0Pricing
Deep Learning Academy · Урок

Отслеживайте эксперименты с Weights & Biases

Записывайте метрики, конфигурации и артефакты

«Отслеживайте эксперименты с Weights & Biases» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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 wandb

Start 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. 🎉

Часто задаваемые вопросы

Урок «Отслеживайте эксперименты с Weights & Biases» бесплатный?

Да — полный текст урока «Отслеживайте эксперименты с Weights & Biases» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Отслеживайте эксперименты с Weights & Biases»?

Записывайте метрики, конфигурации и артефакты Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Отслеживайте эксперименты с Weights & Biases»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?

Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Отслеживайте эксперименты с Weights & Biases
  2. Версионируйте данные и модели
  3. Обнаруживайте дрейф данных и модели
  4. Автоматизируйте конвейеры переобучения
← Назад к Deep Learning Academy