Aperçu de l’API Reports and Workspaces - Weights & Biases Documentation

L’API W&B Reports and Workspaces, accessible via wandb_workspaces, vous permet de créer des Reports, qui peuvent être publiés sur le web pour partager des résultats, ainsi que de personnaliser un Workspace dans lequel ont été réalisés des travaux d’entraînement et de fine-tuning.

Voir le code source

L’API W&B Report and Workspace est en préversion publique.

Installation et configuration

Pour authentifier votre machine auprès de W&B, vous devez d’abord générer une clé API dans les Paramètres utilisateur.

Installer et importer des paquets

Installez la bibliothèque W&B Rapport and Workspaces.

pip install wandb-workspaces

Créer un rapport

Pour créer un rapport, indiquez l’entité de votre team et saisissez un nom pour votre rapport. Remplacez le texte délimité par vos valeurs :

import wandb_workspaces.reports.v2 as wr 
# Créer
report = wr.Report(
    entity="<team_entity>",
    project="<project_name>",
    title='Quickstart Report',
    description="That was easy!"
)

# Enregistrer le rapport
report.save()

Ensuite, ajoutez des blocs et des panneaux à votre rapport. Par exemple, le code suivant crée un rapport avec une table des matières, un en-tête et un paragraphe :

report.blocks = [
    wr.TableOfContents(),
    wr.H1("Text and images example"),
    wr.P("Lorem ipsum dolor sit amet."),
]
report.save()

Voir le Google Colab Démarrage rapide de l’API Reports pour un exemple complet.

Créer un Workspace

Le code suivant montre comment créer un Workspace avec une section contenant trois panneaux : un graphique en courbes, un graphique à barres et un graphique scalaire. Remplacez le texte indiqué par vos valeurs :

# Comment importer
import wandb_workspaces.workspaces as ws

# Créer un Workspace
ws.Workspace(
     entity="<team_entity>", # entité propriétaire du Workspace
     project="<project_name>", # projet associé au Workspace
     sections=[
         ws.Section(
             name="<Validation Metrics>",
             panels=[
                 wr.LinePlot(x="Step", y=["<val_loss>"]),
                 wr.BarPlot(metrics=["<val_accuracy>"]),
                 wr.ScalarChart(metric="<f1_score>", groupby_aggfunc="<mean>"),
             ],
             is_open=True,
         ),
     ],
)
workspace.save()

Voir le Google Colab Démarrage rapide de l’API Workspace pour un exemple complet.

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