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class Runs

Un itérateur paresseux d’objets Run associés à un projet et à un filtre facultatif. Les Runs sont récupérés par pages depuis le serveur W&B selon les besoins. Cette classe s’utilise généralement de manière indirecte via l’espace de noms Api.runs.

méthode Runs.__init__

Arguments :
  • service_api: L’API de service à utiliser pour les requêtes.
  • entity: L’entité (nom d’utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
  • project: Le nom du projet depuis lequel récupérer les runs.
  • filters: Filtres à appliquer à la requête de runs.
  • order: L’ordre peut être created_at, heartbeat_at, config.*.value ou summary_metrics.*. Si l’ordre est précédé de +, le tri est croissant (par défaut). Si l’ordre est précédé de -, le tri est décroissant. Par défaut, l’ordre est run.created_at, du plus ancien au plus récent.
  • per_page: Le nombre de runs à récupérer par requête (50 par défaut).
  • include_sweeps: Indique s’il faut inclure les informations sur les Sweeps dans les runs. La valeur par défaut est True.

propriété Runs.length


méthode Runs.histories

Renvoie des métriques d’historique échantillonnées pour tous les runs qui satisfont aux conditions des filtres. Arguments :
  • samples : Nombre d’échantillons à renvoyer par run
  • keys : Renvoie uniquement les métriques pour des clés spécifiques
  • x_axis : Utilisez cette métrique comme xAxis ; la valeur par défaut est _step
  • format : Format dans lequel renvoyer les données ; les options sont “default”, “pandas”, “polars”
  • stream : “default” pour les métriques, “system” pour les métriques système
Retourne :
  • pandas.DataFrame : Si format="pandas", renvoie un pandas.DataFrame de métriques d’historique.
  • polars.DataFrame : Si format="polars", renvoie un polars.DataFrame de métriques d’historique.
  • list of dicts : Si format="default", renvoie une liste de dicts contenant des métriques d’historique avec une clé run_id.

méthode Runs.upgrade_to_full

Met à niveau cette collection de Runs du mode paresseux au mode complet. Bascule vers la récupération des données complètes des runs et met à niveau tous les objets Run déjà chargés afin qu’ils contiennent l’ensemble des données. Utilise le chargement en parallèle pour de meilleures performances lors de la mise à niveau de plusieurs runs.