MMF

WandbLogger クラスは、Meta AI の MMF ライブラリで Weights & Biases を使用して、トレーニング/検証メトリクス、システム (GPU および CPU) メトリクス、モデルチェックポイント、設定パラメータをログすることを可能にします。

現行の機能

以下の機能は、MMF の WandbLogger によりサポートされています:

• トレーニング & 検証メトリクス
• 時間に応じた学習率
• モデル チェックポイントを W&B Artifacts に保存
• GPU および CPU システムメトリクス
• トレーニング設定パラメータ

設定パラメータ

wandb ロギングを有効にしカスタマイズするために MMF 設定で利用可能なオプションは次のとおりです:

training:
    wandb:
        enabled: true
        
        # エンティティは、run を送信するユーザー名またはチーム名です。
        # デフォルトでは、run はユーザー アカウントにログされます。
        entity: null
        
        # wandb で実験をログする際に使用するプロジェクト名
        project: mmf
        
        # プロジェクト内で実験をログする際に使用する実験/ run 名。
        # デフォルトの実験名は: ${training.experiment_name}
        name: ${training.experiment_name}
        
        # モデル チェックポイントを有効にし、チェックポイントを W&B Artifacts に保存します
        log_model_checkpoint: true
        
        # wandb.init() に渡したい追加の引数値。
        # 使用可能な引数を確認するには、ドキュメント /ref/python/init をチェックしてください。
        # 例えば:
        # job_type: 'train'
        # tags: ['tag1', 'tag2']
        
env:
    # wandb メタデータが保存されるディレクトリへのパスを変更するには（デフォルト: env.log_dir）:
    wandb_logdir: ${env:MMF_WANDB_LOGDIR,}