Sweeps の概要

W&B Sweeps を用いたハイパーパラメーター探索とモデルの最適化

W&B Sweeps を使用して、ハイパーパラメータ探索を自動化し、リッチでインタラクティブな 実験管理 を可視化しましょう。 ベイズ最適化、グリッド検索、ランダム探索などの一般的な探索手法から選択して、ハイパーパラメータ空間を探索できます。 1台以上のマシンにわたって Sweep をスケーリングおよび並列化することが可能です。

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仕組み

2つの W&B CLI コマンドを使用して Sweep を作成します。

1. Sweep を初期化する

# プロジェクト名と設定ファイルへのパスを指定して sweep を初期化
wandb sweep --project <project-name> <path-to-config file>

2. sweep agent を開始する

# sweep ID を指定してエージェントを開始
wandb agent <sweep-ID>

上記のコードスニペットおよびこのページの Colab リンクでは、W&B CLI を使用して Sweep を初期化および作成する方法を示しています。 Sweep 設定の定義、Sweep の初期化、および Sweep の開始に使用する W&B Python SDK コマンドのステップバイステップの概要については、Sweeps walkthrough を参照してください。

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開始方法

ユースケースに合わせて、W&B Sweeps を使い始めるための以下のリソースを確認してください。

• Sweeps walkthrough を読み、W&B Python SDK コマンドを使用して sweep configuration の定義、Sweep の初期化、および Sweep の開始を行うためのステップバイステップの概要を把握します。
• このチャプターを探索して、以下の方法を学びます。
  • コードに W&B を追加する
  • sweep configuration を定義する
  • Sweeps を初期化する
  • sweep agents を開始する
  • Sweep の結果を可視化する
• W&B Sweeps を使用したハイパーパラメータ最適化を調査した Sweep 実験の厳選リスト を確認してください。 結果は W&B Reports に保存されています。

ステップバイステップのビデオについては、Tune Hyperparameters Easily with W&B Sweeps をご覧ください。