[MLOps]Pytorch Monitoring tools (weight & biases)

Pytorch를 이용한 학습 시 Log를 기록할때 Tensorboard를 주로 사용하는것으로 알고 있었으나, 이번 강의를 통하여 

weight & biases(wandb)라는 툴을 알게되어서 해당 툴을 사용법을 기록해보고자 한다.

 wandb는 MLOps의 대표적인 툴로 확대중이라고 한다. 배워두면 좋은툴 인것 같다.

 

https://wandb.ai/site

Weights & Biases – Developer tools for ML

위 사이트에서 가입을 해주고 기본적인 정보를 입력해주면 아래와 같은 대시보드로 접속이 된다.

wanb dashboard

그 다음 프로젝트 메뉴르 들어가서 새로운 프로젝트를 만들어 준다. 나는 my_test_project로 프로젝트명을 만들었다.

다음은 colab으로 접속하여 wandb를 설치를 해주고, 로그인 -> init까지 실행해준 모습니다.

wandb로그인 및 init

 

다음으로는 학습에 필요한 기본적인 config사항을 넣어서 wandb를 실행해준 모습이다.

 

이후 train code에서 아래와 같이 wandb.log를 이용하여 기록하고자 하는 metric만 설정해주는 것이 기본적인 사용법니다.

train code 내부의 wandb.log code

이후 wandb 웹에서 프로젝트 대시보드를 보면 기록하고자한 metric들이 기록되어 있는것을 확인할 수 있다.