wandb 本地部署

对于wandb（Weights & Biases）的本地部署，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了Python和pip，以及Git（如果你使用Git来获取wandb的代码）。

2. 打开终端（或命令提示符）并运行以下命令来安装wandb的Python包：

   pip install wandb

3. 在终端中运行以下命令来进行wandb的本地部署：

   wandb on

4. 接下来，你需要登录到你的wandb帐户。运行以下命令并按照提示进行登录：

   wandb login

5. 完成登录后，你可以使用wandb来跟踪你的实验和结果。在你的代码中，导入wandb模块并初始化它：

   import wandb
   wandb.init()

6. 接下来，在你的代码中，你可以使用wandb的各种功能，例如记录超参数、指标、图像、模型等。例如，你可以使用`wandb.log()`方法来记录指标：

   wandb.log({"accuracy": 0.85, "loss": 0.12})

以上就是使用wandb的基本步骤。请注意，你需要在运行代码之前进行上述设置。此外，如果你想在本地使用wandb的其他高级功能，例如运行超参数搜索、分析实验结果等，请查阅wandb的文档以获取更多信息。

相关问题

import wandb

引用和中的内容介绍了使用wandb库的方法和功能。要使用wandb，首先需要导入wandb库，并在程序入口处调用wandb.init()方法初始化一个新的运行，指定项目和实体，并可选地传入配置参数。然后可以使用wandb.log()方法记录模型的指标等信息。提供了使用wandb库与transformers库一起使用的示例。在这个示例中，首先创建一个模型，并使用wandb.init()方法指定项目名称。然后使用wandb.watch()方法监测训练过程中模型的梯度信息。在训练过程中，可以使用wandb.log()方法记录训练指标，如损失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习模型训练神器之wandb](https://blog.csdn.net/liu16659/article/details/122982836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [使用wandb可视化Scikit-Learn模型](https://blog.csdn.net/weixin_42486623/article/details/127481317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Wandb：深度神经网络可视化工具介绍及本地部署方式](https://blog.csdn.net/weixin_42486623/article/details/127236354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

wandb-service

wandb-service是一个Python库，用于与Weights and Biases（wandb）工具进行交互和连接。可以通过pip安装wandb库，命令是pip install wandb。
如果你希望在服务器上使用wandb-service，首先需要预先安装Docker，并且可以通过以下命令拉取wandb server的Docker镜像：docker pull wandb/local。
在代码中，你可以使用import wandb来实例化wandb库，还可以通过wandb.init()函数来配置一些参数，例如project参数来指定你的项目名称。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Wandb：深度神经网络可视化工具介绍及本地部署方式](https://blog.csdn.net/weixin_42486623/article/details/127236354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]