Documentation Index
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W&B Automations API を使用すると、ML パイプライン内のイベントに応じて動作する自動ワークフローをプログラムで作成・管理できます。モデル性能のしきい値やアーティファクトの作成など、特定の条件が満たされたときにトリガーされるアクションを設定します。
| クラス | 説明 |
|---|
Automation | 設定を持つ、保存済みのAutomationインスタンスを表します。 |
NewAutomation | 新しいAutomationを作成するためのビルダークラスです。 |
| イベント | 説明 |
|---|
OnRunMetric | run のメトリクスが、定義された条件 (しきい値、変化など) を満たしたときにトリガーされます。 |
OnCreateArtifact | コレクション内に新しいアーティファクトが作成されたときにトリガーされます。 |
OnLinkArtifact | アーティファクトがレジストリにリンクされたときにトリガーされます。 |
OnAddArtifactAlias | アーティファクトにエイリアスが追加されたときにトリガーされます。 |
| アクション | 説明 |
|---|
SendNotification | Slack またはその他の統合されたチャネルを介して通知を送信します。 |
SendWebhook | 外部サービスに HTTP webhook リクエストを送信します。 |
DoNothing | automation の設定をテストするためのプレースホルダーアクションです。 |
| フィルター | 説明 |
|---|
MetricThresholdFilter | メトリクス値をしきい値と比較して run をフィルタリングします。 |
MetricChangeFilter | 時間の経過に伴うメトリクス値の変化に基づいて run をフィルタリングします。 |
- モデルの精度がしきい値を下回った場合にアラートを送信する
- トレーニング損失が横ばいになった場合にチームへ通知する
- パフォーマンスメトリクスに基づいて再トレーニングのパイプラインをトリガーする
- 新しいモデルバージョンが作成されたときに通知する
- Artifacts にタグが付いたときにデプロイワークフローを起動する
- データセットが更新されたときに後続処理を自動化する
- 失敗したrunやcrashedしたrunのアラートを受け取る
- 長時間実行される実験の完了時に通知を受け取る
- 実験メトリクスの日次サマリーを送信する
- webhook を使って外部トラッキングシステムを更新
- モデルレジストリをデプロイプラットフォームと Sync
- W&B イベントに応じて CI/CD パイプラインを起動
次の例では、custom-metric というメトリクスが 10 を超えるたびに Slack に通知を送信する automation を作成します。custom-metric は、トレーニング中に wandb.Run.log({"custom-metric": value }) を使ってログすることを想定しています。
import wandb
from wandb.automations import OnRunMetric, RunEvent, SendNotification
api = wandb.Api()
project = api.project("<my-project>", entity="<my-team>")
# チームの最初のSlackインテグレーションを使用する
slack_hook = next(api.slack_integrations(entity="<my-team>"))
# トリガーイベントを作成する
event = OnRunMetric(
scope=project,
filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
)
# イベントに応答するアクションを作成する
action = SendNotification.from_integration(slack_hook)
# automationを作成する
automation = api.create_automation(
event >> action,
name="my-automation",
description="'custom-metric' が10を超えるたびにSlackメッセージを送信する",
)
Automations API の使用方法の詳細については、Automations Guide をご覧ください。