インポート＆エクスポート API

• 1: Api API (Application Programming Interface) は、プログラム間でデータや機能をやり取りするためのインターフェースを提供します。W&B API は、ユーザーがwandb を通じて**Projects**、**Entities**、**Runs**などのデータにアクセスし、管理することを可能にします。このAPIにより、**Experiments**の追跡や**Reports**の共有を自動化できます。W&B APIはPythonを含むさまざまなプログラミング言語で利用可能です。これにより、カスタムスクリプトの作成や他のツールとの統合が簡単になります。APIの使用方法に関する詳細な情報は、[API documentation](https://wandb.ai)を参照してください。
• 2: QueuedRun
• 3: run
• 4: Run
• 5: RunQueue
• 6: Sweep
• 7: ジョブ
• 8: ファイル
• 9: プロジェクト
• 10: プロジェクト
• 11: 申し訳ありませんが、私は提供された文書の翻訳を行うためのテキストが不足しています。何か特定のテキストまたは文書を提供していただければ、それを翻訳いたします。それに基づいて正確な翻訳を提供できますので、どうぞよろしくお願いします。

1 - Api API (Application Programming Interface) は、プログラム間でデータや機能をやり取りするためのインターフェースを提供します。W&B API は、ユーザーがwandb を通じて**Projects**、**Entities**、**Runs**などのデータにアクセスし、管理することを可能にします。このAPIにより、**Experiments**の追跡や**Reports**の共有を自動化できます。W&B APIはPythonを含むさまざまなプログラミング言語で利用可能です。これにより、カスタムスクリプトの作成や他のツールとの統合が簡単になります。APIの使用方法に関する詳細な情報は、[API documentation](https://wandb.ai)を参照してください。

wandb サーバーをクエリするために使用されます。

Api(
    overrides: Optional[Dict[str, Any]] = None,
    timeout: Optional[int] = None,
    api_key: Optional[str] = None
) -> None

例:

最も一般的な初期化方法

>>> wandb.Api()

メソッド

artifact

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artifact(
    name: str,
    type: Optional[str] = None
)

project/name または entity/project/name の形式でパスを解析することにより、単一のアーティファクトを返します。

注意:

このメソッドは外部利用のみを目的としています。wandb リポジトリコード内で api.artifact() を呼び出さないでください。

artifact_collection

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artifact_collection(
    type_name: str,
    name: str
) -> "public.ArtifactCollection"

タイプと entity/project/name の形式でパスを解析することにより、単一のアーティファクトコレクションを返します。

artifact_collection_exists

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artifact_collection_exists(
    name: str,
    type: str
) -> bool

指定されたプロジェクトとエンティティ内にアーティファクトコレクションが存在するかどうかを返します。

artifact_collections

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artifact_collections(
    project_name: str,
    type_name: str,
    per_page: Optional[int] = 50
) -> "public.ArtifactCollections"

一致するアーティファクトコレクションのコレクションを返します。

artifact_exists

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artifact_exists(
    name: str,
    type: Optional[str] = None
) -> bool

指定されたプロジェクトとエンティティ内にアーティファクトバージョンが存在するかどうかを返します。

artifact_type

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artifact_type(
    type_name: str,
    project: Optional[str] = None
) -> "public.ArtifactType"

一致する ArtifactType を返します。

artifact_types

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artifact_types(
    project: Optional[str] = None
) -> "public.ArtifactTypes"

一致するアーティファクトタイプのコレクションを返します。

artifact_versions

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artifact_versions(
    type_name, name, per_page=50
)

非推奨、代わりに artifacts(type_name, name) を使用してください。

artifacts

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artifacts(
    type_name: str,
    name: str,
    per_page: Optional[int] = 50,
    tags: Optional[List[str]] = None
) -> "public.Artifacts"

指定されたパラメータから Artifacts コレクションを返します。

create_project

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create_project(
    name: str,
    entity: str
) -> None

新しいプロジェクトを作成します。

create_run

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create_run(
    *,
    run_id: Optional[str] = None,
    project: Optional[str] = None,
    entity: Optional[str] = None
) -> "public.Run"

新しい run を作成します。

create_run_queue

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create_run_queue(
    name: str,
    type: "public.RunQueueResourceType",
    entity: Optional[str] = None,
    prioritization_mode: Optional['public.RunQueuePrioritizationMode'] = None,
    config: Optional[dict] = None,
    template_variables: Optional[dict] = None
) -> "public.RunQueue"

新しい run キュー (launch) を作成します。

create_team

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create_team(
    team, admin_username=None
)

新しいチームを作成します。

create_user

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create_user(
    email, admin=(False)
)

新しいユーザーを作成します。

flush

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flush()

ローカルキャッシュをフラッシュします。

API オブジェクトは run のローカルキャッシュを保持するため、スクリプトを実行中に run の状態が変更される可能性がある場合、api.flush() を使用してローカルキャッシュをクリアし、run に関連付けられた最新の値を取得します。

from_path

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from_path(
    path
)

パスから run、sweep、プロジェクト、またはレポートを返します。

例:

project = api.from_path("my_project")
team_project = api.from_path("my_team/my_project")
run = api.from_path("my_team/my_project/runs/id")
sweep = api.from_path("my_team/my_project/sweeps/id")
report = api.from_path("my_team/my_project/reports/My-Report-Vm11dsdf")

job

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job(
    name: Optional[str],
    path: Optional[str] = None
) -> "public.Job"

指定されたパラメーターから Job を返します。

list_jobs

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list_jobs(
    entity: str,
    project: str
) -> List[Dict[str, Any]]

指定されたエンティティとプロジェクトに対して、利用可能なジョブのリストを返します。

project

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project(
    name: str,
    entity: Optional[str] = None
) -> "public.Project"

指定された名前 (および指定された場合はエンティティ) の Project を返します。

projects

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projects(
    entity: Optional[str] = None,
    per_page: Optional[int] = 200
) -> "public.Projects"

指定されたエンティティのプロジェクトを取得します。

queued_run

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queued_run(
    entity, project, queue_name, run_queue_item_id, project_queue=None,
    priority=None
)

パスに基づいて単一のキューされた run を返します。

entity/project/queue_id/run_queue_item_id の形式のパスを解析します。

registries

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registries(
    organization: Optional[str] = None,
    filter: Optional[Dict[str, Any]] = None
) -> Registries

レジストリのイテレータを返します。

イテレータを使用して、組織のレジストリ内のレジストリ、コレクション、またはアーティファクトバージョンを検索およびフィルタリングします。

例:

“model” を含む名前のすべてのレジストリを見つけます。

import wandb

api = wandb.Api()  # エンティティが複数の組織に属する場合、組織を指定します。
api.registries(filter={"name": {"$regex": "model"}})

“my_collection” という名前と “my_tag” というタグのあるコレクションをレジストリで見つけます。

api.registries().collections(filter={"name": "my_collection", "tag": "my_tag"})

“my_collection” を含むコレクション名と “best” というエイリアスを持つバージョンのあるすべてのアーティファクトバージョンを見つけます。

api.registries().collections(
    filter={"name": {"$regex": "my_collection"}}
).versions(filter={"alias": "best"})

“model” を含み、タグ “prod” またはエイリアス “best” を持つすべてのアーティファクトバージョンをレジストリで見つけます。

api.registries(filter={"name": {"$regex": "model"}}).versions(
    filter={"$or": [{"tag": "prod"}, {"alias": "best"}]}
)

reports

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reports(
    path: str = "",
    name: Optional[str] = None,
    per_page: Optional[int] = 50
) -> "public.Reports"

指定されたプロジェクトパスのレポートを取得します。

警告: この API はベータ版であり、将来のリリースで変更される可能性があります。

run

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run(
    path=""
)

entity/project/run_id の形式でパスを解析することにより、単一の run を返します。

run_queue

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run_queue(
    entity, name
)

エンティティの名前付き RunQueue を返します。

新しい RunQueue を作成するには、wandb.Api().create_run_queue(...) を使用してください。

runs

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runs(
    path: Optional[str] = None,
    filters: Optional[Dict[str, Any]] = None,
    order: str = "+created_at",
    per_page: int = 50,
    include_sweeps: bool = (True)
)

指定されたフィルターに一致するプロジェクトからの一連の run を返します。

フィルターに使用できるフィールドには以下のものがあります:

• createdAt: run が作成されたタイムスタンプ。（ISO 8601 フォーマット、例: “2023-01-01T12:00:00Z”）
• displayName: run の人間が読みやすい表示名。（例: “eager-fox-1”）
• duration: run の合計実行時間（秒単位）。
• group: 関連する run をまとめるために使用されるグループ名。
• host: run が実行されたホスト名。
• jobType: ジョブのタイプまたは run の目的。
• name: run の一意の識別子。（例: “a1b2cdef”）
• state: run の現在の状態。
• tags: run に関連付けられたタグ。
• username: run を開始したユーザーのユーザー名。

さらに、run の設定や要約メトリクス内の項目によるフィルタリングが可能です。例: config.experiment_name, summary_metrics.loss など。

より複雑なフィルタリングには、MongoDB クエリオペレーターを使用できます。詳細は、以下を参照してください: https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query サポートされている操作には以下のものがあります:

• $and
• $or
• $nor
• $eq
• $ne
• $gt
• $gte
• $lt
• $lte
• $in
• $nin
• $exists
• $regex

例:

設定されている foo という experiment_name を持つ my_project 内の run を見つけます

api.runs(
    path="my_entity/my_project",
    filters={"config.experiment_name": "foo"},
)

設定されている foo または bar という experiment_name を持つ my_project 内の run を見つけます

api.runs(
    path="my_entity/my_project",
    filters={
        "$or": [
            {"config.experiment_name": "foo"},
            {"config.experiment_name": "bar"},
        ]
    },
)

experiment_name が正規表現に一致する my_project 内の run を見つけます（アンカーはサポートされていません）

api.runs(
    path="my_entity/my_project",
    filters={"config.experiment_name": {"$regex": "b.*"}},
)

run の名前が正規表現に一致する my_project 内の run を見つけます（アンカーはサポートされていません）

api.runs(
    path="my_entity/my_project",
    filters={"display_name": {"$regex": "^foo.*"}},
)

実験に “category” というネストされたフィールドを持つ run を探します

api.runs(
    path="my_entity/my_project",
    filters={"config.experiment.category": "testing"},
)

要約メトリクスの model1 下に辞書としてネストされている損失値0.5を持つ run を探します

api.runs(
    path="my_entity/my_project",
    filters={"summary_metrics.model1.loss": 0.5},
)

上昇損失に基づいて my_project 内の run を探します

api.runs(path="my_entity/my_project", order="+summary_metrics.loss")

sweep

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sweep(
    path=""
)

sweep_id の形式でパスを解析することにより、sweep を返します。

sync_tensorboard

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sync_tensorboard(
    root_dir, run_id=None, project=None, entity=None
)

tfevent ファイルを含むローカルディレクトリを wandb に同期します。

team

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team(
    team: str
) -> "public.Team"

指定された名前の Team を返します。

upsert_run_queue

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upsert_run_queue(
    name: str,
    resource_config: dict,
    resource_type: "public.RunQueueResourceType",
    entity: Optional[str] = None,
    template_variables: Optional[dict] = None,
    external_links: Optional[dict] = None,
    prioritization_mode: Optional['public.RunQueuePrioritizationMode'] = None
)

run キュー (launch) をアップサートします。

user

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user(
    username_or_email: str
) -> Optional['public.User']

ユーザー名またはメールアドレスからユーザーを返します。

注意: この関数はローカル管理者のみ機能します。 自分のユーザーオブジェクトを取得しようとしている場合は api.viewer を使用してください。

users

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users(
    username_or_email: str
) -> List['public.User']

部分的なユーザー名またはメールアドレスクエリからすべてのユーザーを返します。

注意: この関数はローカル管理者のみ機能します。 自分のユーザーオブジェクトを取得しようとしている場合は api.viewer を使用してください。

2 - QueuedRun

エンティティとプロジェクトに関連付けられた単一のキューに入った run。run = queued_run.wait_until_running() または run = queued_run.wait_until_finished() を呼び出して run に アクセスします。

QueuedRun(
    client, entity, project, queue_name, run_queue_item_id,
    project_queue=LAUNCH_DEFAULT_PROJECT, priority=None
)

メソッド

delete

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delete(
    delete_artifacts=(False)
)

指定されたキューに入った run を wandb のバックエンドから削除します。

wait_until_finished

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wait_until_finished()

wait_until_running

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wait_until_running()

3 - run

プロジェクトに関連付けられた runs の反復可能なコレクションとオプションフィルター。

Runs(
    client: "RetryingClient",
    entity: str,
    project: str,
    filters: Optional[Dict[str, Any]] = None,
    order: Optional[str] = None,
    per_page: int = 50,
    include_sweeps: bool = (True)
)

これは通常、Api.runs メソッドを介して間接的に使用されます。

メソッド

convert_objects

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convert_objects()

histories

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histories(
    samples: int = 500,
    keys: Optional[List[str]] = None,
    x_axis: str = "_step",
    format: Literal['default', 'pandas', 'polars'] = "default",
    stream: Literal['default', 'system'] = "default"
)

フィルター条件に適合するすべての runs のサンプル履歴メトリクスを返します。

next

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next()

update_variables

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update_variables()

__getitem__

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__getitem__(
    index
)

__iter__

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__iter__()

__len__

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__len__()

4 - Run

エンティティおよびプロジェクトに関連付けられた単一の run。

Run(
    client: "RetryingClient",
    entity: str,
    project: str,
    run_id: str,
    attrs: Optional[Mapping] = None,
    include_sweeps: bool = (True)
)

メソッド

create

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@classmethod
create(
    api, run_id=None, project=None, entity=None
)

指定されたプロジェクトのために run を作成します。

delete

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delete(
    delete_artifacts=(False)
)

指定された run を wandb バックエンドから削除します。

display

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display(
    height=420, hidden=(False)
) -> bool

このオブジェクトを Jupyter で表示します。

file

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file(
    name
)

指定された名前のファイルのパスをアーティファクトで返します。

files

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files(
    names=None, per_page=50
)

指定された名前のすべてのファイルのファイルパスを返します。

history

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history(
    samples=500, keys=None, x_axis="_step", pandas=(True), stream="default"
)

run のサンプル化された履歴メトリクスを返します。

履歴レコードがサンプリングされることを許容できる場合、こちらの方が簡単で高速です。

load

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load(
    force=(False)
)

log_artifact

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log_artifact(
    artifact: "wandb.Artifact",
    aliases: Optional[Collection[str]] = None,
    tags: Optional[Collection[str]] = None
)

アーティファクトを run の出力として宣言します。

logged_artifacts

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logged_artifacts(
    per_page: int = 100
) -> public.RunArtifacts

この run によってログされているすべてのアーティファクトを取得します。

run 中にログされたすべての出力アーティファクトを取得します。取得した結果はページネーションされ、イテレートするか、単一のリストにまとめることができます。

例:

>>> import wandb
>>> import tempfile
>>> with tempfile.NamedTemporaryFile(
...     mode="w", delete=False, suffix=".txt"
... ) as tmp:
...     tmp.write("これはテストアーティファクトです")
...     tmp_path = tmp.name
>>> run = wandb.init(project="artifact-example")
>>> artifact = wandb.Artifact("test_artifact", type="dataset")
>>> artifact.add_file(tmp_path)
>>> run.log_artifact(artifact)
>>> run.finish()
>>> api = wandb.Api()
>>> finished_run = api.run(f"{run.entity}/{run.project}/{run.id}")
>>> for logged_artifact in finished_run.logged_artifacts():
...     print(logged_artifact.name)
test_artifact

save

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save()

scan_history

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scan_history(
    keys=None, page_size=1000, min_step=None, max_step=None
)

run のすべての履歴レコードをイテレート可能なコレクションで返します。

例:

例として全ての損失値をエクスポート

run = api.run("l2k2/examples-numpy-boston/i0wt6xua")
history = run.scan_history(keys=["Loss"])
losses = [row["Loss"] for row in history]

snake_to_camel

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snake_to_camel(
    string
)

to_html

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to_html(
    height=420, hidden=(False)
)

この run を表示する iframe を含む HTML を生成します。

update

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update()

run オブジェクトに対する変更を wandb バックエンドに保存します。

upload_file

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upload_file(
    path, root="."
)

ファイルをアップロードします。

use_artifact

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use_artifact(
    artifact, use_as=None
)

アーティファクトを run への入力として宣言します。

used_artifacts

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used_artifacts(
    per_page: int = 100
) -> public.RunArtifacts

この run で明示的に使用されているアーティファクトを取得します。

run 中に明示的に使用された入力アーティファクトのみを取得します。通常は run.use_artifact() を通じて宣言される。取得した結果はページネーションされ、イテレートするか、単一のリストにまとめることができます。

例:

>>> import wandb
>>> run = wandb.init(project="artifact-example")
>>> run.use_artifact("test_artifact:latest")
>>> run.finish()
>>> api = wandb.Api()
>>> finished_run = api.run(f"{run.entity}/{run.project}/{run.id}")
>>> for used_artifact in finished_run.used_artifacts():
...     print(used_artifact.name)
test_artifact

wait_until_finished

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wait_until_finished()

5 - RunQueue

RunQueue(
    client: "RetryingClient",
    name: str,
    entity: str,
    prioritization_mode: Optional[RunQueuePrioritizationMode] = None,
    _access: Optional[RunQueueAccessType] = None,
    _default_resource_config_id: Optional[int] = None,
    _default_resource_config: Optional[dict] = None
) -> None

メソッド

create

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@classmethod
create(
    name: str,
    resource: "RunQueueResourceType",
    entity: Optional[str] = None,
    prioritization_mode: Optional['RunQueuePrioritizationMode'] = None,
    config: Optional[dict] = None,
    template_variables: Optional[dict] = None
) -> "RunQueue"

delete

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delete()

wandb のバックエンドから run queue を削除します。

6 - Sweep

スイープに関連付けられた一連の runs。

Sweep(
    client, entity, project, sweep_id, attrs=None
)

例:

次のようにインスタンス化します:

api = wandb.Api()
sweep = api.sweep(path / to / sweep)

メソッド

best_run

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best_run(
    order=None
)

設定で定義されたメトリックまたは渡された順序でソートされた最良の run を返します。

display

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display(
    height=420, hidden=(False)
) -> bool

このオブジェクトを jupyter に表示します。

get

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@classmethod
get(
    client, entity=None, project=None, sid=None, order=None, query=None, **kwargs
)

クラウドバックエンドに対してクエリを実行します。

load

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load(
    force: bool = (False)
)

snake_to_camel

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snake_to_camel(
    string
)

to_html

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to_html(
    height=420, hidden=(False)
)

このスイープを表示する iframe を含む HTML を生成します。

7 - ジョブ

Job(
    api: "Api",
    name,
    path: Optional[str] = None
) -> None

メソッド

call

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call(
    config, project=None, entity=None, queue=None, resource="local-container",
    resource_args=None, template_variables=None, project_queue=None, priority=None
)

set_entrypoint

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set_entrypoint(
    entrypoint: List[str]
)

8 - ファイル

File オブジェクトの反復可能なコレクション。

Files(
    client, run, names=None, per_page=50, upload=(False)
)

メソッド

convert_objects

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convert_objects()

next

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next()

update_variables

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update_variables()

__getitem__

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__getitem__(
    index
)

__iter__

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__iter__()

__len__

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__len__()

9 - プロジェクト

プロジェクトは、run のための名前空間です。

Project(
    client, entity, project, attrs
)

メソッド

artifacts_types

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artifacts_types(
    per_page=50
)

display

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display(
    height=420, hidden=(False)
) -> bool

jupyter でこのオブジェクトを表示します。

snake_to_camel

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snake_to_camel(
    string
)

sweeps

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sweeps()

to_html

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to_html(
    height=420, hidden=(False)
)

このプロジェクトを表示する iframe を含む HTML を生成します。

10 - プロジェクト

Project オブジェクトの反復可能なコレクション。

Projects(
    client, entity, per_page=50
)

メソッド

convert_objects

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convert_objects()

next

ソースを見る

next()

update_variables

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update_variables()

__getitem__

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__getitem__(
    index
)

__iter__

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__iter__()

__len__

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__len__()

11 - 申し訳ありませんが、私は提供された文書の翻訳を行うためのテキストが不足しています。何か特定のテキストまたは文書を提供していただければ、それを翻訳いたします。それに基づいて正確な翻訳を提供できますので、どうぞよろしくお願いします。

File は wandb によって保存されたファイルに関連付けられているクラスです。

File(
    client, attrs, run=None
)

メソッド

delete

ソースを表示

delete()

display

ソースを表示

display(
    height=420, hidden=(False)
) -> bool

このオブジェクトを jupyter で表示します。

download

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download(
    root: str = ".",
    replace: bool = (False),
    exist_ok: bool = (False),
    api: Optional[Api] = None
) -> io.TextIOWrapper

wandb サーバーから run によって以前に保存されたファイルをダウンロードします。

snake_to_camel

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snake_to_camel(
    string
)

to_html

ソースを表示

to_html(
    *args, **kwargs
)