W&B 实验追踪

W&B：记录 ML 实验、超参扫描、模型注册、仪表盘

Weights & Biases: ML 实验追踪 & MLOps

使用场景 This Skill

当需要以下场景时使用 Weights & Biases（W&B）：

追踪 ML 实验，自动记录指标

实时可视化训练 仪表盘

跨超参和配置比较运行

自动超参优化 sweeps

模型注册管理，含版本和 lineage

ML 项目团队协作

追踪数据集、模型、代码等产物 并保留 lineage

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

安装


# 安装 W&B
pip install wandb

# 登录（创建 API key）
wandb login

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

快速入门

基础实验追踪


import wandb

# 初始化一个 run
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 run
run.finish()

PyTorch 集成


import torch
import wandb

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

# 访问 config
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. Projects 和 Runs

Project：相关实验的集合

Run：训练脚本的一次执行


# 创建/使用 project
run = wandb.init(
    project="image-classification",
    name="resnet50-experiment-1",  # 可选 run 名称
    tags=["baseline", "resnet"],    # 用标签组织
    notes="First baseline run"      # 添加备注
)

# 每个 run 有唯一 ID
print(f"Run ID: {run.id}")
print(f"Run URL: {run.url}")

2. 配置追踪

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)

# 训练期间访问 config
lr = wandb.config.learning_rate
batch_size = wandb.config.batch_size

3. 指标记录


# 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
})

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

# 记录媒体（图像、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


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 Sweeps

自动搜索最优超参数。

定义 Sweep 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 sweep
sweep_id = wandb.sweep(sweep_config, project="my-project")

定义训练函数


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

    # 访问 sweep 参数
    lr = wandb.config.learning_rate
    batch_size = wandb.config.batch_size
    optimizer_name = wandb.config.optimizer

    # 根据 sweep config 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 sweep
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、模型及其他文件的 lineage。

记录 Artifacts


# 创建 artifact
artifact = wandb.Artifact(
    name='training-dataset',
    type='dataset',
    description='ImageNet training split',
    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")

# 训练参数含 W&B
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    report_to="wandb",  # 启用 W&B 日志
    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 logger
wandb_logger = WandbLogger(
    project="lightning-demo",
    log_model=True  # 记录模型检查点
)

# 与 Trainer 配合使用
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 callback
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


# 记录自定义可视化
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 记录混淆矩阵
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 中创建可共享报告：

组合 runs、图表和文本

支持 Markdown

可嵌入可视化

团队协作

最佳实践

1. 用 Tags 和 Groups 组织


wandb.init(
    project="my-project",
    tags=["baseline", "resnet50", "imagenet"],
    group="resnet-experiments",  # 将相关 runs 归组
    job_type="train"             # 任务类型
)

2. 记录所有相关内容


# 记录系统指标
wandb.log({
    "gpu/util": gpu_utilization,
    "gpu/memory": gpu_memory_used,
    "cpu/util": cpu_utilization
})

# 记录代码版本
wandb.log({"git_commit": git_commit_hash})

# 记录数据划分
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 run 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 Artifacts


# 保存最终模型
artifact = wandb.Artifact('final-model', type='model')
artifact.add_file('model.pth')
wandb.log_artifact(artifact)

# 保存预测结果用于分析
predictions_table = wandb.Table(
    columns=["id", "input", "prediction", "ground_truth"],
    data=predictions_data
)
wandb.log({"predictions": predictions_table})

5. 不稳定网络用离线模式


import os

# 启用离线模式
os.environ["WANDB_MODE"] = "offline"

wandb.init(project="my-project")
# ... 你的代码 ...

# 稍后同步
# wandb sync

团队协作

共享 Runs


# Runs 自动可通过 URL 共享
run = wandb.init(project="team-project")
print(f"分享此 URL: {run.url}")

团队项目

在 wandb.ai 创建团队账户

添加团队成员

设置项目可见性（私有/公开）

使用团队级 artifacts 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/人/月，私有项目，无限存储

企业：定制定价，支持本地部署

资源

文档: https://docs.wandb.ai

GitHub: https://github.com/wandb/wandb (10.5k+ stars)

示例: https://github.com/wandb/examples

社区: https://wandb.ai/community

Discord: https://wandb.me/discord

另见

references/sweeps.md - 全面超参数优化指南

references/artifacts.md - 数据和模型版本管理模式

references/integrations.md - 框架特定示例

安装指南

复制下方命令，在终端运行即可安装：

# 安装到当前项目

npx skills add weights-and-biases

# 全局安装 — 所有项目可用

npx skills add weights-and-biases -g

使用指南

安装完成后，在对话框中直接使用此技能。

基本信息

作者 Community 分类 coding 难度 Intermediate 时长 1 hour

🛠️ 安装命令

# 安装到当前项目

npx skills add weights-and-biases

# 全局安装

npx skills add weights-and-biases -g

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超参数 Sweeps

定义 Sweep 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

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2. 记录所有相关内容

3. 使用描述性名称

4. 保存重要 Artifacts

5. 不稳定网络用离线模式

团队协作

共享 Runs

团队项目

定价

资源

另见

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