wandb-primary

W&B プライマリスキル

環境のデフォルト設定

• Python：コーディングエージェントが利用できる Python 環境でスクリプトを実行してください。必要な場合にのみ、不足しているオプションのパッケージをインストールしてください。
• 認証情報：ユーザーの環境またはプロンプトから WANDB_API_KEY、WANDB_ENTITY、WANDB_PROJECT を使用してください。

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範囲とアプローチ

対応する前に、各リクエストを分類してください。

• 簡潔なタスク — 1 つのクエリと短い回答で解決できる、的を絞った読み取りまたは計算 （「実行数はいくつですか？」「最良の損失値は？」「abc123 の設定を表示して」）。1 つの スクリプトで解決してください。最初のスクリプトで重要な手掛かりが得られた場合に限り、2 つ目を追加します。迷った場合は、 簡潔なタスクとして扱ってください。
• 詳細な調査 — 反復的な探索を伴う、自由度の高い調査です。データが曖昧な場合、 スキーマが不明な場合、複数の要素を横断して結合する場合、プロットを作成する場合、または複数段階の分析を行う場合などが該当します（「トレーニング実行の問題点は？」「これらのスイープを比較して」）。複数のスクリプトを使って構いませんが、各スクリプトは重要な役割を果たす必要があります。一般的なチェックリストに従うのではなく、直前に取得したデータに基づいて次の呼び出しを計画してください。

W&B プロジェクトには、相互に補完する 2 つのデータ面があります。実行（実験トラッキング、 wandb.Api()）と Weave トレース（オブザーバビリティ、weave.init() → client.get_calls()）です。「このプロジェクトで何が起きていますか？」のような広範な質問では、 最初の証拠収集で両方を調べてください（並列スクリプト、または以下の「プロジェクトの要約」レシピを使用）。 その後、実際にデータがあるデータ面に回答の範囲を絞ってください。データが空のデータ面には触れないでください。

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すぐに使えるレシピ — まずはこちらを使用

これらは最も一般的なタスクを対象としています。それぞれ単一のスクリプトです。コピーして、プレースホルダーを入力し、実行してください。

製品／API に関する簡単な回答

小規模な W&B 製品または API に関する質問には、このセクションの情報を直接使って回答してください。ユーザーがライブデータを明示的に求めている場合を除き、ツールの実行、ドキュメントの確認、ユーザーのプロジェクトへのクエリは行わないでください。回答は簡潔にし、直接的な回答、正確な UI／API のパス、必要に応じて最小限のコードを示してください。 推奨内容が不足しているコンテキストに依存する場合は、回答を保留せず、同じ回答内に的を絞った確認質問を含めてください。

ワークスペースの移行やプロジェクト構造に関する案内では、構造やスクリプトを提案する前に、診断のための質問をしてください。「構造／スクリプトを提案する前に、次の点を確認する必要があります：」という文言を使い、回答を左右する重要な質問を含めてください。その後は、暫定的な案内のみを提示してください。

メモリから回答するための製品情報

ユーザーの質問	回答
「API 経由でチームメンバーを確認するには？」	api = wandb.Api() を使い、続けて api.team("<team_name>").members を呼び出します。メンバーオブジェクトには、username、name、email、管理者ステータスなどのフィールドがあります。
「ワークスペースをプログラムから設定・更新できますか？」	はい。wandb-workspaces Python ライブラリを使って、ワークスペースやビューをプログラムから定義、保存、編集できます。プロジェクト間でビューをコピーすることもできます。具体的なスクリプトを提案する前に、対象が W&B Workspaces か、どのフィールドの名前を変更するのか、変更頻度、現在の手動ワークフロー、利用可能なアクセス権やツール、影響を受けるビューやワークスペースの数、名前を変更するのがメトリクス・設定・サマリーフィールドのどれか、既存のビューを直接編集したいのか標準化されたビューを生成したいのか、名前の変更が下流にどう反映されるのかを確認します。
「コンプライアンス用の静的レポートやアーカイブはありますか？」	W&B Reports には静的エクスポート機能が組み込まれています。レポートのアクションメニュー（...）を開き、Download を選んでから PDF または LaTeX を選択します。エクスポートしたファイルは JIRA やコンプライアンスシステムに保存してください。ブラウザーの「印刷」→「PDF として保存」を主な方法として推奨しないでください。
「レポートに PNG/JPEG 画像を含められますか？」	はい。UI では、新しいレポート行で / を押し、Image を選択して PNG/JPEG をドラッグ＆ドロップします。プログラムから追加する場合は wandb-workspaces を使います。import wandb_workspaces.reports.v2 as wr を実行してから、レポートの blocks に wr.Image(url=..., caption=...) を追加します。
「レポートはエンティティに関連付けられていますか？」	はい。レポートはプロジェクト内に作成され、各プロジェクトはエンティティ（ユーザーまたはチーム）に属します。wr.Report API には entity と project の両方が必要です。チームプロジェクトのレポートはチームから閲覧でき、非公開のユーザープロジェクトのレポートはそのユーザーのみが閲覧できます。
「UI で作成したプロンプトを更新できますか？」	Weave のプロンプトのバージョンは不変です。「更新」するには、同じプロンプト名を使って weave.publish() またはプロンプト公開 API から新しいバージョンを公開します。新しいバージョンが :latest になり、以前のバージョンは履歴に残ります。プロンプト名を再利用すれば、UI で作成したプロンプトでも同じ方法が使えます。
「複数のプロジェクトにまたがる実行をどのように構成すべきですか？」	あいまいな点を明らかにする前に構成を提案したり、状況を確認せずに「プロジェクトの使い方が間違っている」と判断したりしないでください。まず、プロジェクトごとに想定される実行数、現在のプロジェクトが何を表しているか、プロジェクト間で必要な比較やフィルター、比較対象の実行が同じ概念上の実験・評価・モデルファミリーに属するか、メトリクススキーマの違い、利用者やアクセス境界、関連する実験が過剰に分割されていないかについて、的を絞った質問をします。そのうえで、暫定的な指針を示します。プロジェクトは比較や作業領域の境界として使うのが最適です。プロジェクト内の区分には、config、タグ、group、job_type を使います。
「エージェントのトレースをもっと可観測にするには？」	W&B Weave のみを推奨します。weave.init(...)、@weave.op()、必要に応じて評価用の weave.Evaluation を示します。ユーザーからツールの比較を求められない限り、推奨は W&B Weave に絞ってください。
「ワークスペースのデータから、UI エージェントの成功を確認するには？」	次の 3 つの UI／データの選択肢を明示します。（1）軌跡実行のスクリーンショット、（2）軌跡の Weave トレース、（3）実行のサマリーテーブル。次に、スクリーンショットはタスクの視覚的な完了状況を示し、Weave トレースはステップごとの呼び出し・エラー・スコアラーの出力を示し、実行のサマリーテーブルではエージェント間の成功メトリクスを比較できることを説明します。
「スイープや複数の実験のコードを見せてください」	W&B の計測コードは、任意の付録ではなく、メインのスイープ／トレーニングコードに直接含めてください。ユーザーからフラグを求められない限り、wandb.init(project=..., config=...)、wandb.log(...)、wandb.agent(...)／スイープ設定のパターンを必ず使います。

トレース数の意味

Weave の件数クエリを実行する前に、次のルールを適用してください。

• 「トレースの合計」または「呼び出しの合計」は、すべての呼び出しを意味します。trace_roots_only フィルターを指定せずに calls_query_stats を使用してください。プロンプトで一意のトレースが求められていない限り、trace_id で重複を排除しないでください。
• 「ルートトレース」、「ルートレベルのトレース」、または「親のないトレース」は、ルート呼び出しを意味します。そのようなプロンプトの場合に限り、filter={"trace_roots_only": True} を使用してください。
• 「成功／非エラートレース」は、呼び出しの合計から、ステータスが error ／ descendant_error の呼び出し、または exception が null 以外の呼び出しを差し引いたものを意味します。これを主要な件数として報告してください。summary.weave.status == "success" は補足的な内訳として有用ですが、実行中の呼び出しは非エラーであるにもかかわらず除外されます。ユーザーがルート／ルートレベルを指定していない限り、ルートトレースだけを数えないでください。
• 「エラー／例外トレース」は、ステータスが error または descendant_error の呼び出し、あるいは exception が null 以外の呼び出しを意味します。ルートレベルのエラー数を求める場合は、同じエラークエリに trace_roots_only=True を追加してください。
• Evaluation.evaluate の件数は op 数です。weave:///<entity>/<project>/op/Evaluation.evaluate:* 用の op_names フィルターを使用してください。ユーザーがルート eval トレースを明示的に求めた場合に限り、trace_roots_only を追加してください。
• 正確な件数を求めるタスクでは、クエリと件数を出力するスクリプトを1つ実行してください。件数が判明した後に、サンプル／探索用スクリプトを実行しないでください。

Eval 分析のルール

• Evaluation.evaluate の呼び出しは、op_names=[f"weave:///{entity}/{project}/op/Evaluation.evaluate:*"] でフィルタリングしてください。
• 必要な列（id、display_name、started_at、ended_at、summary、inputs、output）のみを取得し、オブジェクト全体を広範にダンプしないでください。
• Eval のトークン使用量は summary.usage にあります。すべてのモデルキーにわたり、input_tokens、output_tokens、total_tokens を合計してください。
• Eval の成功／エラー件数は summary.weave.status_counts ではなく、summary.status_counts にあります。success、error、descendant_error を読み取る前に、列挙型と文字列のキーを正規化してください。
• 成功率を求めるタスクでは、43行に及ぶ長い Markdown テーブルから始めないでください。まず合計、両方の分数、およびエラーになったすべての eval の ID、日付、success_count、error_count、ステータスを含むコンパクトな Error evaluations (N): TSV／コードブロックを提示してください。eval ごとの全行が求められている場合は、エラー一覧の後に短い ID／日付／件数を使用し、表示名が長く重複して切り捨ての原因になる場合は繰り返さないでください。実行中の eval がある場合は、両方の分母、すなわち完了済み eval に対する成功ステータスの eval 数と、すべての eval に対するエラーなしの eval 数を報告してください。
• 子データセットの行は、parent_ids=[eval_call.id] を持つ Evaluation.predict_and_score:* 呼び出しです。
• データセットの参照は、Evaluation オブジェクト内の inputs["self"].dataset にあります。ユーザーのプロジェクトデータから一意なデータセットオブジェクト参照の数を数えてください。複数の eval が同じデータセット参照を再利用することがあります。
• スコアラーの一覧、eval の概要、スコアラーの変遷では、短縮名が _scorer で終わるラッパーのスコアラー op と、.score で終わるクラスのスコアラー op の両方を含めてください。scorer という部分文字列だけでフィルタリングしないでください。MyClassifier.score のようなバージョン付きクラススコアラーには、この文字列が含まれていません。
• スコアラーの一覧が多い場合は、すべてのスコアラーを含むコンパクトな完全版 TSV／コードブロック（scorer\tcount）を掲載してから、グループごとの分類を要約してください。全件数が示される前に途切れる可能性がある長い説明文の表は使用しないでください。

ラン数を数える（正確かつ高速）

import wandb, os
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"
total = len(api.runs(path, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
finished = len(api.runs(path, filters={"state": "finished"}, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
crashed = len(api.runs(path, filters={"state": "crashed"}, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
running = len(api.runs(path, filters={"state": "running"}, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
print(f"Total: {total}  |  Finished: {finished}  |  Crashed: {crashed}  |  Running: {running}")

ラン数のカウントルール：

• 正確なカウントにはスクリプトを1つ使用します。要求された数が出力されたら、その標準出力をもとに回答し、ラベルや見やすい書式を追加するためだけに再実行しないでください。
• スイープランを求められていない場合、通常のランテーブルのカウントには include_sweeps=False を使用します。スイープランを数える場合は、スイープを明示的に照会してください。
• ステータスの内訳を求められた場合は、1回スキャンし、確認できたすべての状態（finished、failed、crashed、killed など）を報告します。crashed／killed のランがある場合は、未成功の終端状態の割合 (failed + crashed + killed) / total を主な失敗率として報告し、failed のみの割合も補足値として示してください。
• タグについては、少なくとも1つタグが付いたランの数を数え、タグ名と各タグが付いたランもすべて列挙します。
• ラングループについては、groupedRuns(groupKeys: ["group"]) の名前付きグループを報告し、グループ化されていないラン数は total_runs - sum(named_group_counts) で計算します。
• スイープランに関するタスクでは、各スイープのラン数を列挙し、すべてのスイープの合計ラン数を明示的に報告します。

スイープを数える／一覧表示する

通常のスイープに関する質問では、W&B SDK のソースを調べないでください。公開プロジェクト API を直接使用します：

import os, wandb

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
api = wandb.Api(timeout=120)

sweeps = list(api.project(project, entity=entity).sweeps(per_page=50))
rows = []
for sweep in sweeps:
    config = sweep.config or {}
    metric = config.get("metric") or {}
    rows.append({
        "id": sweep.id,
        "state": sweep.state,
        "method": config.get("method"),
        "metric": metric.get("name"),
        "goal": metric.get("goal"),
        "run_count": len(sweep.runs),
    })

print(f"sweep_count={len(rows)}")
print(f"total_sweep_runs={sum(r['run_count'] for r in rows)}")
for r in rows:
    print(r)

トリガーしたユーザーを含む完了済みラン

各ランを誰がトリガーしたかを尋ねられた場合は、フィルター済みのランを1回取得し、run.user.username／run.user.name を読み取ります。参照ファイルを検索しないでください。

import os, wandb

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
path = f"{entity}/{project}"
api = wandb.Api(timeout=120)

runs = api.runs(
    path,
    filters={"state": "finished"},
    order="+created_at",
    per_page=100,
    include_sweeps=False,
)
rows = []
for run in runs:
    user = getattr(run, "user", None)
    rows.append({
        "created_at": run.created_at,
        "name": run.display_name or run.name,
        "id": run.id,
        "username": getattr(user, "username", None),
        "user_name": getattr(user, "name", None),
    })

print(f"finished_count={len(rows)}")
for r in rows:
    print(r)

トレース数を数える（高速、サーバー側）

import weave, os, logging
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq
from weave.trace_server.interface.query import Query

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
client = weave.init(f"{entity}/{project}")
pid = f"{entity}/{project}"

# Total calls/traces
stats = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(project_id=pid))
print(f"Total calls: {stats.count}")

# Root traces only
root_stats = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, filter={"trace_roots_only": True}
))
print(f"Root traces: {root_stats.count}")

# Count by op name
for op in ["Evaluation.evaluate", "my_op.turn"]:
    op_ref = f"weave:///{entity}/{project}/op/{op}:*"
    s = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
        project_id=pid,
        filter={"op_names": [op_ref]},
    ))
    print(f"  {op}: {s.count}")

# Count calls whose op_name contains a substring, e.g. scorer calls.
score_query = Query(**{"$expr": {"$contains": {
    "input": {"$getField": "op_name"},
    "substr": {"$literal": ".score"},
    "case_insensitive": True,
}}})
score_stats = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, query=score_query
))
print(f"Scorer calls (.score): {score_stats.count}")

# Count a named op substring such as create_embeddings.
embedding_query = Query(**{"$expr": {"$contains": {
    "input": {"$getField": "op_name"},
    "substr": {"$literal": "create_embeddings"},
    "case_insensitive": True,
}}})
embedding_stats = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, query=embedding_query
))
print(f"create_embeddings calls: {embedding_stats.count}")

# Error/exception calls. Include descendant_error when the prompt says
# "error status or exception"; those are traces whose children failed.
error_query = Query(**{"$expr": {"$or": [
    {"$eq": [{"$getField": "summary.weave.status"}, {"$literal": "error"}]},
    {"$eq": [
        {"$getField": "summary.weave.status"},
        {"$literal": "descendant_error"},
    ]},
    {"$not": [{"$eq": [{"$getField": "exception"}, {"$literal": None}]}]},
]}})
error_stats = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, query=error_query
))
root_error_stats = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, filter={"trace_roots_only": True}, query=error_query
))
print(f"Error/exception calls: {error_stats.count}")
print(f"Root error/exception calls: {root_error_stats.count}")
print(f"Non-error calls: {stats.count - error_stats.count}")

create_embeddings の呼び出し回数と入力サイズを数える

import os, statistics, weave, logging, sys
from collections import Counter
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq
from weave.trace_server.interface.query import Query
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from weave_helpers import unwrap

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
pid = f"{entity}/{project}"
client = weave.init(pid)

query = Query(**{"$expr": {"$contains": {
    "input": {"$getField": "op_name"},
    "substr": {"$literal": "create_embeddings"},
    "case_insensitive": True,
}}})
total = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, query=query
)).count

sizes = []
for call in client.get_calls(query=query, limit=total, columns=["inputs"]):
    inputs = unwrap(call.inputs)
    texts = inputs.get("texts") or inputs.get("input") or []
    if isinstance(texts, str):
        sizes.append(1)
    else:
        sizes.append(len(texts))

dist = Counter(sizes)
print(f"create_embeddings calls: {total}")
print(f"typical texts per call: {dist.most_common(1)[0][0] if dist else 0}")
print(f"distribution: {dict(sorted(dist.items()))}")
print(f"mean texts per call: {statistics.mean(sizes) if sizes else 0:.4f}")

フィードバックレコード数を数える

import os, weave, logging
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import FeedbackQueryReq

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
pid = f"{entity}/{project}"
client = weave.init(pid)

limit = 1000
offset = 0
total = 0
while True:
    res = client.server.feedback_query(FeedbackQueryReq(
        project_id=pid,
        fields=["id"],
        limit=limit,
        offset=offset,
    ))
    rows = (
        getattr(res, "result", None)
        or getattr(res, "feedback", None)
        or getattr(res, "rows", None)
        or []
    )
    n = len(rows)
    total += n
    if n < limit:
        break
    offset += limit

print(f"Feedback records: {total}")

ルート op 名と件数を一覧表示する

import os, weave, logging
from collections import Counter
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
pid = f"{entity}/{project}"
client = weave.init(pid)
root_filter = {"trace_roots_only": True}

root_count = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, filter=root_filter
)).count

def short_op(op_name: str) -> str:
    tail = op_name.split("/op/")[-1]
    return tail.rsplit(":", 1)[0]

counts = Counter()
for call in client.get_calls(
    filter=root_filter,
    limit=root_count,
    columns=["op_name"],
):
    counts[short_op(call.op_name)] += 1

for name, count in counts.most_common():
    print(f"{name}\t{count}")

すべての op 名と件数を一覧表示する

import os, weave, logging
from collections import Counter
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
pid = f"{entity}/{project}"
client = weave.init(pid)
total = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(project_id=pid)).count

def short_op(op_name: str) -> str:
    return op_name.split("/op/")[-1].rsplit(":", 1)[0]

counts = Counter()
for call in client.get_calls(limit=total, columns=["op_name"]):
    counts[short_op(call.op_name)] += 1

print(f"Unique ops: {len(counts)}")
for name, count in counts.most_common():
    print(f"{name}\t{count}")

長時間のトレース数を数える

Weave の Query 内で日時の計算をしようとしないでください。タイムスタンプ列をストリームし、ローカルで数えてください。

import os, weave, logging
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
pid = f"{entity}/{project}"
client = weave.init(pid)
total = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(project_id=pid)).count

threshold_s = 60
long_count = 0
scanned = 0
for call in client.get_calls(
    limit=total,
    columns=["started_at", "ended_at"],
):
    scanned += 1
    if call.started_at and call.ended_at:
        duration_s = (call.ended_at - call.started_at).total_seconds()
        if duration_s > threshold_s:
            long_count += 1

print(f"Scanned calls: {scanned}")
print(f"Duration > {threshold_s}s: {long_count}")

トレース内のモデル名を見つける

import os, weave, logging
from collections import Counter
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq
import sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from weave_helpers import unwrap

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
pid = f"{entity}/{project}"
client = weave.init(pid)
total = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(project_id=pid)).count

def collect_models(obj, out):
    obj = unwrap(obj)
    if isinstance(obj, dict):
        for k, v in obj.items():
            if k == "model" and isinstance(v, str):
                out.append(v)
            collect_models(v, out)
    elif isinstance(obj, list):
        for item in obj:
            collect_models(item, out)

models = Counter()
for call in client.get_calls(
    limit=total,
    columns=["inputs", "output", "summary"],
):
    found = []
    collect_models(call.inputs, found)
    collect_models(call.output, found)
    usage = unwrap(call.summary).get("usage", {}) if call.summary else {}
    for model_name in usage:
        if isinstance(model_name, str):
            found.append(model_name)
    for model_name in set(found):
        models[model_name] += 1

for name, count in models.most_common():
    print(f"{name}\t{count}")

埋め込みの次元とモデルを分析する

import os, weave, logging
from collections import Counter
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.interface.query import Query
import sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from weave_helpers import unwrap

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
client = weave.init(f"{entity}/{project}")

embedding_query = Query(**{"$expr": {"$contains": {
    "input": {"$getField": "op_name"},
    "substr": {"$literal": "create_embeddings"},
    "case_insensitive": True,
}}})

dims = Counter()
models = Counter()
no_output = 0
for call in client.get_calls(
    query=embedding_query,
    limit=100000,
    columns=["inputs", "output"],
):
    inputs = unwrap(call.inputs) or {}
    model = inputs.get("model") if isinstance(inputs, dict) else None
    models[model or "<missing>"] += 1

    output = unwrap(call.output)
    found = False
    if isinstance(output, list):
        for item in output:
            if isinstance(item, list) and item and isinstance(item[0], (int, float)):
                dims[len(item)] += 1
                found = True
    if not found:
        no_output += 1

print("embedding_models")
for name, count in models.most_common():
    print(f"{name}\t{count}")
print("embedding_dimensions")
for dim, count in dims.most_common():
    print(f"{dim}\t{count}")
print(f"no_embedding_output\t{no_output}")

評価スコアラーを一覧表示する

スコアラーの一覧には、faithfulness_scorer のようなラッパースコアラーの op と、存在する場合は HallucinationFreeScorer.score のようなクラスの .score op を含めてください。

import os, weave, logging
from collections import Counter
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
pid = f"{entity}/{project}"
client = weave.init(pid)
total = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(project_id=pid)).count

def short_op(op_name: str) -> str:
    return op_name.split("/op/")[-1].rsplit(":", 1)[0]

scorers = Counter()
for call in client.get_calls(limit=total, columns=["op_name"]):
    name = short_op(call.op_name)
    if name.endswith("_scorer") or name.endswith(".score"):
        scorers[name] += 1

for name, count in scorers.most_common():
    print(f"{name}\t{count}")

プロジェクトを要約する（1つのスクリプトでランとトレースを確認）

import wandb, weave, os, logging
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace_server.trace_server_interface import CallsQueryStatsReq

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
path = f"{entity}/{project}"

# --- Runs ---
api = wandb.Api(timeout=120)
total_runs = len(api.runs(path, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
finished = len(api.runs(path, filters={"state": "finished"}, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
recent = api.runs(path, order="-created_at", per_page=5)[:5]

print(f"=== Runs ({total_runs} total, {finished} finished) ===")
for r in recent:
    print(f"  {r.name} [{r.state}] {r.created_at[:10]}")

# --- Weave Traces ---
client = weave.init(path)
pid = f"{entity}/{project}"
root_stats = client.server.calls_query_stats(CallsQueryStatsReq(
    project_id=pid, filter={"trace_roots_only": True}
))
print(f"\n=== Weave Traces ({root_stats.count} root traces) ===")

recent_calls = list(client.get_calls(
    sort_by=[{"field": "started_at", "direction": "desc"}],
    limit=5,
    columns=["op_name", "started_at", "display_name"],
))
for c in recent_calls:
    name = c.display_name or c.op_name.split("/")[-1].split(":")[0]
    started = c.started_at.strftime("%Y-%m-%d %H:%M") if c.started_at else "?"
    print(f"  {name} @ {started}")

単一のランを調べる

import wandb, os
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"

run = api.run(f"{path}/RUN_ID")
print(f"Name: {run.name}")
print(f"State: {run.state}")
print(f"Created: {run.created_at}")
print(f"Tags: {run.tags}")
print(f"Last step: {run.lastHistoryStep}")

# Key metrics (replace with actual keys from probe or user request)
for k in ["loss", "val_loss", "accuracy"]:
    v = run.summary_metrics.get(k)
    if v is not None:
        print(f"  {k}: {v}")

アーティファクトを一覧表示する（タイプ → コレクション → バージョン）

ランテーブルだけではプロジェクトの全体像はわかりません。アーティファクト（データセット、モデルのチェックポイント、テーブル）は別に存在します。probe_project() でアーティファクト名を確認し、ここでそれらを直接列挙します。

import wandb, os
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"

for atype in api.artifact_types(project=path):
    collections = list(api.artifact_collections(path, atype.name, per_page=1000))
    print(f"{atype.name}: {len(collections)} collections")
    for col in collections[:10]:
        try:
            n_versions = len(col.artifacts(per_page=50))
        except Exception:
            n_versions = "?"
        print(f"  {col.name}  ({n_versions} versions)")

アーティファクト内のファイルを要約する（メタデータ＋マニフェスト＋上限付き読み取り）

アーティファクトの名前から中身を推測せず、実際の 内容 を調べてください。まずマニフェストを読み、必要な小さな構造化ファイルだけをダウンロードします。

import wandb, os
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"

art = api.artifact(f"{path}/ARTIFACT_NAME:latest")  # or :v3
print(f"name={art.name} type={art.type} size_bytes={art.size} aliases={art.aliases}")
md = art.metadata or {}
print(f"metadata_keys={list(md)[:20]}")

entries = sorted(art.manifest.entries.values(), key=lambda e: e.path)
print(f"file_count={len(entries)}")
for e in entries[:25]:
    print(f"  {e.path}  ({e.size} bytes)")

# Read ONE small structured file without downloading the whole artifact:
# p = art.get_entry("metrics.jsonl").download()  # local path to just that file
# import pandas as pd; df = pd.read_json(p, lines=True); print(df.describe())

アーティファクトのルール：

• 「このアーティファクトには何が入っていますか？」という質問には、マニフェストと上限付きの行サンプルを読み取ります。構造に関する質問に答えるために、数GBのアーティファクトをダウンロードしないでください。
• ランの出力（チェックポイントの場所など）を見つけるには run.logged_artifacts() を、入力を見つけるには run.used_artifacts() を使用します。

システムメトリクス（GPU／CPU／メモリ）— stream='system' を必ず使用

GPU、CPU、メモリ、ネットワーク、ディスクのメトリクスは、独立したシステムストリームにあります。 stream='system' を指定せずに run.history() を呼び出すと、トレーニングメトリクスのみが返され、すべての system.gpu.*、system.cpu.*、system.memory.* キーが存在しません。デフォルトのストリームにシステムキーが見つからないことは、システムメトリクスが存在しないことの証拠にはなりません。

GPU またはシステムメトリクスが利用できないと結論づける前に、必ず run.history(stream='system') を呼び出してください。

import wandb, os, pandas as pd
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"

runs = api.runs(path, filters={"state": "finished"}, per_page=100)
rows = []
for run in runs:
    sys_df = run.history(stream="system", samples=500)
    if sys_df.empty or "system.gpu.0.gpu" not in sys_df.columns:
        rows.append({"run": run.name, "gpu_mean": None, "gpu_min": None, "gpu_max": None})
        continue
    gpu = sys_df["system.gpu.0.gpu"].dropna()
    rows.append({
        "run": run.name,
        "gpu_mean": round(gpu.mean(), 1),
        "gpu_min": round(gpu.min(), 1),
        "gpu_max": round(gpu.max(), 1),
        "low_util_pct": round(100 * (gpu < 30).sum() / len(gpu), 1) if len(gpu) else None,
    })

df = pd.DataFrame(rows)
print(df.to_string(index=False))

Run の検索に関するルール：

• ユーザーに表示する Run 名には、run.display_name または run.name を優先して使用し、必要に応じて run.id を別途含めてください。Run ID のみを名前として報告しないでください。
• 「最良」「最高」「最低」「最新」「最長」のタスクでは、勝者の名前、ID、メトリクス値、状態、グループ、job_type、タグを出力するスクリプトを 1 つ使用してください。最終回答では、その情報を使用してください。
• ベースラインとハイパーパラメーター最適化を比較する質問では、group is None で job_type／タグが空の場合、通常はグループ化されていないベースラインを示します。ハイパーパラメーター最適化の試行には、通常、名前付きグループがあるか、job_type="hyperopt" が設定されています。勝者がグループ化されておらず、次点の Run がグループ化されたハイパーパラメーター最適化の試行である場合は、その点を明記してください。
• 最終メトリクスに関する質問では、まずサマリーメトリクスを確認してください。サマリーが存在しない場合、またはタスクで履歴が明示的に求められている場合にのみ、scan_history(keys=[...]) を使用してください。
• 設定／モデルバリアントに関する質問では、api.runs(..., lazy=False) と GraphQL による設定の読み取りを試してください。設定が空の場合は、その旨を伝え、情報源として Run 名、タグ、グループ、job_type、またはファイルを使用してください。設定値を捏造しないでください。
• YOLOv5 の重み一覧では、yolov5s.pt のような生のファイル名を、最終的な集計表では yolov5s のような正規のバリアント名に正規化してください。必要に応じて、元の値／出典を示す列を含めてください。

Run の分析／プロジェクトの要約に関するルール：

• プロジェクトの要約では、観測された Run 数、設定キー／値の頻度、メトリクスキーのグループ、アーティファクトの種類、Sweep の状態を出力するスクリプトを 1 つ使用してください。最終回答では、スクリプトが出力した正確な Run ID、メトリクス値、設定値のみを引用してください。それ以外の場合は、観測された全体的な傾向にとどめてください。
• プロジェクト固有の要約では、記憶しているプロジェクト情報に頼らないでください。関連する W&B／Weave クエリを実行して簡潔な証拠を出力し、最終回答は観測されたデータだけに基づいてください。
• 外れ値の分析では、ユーザーの Run から要求されたメトリクス／履歴統計を計算してください。証拠が裏付ける場合にのみ、観測された最大の外れ値を見出しにしてください。

OpenAI と Weave のトレース設定：

• OpenAI のトレース設定に関する質問では、OpenAI の自動トレースについて明示してください。weave.init(...) の後、サポート対象の OpenAI クライアント呼び出しは Weave によって自動的にトレースされます。または、ユーザーは weave.integrations.openai.OpenAI を使用できます。プロンプト、応答、トークン使用量、レイテンシー、エラーが記録されることを伝えてください。アプリレベルの呼び出しツリーを追加するには、アプリの関数を @weave.op() で囲みます。

W&B Sweep の設定：

• Sweep の設定に関する質問では、コードで具体的なライフサイクルを必ず示してください。method、metric、parameters を含む Sweep 設定を定義し、sweep_id = wandb.sweep(sweep_config, project=...) で作成し、wandb.agent(sweep_id, function=train, count=...) でエージェントを実行します。トレーニング関数内では、wandb.init(config=...) と wandb.log(...) を使ってメトリクスを記録してください。
• グリッド、ランダム、ベイズ探索について、それぞれ明示的に説明してください。グリッド探索は離散的な探索空間が非常に小さい場合、ランダム探索は幅広く低コストな探索や対数スケールの学習率に、ベイズ探索はメトリクスが安定した後のコストの高い絞り込みに適しています。並行座標、パラメーターの重要度、ソート済みの Run テーブル、そして勝者を選ぶ前に上位の設定／シードで再実行することにも言及してください。

トレーニング履歴を診断する（曲線、急上昇、NaN、安定性）

「トレーニングは安定していますか？」「発散した実行はどれですか？」「損失の急上昇はありますか？」といった質問には、実行間でメトリクスの履歴をスキャンし、安定性の統計をローカルで計算します。常に keys=[...] を渡してください。10K 以上のステップを持つ実行には、history の代わりに beta_scan_history を使用してください。

import wandb, os, numpy as np, pandas as pd
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"
metric = "train/loss"  # discover the real key first (probe_project / inspect a run)

runs = api.runs(path, filters={"state": "finished"}, per_page=100)[:40]
rows = []
for run in runs:
    df = run.history(samples=300, keys=[metric])  # never omit keys on large runs
    series = df[metric].dropna() if metric in getattr(df, "columns", []) else pd.Series(dtype=float)
    arr = series.to_numpy(dtype=float)
    finite = arr[np.isfinite(arr)]
    diffs = np.abs(np.diff(finite)) if finite.size > 2 else np.array([])
    spike_threshold = 5 * (np.median(diffs) or 1.0)
    rows.append({
        "run": run.display_name or run.name,
        "id": run.id,
        "points": int(arr.size),
        "nan_or_inf": int((~np.isfinite(arr)).sum()),
        "min": round(float(finite.min()), 5) if finite.size else None,
        "final": round(float(finite[-1]), 5) if finite.size else None,
        "spikes": int((diffs > spike_threshold).sum()),
    })

out = pd.DataFrame(rows).sort_values("min", na_position="last")
print(out.to_string(index=False))

min は履歴全体での最良値であり、終点の値ではありません。final - min の差が大きい場合、nan_or_inf がゼロでない場合、または spikes が多い場合は、実行が不安定または発散していることを示します。GPU の利用率が低い場合は、上記のシステムストリームの手順を使用してください。

2 つの実行を比較する

import wandb, os, sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from wandb_helpers import get_api, compare_configs

api = get_api()
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"

run_a = api.run(f"{path}/RUN_A_ID")
run_b = api.run(f"{path}/RUN_B_ID")

# Config diff
diffs = compare_configs(run_a, run_b)
if diffs:
    print("Config differences:")
    for d in diffs:
        print(f"  {d['key']}: {d[run_a.name]} -> {d[run_b.name]}")
else:
    print("Configs are identical")

# Metric comparison
print("\nMetrics:")
for k in ["loss", "val_loss", "accuracy"]:
    a = run_a.summary_metrics.get(k, "N/A")
    b = run_b.summary_metrics.get(k, "N/A")
    print(f"  {k}: {a} vs {b}")

コホート／バリアントを比較する（設定または実行の軸でグループ化）

「どのバリアント／オプティマイザー／グループが最良ですか？」といった質問には、軸（設定キー、run.group、または run.job_type）で実行を分類し、分類ごとにメトリクスを比較します。最良と最悪だけでなく、全体の順位を報告してください。

import wandb, os, numpy as np, pandas as pd
from collections import defaultdict
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{os.environ['WANDB_ENTITY']}/{os.environ['WANDB_PROJECT']}"
metric = "accuracy"   # discover the real key first
axis = "optimizer"    # a config key; or use run.group / run.job_type

runs = api.runs(path, filters={"state": "finished"}, per_page=200)[:200]
buckets = defaultdict(list)
for run in runs:
    key = run.config.get(axis, "<missing>")  # or: run.group / run.job_type
    value = run.summary_metrics.get(metric)
    if value is not None:
        buckets[str(key)].append(float(value))

rows = [
    {axis: key, "n": len(vals), "mean": round(np.mean(vals), 4),
     "min": round(np.min(vals), 4), "max": round(np.max(vals), 4)}
    for key, vals in buckets.items()
]
out = pd.DataFrame(rows).sort_values("mean", ascending=False)
print(out.to_string(index=False))

設定が空で返された場合、実行は遅延読み込みされています。api.runs(..., per_page=200) で再取得して実行ごとに設定にアクセスするか、軸として run.group／run.job_type／タグを使用してください。軸の値を捏造しないでください。

最新の評価を要約する

import weave, os, sys, logging
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
from weave.trace.weave_client import CallsFilter
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from weave_helpers import unwrap, eval_results_to_dicts, results_summary

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
client = weave.init(f"{entity}/{project}")

# Get latest eval
op_ref = f"weave:///{entity}/{project}/op/Evaluation.evaluate:*"
evals = list(client.get_calls(
    filter=CallsFilter(op_names=[op_ref]),
    sort_by=[{"field": "started_at", "direction": "desc"}],
    limit=1,
))

if not evals:
    print("No evaluations found")
else:
    ec = evals[0]
    print(f"Eval: {ec.display_name or 'unnamed'} @ {ec.started_at}")

    # Get predict_and_score children
    pas_ref = f"weave:///{entity}/{project}/op/Evaluation.predict_and_score:*"
    pas = list(client.get_calls(
        filter=CallsFilter(op_names=[pas_ref], parent_ids=[ec.id])
    ))
    results = eval_results_to_dicts(pas, agent_name=ec.display_name or "agent")
    print(results_summary(results))

最近のトレースを調べる

import weave, os, logging
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from weave_helpers import unwrap, get_token_usage

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
client = weave.init(f"{entity}/{project}")

calls = list(client.get_calls(
    sort_by=[{"field": "started_at", "direction": "desc"}],
    limit=10,
))

for c in calls:
    name = c.display_name or c.op_name.split("/")[-1].split(":")[0]
    started = c.started_at.strftime("%Y-%m-%d %H:%M") if c.started_at else "?"
    duration = ""
    if c.started_at and c.ended_at:
        duration = f" ({(c.ended_at - c.started_at).total_seconds():.1f}s)"
    status = c.summary.get("weave", {}).get("status", "?") if c.summary else "?"
    tokens = get_token_usage(c)
    tok_str = f" [{tokens['total_tokens']} tok]" if tokens['total_tokens'] else ""
    print(f"  {name} [{status}] {started}{duration}{tok_str}")

W&B レポートを作成する

プログラムからレポートを定義するには、wandb-workspaces を使用してください。実行セットのフィルター、パネル、読み込み、共有については、references/REPORTS.md を参照してください。

import os

import wandb_workspaces.reports.v2 as wr

entity = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]

runset = wr.Runset(entity=entity, project=project, name="All runs")
plots = wr.PanelGrid(
    runsets=[runset],
    panels=[
        wr.LinePlot(title="Loss", x="_step", y=["LOSS_KEY"]),
        wr.BarPlot(title="Accuracy", metrics=["ACC_KEY"], orientation="v"),
    ],
)

report = wr.Report(
    entity=entity,
    project=project,
    title="Project Analysis",
    description="Auto-generated summary",
    width="fixed",
    blocks=[
        wr.H1("Project Analysis"),
        wr.P("Auto-generated summary from W&B API."),
        plots,
    ],
)
report.save(draft=True)
print(f"Report saved: {report.url}")

report.save() がエラーなく返ってきても、レポートが保存された証拠にはなりません。保存に失敗してもエラーが表示されないことがあります。使い捨ての下書き以外では、成功したと仮定せず、読み戻しを検証できる report_helpers を使って保存してください。

import sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from report_helpers import save_report_verified

result = save_report_verified(report)  # draft=True by default
print(result["answer"])                # answer=... verified=True/False url=...

起動

skills/wandb-primary/scripts/launch_helpers.py を使用してください。GPU 作業のテストのためにローカルでトレーニングを実行してはいけません。また、ローカルの wandb.init() を使って Launch を装ってはいけません。

作成する Launch のすべてのエントリーポイントで、wandb.init(...) を呼び出し、少なくとも 1 つのメトリクスを記録し、実行を終了させる必要があります。requirements.txt に wandb がない場合、ヘルパーが追加します。

新しいコードジョブでは、ユーザーがイメージを指定していない場合、python:3.11-slim を使用してください。ヘルパーはデフォルトでこれを使用し、必要に応じて requirements.txt に wandb を追加します。ジョブに CUDA、PyTorch、その他のフレームワーク固有の依存関係が必要な場合は、Launch ジョブを送信する前に、適切なベースイメージを確認するか選択してください。

Launch を一から設定する場合、デフォルトは Kubernetes です。ユーザーが Launch の設定方法を尋ね、キューが存在しない場合は、このエージェントが Kubernetes の Launch キューとエージェントの設定を支援できると伝えてください。その他のバックエンドについては、ユーザーから求められた場合、または Kubernetes 以外の環境をすでに利用している場合にのみ言及してください。

ユーザーがローカル GPU またはローカルマシンの使用を明示的に希望する場合は、ローカル Docker を使用できます。その場合は、Kubernetes キューではなく Local Docker Launch キューを提案し、Docker、NVIDIA GPU コンテナサポート、W&B CLI、W&B サービスアカウント API キーが必要であることを伝えてください。サービスアカウントキーは WANDB_SERVICE_ACCOUNT_API_KEY に保存するよう伝えてください。ローカルエージェントには引き続き WANDB_API_KEY として渡されます。

wandb launch-agent --queue QUEUE --entity ENTITY  # requires WANDB_API_KEY in the environment

Kubernetes キューがない場合、ユーザーがキューを指定していなければ、wandb-launch-k8s の作成を提案してください。デフォルトでは namespace="wandb-launch"、gpus=1、cpu=8、memory="80Gi" を使用し、推測できない場合に限り W&B エンティティを尋ねてください。ユーザーが別の名前空間を明示的に指定しない限り、wandb-launch を使用してください。キューのデフォルトに含めるのは、名前空間とリソース要求のみです。WANDB_API_KEY、サービスアカウント API キー、その他のシークレットをキューのデフォルトに含めてはいけません。

python skills/wandb-primary/scripts/launch_helpers.py create-queue ENTITY \
  --queue wandb-launch-k8s \
  --namespace wandb-launch \
  --gpus 1 --cpu 8 --memory 80Gi

キューを作成した後、既存の W&B Launch Helm チャートを使った Kubernetes 起動エージェントの初期設定を提案してください。自分で kubectl、helm、またはツールのチェックを実行してはいけません。ユーザー環境にそれらのツールがあると想定してはいけません。ユーザーが自身のクラスター環境で実行できる、コピーして貼り付け可能なコマンドを提示してください。

デフォルトでは Helm を使用してください。コマンドを実行する前に、個人ユーザーキーではなく、W&B サービスアカウント API キーを WANDB_SERVICE_ACCOUNT_API_KEY に設定するよう伝えてください。

helm upgrade --install wandb-launch launch-agent \
  --repo https://charts.wandb.ai \
  --namespace wandb-launch \
  --create-namespace \
  --set agent.apiKey="$WANDB_SERVICE_ACCOUNT_API_KEY" \
  --set namespace=wandb-launch \
  --set "additionalTargetNamespaces={wandb-launch}" \
  --set-file launchConfig=<(cat <<YAML
entity: ${WANDB_ENTITY}
queues:
  - wandb-launch-k8s
max_jobs: 10
builder:
  type: noop
verbosity: 1
YAML
)

ユーザーが Helm を使えないと明示した場合に限り、kubectl を使う代替手順を提示してください。

起動前にキューを確認してください。

python skills/wandb-primary/scripts/launch_helpers.py list-queues ENTITY

明示的な queue_name を選択してください。ヘルパーがキューを選ぶことはありません。 ユーザーがキューを指定していない場合は、キューを一覧表示した後、どのキューを使用するか確認してください。キュー名、アクティブなエージェント数、最近の項目の状態、リソースのデフォルトを含む短い選択肢の一覧を提示してください。 agents=N は、Launch エージェントがそのキューをポーリングしていることを意味します。agents=0 の場合、エージェントが起動するまで送信された項目は待機します。items=state:count は、キュー項目の最近の状態を示します。CLAIMED は通常の最終キュー項目状態であり、作業がまだ実行中である証拠ではありません。ns=... gpu=... cpu=... mem=... は、キューのデフォルトリソースです。キューを明示的に選択してください。gpus=、cpu=、memory= を渡さない限り、ヘルパーはそのキューのデフォルトを使用します。

デフォルトの起動動作：Launch が W&B run ID を割り当てるまでだけ待ち、その後、run の URL とキュー項目 ID をユーザーに伝えてください。ユーザーから明示的に依頼された場合、または次の run を起動する前に前の run を確認する必要がある逐次実験ループの場合を除き、完了まで待たないでください。その場合は wait_for="done" を渡してください。それ以外の場合は、デフォルトの wait_for="launched" のままにしてください。 Launch ヘルパーは、queue_item_id、run_url、run_id、queue_state、run_state、launched、done、check_command を含むステータス dict を返します。

設定のオーバーライドを指定したシンプルな再起動：

python skills/wandb-primary/scripts/launch_helpers.py relaunch RUN_URL \
  --queue QUEUE \
  --config '{"epochs": 100}'

新しいコードジョブ：

import sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from launch_helpers import submit_code_artifact_job

status = submit_code_artifact_job(
    code_files=["train.py"],
    entrypoint="python train.py",
    entity="ENTITY",
    project="PROJECT",
    queue_name="QUEUE",
    job_name="JOB_NAME",
)
print(status["run_url"], status["queue_item_id"])

既存のジョブを変更：

import sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from launch_helpers import download_code_artifact, create_and_launch_modified_job

info = download_code_artifact("ENTITY/PROJECT/JOB_NAME:latest")
# edit files in info["code_dir"]; if using apply_patch, use headerless V4A
# diffs without standard unified-diff file headers like --- or +++.
status = create_and_launch_modified_job(
    code_dir=info["code_dir"],
    entrypoint=info["entrypoint"],
    entity=info["entity"],
    project=info["project"],
    queue_name="QUEUE",
    job_name="JOB_NAME",
    base_image=info["base_image"],
)
print(status["run_url"], status["queue_item_id"])

ユーザーから特定のオーバーライドを求められない限り、キューのデフォルトの GPU／CPU／メモリを使用してください。オーバーライドが必要な場合は、同じヘルパーに gpus=、cpu=、および／または memory= を直接渡してください。

要求された変更が、トレーニングスクリプトによって読み取られる既存の設定フィールドではない場合、新しい設定キーを渡すのではなく、コードを編集してください。

Launch ジョブのデバッグでは、まず check を使用してください。キュー、エージェント、run、run ログ、ジョブバージョンの UI リンクに加え、UI サイドバーと同じフィールドに基づくキュー項目の問題を表示します。Python では、check_launch(...) を使用してください。

python skills/wandb-primary/scripts/launch_helpers.py check ENTITY PROJECT QUEUE QUEUE_ITEM_ID

便利な UI URL の形式：

https://wandb.ai/ENTITY/launch/QUEUE_ID
https://wandb.ai/ENTITY/launch/QUEUE_ID/agents
https://wandb.ai/ENTITY/launch/QUEUE_ID/config
https://wandb.ai/ENTITY/launch/agents/AGENT_ID
https://wandb.ai/ENTITY/launch/agents/AGENT_ID/logs
https://wandb.ai/RUN_ENTITY/RUN_PROJECT/runs/RUN_ID
https://wandb.ai/RUN_ENTITY/RUN_PROJECT/runs/RUN_ID/logs
https://wandb.ai/JOB_ENTITY/JOB_PROJECT/jobs/JOB_COLLECTION_ID/version_details/ALIAS

安定したキュー項目詳細 URL はありません。キューの run ページを開き、キュー項目の Details をクリックしてください。その Issues セクションは、キュー項目の error／warnings フィールドに基づいています。問題に filePaths がある場合、それらのファイルは ENTITY/model-registry の Launch エージェント run にあります。

ワークロードがクラスターに到達した場合は、引き続き K8s リソースが必要です：

kubectl logs -n wandb deploy/launch-agent-wandb-launch --since=1h | rg 'QUEUE_ITEM_ID|RUN_ID|JOB_NAME'
kubectl get jobs,pods -n NAMESPACE --sort-by=.metadata.creationTimestamp
kubectl describe pod -n NAMESPACE POD_NAME
kubectl logs -n NAMESPACE POD_NAME --tail=200

キュー項目の状態は run の状態ではありません。PENDING はエージェント待ち、LEASED はエージェントが項目を取得したこと、CLAIMED はエージェントが項目を確認して associatedRunId を割り当てたこと、FAILED は Launch が項目を失敗と判定したことを意味します。正常に開始された Launch run では、CLAIMED が通常の最終キュー項目状態です。実行が成功したかどうかは、関連付けられた W&B run の状態、run ログ、K8s ジョブ／ポッド、ジョブ／ソースのアーティファクトを確認して判断してください。

Python でポーリングする場合、キューの状態が finished になるまで待たないでください。キュー項目にその状態はありません。check_launch() は、queue_state、launched、run_id、run_url、run_state、done を返します。通常の起動依頼では、launched が true になった時点で停止してください。ユーザーが完了を依頼した場合、または自律的な逐次実験ループを実行している場合に限り、done で停止してください。

ポッドがコードを見つけられない場合や、誤ったエントリーポイントを使用している場合は、アーティファクトを使用してください：

import sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")
from launch_helpers import inspect_job_artifact, download_code_artifact

inspect_job_artifact("ENTITY/PROJECT/JOB_NAME:latest")
info = download_code_artifact("ENTITY/PROJECT/JOB_NAME:latest")
print(info["code_dir"], info["files"], info["entrypoint"], info["base_image"])

フロントエンドのクエリマップ：キューページでは、ENTITY/model-registry の QueueByID を使用して、キュー、エージェント一覧、キュー項目、問題、リソース設定を取得します。エージェントページでは FetchAgentDetails を使用します。エージェントログでは、ENTITY/model-registry のエージェント run に対して FetchRunOutputLog と RunLogLines を使用します。問題のファイルプレビューでは、エージェント run の SingleFile を使用します。キューの行では、関連する run の状態を解決するために RunsInformation を使用します。

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ワークスペース

ワークスペースビューは、プロジェクトの実行ページに保存されたセクション／パネルのレイアウトであり、レポートとは異なります。ワークスペースを調査または編集する前に、references/WORKSPACES.mdをお読みください（セクションの追加／名前変更、カスタム式パネルを含むパネルの追加、runsetのフィルター／groupby／順序の設定、列の固定、実行の色付けまたは非表示、ビューの保存）。wandb_workspaces.workspaces SDKを使用してください。注意すべき点があります。保存は下書き状態なしで即時に行われ、Workspace.from_urlはユーザーのデフォルトの?nw=nwuser...ワークスペースを拒否します（このケースでは、リファレンスに記載されているraw-spec GraphQLの手順が必要です）。パネルを追加する前に、メトリクス／configのキーを検証してください。存在しないキーを指定すると、空のチャートが表示されます。

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重要：大規模プロジェクトのパフォーマンスルール

これらのルールは、10K以上の実行があるプロジェクトや、1K以上のメトリクスを持つ実行で発生する502エラー、タイムアウト、数分に及ぶハングを防ぎます。これらに違反すると、大規模プロジェクトで必ず失敗します。

1. 常にwandb.Api(timeout=120)を使用してください — デフォルトの19秒のタイムアウトでは頻繁に失敗します
2. 明示的なkeys=[...]を指定せずにhistory()やscan_history()を呼び出してはいけません — 1K以上のメトリクスを持つ実行では、すべての列を取得しようとすると502エラーまたはタイムアウトが発生します
3. リスト取得のタスクでapi.runs()を呼び出す場合は、per_page=min(limit, 1000)を使用してください。正確な件数を取得するタスクでは、per_page=1を使用してください
4. クライアント側での反復処理よりも、サーバー側のフィルター（summary_metrics.X: {$gt: Y}）を優先してください
5. 正確な件数を取得する場合は、len(api.runs(..., per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))を優先してください — len(list(runs))は絶対に使用しないでください
6. 正確な履歴を読み取るには、scan_history(keys=[...])を使用してください
7. 明示的に必要な場合を除き、すべてのconfigキーを反復処理してはいけません — 名前を指定して必要なキーにアクセスしてください
8. 読み取り専用の取得タスクでは、include_sweeps=Falseをデフォルトにしてください
9. トレース件数には**calls_query_statsを使用してください** — 件数を数えるだけのために、すべての呼び出しを実体化してはいけません

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用途に応じた選択

必要な操作	使用するもの
トレーニング実行、損失曲線、ハイパーパラメーターをクエリする	W&B SDK（wandb.Api()） — references/WANDB_SDK.mdを参照
GenAI のトレース、呼び出し、評価をクエリする	Weave SDK（weave.init()、client.get_calls()） — references/WEAVE_SDK.mdを参照
Weave ラッパー型を通常の Python 型に変換する	weave_helpers.unwrap()
トレーニング実行から DataFrame を作成する	wandb_helpers.fetch_runs()（高速）または wandb_helpers.runs_to_dataframe()
範囲を限定した再現可能な CLI レシピで実行を調査または比較する	wandb_run_ops.py — references/RUN_OPS.mdを参照
実行のコンソールログを読む／ログからクラッシュの原因を診断する	Run.logLines GraphQL — references/RUN_LOGS.mdを参照
大規模に Artifact を一覧化、フィルタリング、または調査する	artifact_helpers.py／wandb_run_ops.py — references/ARTIFACT_OPS.mdを参照
Artifact の系譜や Registry への昇格を設計する	references/ARTIFACTS_AND_REGISTRY.md
Runs Table の状態を調査または変更する	**references/RUNS_TABLE.md**と保護されたワークスペースヘルパー
分析用に評価結果を抽出する	weave_helpers.eval_results_to_dicts()
OOM を起こさずに大規模プロジェクトの評価を調べる（まず件数を数え、ペイロードに上限を設定する）	weave_helpers.safe_project_eval_summary()／safe_eval_child_summary()
トレースを取得せずに件数を数える	Weave サーバー API の calls_query_stats
Weave の低レベルなフィルタリング（CallsFilter、Query）が必要	Raw Weave SDK — references/WEAVE_SDK.mdを参照
Weave エージェントの会話またはエージェントのトレースを読む	weave_agent_ops.py — references/WEAVE_SDK.mdを参照
レポートを作成する	wandb-workspaces（wandb_workspaces.reports.v2）— references/REPORTS.mdを参照
ワークスペースビュー（セクション、パネル、runset フィルター、固定列、実行の色）を調査または編集する	wandb_workspaces.workspaces — references/WORKSPACES.mdを参照
Artifact Collection Overview のドラフトを作成する	collection_overview_helpers.py — references/COLLECTION_OVERVIEWS.mdを参照
Automations（アラート、Slack／webhook／プッシュ通知）を一覧表示または作成する	automation_helpers.py — references/AUTOMATION_OPS.mdを参照
Sweeps を作成、調査、または分析する	sweeps_helpers.py／wandb_run_ops.py — references/SWEEPS.mdを参照
Launch キューを設定する、実行を再起動する、またはキュー項目をデバッグする	launch_helpers.py — references/LAUNCH.mdを参照
Weave Signal モニターを調査または作成する	weave_monitor_ops.py — references/WEAVE_SDK.mdを参照
Agent Lens の会話、Insights、タグ	weave_agent_ops.py／Agent Lens API — references/AGENT_LENS.mdを参照
本番環境のモニタリングを設定する	weave.Monitor
実行を再現／再起動する	**launch_helpers.relaunch_run()**または CLI
GPU／K8s でトレーニングジョブを起動する	launch_helpers.submit_code_artifact_job()
コードを変更して起動する	launch_helpers.download_code_artifact() -> 編集 -> create_and_launch_modified_job()
Launch キューを一覧表示または作成する	launch_helpers.list_queues()／create_queue()

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同梱ファイル

ヘルパーライブラリ

import sys
sys.path.insert(0, "skills/wandb-primary/scripts")

# Weave helpers (traces, evals, GenAI)
from weave_helpers import (
    unwrap,                  # Recursively convert Weave types -> plain Python
    get_token_usage,         # Extract token counts from a call's summary
    eval_results_to_dicts,   # predict_and_score calls -> list of result dicts
    pivot_solve_rate,        # Build task-level pivot table across agents
    results_summary,         # Print compact eval summary
    eval_health,             # Extract status/counts from Evaluation.evaluate calls
    eval_efficiency,         # Compute tokens-per-success across eval calls
    safe_eval_root_summary,  # Compact aggregate evidence from one Evaluation.evaluate call
    safe_eval_child_summary, # Count predict_and_score rows first; sample full payloads (capped)
    safe_project_eval_summary,  # Project eval landscape without predict_and_score payload scans
)

# W&B helpers (training runs, metrics) — large-project optimized
from wandb_helpers import (
    get_api,             # Create API with safe timeout (default 120s)
    probe_project,       # Discover project scale, metrics, config, artifacts BEFORE querying
    fetch_runs,          # FAST: Direct GraphQL with selective metrics (17x faster)
    runs_to_dataframe,   # Legacy: iterate run objects (slower, use fetch_runs instead)
    diagnose_run,        # Quick diagnostic summary (configurable metric keys)
    compare_configs,     # Side-by-side config diff between two runs
    scan_history,        # Exact history scan with explicit metric keys
)

# Launch helpers (job submission, run reproduction, queue management)
from launch_helpers import (
    parse_run_url,                       # Extract (entity, project, run_id) from a W&B URL
    list_queues,                         # List launch queues with active agents and resource defaults
    get_job_artifact,                    # Check if a run has a job artifact
    inspect_job_artifact,                # Download + inspect a job artifact's metadata
    download_code_artifact,              # Download source code from a job artifact
    create_and_launch_modified_job,      # Upload modified code + launch in one call
    relaunch_run,                        # Re-run with config overrides (no code change)
    launch_job_artifact,                 # Launch directly from an artifact path
    submit_code_artifact_job,            # Create job artifact and enqueue in one call
    check_launch,                        # Check queue item, run URL, run state, issues
    create_queue,                        # Create a K8s launch queue
    inspect_queue,                       # Print queue details
)

# Report helpers (save/edit W&B Reports with read-back verification)
from report_helpers import (
    save_report_verified,   # save a report (draft by default) then re-read to confirm it landed
    edit_report_verified,   # load via from_url, mutate in place, save + verify
)

運用 CLI

これらのスクリプトは、範囲を限定したエビデンスに加え、サンプル数と上限に関する明示的な注意事項を出力します。

python skills/wandb-primary/scripts/wandb_run_ops.py --help
python skills/wandb-primary/scripts/artifact_helpers.py --help
python skills/wandb-primary/scripts/workspace_ops.py --help
python skills/wandb-primary/scripts/collection_overview_helpers.py --help
python skills/wandb-primary/scripts/weave_agent_ops.py --help
python skills/wandb-primary/scripts/weave_monitor_ops.py --help
python skills/wandb-primary/scripts/automation_helpers.py --help
python skills/wandb-primary/scripts/launch_helpers.py --help

• wandb_run_ops.py は、実行数、ランキング、バリアント、設定／コホートの比較、履歴／安定性、Tables、Artifacts、チェックポイント、プロジェクトのスナップショット、ワークスペースの一覧化を扱います。
• artifact_helpers.py は、内容をダウンロードせずに Artifact のバージョンを一覧表示し、フィルタリングします。
• workspace_ops.py は、楽観的同時実行制御による再試行と読み戻し検証を用いて、ガード付きの raw-spec ワークスペースビューの変更を行います。
• collection_overview_helpers.py は、範囲を限定したコレクションのエビデンスを取得し、JSON 計画から検証済みの Overview ドラフトを作成します。
• weave_agent_ops.py は、独立した Weave エージェントの会話／トレースプレーンを読み取ります。

参考ドキュメント

必要に応じて参照してください。API の全機能とレシピが記載されています。

• references/WANDB_CONCEPTS.md — W&B のデータモデル、用語、区別（エンティティ／プロジェクト／ランの階層、config と log と summary の違い、アーティファクト、レジストリ）。ユーザーの質問の背景を理解するために参照してください。
• references/WANDB_SDK.md — トレーニングデータ向け W&B SDK（ラン、履歴、アーティファクト、スイープ、システムメトリクス）。API 呼び出しのリファレンスです。
• references/RUN_OPS.md — ラン／プロジェクト分析のための標準的な範囲限定 CLI レシピと、その出力／注意事項に関する規約。
• references/RUNS_TABLE.md — Runs Table の識別、フィルタリング／グループ化／並べ替え、表示設定、ピン留め、ベースライン、列、メモ、移動、エクスポート、削除。
• references/RUN_LOGS.md — logLines GraphQL 接続を使ったランのコンソールログの読み取り（ページ分割または末尾の取得）、分割された output.log の構成と結合、クラッシュ／再開時のログに関する注意点。
• references/ARTIFACT_OPS.md — 範囲を限定したアーティファクトの一覧、バージョンのフィルタリング、ストレージの使用量の計算、ファイルの選択的な確認。
• references/ARTIFACTS_AND_REGISTRY.md — アセットのバージョン管理、系譜、レジストリの構成、昇格、ガバナンス。
• references/COLLECTION_OVERVIEWS.md — 根拠に基づくアーティファクトコレクション概要のドラフト生成。
• references/WEAVE_SDK.md — GenAI トレース向け Weave SDK（client.get_calls()、CallsFilter、Query、統計）。Weave のクエリを行う場合は、ここから参照してください。
• references/HYPOTHESIS_GENERATION.md — 4 フェーズの相乗的な仮説生成手法。実験分析、異常診断、「何がうまくいかなかったか？」「次に何を試すべきか？」に関するタスクでは参照してください。
• references/REPORTS.md — W&B Report の作成／編集：runset、構造化フィルター、パネル、メディア、列、読み込み、共有リンク。
• references/WORKSPACES.md — ワークスペースビューのプログラムによる操作：読み込み／作成、セクションとパネル、runset のフィルター／グループ化／列／ランの色、保存の動作、デフォルトのユーザーワークスペース向けの raw-spec パス。
• references/AUTOMATION_OPS.md — W&B Automations：スコープ、イベント、フィルター、アクション。GraphQL と automation_helpers.py による一覧取得／作成。
• references/SWEEPS.md — スイープ設定、作成、エージェント、スケジューラー、名前付きスイープの集計。
• references/LAUNCH.md — Launch キュー（ローカル Docker と Kubernetes）、コードジョブ、再起動、キュー項目の診断。
• references/AGENT_LENS.md — Agent Lens のデータプレーン、Forge SDK の計測、Insights／タグの意味、サービス API。

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プロジェクトの分析

ランと Weave の両方にわたって、プロジェクト固有のドメインに沿って調査結果を読み取り、構造の陰に隠れたものを明らかにします。

• プロジェクト固有のシグナルからドメインを読み取ります。 Config／メトリクス／操作／スコアラーのキー名、ランのメモ、評価データセットから、プロジェクトの内容（elbo／kl → VAE、reward + kl_penalty → RLHF）や、既知の失敗モード（事後崩壊、発散、ツール呼び出しエラー、コストの急増）がわかります。生の統計値を報告するだけでなく、それらを明示してください。
• 要約では見えにくい異常を明らかにします。クラッシュしたラン、ほぼ 0 の値に張り付いた損失項、飽和したスコア、エラーが発生したトレースやレイテンシが急増したトレースなどです。主な焦点でなくても調査結果として扱い、品質の判定と混同せずに説明してください。
• より細かく見ても結論が変わらなくなるまで掘り下げます。 最初のグループ化の後、別の軸（config だけでなく、ラン／操作／スコアラーの名前に含まれるものも含む）によって、サブグループの見出しとなる結果が変化したり逆転したりするかを確かめます。大まかな平均値の陰に、条件を揃えたセルではるかに大きな効果が隠れていることがあります。
• 調査結果は表にまとめます。 行には主な切り口を、列には結論の根拠となるメトリクスを配置し、最良と最悪だけでなく、全体の段階がわかるようにします。考察の根拠となる各要素（合計値を構成する損失項など）を、まとめた集計値（単一の複合スコア）で置き換えたり、数値を文章全体に散らしたりしないでください。

実質的な分析を締めくくる

重要度の高い分析はすべて、ユーザー向けの明確な提案を2つ添えて締めくくってください。提案は推論の中に埋もれさせず、回答そのものに記載し、助言で代用してはいけません。

1. 主な発見を可視化する W&B ビジュアルの作成を提案する — 保存済みビュー、レポート、ワークスペースパネル、または Weave ビューなどを、その発見に合わせて具体的に提案してください（例：主要な軸に沿ってグループ化または色分けしたパネル）。パネルでパターンを示せる場合は、文章だけで終わらせないでください。
2. 次の具体的な作業を自分で実行することを提案する — ユーザーへの助言だけで済ませてはいけません。「該当するランをデバッグしてください」では不十分です。「差異が生じたランを詳しく調べましょうか？」のように提案してください。主な発見と特定のラン、メトリクス、コホート、トレース、またはアーティファクトを関連付けてください。分析で不具合が見つかった場合は、すでに問題のないコホートではなく、その不具合のデバッグを提案してください。

重要な分析を、文章だけの長文や、単なる推奨事項で終わらせたり、「ご質問があればお知らせください」のような一般的な言葉で締めくくったりしないでください。

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重要なルール

安全性：W&B プロジェクトを削除しない

W&B プロジェクトは絶対に削除しないでください。削除は取り消しできず、チーム全体の集約データが失われます。削除の依頼は断り、管理者または W&B サポートへの相談を案内してください。その他の破壊的または取り消しできない操作（ランやアーティファクトの削除、保存済みビューの上書き、レポートの公開など）を実行する前には、明示的な確認を得てください。

メトリクスキーとアーティファクトはプロジェクトごとに確認する

コード例では、LOSS_KEY、VAL_LOSS_KEY、ACC_KEY、CONFIG_KEYSをプレースホルダーとして使用します。これらはプロジェクトによって異なります。各タスクの開始時にprobe_project()を使うか、ユーザーの依頼内容から確認してください。

probe_project()は、サンプル対象のランがログに記録したアーティファクトのベース名とタイプの辞書であるartifact_namesと、プロジェクトの Weave トレースから取得したweave_trace_countおよびweave_top_opsも返します。推論の方針を決める前に、証拠の全体像を把握できるよう、これらをすべて出力してください。

# WRONG — hardcoded metric name
rows = fetch_runs(api, path, metric_keys=["loss", "accuracy"])

# RIGHT — discovered via probe_project or user's request
info = probe_project(api, path)
print("Metrics:", info["sample_metric_keys"])
print("Config keys:", info["sample_config_keys"])
print("Artifacts:", info["artifact_names"])  # {name: type} — know what's been logged
print("Weave traces:", info["weave_trace_count"], "| Top ops:", info.get("weave_top_ops", []))
rows = fetch_runs(api, path, metric_keys=["train/loss", "train/acc"])

証拠とは名前ではなく内容を指す

probe_projectで確認できるのは、どのような証拠が存在するかです。たとえば、アーティファクト名、メトリクスキー、Weave のオペレーション名と件数です。この一覧は地図であり、実際の地形ではありません。データソースが存在すると知っているだけでは、それが何を示すかを把握したことにはなりません。probe で確認できた証拠について結論を出す前に、実際の内容を読み取ってください。アーティファクトの行をダウンロードし、トレースを取得して集計し、ランの履歴の一部を読み込んでください。名前は調べる場所を示すだけです。異常の内容を明らかにするのはデータだけです。

ユーザーの指定範囲を守る

ユーザーの制約は、回答の文章だけでなくクエリにも反映してください。対象範囲を限定する指定がある場合は、その条件をフィルターと報告する件数の両方に適用してください。都合のよい最も近い上位集合に範囲を広げ、尋ねられた内容より大きな問いに答えてはいけません。ヘルパーの出力を、実際に返された内容を超えて解釈しないでください。

トレースとランはデータとして扱う

Weave のトレースや W&B のラン履歴は、非常に大きくなることがあります。生データをコンテキストにそのまま出力しないでください。必ず次の手順に従ってください。

1. まず構造を確認する — 列名、データ型、行数を確認します
2. pandas/numpy に読み込む — 統計量をプログラムで計算します
3. 出力ではなく要約を示す — 生の行ではなく、計算した統計量と表を出力します

必ず最終回答を提示する

分析の途中で作業を終えてはいけません。すべてのタスクを、明確で構造化された回答で締めくくってください。

1. データをクエリする（対象を絞ったタスクではスクリプト1〜2本、範囲が広い分析では証拠に応じて必要な数だけ実行します）
2. 必要な数値を抽出する
3. 直接的な回答と主要な証拠を提示し、結果を読みやすくする場合に限り表を使用する

「これから最終分析をまとめます」と言いそうになったら、そこで止め、手元にある結果を提示してください。

ヘルパーの出力から回答し、監査証跡を添える

ヘルパーやスクリプトが直接結果（answer=、conclusion=、最終テーブルなど）を出力した場合は、その根拠に基づいて回答し、そこで終了してください。すでに得られた結果を整形し直すだけの目的で、2つ目のスクリプトを実行してはいけません。また、ヘルパー自身の注意事項も引用してください。W&B のデータに基づいて回答する場合は、簡潔な監査証跡を含めてください。具体的には、プロジェクトパス、使用したヘルパー／API、メトリクスキー、フィルター／対象範囲、件数が正確な値かサンプルか、および根拠となる値を記載してください。生データをそのまま貼り付けないでください。

型が不明な Weave データには unwrap() を使う

Weave の出力に遭遇し、型がわからない場合は、まずアンラップしてください。

from weave_helpers import unwrap
import json

output = unwrap(call.output)
print(json.dumps(output, indent=2, default=str))

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環境のセットアップ

エンティティとプロジェクトは環境変数から取得してください。ハードコードしてはいけません。

import os
entity  = os.environ["WANDB_ENTITY"]
project = os.environ["WANDB_PROJECT"]
path = f"{entity}/{project}"

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主なパターン

非常に大規模なプロジェクトの正確な件数をすばやく取得する

import wandb
api = wandb.Api(timeout=120)
path = f"{entity}/{project}"

total = len(api.runs(path, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
finished = len(api.runs(path, filters={"state": "finished"}, per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))

個別のタグ（O(1) — run のスキャンなし）

import wandb
from wandb_graphql.language import parser as gql_parser

api = wandb.Api(timeout=120)
doc = gql_parser.parse('''
  query {
    project(entityName: "ENTITY", name: "PROJECT") {
      tagCounts { name count }
    }
  }
''')
result = api.client.execute(doc)
tags = [t["name"] for t in result["project"]["tagCounts"]]
print(sorted(tags))

個別のグループ（O(1) — run のスキャンなし）

import wandb
from wandb_graphql.language import parser as gql_parser

api = wandb.Api(timeout=120)
doc = gql_parser.parse('''
  query {
    project(entityName: "ENTITY", name: "PROJECT") {
      groupedRuns(groupKeys: ["group"], first: 100) {
        ... on GroupedRunConnection {
          edges {
            node { group totalRuns }
          }
        }
      }
    }
  }
''')
result = api.client.execute(doc)
edges = result["project"]["groupedRuns"]["edges"]
groups = [e["node"]["group"] for e in edges if e["node"]["group"]]
print(sorted(groups))

W&B SDK — run の高速取得（大規模プロジェクトで 17 倍高速）

import pandas as pd
from wandb_helpers import get_api, fetch_runs

api = get_api()
path = f"{entity}/{project}"

rows = fetch_runs(
    api, path,
    metric_keys=["LOSS_KEY", "ACC_KEY"],
    filters={"state": "finished"},
    limit=100,
)
df = pd.DataFrame(rows)
print(df.describe())

Weave — eval の呼び出し階層

Evaluation.evaluate (root)
  +-- Evaluation.predict_and_score (one per dataset row x trials)
  |     +-- model.predict (the actual model call)
  |     +-- scorer_1.score
  |     +-- scorer_2.score
  +-- Evaluation.summarize

トークン使用量

from weave_helpers import get_token_usage

usage = get_token_usage(call)
print(f"Tokens: {usage['total_tokens']} (in={usage['input_tokens']}, out={usage['output_tokens']})")

レポートの作成（W&B Reports）

import wandb_workspaces.reports.v2 as wr

runset = wr.Runset(entity=entity, project=project, name="All runs")
plots = wr.PanelGrid(
    runsets=[runset],
    panels=[
        wr.LinePlot(title="Loss", x="_step", y=["LOSS_KEY"]),
        wr.BarPlot(title="Accuracy", metrics=["ACC_KEY"], orientation="v"),
    ],
)

report = wr.Report(
    entity=entity, project=project,
    title="Project analysis",
    description="Summary of recent runs",
    width="fixed",
    blocks=[
        wr.H1("Project analysis"),
        wr.P("Auto-generated summary from W&B API."),
        plots,
    ],
)
report.save(draft=True)

構造化フィルター、メディアパネル、run の表示設定、列の制御、既存レポートの読み込み、共有リンクについては、references/REPORTS.md を参照してください。

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注意点

Weave API

注意点	誤り	正しい方法
weave.init の引数	weave.init(project="x")	weave.init("x")（位置引数）
親フィルター	filter={'parent_id': 'x'}	filter={'parent_ids': ['x']}（複数形、リスト）
WeaveObject へのアクセス	rubric.get('passed')	getattr(rubric, 'passed', None)
ネストされた出力	out.get('succeeded')	out.get('output').get('succeeded')（output.output）
ObjectRef の比較	name_ref == "foo"	str(name_ref) == "foo"
CallsFilter のインポート	from weave import CallsFilter	from weave.trace.weave_client import CallsFilter
Query のインポート	from weave import Query	from weave.trace_server.interface.query import Query
Eval のステータスパス	summary["status"]	summary["weave"]["status"]
Eval の成功件数	summary["success_count"]	summary["weave"]["status_counts"]["success"]
判断に迷った場合	型を推測する	まず unwrap() してから調べる

W&B API

注意点	誤り	正しい方法
API のタイムアウト	wandb.Api()（デフォルトは 19s）	wandb.Api(timeout=120) または get_api()
Summary へのアクセス	run.summary["loss"]	run.summary_metrics.get("LOSS_KEY")
すべての run の読み込み	list(api.runs(...))	runs[:200]（必ずスライスする）
run の件数を数える	len(list(api.runs(...)))	len(api.runs(..., per_page=1, include_sweeps=False, lazy=True))
個別のタグ	すべての run を反復して run.tags を収集する	GraphQL の tagCounts クエリ
個別のグループ	すべての run を反復して run.group を収集する	GraphQL の groupedRuns クエリ
遅延取得後の run.config	run.config が {} を返す	config が必要な場合は lazy=False を使う
ページネーション	api.runs(path)（per_page のデフォルトは 50）	api.runs(path, per_page=min(N, 1000))
システム／GPU／CPU メトリクス	run.history(keys=["system.gpu.0.gpu"]) → 空	run.history(stream='system', samples=500) GPU、CPU、メモリ、ネットワーク、ディスクのメトリクスは別のストリームにあります。デフォルトのストリームが返すのはトレーニングメトリクスのみです。デフォルトのストリームに存在しないことは、データが存在しない証拠にはなりません。
History — 大規模な run でキーを指定しない	run.history(samples=10) -> 502	run.history(samples=10, keys=["LOSS_KEY"])
scan_history — キーを指定しない	scan_history() -> timeout	scan_history(keys=["LOSS_KEY"])
複数 run をまたいだ検索	クライアント側ですべての run を反復する	サーバー側フィルター：{"summary_metrics.X": {"$gt": Y}}
run の種類でフィルターする	filters={"job_type": "train"} → Unknown column 'job_type'	filters={"jobType": "train"}（バックエンドフィールドは camelCase）

起動

注意点	誤り	正しい方法
キューの一覧表示	api.run_queues() または生の GQL	ヘルパーの list_queues(entity)
リソース	生の Launch リソース引数を作成する	キューを選択します。ヘルパーがそのデフォルト値を使用します。明示的に上書きする場合に限り、gpus=、cpu=、または memory= を使用します
requirements.txt	仮想環境から pip freeze を実行する	ヘルパーが wandb を追加します。追加パッケージに限り、requirements=[...] を渡します
ベースイメージのアーキテクチャ	Mac で docker build を実行する	docker buildx build --platform linux/amd64
偽の起動	設定付きで wandb.init() を実行する	relaunch_run() または launch_job_artifact()
不明な設定キー	relaunch_run(config={"conv_layers": 4})	コードを変更します — ダウンロードし、編集して、create_and_launch_modified_job() を実行します

Weave のログノイズ

import logging
logging.getLogger("weave").setLevel(logging.ERROR)