Weights And Biases

W&B：记录 ML 实验、超参搜索、模型注册表、仪表盘。

技能元数据


来源	内置（默认安装）
路径	`skills/mlops/evaluation/weights-and-biases`
版本	`1.0.0`
作者	Orchestra Research
许可证	MIT
依赖	`wandb`
平台	linux, macos, windows
标签	`MLOps`, `Weights And Biases`, `WandB`, `Experiment Tracking`, `Hyperparameter Tuning`, `Model Registry`, `Collaboration`, `Real-Time Visualization`, `PyTorch`, `TensorFlow`, `HuggingFace`

参考：完整 SKILL.md

정보

以下是该技能被触发时，Hermes 加载的完整技能定义。当技能激活时，Agent 看到的指令就是这些内容。

Weights & Biases：ML 实验跟踪与 MLOps

何时使用此技能

当你有以下需求时，请使用 Weights & Biases（W&B）：

跟踪 ML 实验：自动记录指标
可视化训练过程：实时仪表盘展示
对比运行结果：跨超参数和配置进行对比
优化超参数：自动化超参搜索（sweeps）
管理模型注册表：版本控制与血缘追踪
协作 ML 项目：团队工作区
追踪工件（数据集、模型、代码）：血缘追踪

用户数：200,000+ ML 从业者 | GitHub Stars：10.5k+ | 集成数：100+

安装

# 安装 W&B
pip install wandb

# 登录（创建 API 密钥）
wandb login

# 或通过代码设置 API 密钥
export WANDB_API_KEY=your_api_key_here

快速上手

基础实验跟踪

import wandb

# 初始化一次运行
run = wandb.init(
    project="my-project",
    config={
        "learning_rate": 0.001,
        "epochs": 10,
        "batch_size": 32,
        "architecture": "ResNet50"
    }
)

# 训练循环
for epoch in range(run.config.epochs):
    # 你的训练代码
    train_loss = train_epoch()
    val_loss = validate()

    # 记录指标
    wandb.log({
        "epoch": epoch,
        "train/loss": train_loss,
        "val/loss": val_loss,
        "train/accuracy": train_acc,
        "val/accuracy": val_acc
    })

# 结束运行
wandb.finish()

配合 PyTorch 使用

import torch
import wandb

# 初始化
wandb.init(project="pytorch-demo", config={
    "lr": 0.001,
    "epochs": 10
})

# 访问配置
config = wandb.config

# 训练循环
for epoch in range(config.epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 每 100 个 batch 记录一次
        if batch_idx % 100 == 0:
            wandb.log({
                "loss": loss.item(),
                "epoch": epoch,
                "batch": batch_idx
            })

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
wandb.save("model.pth")  # 上传到 W&B

wandb.finish()

核心概念

1. 项目与运行（Projects and Runs）

项目（Project）：相关实验的集合
运行（Run）：训练脚本的单次执行

# 创建/使用项目
run = wandb.init(
    project="image-classification",
    name="resnet50-experiment-1",  # 可选的运行名称
    tags=["baseline", "resnet"],    # 用标签组织
    notes="首次基线运行"      # 添加备注
)

# 每个运行都有唯一 ID
print(f"运行 ID: {run.id}")
print(f"运行 URL: {run.url}")

2. 配置跟踪（Configuration Tracking）

自动追踪超参数：

config = {
    # 模型架构
    "model": "ResNet50",
    "pretrained": True,

    # 训练参数
    "learning_rate": 0.001,
    "batch_size": 32,
    "epochs": 50,
    "optimizer": "Adam",

    # 数据参数
    "dataset": "ImageNet",
    "augmentation": "standard"
}

wandb.init(project="my-project", config=config)

# 训练过程中访问配置
lr = wandb.config.learning_rate
batch_size = wandb.config.batch_size

3. 指标日志（Metric Logging）

# 记录标量
wandb.log({"loss": 0.5, "accuracy": 0.92})

# 记录多个指标
wandb.log({
    "train/loss": train_loss,
    "train/accuracy": train_acc,
    "val/loss": val_loss,
    "val/accuracy": val_acc,
    "learning_rate": current_lr,
    "epoch": epoch
})

# 使用自定义 x 轴记录
wandb.log({"loss": loss}, step=global_step)

# 记录媒体（图片、音频、视频）
wandb.log({"examples": [wandb.Image(img) for img in images]})

# 记录直方图
wandb.log({"gradients": wandb.Histogram(gradients)})

# 记录表格
table = wandb.Table(columns=["id", "prediction", "ground_truth"])
wandb.log({"predictions": table})

4. 模型检查点（Model Checkpointing）

import torch
import wandb

# 保存模型检查点
checkpoint = {
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss,
}

torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')

# 上传到 W&B
wandb.save('checkpoint.pth')

# 或使用 Artifacts（推荐）
artifact = wandb.Artifact('model', type='model')
artifact.add_file('checkpoint.pth')
wandb.log_artifact(artifact)

超参数搜索（Hyperparameter Sweeps）

自动搜索最优超参数。

定义搜索配置

sweep_config = {
    'method': 'bayes',  # 或 'grid'、'random'
    'metric': {
        'name': 'val/accuracy',
        'goal': 'maximize'
    },
    'parameters': {
        'learning_rate': {
            'distribution': 'log_uniform',
            'min': 1e-5,
            'max': 1e-1
        },
        'batch_size': {
            'values': [16, 32, 64, 128]
        },
        'optimizer': {
            'values': ['adam', 'sgd', 'rmsprop']
        },
        'dropout': {
            'distribution': 'uniform',
            'min': 0.1,
            'max': 0.5
        }
    }
}

# 初始化搜索
sweep_id = wandb.sweep(sweep_config, project="my-project")

定义训练函数

def train():
    # 初始化运行
    run = wandb.init()

    # 访问搜索参数
    lr = wandb.config.learning_rate
    batch_size = wandb.config.batch_size
    optimizer_name = wandb.config.optimizer

    # 使用搜索配置构建模型
    model = build_model(wandb.config)
    optimizer = get_optimizer(optimizer_name, lr)

    # 训练循环
    for epoch in range(NUM_EPOCHS):
        train_loss = train_epoch(model, optimizer, batch_size)
        val_acc = validate(model)

        # 记录指标
        wandb.log({
            "train/loss": train_loss,
            "val/accuracy": val_acc
        })

# 运行搜索
wandb.agent(sweep_id, function=train, count=50)  # 运行 50 次试验

Sweep 策略

# 网格搜索 - 穷举
sweep_config = {
    'method': 'grid',
    'parameters': {
        'lr': {'values': [0.001, 0.01, 0.1]},
        'batch_size': {'values': [16, 32, 64]}
    }
}

# 随机搜索
sweep_config = {
    'method': 'random',
    'parameters': {
        'lr': {'distribution': 'uniform', 'min': 0.0001, 'max': 0.1},
        'dropout': {'distribution': 'uniform', 'min': 0.1, 'max': 0.5}
    }
}

# 贝叶斯优化（推荐）
sweep_config = {
    'method': 'bayes',
    'metric': {'name': 'val/loss', 'goal': 'minimize'},
    'parameters': {
        'lr': {'distribution': 'log_uniform', 'min': 1e-5, 'max': 1e-1}
    }
}

Artifacts

追踪数据集、模型及其他文件，并记录其来源。

记录 Artifacts

# 创建 artifact
artifact = wandb.Artifact(
    name='training-dataset',
    type='dataset',
    description='ImageNet 训练集',
    metadata={'size': '1.2M images', 'split': 'train'}
)

# 添加文件
artifact.add_file('data/train.csv')
artifact.add_dir('data/images/')

# 记录 artifact
wandb.log_artifact(artifact)

使用 Artifacts

# 下载并使用 artifact
run = wandb.init(project="my-project")

# 下载 artifact
artifact = run.use_artifact('training-dataset:latest')
artifact_dir = artifact.download()

# 使用数据
data = load_data(f"{artifact_dir}/train.csv")

模型注册表

# 将模型记录为 artifact
model_artifact = wandb.Artifact(
    name='resnet50-model',
    type='model',
    metadata={'architecture': 'ResNet50', 'accuracy': 0.95}
)

model_artifact.add_file('model.pth')
wandb.log_artifact(model_artifact, aliases=['best', 'production'])

# 链接到模型注册表
run.link_artifact(model_artifact, 'model-registry/production-models')

集成示例

HuggingFace Transformers

from transformers import Trainer, TrainingArguments
import wandb

# 初始化 W&B
wandb.init(project="hf-transformers")

# 带 W&B 的训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    report_to="wandb",  # 启用 W&B 日志记录
    run_name="bert-finetuning",
    logging_steps=100,
    save_steps=500
)

# Trainer 自动记录到 W&B
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset
)

trainer.train()

PyTorch Lightning

from pytorch_lightning import Trainer
from pytorch_lightning.loggers import WandbLogger
import wandb

# 创建 W&B 日志记录器
wandb_logger = WandbLogger(
    project="lightning-demo",
    log_model=True  # 记录模型检查点
)

# 与 Trainer 一起使用
trainer = Trainer(
    logger=wandb_logger,
    max_epochs=10
)

trainer.fit(model, datamodule=dm)

Keras/TensorFlow

import wandb
from wandb.keras import WandbCallback

# 初始化
wandb.init(project="keras-demo")

# 添加回调
model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    epochs=10,
    callbacks=[WandbCallback()]  # 自动记录指标
)

可视化与分析

自定义图表

# Log custom visualizations
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
wandb.log({"custom_plot": wandb.Image(fig)})

# Log confusion matrix
wandb.log({"conf_mat": wandb.plot.confusion_matrix(
    probs=None,
    y_true=ground_truth,
    preds=predictions,
    class_names=class_names
)})

报告

在 W&B UI 中创建可分享的报告：

组合运行记录、图表和文本
支持 Markdown
可嵌入的可视化内容
团队协作

最佳实践

1. 使用标签和分组进行组织

wandb.init(
    project="my-project",
    tags=["baseline", "resnet50", "imagenet"],
    group="resnet-experiments",  # Group related runs
    job_type="train"             # Type of job
)

2. 记录所有相关的内容

# Log system metrics
wandb.log({
    "gpu/util": gpu_utilization,
    "gpu/memory": gpu_memory_used,
    "cpu/util": cpu_utilization
})

# Log code version
wandb.log({"git_commit": git_commit_hash})

# Log data splits
wandb.log({
    "data/train_size": len(train_dataset),
    "data/val_size": len(val_dataset)
})

3. 使用描述性名称

# ✅ 好：描述性的运行记录名称
wandb.init(
    project="nlp-classification",
    name="bert-base-lr0.001-bs32-epoch10"
)

# ❌ 差：通用名称
wandb.init(project="nlp", name="run1")

4. 保存重要的工件

# Save final model
artifact = wandb.Artifact('final-model', type='model')
artifact.add_file('model.pth')
wandb.log_artifact(artifact)

# Save predictions for analysis
predictions_table = wandb.Table(
    columns=["id", "input", "prediction", "ground_truth"],
    data=predictions_data
)
wandb.log({"predictions": predictions_table})

5. 对不稳定的连接使用离线模式

import os

# Enable offline mode
os.environ["WANDB_MODE"] = "offline"

wandb.init(project="my-project")
# ... your code ...

# Sync later
# wandb sync <run_directory>

团队协作

分享运行记录

# Runs are automatically shareable via URL
run = wandb.init(project="team-project")
print(f"Share this URL: {run.url}")

团队项目

在 wandb.ai 创建团队账号
添加团队成员
设置项目可见性（私有/公开）
使用团队级别的工件和模型注册表

定价

免费：无限公开项目，100GB 存储
学术：学生/研究人员免费
团队：$50/座位/月，私有项目，无限存储
企业：自定义定价，支持本地部署

资源

文档：https://docs.wandb.ai
GitHub：https://github.com/wandb/wandb（10.5k+ 星标）
示例：https://github.com/wandb/examples
社区：https://wandb.ai/community
Discord：https://wandb.me/discord

另请参阅

references/sweeps.md - 全面的超参数优化指南
references/artifacts.md - 数据和模型版本管理模式
references/integrations.md - 框架特定的示例

技能元数据​

参考：完整 SKILL.md​

Weights & Biases：ML 实验跟踪与 MLOps

何时使用此技能​

安装​

快速上手​

基础实验跟踪​

配合 PyTorch 使用​

核心概念​

1. 项目与运行（Projects and Runs）​

2. 配置跟踪（Configuration Tracking）​

3. 指标日志（Metric Logging）​

4. 模型检查点（Model Checkpointing）​

超参数搜索（Hyperparameter Sweeps）​

定义搜索配置​

定义训练函数​

Sweep 策略​

Artifacts​

记录 Artifacts​

使用 Artifacts​

模型注册表​

集成示例​

HuggingFace Transformers​

PyTorch Lightning​

Keras/TensorFlow​

可视化与分析​

自定义图表​

报告​

最佳实践​

1. 使用标签和分组进行组织​

2. 记录所有相关的内容​

3. 使用描述性名称​

4. 保存重要的工件​

5. 对不稳定的连接使用离线模式​

团队协作​

分享运行记录​

团队项目​

定价​

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