ハイパーパラメータコントローラは、デフォルトでウェイト＆バイアスによってクラウドサービスとしてホストされています。W&Bエージェントはコントローラと通信して、トレーニングに使用する次のパラメータセットを決定します。コントローラは、どのrunを停止するかを決定するための早期停止アルゴリズムの実行も担当しています。
ローカルコントローラ機能により、ユーザーはアルゴリズムをローカルで検索および停止することができます。ローカルコントローラは、ユーザーにコードを検査および操作する能力を与え、問題のデバッグやクラウドサービスに組み込むことができる新機能の開発を可能にします。
この機能は、Sweepsツールの新しいアルゴリズムの迅速な開発とデバッグをサポートするために提供されています。本来のハイパーパラメータ最適化のワークロードを目的としていません。
wandb) をインストールする必要があります。次のコマンドをコマンドラインに入力してください：
以下の例では、既に設定ファイルとPythonスクリプトまたはJupyterノートブックで定義されたトレーニングループがあることを前提としています。設定ファイルの定義方法についての詳細は、Define sweep configuration を参照してください。
コマンドラインからローカルコントローラを実行する
通常、W&Bがホストするクラウドサービスのハイパーパラメータコントローラを使用する際と同様に、スイープを初期化します。ローカルコントローラをW&Bスイープジョブ用に使用することを示すために、コントローラフラグ (controller) を指定します：
wandb sweep --controller config.yaml
wandb controller を使用してコントローラを開始します：
# wandb sweep コマンドが sweep_id を出力します
wandb controller {user}/{entity}/{sweep_id}
W&B Python SDKを使用してローカルコントローラを実行する
以下のコードスニペットは、W&B Python SDKを使用してローカルコントローラを指定し、使用する方法を示しています。
Python SDKでコントローラを使用する最も簡単な方法は、wandb.controller メソッドにスイープIDを渡すことです。次に、戻りオブジェクトの run メソッドを使用してスイープジョブを開始します：
sweep = wandb.controller(sweep_id)
sweep.run()
import wandb
sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
sweep.print_status()
sweep.step()
time.sleep(5)
import wandb
sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
params = sweep.search()
sweep.schedule(params)
sweep.print_status()
import wandb
sweep = wandb.controller()
sweep.configure_search("grid")
sweep.configure_program("train-dummy.py")
sweep.configure_controller(type="local")
sweep.configure_parameter("param1", value=3)
sweep.create()
sweep.run()
