wandb artifacts

W&B Artifact是W&B（Weights & Biases）平台上的一项功能，它可以将各种数据资产和模型输出打包为一种标准格式，并提供可靠的版本控制和元数据管理。通过使用W&B Artifact，用户可以轻松地跨团队、跨项目和不同设备间进行数据和模型交流、共享和重用。

W&B Artifact的核心优势在于解决了机器学习中数据管理和共享方面的常见问题，例如数据丢失、版本混乱、数据分布不一致等问题。W&B Artifact使用SHA 256散列算法保证了内容的完整性和唯一性，并提供了粒度为文件的元数据信息管理、关系处理和审计跟踪功能。

用户通过上传数据资源和模型到artifact中，可以轻松地共享、重用、复现和测试，从而提高项目协作的效率和数据科学的生产力。此外，W&B Artifacts还提供了与大量常用工具和框架的无缝集成，例如PyTorch、TensorFlow、Docker等，让用户更加方便地进行开发和部署。

总之，W&B Artifacts在数据资产和模型管理方面提供了实用的解决方案，使得用户可以跨团队、跨项目、甚至跨组织之间进行数据交流、共享和重用，更加高效地推动数据科学实践和机器学习的产业化。

相关问题

wandb resume

wandb resume是指在使用wandb库进行实验记录时，恢复之前的实验状态并继续记录。通过设置resume=True参数，可以使实验在之前的基础上继续进行记录，而不是重新开始记录新的实验。这样可以方便地查看之前实验的进展和结果，并在此基础上进行后续的分析和实验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Wandb(Weights & Biases) 深度学习轻量级可视化工具(Sweeps & Artifacts)](https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/119783563)[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: 50%"]
- *3* [wandb----基础使用和断点训练时让曲线接上（resume）](https://blog.csdn.net/szn1316159505/article/details/129225363)[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: 50%"]
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