Référencez une version d’artifact spécifique avec un ou plusieurs alias. W&B attribue automatiquement des alias à chaque artifact que vous liez sous le même nom. Vous pouvez également créer un ou plusieurs alias personnalisés pour référencer une version d’artifact spécifique. Les alias apparaissent sous forme de rectangles portant leur nom dans l’interface du registre. Si un alias est protégé, il apparaît sous la forme d’un rectangle gris avec une icône de cadenas. Sinon, l’alias apparaît sous la forme d’un rectangle orange. Les alias ne sont pas partagés entre les registres.Documentation Index
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Quand utiliser un alias plutôt qu’un tagUtilisez un alias pour référencer une version d’artifact spécifique. Chaque alias au sein d’une collection est unique. Une seule version d’artifact peut avoir un alias donné à la fois.Utilisez des tags pour organiser et regrouper des versions d’artifact ou des collections autour d’un thème commun. Plusieurs versions d’artifact et collections peuvent partager le même tag.
Alias par défaut
- L’alias
latestà la version d’artifact la plus récente que vous liez à une collection. - Un numéro de version unique. W&B compte chaque version d’artifact que vous liez (à partir de l’index zéro). W&B utilise ce nombre pour attribuer un numéro de version unique à cet artifact.
zoo_model, W&B crée respectivement trois alias : v0, v1 et v2. v2 a également l’alias latest.
Alias personnalisés
- Vous pouvez utiliser des alias comme
dataset_version_v0,dataset_version_v1etdataset_version_v2pour identifier le jeu de données sur lequel un modèle a été entraîné. - Vous pouvez utiliser l’alias
best_modelpour suivre la version de modèle artifact la plus performante.
Les alias protégés permettent d’étiqueter et d’identifier les versions d’artifact à protéger contre toute modification ou suppression.
- W&B Registry
- Python SDK
- Accédez au W&B Registry.
- Cliquez sur le bouton View details dans une collection.
- Dans la section Versions, cliquez sur le bouton View pour une version d’artifact spécifique.
- Cliquez sur le bouton + pour ajouter un ou plusieurs alias à côté du champ Aliases.
Alias protégés
production pour étiqueter et identifier des versions d’artifact utilisées dans le pipeline de production de machine learning de votre organisation.
Les administrateurs du registre et les comptes de service disposant du rôle Admin peuvent créer des alias protégés et ajouter ou supprimer des alias protégés sur une version d’artifact. Les Users et les comptes de service disposant des rôles Member, Viewer et Restricted Viewer ne peuvent pas dissocier une version protégée ni supprimer une collection contenant un alias protégé. Voir Configurer l’accès au registre pour plus de détails.
Les alias protégés courants incluent :
- Production : La version d’artifact est prête à être utilisée en production.
- Staging : La version d’artifact est prête pour les tests.
Créer un alias protégé
- Accédez à W&B Registry.
- Sélectionnez un registre.
- Cliquez sur le bouton en forme d’engrenage en haut à droite de la page pour afficher les paramètres du registre.
- Dans la section Protected Aliases, cliquez sur le bouton + pour ajouter un ou plusieurs alias protégés.
Contrairement aux alias personnalisés non protégés, la création d’alias protégés est disponible exclusivement dans l’UI de W&B Registry, et non par programmation avec le SDK Python. Pour ajouter un alias protégé à une version d’artifact, vous pouvez utiliser l’UI de W&B Registry ou le SDK Python.
- Accédez à W&B Registry.
- Cliquez sur le bouton View details dans une collection.
- Dans la section Versions, sélectionnez le bouton View pour une version d’artifact spécifique.
- Cliquez sur le bouton + pour ajouter un ou plusieurs alias protégés à côté du champ Aliases.
Trouver des alias existants
- Accédez au W&B Registry.
- Saisissez le terme recherché dans la barre de recherche en haut de la page. Appuyez sur Entrée pour lancer la recherche.
Exemple
L’exemple de code suivant s’inscrit dans la continuité de ce notebook du tutoriel sur W&B Registry. Pour utiliser le code ci-dessous, vous devez d’abord récupérer et traiter le jeu de données Zoo comme indiqué dans le notebook. Une fois le jeu de données Zoo en votre possession, vous pouvez créer une version d’artifact et y ajouter des alias personnalisés.
Model dans le registre Zoo_Classifier_Models.
- D’abord, vous créez un objet artifact (
wandb.Artifact()). - Ensuite, vous ajoutez à l’objet artifact deux tenseurs PyTorch d’un jeu de données avec
wandb.Artifact.add_file(). - Enfin, vous liez la version d’artifact à la collection
Modeldans le registreZoo_Classifier_Modelsaveclink_artifact(). Vous ajoutez également deux alias personnalisés à la version d’artifact en passantproduction-usetproduction-eucomme arguments du paramètrealiases.