Acompanhe Experimentos com Weights & Biases
Registre métricas, configurações e artefatos
Acompanhe Experimentos com Weights & Biases é uma aula grátis de Deep Learning Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Deep Learning Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Why Track Experiments at All
You will run a model dozens of times with tiny tweaks. Without records you forget what worked. Experiment tracking logs every run so progress is never lost. 📊
Meet Weights & Biases
Weights and Biases, often written wandb, is a popular tool that records metrics, settings, and outputs from each training run in one dashboard.
pip install wandbStart a Run
One call opens a new tracked session. wandb.init names your project so every run lands in the same place for easy comparison.
import wandb
wandb.init(project="mnist-cnn")Log Your Config
Save the settings that shaped a run, like learning rate and batch size. Storing this config lets you tie any result back to its exact recipe.
wandb.config.update({"lr": 0.001, "batch_size": 32})Log Metrics Each Step
Inside your loop, send numbers you care about. wandb.log records loss and accuracy so they plot as live curves over time.
wandb.log({"loss": loss.item(), "acc": acc})Live Dashboards
Every logged number streams to a web dashboard. You watch training curves update in real time and spot a diverging run before it wastes hours.
Compare Runs Side by Side
The real power is comparison. Overlay many runs and the dashboard shows which hyperparameters actually moved your accuracy upward.
Save Artifacts
Beyond numbers you can store files. Logging a trained checkpoint as an artifact keeps the exact weights paired with the run that made them.
wandb.save("model.pt")Finish Cleanly
When training ends, close the session so all data flushes to the server. Calling wandb.finish marks the run complete and ready to review.
wandb.finish()Sweeps Search for You
Tired of tuning by hand? A wandb sweep launches many runs across a range of settings and reports which combination wins automatically.
Tracking Is a Team Habit
Logged runs become shared history. Teammates open the same dashboard and instantly see your results, making your work reproducible and easy to trust.
Quick Check
Which call records metrics like loss during training?
Recap
You learned to track runs with wandb: init a project, log config and metrics, save artifacts, and finish. Now every experiment is recorded. 🎉
Perguntas Frequentes
A aula “Acompanhe Experimentos com Weights & Biases” é grátis?
Sim — o texto completo de “Acompanhe Experimentos com Weights & Biases” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Deep Learning Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Acompanhe Experimentos com Weights & Biases”?
Registre métricas, configurações e artefatos Você pratica Deep Learning Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Deep Learning Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Deep Learning Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Acompanhe Experimentos com Weights & Biases”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Deep Learning Academy?
Sim. Cada aula de Deep Learning Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Acompanhe Experimentos com Weights & Biases
- Versione Dados e Modelos
- Detecte Deriva de Dados e de Modelo
- Automatize Pipelines de Retreinamento