DeepChecks

W&B を DeepChecks と統合する方法。

Try in Colab

DeepChecks は、データセットの整合性の検証、分布の検査、データ分割の妥当性確認、モデルの評価、異なるモデル間の比較など、機械学習モデルとデータのバリデーションを最小限の手間で実行できるようにサポートします。

DeepChecks と W&B インテグレーションの詳細はこちら ->

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はじめに

DeepChecks を W&B と共に使用するには、まず W&B アカウント に登録する必要があります。DeepChecks の W&B インテグレーションを使えば、以下のように素早く開始できます。

import wandb

wandb.login()

# deepchecks から check をインポート
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis

# check を実行
result = ModelErrorAnalysis()

# その結果を wandb にプッシュ
result.to_wandb()

また、DeepChecks のテストスイート全体を W&B にログ記録することも可能です。

import wandb

wandb.login()

# deepchecks から full_suite テストをインポート
from deepchecks.suites import full_suite

# DeepChecks テストスイートを作成して実行
suite_result = full_suite().run(...)

# これらの結果を wandb にプッシュ
# ここで必要な wandb.init の設定や引数を渡すことができます
suite_result.to_wandb(project="my-suite-project", config={"suite-name": "full-suite"})

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例

こちらの Reports では、DeepChecks と W&B を組み合わせた際の効果を確認できます。

この W&B インテグレーションに関するご質問や問題がある場合は、DeepChecks の GitHub リポジトリ で Issue を作成してください。内容を確認し、回答させていただきます。