, vous disposerez d’une instance Weave de niveau production exécutée sur votre propre cluster Kubernetes, avec une base de données ClickHouse répliquée et un stockage d’objets compatible S3. Ce guide s’adresse aux administrateurs Kubernetes et aux ingénieurs plateforme responsables du déploiement et de l’exploitation de W&B au sein de leur organisation.
Les déploiements Weave autogérés s’appuient sur [ClickHouseDB](https://clickhouse.com/) pour gérer leur backend. Ce déploiement utilise :
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index a73aff184b..92ebfbab04 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
@@ -5,15 +5,15 @@
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- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.091Z",
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"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.091Z",
+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.180Z",
"postProcessHash": "a3f9814e1b822931b01d2f6792db4fb5771a41d159dc9bfd30fb1dcfe839cdcc"
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"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.091Z",
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"postProcessHash": "744460877e2987b880ec3a339ed2857d664bebba1e49b75b24db61366200bcbe"
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}
@@ -21,15 +21,15 @@
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}
}
@@ -37,15 +37,15 @@
"01cf7112996b8bfe1df0c431c1c2cb734b3a92f4d7f14ea4f35ba4d625a0d878": {
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},
"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.088Z",
+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.177Z",
"postProcessHash": "50eca05a1fd5e6338c753f3d95e451254c17eaedd6a732a3fc36e3b3acf6057f"
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"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.088Z",
+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.177Z",
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@@ -53,15 +53,15 @@
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+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.196Z",
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"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.102Z",
+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.197Z",
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"ja": {
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+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.196Z",
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}
@@ -69,15 +69,15 @@
"06d1ce4e2a0dfe8005200bd43d155a78fb785d6c2d4f8edd841e95d54c004199": {
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"ja": {
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"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.165Z",
+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.289Z",
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@@ -85,15 +85,15 @@
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@@ -101,15 +101,15 @@
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- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.128Z",
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}
@@ -117,15 +117,15 @@
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@@ -149,15 +149,15 @@
"0d3a10893780b4e88ae923703c1f0f2ca0f88ea346f7901d1405693d17f41bd1": {
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"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.140Z",
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}
}
@@ -165,15 +165,15 @@
"112c05de1784d731d2d1ce3d1c4773f02375e73ab1b5bd8718bedfd0e7ee0b38": {
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}
@@ -181,15 +181,15 @@
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},
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- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.867Z",
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@@ -22767,15 +22767,15 @@
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- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.871Z",
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}
@@ -22783,15 +22783,15 @@
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- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.232Z",
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- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.232Z",
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"fr": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.232Z",
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@@ -22815,15 +22815,15 @@
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},
"ko": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.262Z",
+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.416Z",
"postProcessHash": "2ab930f0cb87a2dd0d298e299a3bd9944ea5e9e975de336091d1c114eeb312d4"
},
"ja": {
- "updatedAt": "2026-07-09T21:43:16.262Z",
+ "updatedAt": "2026-07-10T18:15:56.416Z",
"postProcessHash": "6117035dc088d42294b8c442ac1dffd5457fa5d2e1e9c696e986b1bc85bceb13"
}
}
diff --git a/ja/weave/guides/platform.mdx b/ja/weave/guides/platform.mdx
index c59b819527..5dfe4b5bff 100644
--- a/ja/weave/guides/platform.mdx
+++ b/ja/weave/guides/platform.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@ Weave は、次のデプロイメントオプションで利用できます。
* **[W&B Multi-tenant Cloud](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/hosting-options/multi_tenant_cloud):** 北米リージョンにある W&B の Google Cloud Platform (Google Cloud) アカウント上にデプロイされた、マルチテナント型の完全マネージドプラットフォームです。
* **[W&B 専用クラウド](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud):** AWS、Google Cloud、Azure で一般提供されています。
-* **[セルフマネージドインスタンス](/ja/weave/guides/platform/weave-self-managed):** Weave を独自にホストしたい チーム 向けに、デプロイオプションの評価に関するガイダンスを担当の W&B チームから受けられます。
+* **[セルフマネージドインスタンス](/ja/weave/guides/platform/weave-self-managed):** W&B セルフマネージドインスタンスを設定し、独自のインフラストラクチャーで Weave を有効にします。Weave を独自にホストしたい チーム 向けに、デプロイオプションの評価に関するガイダンスを担当の W&B チームから受けられます。
## アイデンティティとアクセス管理
diff --git a/ja/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx b/ja/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
index 14bc8329f9..570dfcc62d 100644
--- a/ja/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
+++ b/ja/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "独自のインフラストラクチャー上に Weave をデプ
keywords: ["セルフホスト", "ClickHouse", "Altinity", "Keeper", "Kubernetes"]
---
-W&B Weave をセルフホストすると、その環境や設定をより細かく制御できます。これにより、より分離された環境を構築し、追加のセキュリティ要件やコンプライアンス要件に対応しやすくなります。このドキュメントでは、Altinity ClickHouse Operator を使用して、セルフマネージド環境で W&B Weave を実行するために必要なコンポーネントをデプロイする方法を説明します。最終的には、レプリケーションされた ClickHouse データベースと S3互換オブジェクトストレージを基盤とする、本番環境対応の Weave インスタンスを独自の Kubernetes クラスター上で稼働させられるようになります。このガイドは、組織内で W&B のデプロイと運用を担当する Kubernetes 管理者およびプラットフォームエンジニアを対象としています。
+W&B Weave をセルフホストすると、その環境や設定をより細かく制御できます。これにより、より分離された環境を構築し、追加のセキュリティ要件やコンプライアンス要件に対応しやすくなります。このドキュメントでは、Altinity ClickHouse Operator を使用して、[W&B Self-Managed](/ja/platform/hosting/hosting-options/self-managed) デプロイで W&B Weave を実行するために必要なコンポーネントをデプロイする方法を説明します。最終的には、レプリケーションされた ClickHouse データベースと S3互換オブジェクトストレージを基盤とする、本番環境対応の Weave インスタンスを独自の Kubernetes クラスター上で稼働させられるようになります。このガイドは、組織内で W&B のデプロイと運用を担当する Kubernetes 管理者およびプラットフォームエンジニアを対象としています。
セルフマネージド Weave のデプロイでは、バックエンドの管理に [ClickHouseDB](https://clickhouse.com/) を使用します。このデプロイでは、次を使用します。
diff --git a/ko/weave/guides/platform.mdx b/ko/weave/guides/platform.mdx
index d3411279cd..d42a22282d 100644
--- a/ko/weave/guides/platform.mdx
+++ b/ko/weave/guides/platform.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@ Weave는 다음 배포 옵션으로 제공됩니다:
* **[W&B Multi-tenant Cloud](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/hosting-options/multi_tenant_cloud):** 북미 리전의 W&B Google Cloud Platform(Google Cloud) 계정에 배포되는 멀티 테넌트 완전 관리형 플랫폼입니다.
* **[W&B Dedicated Cloud](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud):** AWS, Google Cloud, Azure에서 정식 제공됩니다.
-* **[Self-Managed instances](/ko/weave/guides/platform/weave-self-managed):** Weave를 독립적으로 호스팅하려는 팀을 위해, 배포 옵션을 평가할 수 있도록 담당 W&B 팀에서 가이드를 제공합니다.
+* **[Self-Managed instances](/ko/weave/guides/platform/weave-self-managed):** W&B Self-Managed 인스턴스를 설정하고 자체 인프라에서 Weave를 활성화하세요. Weave를 독립적으로 호스팅하려는 팀을 위해, 배포 옵션을 평가할 수 있도록 담당 W&B 팀에서 가이드를 제공합니다.
## ID 및 액세스 관리
diff --git a/ko/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx b/ko/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
index 20cc8d06d9..9f9236161b 100644
--- a/ko/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
+++ b/ko/weave/guides/platform/weave-self-managed.mdx
@@ -1,17 +1,17 @@
---
-title: "자체 관리형 W&B Weave 인스턴스 설정"
+title: "자체 관리형 W&B Weave 인스턴스 설정"
description: "자체 인프라에서 Weave 배포 및 관리"
keywords: ["self-hosted", "ClickHouse", "Altinity", "Keeper", "Kubernetes"]
---
-W&B Weave를 자체 호스팅하면 환경과 설정을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 더 격리된 환경을 구축하고 추가적인 보안 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서는 Altinity ClickHouse Operator를 사용해 자체 관리형 환경에서 W&B Weave를 실행하는 데 필요한 컴포넌트를 배포하는 방법을 안내합니다. 이 가이드를 마치면 복제된 ClickHouse 데이터베이스와 S3 호환 객체 저장소를 기반으로, 자체 Kubernetes 클러스터에서 실행되는 프로덕션급 Weave 인스턴스를 구축하게 됩니다. 이 가이드는 조직에서 W&B를 배포하고 운영할 책임이 있는 Kubernetes 관리자와 플랫폼 엔지니어를 위한 문서입니다.
+W&B Weave를 자체 호스팅하면 환경과 설정을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 더 격리된 환경을 구축하고 추가적인 보안 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서는 Altinity ClickHouse Operator를 사용해 [W&B Self-Managed](/ko/platform/hosting/hosting-options/self-managed) 배포에서 W&B Weave를 실행하는 데 필요한 컴포넌트를 배포하는 방법을 안내합니다. 이 가이드를 마치면 복제된 ClickHouse 데이터베이스와 S3 호환 객체 저장소를 기반으로, 자체 Kubernetes 클러스터에서 실행되는 프로덕션급 Weave 인스턴스를 구축하게 됩니다. 이 가이드는 조직에서 W&B를 배포하고 운영할 책임이 있는 Kubernetes 관리자와 플랫폼 엔지니어를 위한 문서입니다.
자체 관리형 Weave 배포는 백엔드 관리를 위해 [ClickHouseDB](https://clickhouse.com/)를 사용합니다. 이 배포에서는 다음을 사용합니다.
* **Altinity ClickHouse Operator**: Kubernetes용 엔터프라이즈급 ClickHouse 관리 도구
* **ClickHouse Keeper**: 분산 조정 서비스(ZooKeeper 대체)
-* **ClickHouse Cluster**: 트레이스 저장소를 위한 고가용성 데이터베이스 클러스터
-* **S3-compatible storage**: ClickHouse 데이터 영속성을 위한 객체 저장소
+* **ClickHouse 클러스터**: 트레이스 저장소를 위한 고가용성 데이터베이스 클러스터
+* **S3 호환 저장소**: ClickHouse 데이터 영속성을 위한 객체 저장소
자세한 레퍼런스 아키텍처는 [W&B Self-Managed Reference Architecture](https://docs.wandb.ai/guides/hosting/self-managed/ref-arch/#models-and-weave)를 참조하세요.
From 2e72000241e0998c177dea8cddea37ce14271105 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "locadex-agent[bot]"
<217277504+locadex-agent[bot]@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 10 Jul 2026 18:34:51 +0000
Subject: [PATCH 7/7] docs(locadex): add translations
---
docs.json | 3 +
.../guides/integrations/bedrock_agents.mdx | 129 +
gt-lock.json | 7086 +++++++++--------
.../guides/integrations/bedrock_agents.mdx | 129 +
.../guides/integrations/bedrock_agents.mdx | 129 +
5 files changed, 3941 insertions(+), 3535 deletions(-)
create mode 100644 fr/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
create mode 100644 ja/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
create mode 100644 ko/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
diff --git a/docs.json b/docs.json
index 95e424859a..ed27985aa8 100644
--- a/docs.json
+++ b/docs.json
@@ -2187,6 +2187,7 @@
"group": "Frameworks",
"pages": [
"fr/weave/guides/integrations/openai-realtime-audio",
+ "fr/weave/guides/integrations/bedrock_agents",
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"fr/weave/guides/integrations/dspy",
@@ -3687,6 +3688,7 @@
"group": "フレームワーク",
"pages": [
"ja/weave/guides/integrations/openai-realtime-audio",
+ "ja/weave/guides/integrations/bedrock_agents",
"ja/weave/guides/integrations/langchain",
"ja/weave/guides/integrations/llamaindex",
"ja/weave/guides/integrations/dspy",
@@ -5187,6 +5189,7 @@
"group": "프레임워크",
"pages": [
"ko/weave/guides/integrations/openai-realtime-audio",
+ "ko/weave/guides/integrations/bedrock_agents",
"ko/weave/guides/integrations/langchain",
"ko/weave/guides/integrations/llamaindex",
"ko/weave/guides/integrations/dspy",
diff --git a/fr/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx b/fr/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..aba4426861
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
@@ -0,0 +1,129 @@
+---
+title: Bedrock Agents
+description: "Tracez les invocations d’Amazon Bedrock Agents avec Weave en capturant les entrées de l’agent, l’utilisation du modèle de fondation et la sortie de complétion."
+---
+
+[Amazon Bedrock Agents](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) vous permettent de créer sur AWS des agents d’IA gérés qui orchestrent des modèles de fondation, des bases de connaissances et des groupes d’actions. Weave trace les appels au client `bedrock-agent-runtime` afin que vous puissiez inspecter chaque invocation `invoke_agent`, y compris le modèle de fondation, l’utilisation des jetons, l’ID de session et la réponse de l’agent.
+
+
+ Le SDK TypeScript de Weave ne prend actuellement pas en charge l’intégration à Bedrock Agents.
+
+
+` par le slug de la région où se trouve votre agent :
+
+ ```bash
+ aws bedrock-agent list-agents --region us-east-1
+ ```
+
+` et le nombre de jetons n’est pas disponible.
+
+
+
+Pour regrouper un appel `invoke_agent` avec une logique connexe, comme le prétraitement, le post-traitement ou des appels d’API en chaîne, encapsulez votre fonction avec `@weave.op`. Weave imbrique la trace patchée de `invoke_agent` dans l’op parent.
+
+```python lines
+@weave.op
+def ask_agent(question: str, session_id: str) -> str:
+ response = bedrock_agent_client.invoke_agent(
+ agentId="[YOUR-AGENT-ID]",
+ agentAliasId="[YOUR-AGENT-ALIAS-ID]",
+ sessionId=session_id,
+ inputText=question,
+ enableTrace=True,
+ )
+ text = ""
+ for event in response["completion"]:
+ chunk = event.get("chunk")
+ if chunk and "bytes" in chunk:
+ text += chunk["bytes"].decode("utf-8")
+ return text
+
+
+answer = ask_agent("Summarize today's open support tickets.", session_id="session-1")
+```
+
+
+ Weave TypeScript SDK は現在、Bedrock Agent インテグレーションに対応していません。
+
+
+` は、エージェントが存在するリージョンのスラッグに置き換えてください。
+
+ ```bash
+ aws bedrock-agent list-agents --region us-east-1
+ ```
+
+` にフォールバックし、トークン数は利用できません。
+
+
+
+`invoke_agent` の呼び出しを、前処理、後処理、または連鎖した API 呼び出しなどの関連ロジックとまとめるには、関数を `@weave.op` でラップします。Weave では、パッチを適用した `invoke_agent` のトレースが親 op の内側にネストされます。
+
+```python lines
+@weave.op
+def ask_agent(question: str, session_id: str) -> str:
+ response = bedrock_agent_client.invoke_agent(
+ agentId="[YOUR-AGENT-ID]",
+ agentAliasId="[YOUR-AGENT-ALIAS-ID]",
+ sessionId=session_id,
+ inputText=question,
+ enableTrace=True,
+ )
+ text = ""
+ for event in response["completion"]:
+ chunk = event.get("chunk")
+ if chunk and "bytes" in chunk:
+ text += chunk["bytes"].decode("utf-8")
+ return text
+
+
+answer = ask_agent("Summarize today's open support tickets.", session_id="session-1")
+```
+
+
+ Weave TypeScript SDK는 현재 Bedrock Agent 인테그레이션을 지원하지 않습니다.
+
+
+`은 에이전트가 위치한 리전 슬러그로 바꾸세요.
+
+ ```bash
+ aws bedrock-agent list-agents --region us-east-1
+ ```
+
+`로 대체되고 토큰 수는 사용할 수 없습니다.
+
+
+
+전처리, 후처리 또는 연쇄 API 호출과 같은 관련 로직과 `invoke_agent` Call을 그룹화하려면 함수를 `@weave.op`로 감싸세요. Weave는 패치된 `invoke_agent` 트레이스를 상위 op 내부에 중첩합니다.
+
+```python lines
+@weave.op
+def ask_agent(question: str, session_id: str) -> str:
+ response = bedrock_agent_client.invoke_agent(
+ agentId="[YOUR-AGENT-ID]",
+ agentAliasId="[YOUR-AGENT-ALIAS-ID]",
+ sessionId=session_id,
+ inputText=question,
+ enableTrace=True,
+ )
+ text = ""
+ for event in response["completion"]:
+ chunk = event.get("chunk")
+ if chunk and "bytes" in chunk:
+ text += chunk["bytes"].decode("utf-8")
+ return text
+
+
+answer = ask_agent("Summarize today's open support tickets.", session_id="session-1")
+```
+
+
+ ## Prérequis
+
+
+* Une clé API W&B. Pour plus d'informations, voir [les clés API](/fr/platform/app/settings-page/user-settings#api-keys).
+* Des identifiants d’authentification AWS configurés pour un compte disposant d’un accès à Bedrock Agents (voir [Identity and access management for Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam.html)).
+* Un agent Bedrock et un alias existants. Notez les valeurs de `agentId` et `agentAliasId`. Vous pouvez afficher la liste des agents associés à votre ID en exécutant la commande AWS CLI suivante, en remplaçant `
+ ## Installation
+
+
+Installez Weave et le SDK AWS pour Python :
+
+```bash
+pip install weave boto3
+```
+
+
+ ## Tracer les appels `invoke_agent`
+
+
+Créez un client `bedrock-agent-runtime` et passez-le à `patch_client`. Weave détecte le type de client et encapsule la méthode `invoke_agent`. Une fois le patching appliqué, utilisez le client comme d’habitude.
+
+```python lines highlight="15-17"
+import boto3
+
+import weave
+from weave.integrations.bedrock import patch_client
+
+weave.init("your-team-name/bedrock-agents-demo")
+
+# Créer et appliquer le patch au client runtime Bedrock Agents.
+bedrock_agent_client = boto3.client("bedrock-agent-runtime", region_name="us-east-1")
+patch_client(bedrock_agent_client)
+
+# Invoquer l'agent. Définir `enableTrace=True` pour que Weave puisse capturer le
+# modèle de fondation sous-jacent et l'utilisation des jetons depuis les événements de trace d'orchestration.
+response = bedrock_agent_client.invoke_agent(
+ agentId="[YOUR-AGENT-ID]",
+ agentAliasId="[YOUR-AGENT-ALIAS-ID]",
+ sessionId="[YOUR-SESSION-ID]",
+ inputText="What is the capital of France?",
+ enableTrace=True,
+)
+
+# Consommer la complétion en streaming pour assembler le texte de réponse final.
+final_text = ""
+for event in response["completion"]:
+ chunk = event.get("chunk")
+ if chunk and "bytes" in chunk:
+ final_text += chunk["bytes"].decode("utf-8")
+
+print(final_text)
+```
+
+Chaque appel `invoke_agent` apparaît dans l’interface Weave sous la forme d’une trace `BedrockAgentRuntime.invoke_agent`. La trace enregistre :
+
+* Les entrées de l’agent (`agentId`, `agentAliasId`, `sessionId`, `inputText`).
+* Le texte de l’assistant extrait du flux d’événements de complétion.
+* Le modèle de fondation sous-jacent utilisé par l’agent (extrait de la trace d’orchestration).
+* L’utilisation des jetons (`prompt_tokens`, `completion_tokens`, `total_tokens`) lorsqu’elle est renvoyée par l’agent.
+
+Le modèle de fondation et l’utilisation des jetons sont extraits des événements `orchestrationTrace`, que Bedrock n’émet que lorsque `invoke_agent` est appelé avec `enableTrace=True`. Sans cet indicateur, les traces capturent toujours les entrées et le texte de réponse généré, mais le modèle de fondation prend par défaut la valeur `bedrock-agent:
+ ## Conversations sur plusieurs tours de conversation
+
+
+Les Bedrock Agents conservent l’état de la conversation côté service lorsque vous réutilisez un `sessionId`. Pour regrouper plusieurs tours de conversation dans une trace unique dans l’interface Weave, encapsulez ces tours de conversation dans `weave.thread` :
+
+```python lines
+with weave.thread("support-conversation") as t:
+ for prompt in [
+ "I can't log in to my account.",
+ "I already tried resetting my password.",
+ ]:
+ ask_agent(prompt, session_id=t.thread_id)
+```
+
+Weave affiche chaque tour de conversation dans l’interface utilisateur comme une ligne distincte dans la vue Threads.
+
+
+ ## Consulter les traces
+
+
+Lorsque vous exécutez l’exemple, Weave affiche un lien vers le tableau de bord du projet. Ouvrez le lien pour examiner les entrées de l’agent, le modèle de fondation, l’utilisation des jetons et la réponse générée pour chaque appel à `invoke_agent`.
\ No newline at end of file
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index 92ebfbab04..ba55f596b4 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
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diff --git a/ja/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx b/ja/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..86f6c551bd
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
@@ -0,0 +1,129 @@
+---
+title: Bedrock Agents
+description: "Weave で Amazon Bedrock Agents の呼び出しをトレースし、エージェントの入力、基盤モデルの使用状況、完了出力を記録します。"
+---
+
+[Amazon Bedrock Agents](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) を使用すると、基盤モデル、ナレッジベース、アクショングループをオーケストレーションするマネージド AI エージェントを AWS 上に構築できます。Weave は `bedrock-agent-runtime` クライアントへの Call をトレースするため、基盤モデル、トークン使用量、セッション ID、エージェントの応答を含む各 `invoke_agent` 呼び出しを確認できます。
+
+
+ ## 前提条件
+
+
+* W&B APIキー。詳細は、[API keys](/ja/platform/app/settings-page/user-settings#api-keys)を参照してください。
+* Bedrock Agents へのアクセス権があるアカウント用に設定された AWS 認証情報 ([Identity and access management for Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam.html)を参照してください) 。
+* 既存の Bedrock エージェントとエイリアス。`agentId` と `agentAliasId` を控えておいてください。ご自身の ID に関連付けられているエージェントの一覧は、次の AWS CLI コマンドを実行して確認できます。`
+ ## インストール
+
+
+Weave と AWS SDK for Python をインストールします。
+
+```bash
+pip install weave boto3
+```
+
+
+ ## `invoke_agent` Call を トレース する
+
+
+`bedrock-agent-runtime` クライアントを作成し、`patch_client` に渡します。Weave はクライアントのタイプを検出し、`invoke_agent` メソッドをラップします。patch 適用後は、通常どおりクライアントを使用できます。
+
+```python lines highlight="15-17"
+import boto3
+
+import weave
+from weave.integrations.bedrock import patch_client
+
+weave.init("your-team-name/bedrock-agents-demo")
+
+# Bedrock Agents ランタイムクライアントを作成してパッチを適用します。
+bedrock_agent_client = boto3.client("bedrock-agent-runtime", region_name="us-east-1")
+patch_client(bedrock_agent_client)
+
+# エージェントを呼び出します。`enableTrace=True` を設定すると、Weave がオーケストレーション
+# トレースイベントから基盤モデルとトークン使用量を取得できるようになります。
+response = bedrock_agent_client.invoke_agent(
+ agentId="[YOUR-AGENT-ID]",
+ agentAliasId="[YOUR-AGENT-ALIAS-ID]",
+ sessionId="[YOUR-SESSION-ID]",
+ inputText="What is the capital of France?",
+ enableTrace=True,
+)
+
+# ストリーミング補完を読み取り、最終的なレスポンステキストを組み立てます。
+final_text = ""
+for event in response["completion"]:
+ chunk = event.get("chunk")
+ if chunk and "bytes" in chunk:
+ final_text += chunk["bytes"].decode("utf-8")
+
+print(final_text)
+```
+
+各 `invoke_agent` Call は、Weave UI で `BedrockAgentRuntime.invoke_agent` トレースとして表示されます。このトレースには、次の内容が記録されます。
+
+* エージェントへの入力 (`agentId`、`agentAliasId`、`sessionId`、`inputText`) 。
+* completionイベントストリームから抽出された assistant のテキスト。
+* エージェントが使用する基盤モデル (オーケストレーショントレースから抽出) 。
+* エージェントから報告された場合のトークン使用量 (`prompt_tokens`、`completion_tokens`、`total_tokens`) 。
+
+基盤モデルとトークン使用量は `orchestrationTrace` イベントから抽出されます。これは、`invoke_agent` が `enableTrace=True` を指定して呼び出された場合にのみ Bedrock が出力します。このフラグがない場合でも、トレースでは入力と生成された応答テキストは引き続き取得されますが、基盤モデルは `bedrock-agent:
+ ## マルチターン会話
+
+
+Bedrock Agents は、`sessionId` を再利用すると、サービス側で会話の状態を保持します。Weave UI で複数のターンを 1 つのトレースとしてグループ化するには、ターンを `weave.thread` で囲みます。
+
+```python lines
+with weave.thread("support-conversation") as t:
+ for prompt in [
+ "I can't log in to my account.",
+ "I already tried resetting my password.",
+ ]:
+ ask_agent(prompt, session_id=t.thread_id)
+```
+
+Weave では、UI の Threads ビューで、各ターンが個別の行として表示されます。
+
+
+ ## トレースを表示
+
+
+この例を実行すると、Weave が project ダッシュボードへのリンクを表示します。リンクを開くと、各 `invoke_agent` Call のエージェント入力、基盤モデル、トークン使用量、生成されたレスポンスを確認できます。
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diff --git a/ko/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx b/ko/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fb6a73afa2
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/guides/integrations/bedrock_agents.mdx
@@ -0,0 +1,129 @@
+---
+title: Bedrock Agents
+description: "Weave로 Amazon Bedrock Agents 호출을 트레이스하여 에이전트 입력, 파운데이션 모델 사용량, 완료 출력을 캡처합니다."
+---
+
+[Amazon Bedrock Agents](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html)를 사용하면 AWS에서 파운데이션 모델, 지식 기반, 액션 그룹을 오케스트레이션하는 관리형 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. Weave는 `bedrock-agent-runtime` 클라이언트에 대한 Call을 트레이스하므로 파운데이션 모델, 토큰 사용량, 세션 ID, 에이전트의 응답을 포함한 각 `invoke_agent` 호출을 확인할 수 있습니다.
+
+
+ ## 사전 요구 사항
+
+
+* W&B API 키. 자세한 내용은 [API keys](/ko/platform/app/settings-page/user-settings#api-keys)를 참조하세요.
+* Bedrock Agents에 액세스할 수 있는 계정용으로 구성된 AWS 자격 증명([Identity and access management for Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam.html) 참조).
+* 기존 Bedrock 에이전트와 별칭. `agentId` 및 `agentAliasId`를 기록해 두세요. 다음 AWS CLI 명령을 실행하면 사용자 ID에 연결된 에이전트 목록을 조회할 수 있습니다. 이때 `
+ ## 설치
+
+
+Weave와 Python용 AWS SDK를 설치하세요:
+
+```bash
+pip install weave boto3
+```
+
+
+ ## `invoke_agent` Call 트레이스
+
+
+`bedrock-agent-runtime` 클라이언트를 생성한 다음 `patch_client`에 전달하세요. Weave는 클라이언트 유형을 감지해 `invoke_agent` 방법을 래핑합니다. 패치한 후에는 평소처럼 클라이언트를 사용하세요.
+
+```python lines highlight="15-17"
+import boto3
+
+import weave
+from weave.integrations.bedrock import patch_client
+
+weave.init("your-team-name/bedrock-agents-demo")
+
+# Bedrock Agents 런타임 클라이언트를 생성하고 패치합니다.
+bedrock_agent_client = boto3.client("bedrock-agent-runtime", region_name="us-east-1")
+patch_client(bedrock_agent_client)
+
+# 에이전트를 호출합니다. Weave가 오케스트레이션 트레이스 이벤트에서 기반
+# 파운데이션 모델과 토큰 사용량을 캡처할 수 있도록 `enableTrace=True`로 설정합니다.
+response = bedrock_agent_client.invoke_agent(
+ agentId="[YOUR-AGENT-ID]",
+ agentAliasId="[YOUR-AGENT-ALIAS-ID]",
+ sessionId="[YOUR-SESSION-ID]",
+ inputText="What is the capital of France?",
+ enableTrace=True,
+)
+
+# 스트리밍 완료 결과를 읽어 최종 응답 텍스트를 조합합니다.
+final_text = ""
+for event in response["completion"]:
+ chunk = event.get("chunk")
+ if chunk and "bytes" in chunk:
+ final_text += chunk["bytes"].decode("utf-8")
+
+print(final_text)
+```
+
+각 `invoke_agent` Call은 Weave UI에 `BedrockAgentRuntime.invoke_agent` 트레이스로 표시됩니다. 이 트레이스에는 다음이 기록됩니다.
+
+* 에이전트 입력값(`agentId`, `agentAliasId`, `sessionId`, `inputText`)
+* completion 이벤트 스트림에서 추출한 assistant 텍스트
+* 에이전트가 사용한 파운데이션 모델(`orchestrationTrace` 트레이스에서 추출)
+* 에이전트가 보고하는 경우의 토큰 사용량(`prompt_tokens`, `completion_tokens`, `total_tokens`)
+
+파운데이션 모델과 토큰 사용량은 `orchestrationTrace` 이벤트에서 추출되며, Bedrock은 `invoke_agent`를 `enableTrace=True`로 Call할 때만 이러한 이벤트를 내보냅니다. 이 플래그가 없으면 트레이스는 여전히 입력값과 생성된 응답 텍스트를 캡처하지만, 파운데이션 모델은 `bedrock-agent:
+ ## 멀티턴 대화
+
+
+Bedrock Agents는 `sessionId`를 재사용하면 서비스 측에서 대화 상태를 유지합니다. Weave UI에서 여러 턴을 하나의 트레이스로 묶으려면 `weave.thread`로 턴을 감싸세요:
+
+```python lines
+with weave.thread("support-conversation") as t:
+ for prompt in [
+ "I can't log in to my account.",
+ "I already tried resetting my password.",
+ ]:
+ ask_agent(prompt, session_id=t.thread_id)
+```
+
+Weave는 UI의 Threads 뷰에서 각 turn을 개별 행으로 표시합니다.
+
+
+ ## 트레이스 보기
+
+
+예시를 실행하면 Weave가 프로젝트 대시보드 링크를 출력합니다. 링크를 열면 각 `invoke_agent` Call의 에이전트 입력, 파운데이션 모델, 토큰 사용량, 생성된 응답을 확인할 수 있습니다.
\ No newline at end of file