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# サポート

export const Banner = ({title, background, children, home}) => {
  useEffect(() => {
    if (home) {
      const header = document.querySelector("div#content-area > header#header");
      if (header) {
        header.style.display = "none";
      }
      const mdxContent = document.querySelector("div.mdx-content");
      if (mdxContent) {
        mdxContent.style.marginTop = "0";
      }
    }
    return () => {
      const header = document.querySelector("div#content-area > header#header");
      if (header) {
        header.style.display = "";
      }
      const mdxContent = document.querySelector("div.mdx-content");
      if (mdxContent) {
        mdxContent.style.marginTop = "";
      }
    };
  }, [home]);
  return <div className="relative w-full min-h-[200px] bg-gray-900 bg-cover bg-center bg-no-repeat rounded-lg overflow-hidden" style={{
    backgroundImage: `url('${background}')`
  }}>
      <div className="absolute inset-0 bg-black bg-opacity-40"></div>
      <div className="relative z-10 flex flex-col justify-center h-full px-8 py-12 text-white">
        <h2 className="font-serif text-2xl text-white font-normal mb-4 leading-tight mt-4">{title}</h2>
        <div className="text-gray-200 leading-relaxed">{children}</div>
      </div>
    </div>;
};

<Banner title="どのようなお手伝いができますか？" background="/images/support/support_banner.png">
  サポート記事、プロダクトドキュメント、<br />
  W\&B コミュニティからヘルプを検索してください。
</Banner>

## おすすめの記事

すべてのカテゴリーで最もよくある質問をいくつか紹介します。

* [`wandb.init` はトレーニングプロセスにどのような影響を与えますか？](/models/support/wandbinit_training_process/)
* [Sweeps でカスタム CLI コマンドを使用するにはどうすればよいですか？](/models/support/custom_cli_commands_sweeps/)
* [メトリクスをオフラインで保存し、後で W\&B に同期することは可能ですか？](/models/support/same_metric_appearing_more/)
* [トレーニングコード内で Run の名前を設定するにはどうすればよいですか？](/models/support/configure_name_run_training_code/)

お探しの情報が見つからない場合は、以下の [人気カテゴリー](#popular-categories) を参照するか、カテゴリーに基づいて記事を検索してください。

<Card title="まだお探しの情報が見つかりませんか？" link="mailto:support@wandb.com" icon="circle-info">
  サポートに連絡する
</Card>

<Update tags={["Administrator", "Academic", "User Management"]}>
  <Accordion title="学生としてアカデミックプランを利用できますか？">
    学生の方は、以下の手順でアカデミックプランを申請できます：

    * [wandb.com の料金ページ](https://wandb.ai/site/pricing) にアクセスします。
    * アカデミックプランを申請します。
    * または、30 日間のトライアルから開始し、[W\&B アカデミック申請ページ](https://wandb.ai/academic_application) にアクセスしてアカデミックプランに切り替えることも可能です。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="誰が私の Artifacts にアクセスできますか？">
    Artifacts は、親となる Projects からアクセス権限を継承します：

    * プライベートプロジェクトでは、Teams メンバーのみが Artifacts にアクセスできます。
    * パブリックプロジェクトでは、すべての Users が Artifacts を読み取ることができますが、作成や変更ができるのは Teams メンバーのみです。
    * オープンプロジェクトでは、すべての Users が Artifacts の読み書きを行えます。

    ## Artifacts ワークフロー

    このセクションでは、Artifacts の管理と編集のためのワークフローの概要を説明します。多くのワークフローは、W\&B に保存されたデータへのアクセスを提供する [W\&B API](/models/track/public-api-guide)（[クライアントライブラリ](/models/ref/python/) のコンポーネント）を利用します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="Runs にログ記録されたデータに、プログラムから直接アクセスするにはどうすればよいですか？">
    History オブジェクトは、`wandb.log` で記録されたメトリクスを追跡します。API を使用して History オブジェクトにアクセスします：

    ```python theme={null}
    api = wandb.Api()
    run = api.run("username/project/run_id")
    print(run.history())
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="Sweep に値を追加する方法はありますか、それとも新しく開始する必要がありますか？">
    W\&B Sweep が開始されると、Sweep 設定を変更することはできません。ただし、テーブルビューに移動し、チェックボックスで Runs を選択してから、**Create sweep** メニューオプションを選択することで、以前の Runs に基づいた新しい Sweep 設定を生成できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "User Management"]}>
  <Accordion title="シート数を増やす方法はありますか？">
    アカウントにシートを追加するには、以下の手順に従ってください：

    * 担当の Account Executive またはサポートチーム ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) に連絡して支援を依頼してください。
    * 組織名（Organization name）と希望するシート数をお知らせください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments", "Tables", "Charts"]}>
  <Accordion title="Plotly や Bokeh のチャートを Tables に追加するにはどうすればよいですか？">
    Plotly または Bokeh のフィギュアを直接テーブルに統合することはサポートされていません。代わりに、フィギュアを HTML にエクスポートし、その HTML をテーブルに含めてください。以下に、インタラクティブな Plotly および Bokeh チャートを使用した例を示します。

    <Tabs>
      <Tab title="Plotly を使用する場合">
        ```python theme={null}
        import wandb
        import plotly.express as px

        # 新しい run を初期化
        with wandb.init(project="log-plotly-fig-tables", name="plotly_html") as run:

            # テーブルを作成
            table = wandb.Table(columns=["plotly_figure"])

            # Plotly フィギュアのパスを定義
            path_to_plotly_html = "./plotly_figure.html"

            # Plotly フィギュアを作成
            fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])

            # Plotly フィギュアを HTML にエクスポート
            # auto_play を False に設定すると、アニメーション化された Plotly チャートが自動的に再生されるのを防げます
            fig.write_html(path_to_plotly_html, auto_play=False)

            # Plotly フィギュアを HTML ファイルとしてテーブルに追加
            table.add_data(wandb.Html(path_to_plotly_html))

            # テーブルをログに記録
            run.log({"test_table": table})

        ```
      </Tab>

      <Tab title="Bokeh を使用する場合">
        ```python theme={null}
        from scipy.signal import spectrogram
        import holoviews as hv
        import panel as pn
        from scipy.io import wavfile
        import numpy as np
        from bokeh.resources import INLINE

        hv.extension("bokeh", logo=False)
        import wandb

        def save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name):
            sr, wav_data = wavfile.read(audio_path)
            duration = len(wav_data) / sr
            f, t, sxx = spectrogram(wav_data, sr)
            spec_gram = hv.Image((t, f, np.log10(sxx)), ["Time (s)", "Frequency (Hz)"]).opts(
                width=500, height=150, labelled=[]
            )
            audio = pn.pane.Audio(wav_data, sample_rate=sr, name="Audio", throttle=500)
            slider = pn.widgets.FloatSlider(end=duration, visible=False)
            line = hv.VLine(0).opts(color="white")
            slider.jslink(audio, value="time", bidirectional=True)
            slider.jslink(line, value="glyph.location")
            combined = pn.Row(audio, spec_gram * line, slider).save(html_file_name)

        html_file_name = "audio_with_plot.html"
        audio_path = "hello.wav"
        save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name)

        wandb_html = wandb.Html(html_file_name)
        with wandb.init(project="audio_test") as run:
            my_table = wandb.Table(columns=["audio_with_plot"], data=[[wandb_html], [wandb_html]])
            run.log({"audio_table": my_table})
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Team Management"]}>
  <Accordion title="同じサービスアカウントを複数の Teams に追加することは可能ですか？">
    W\&B では、1 つのサービスアカウントを複数の Teams に追加することはできません。各サービスアカウントは特定のチームに紐付けられています。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="レポートに複数の著者を設定する">
    複数の著者を追加することで、レポート内のすべての貢献者を正確にクレジット表示できます。

    複数の著者を追加するには、著者名の横にある **+** アイコンをクリックします。これにより、レポートへのアクセス権を持つすべての Users が表示されたドロップダウンメニューが開きます。著者として追加したい Users を選択してください。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/YFBmc2YVhUbeVCGI/images/reports/reports_faq_add_multiple_reports.gif?s=98736392d017fd72afc305e6a4822cbd" alt="Adding multiple report authors" width="1146" height="464" data-path="images/reports/reports_faq_add_multiple_reports.gif" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="ローカルインスタンスの管理者の場合、どのように管理すればよいですか？">
    インスタンスの管理者である場合は、Users の追加や Teams の作成に関する手順について、[User Management](/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization) セクションを確認してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Python"]}>
  <Accordion title="Weights and Biases の Anaconda パッケージはありますか？">
    `pip` または `conda` のいずれかを使用してインストール可能な Anaconda パッケージがあります。`conda` の場合は、[conda-forge](https://conda-forge.org) チャンネルからパッケージを取得してください。

    <Tabs>
      <Tab title="pip">
        ```shell theme={null}
        # conda 環境を作成
        conda create -n wandb-env python=3.8 anaconda
        # 環境をアクティベート
        conda activate wandb-env
        # pip を使用して wandb をインストール
        pip install wandb
        ```
      </Tab>

      <Tab title="conda">
        ```shell theme={null}
        conda activate myenv
        conda install wandb --channel conda-forge
        ```
      </Tab>
    </Tabs>

    インストールの問題については、Anaconda の [パッケージ管理に関するドキュメント](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-pkgs.html) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Anonymous"]}>
  <Accordion title="匿名 Users が利用できない機能は何ですか？">
    * **データの永続性なし**: 匿名アカウントでは Runs は 7 日間保存されます。匿名 Run のデータは、実際のアカウントに保存することで引き継ぐことができます。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/QsApub3CFB__RjRV/images/app_ui/anon_mode_no_data.png?fit=max&auto=format&n=QsApub3CFB__RjRV&q=85&s=2cc925a71ebf0a0654e7f9f301ece4c7" alt="Anonymous mode interface" width="2120" height="750" data-path="images/app_ui/anon_mode_no_data.png" />
    </Frame>

    * **Artifacts のログ記録不可**: 匿名 Run に Artifacts を記録しようとすると、コマンドラインに警告が表示されます：
      ```bash theme={null}
      wandb: WARNING Artifacts logged anonymously cannot be claimed and expire after 7 days.
      ```

    * **プロフィールや設定ページなし**: 実際のアカウントでのみ有用なため、UI には特定のページが含まれません。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts", "Storage"]}>
  <Accordion title="各 Artifact バージョンはどのくらいのストレージを使用しますか？">
    2 つの Artifact バージョン間で変更されたファイルのみがストレージコストを発生させます。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/-xwwlqpAcEzLHKzq/images/artifacts/artifacts-dedupe.PNG?fit=max&auto=format&n=-xwwlqpAcEzLHKzq&q=85&s=484c3c52527e6b6a87a16c43d8f66b26" alt="Artifact deduplication" width="1060" height="595" data-path="images/artifacts/artifacts-dedupe.PNG" />
    </Frame>

    `cat.png` と `dog.png` の 2 つの画像ファイルを含む `animals` という名前の画像 Artifact を例に考えます：

    ```
    images
    |-- cat.png (2MB) # `v0` で追加
    |-- dog.png (1MB) # `v0` で追加
    ```

    この Artifact にはバージョン `v0` が割り当てられます。

    新しい画像 `rat.png` を追加すると、以下の内容を含む新しい Artifact バージョン `v1` が作成されます：

    ```
    images
    |-- cat.png (2MB) # `v0` で追加
    |-- dog.png (1MB) # `v0` で追加
    |-- rat.png (3MB) # `v1` で追加
    ```

    バージョン `v1` は合計 6MB を追跡しますが、残りの 3MB を `v0` と共有しているため、占有するスペースは 3MB のみです。`v1` を削除すると、`rat.png` に関連付けられた 3MB のストレージが解放されます。`v0` を削除すると、`cat.png` と `dog.png` のストレージコストが `v1` に転送され、そのストレージサイズは 6MB に増加します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="複数のアーキテクチャーと Runs で Artifacts を使用する場合のベストプラクティスは？">
    モデルをバージョン管理する方法は様々です。Artifacts は、特定のニーズに合わせたモデルのバージョン管理ツールを提供します。複数のモデルアーキテクチャーを探索するプロジェクトでの一般的なアプローチは、アーキテクチャーごとに Artifacts を分けることです。以下の手順を検討してください：

    1. 異なるモデルアーキテクチャーごとに新しい Artifact を作成します。Artifacts の `metadata` 属性を使用して、Run の `config` と同様に、アーキテクチャーの詳細な説明を提供します。
    2. 各モデルについて、`log_artifact` を使用して定期的にチェックポイントを記録します。W\&B はこれらのチェックポイントの履歴を構築し、最新のものに `latest` エイリアスを付けます。`architecture-name:latest` を使用して、任意のモデルアーキテクチャーの最新のチェックポイントを参照できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts", "Sweeps"]}>
  <Accordion title="Sweep の Runs からモデルをログに記録する最善の方法は何ですか？">
    [Sweep](/models/sweeps/) でモデルを記録する効果的な方法の 1 つは、その Sweep 用のモデル Artifact を作成することです。各バージョンは Sweep の異なる Run を表します。以下のように実装します：

    ```python theme={null}
    wandb.Artifact(name="sweep_name", type="model")
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Hyperparameter", "Sweeps", "Runs"]}>
  <Accordion title="ハイパーパラメーター探索を整理するためのベストプラクティス">
    `wandb.init(tags='your_tag')` でユニークなタグを設定します。これにより、プロジェクトページの Runs Table で対応するタグを選択することで、プロジェクトの Runs を効率的にフィルタリングできます。

    `wandb.init()` の詳細については、[`wandb.init()` リファレンス](/models/ref/python/functions/init) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Security"]}>
  <Accordion title="バグバウンティプログラムはありますか？">
    Weights & Biases にはバグバウンティプログラムがあります。詳細は [W\&B セキュリティポータル](https://security.wandb.ai/) をご覧ください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="サブスクリプションをキャンセルするにはどうすればよいですか？">
    * サポートチーム ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) に連絡してください。
    * 組織名、アカウントに関連付けられたメールアドレス、およびユーザー名を提供してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Academic", "User Management"]}>
  <Accordion title="アカウントを企業用からアカデミック用に変更するにはどうすればよいですか？">
    W\&B でアカウントを企業用からアカデミック用に変更するには、以下の手順に従ってください：

    1. **アカデミックメールをリンクする**:
       * アカウント設定にアクセスします。
       * アカデミックメールを追加し、プライマリメールとして設定します。

    2. **アカデミックプランを申請する**:
       * [W\&B アカデミック申請ページ](https://wandb.ai/academic_application) にアクセスします。
       * 審査のために申請書を提出します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Billing"]}>
  <Accordion title="請求先住所を変更するにはどうすればよいですか？">
    請求先住所を変更するには、サポートチーム ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) に連絡してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="Sweep がローカルにログを記録するディレクトリーを変更するにはどうすればよいですか？">
    環境変数 `WANDB_DIR` を設定することで、W\&B の Run データのログディレクトリーを設定できます。例：

    ```python theme={null}
    os.environ["WANDB_DIR"] = os.path.abspath("your/directory")
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs"]}>
  <Accordion title="完了した Run に割り当てられたグループを後から変更することは可能ですか？">
    API を使用して、完了した Run に割り当てられたグループを変更できます。この機能はウェブ UI には表示されません。以下のコードを使用してグループを更新してください：

    ```python theme={null}
    import wandb

    api = wandb.Api()
    run = api.run("<ENTITY>/<PROJECT>/<RUN_ID>")
    run.group = "NEW-GROUP-NAME"
    run.update()
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "User Management"]}>
  <Accordion title="ユーザー名を変更することは可能ですか？">
    アカウント作成後にユーザー名を変更することはできません。代わりに、希望するユーザー名で新しいアカウントを作成してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Python"]}>
  <Accordion title="W&B クライアントは Python 2 をサポートしていますか？">
    W\&B クライアントライブラリは、バージョン 0.10 まで Python 2.7 と Python 3 の両方をサポートしていました。Python 2 の EOL（製品寿命終了）に伴い、バージョン 0.11 で Python 2.7 のサポートを終了しました。Python 2.7 システムで `pip install --upgrade wandb` を実行すると、0.10.x シリーズの新リリースのみがインストールされます。0.10.x シリーズのサポートには、重大なバグ修正とパッチのみが含まれます。Python 2.7 をサポートする 0.10.x シリーズの最終バージョンは 0.10.33 です。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Python"]}>
  <Accordion title="W&B クライアントは Python 3.5 をサポートしていますか？">
    W\&B クライアントライブラリは、バージョン 0.11 まで Python 3.5 をサポートしていました。Python 3.5 の EOL に合わせ、バージョン 0.12 でサポートを終了しました。詳細については、[バージョン 0.12 リリースノート](https://github.com/wandb/wandb/releases/tag/v0.12.0) をご覧ください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="エポックやステップをまたいで画像やメディアを比較するにはどうすればよいですか？">
    画像パネルを展開し、ステップスライダーを使用して異なるステップの画像間を移動します。このプロセスにより、トレーニング中のモデル出力の変化を容易に比較できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="トレーニングコード内で Run の名前を設定するにはどうすればよいですか？">
    トレーニングスクリプトの冒頭で、実験名を指定して `wandb.init` を呼び出します。例：`wandb.init(name="my_awesome_run")`。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports", "Wysiwyg"]}>
  <Accordion title="レポートを WYSIWYG に変換しましたが、Markdown に戻したいです。">
    上部のメッセージを通じてレポートの変換を行った場合は、赤い「Revert」ボタンをクリックして以前の状態を復元してください。変換後に行った変更は失われることに注意してください。

    単一の Markdown ブロックを変換した場合は、`cmd+z` で元に戻せます。

    セッションが終了しているなどの理由で元に戻すオプションが利用できない場合は、ドラフトを破棄するか、最後に保存されたバージョンから編集することを検討してください。どちらも機能しない場合は、W\&B サポートまでご連絡ください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Crashing And Hanging Runs"]}>
  <Accordion title="wandb がクラッシュした場合、トレーニング Run もクラッシュしますか？">
    トレーニング Run への干渉を避けることは極めて重要です。W\&B は別のプロセスで動作するため、W\&B がクラッシュしてもトレーニングは継続されます。インターネットが切断された場合、W\&B は [wandb.ai](https://wandb.ai) へのデータ送信を継続的に再試行します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["User Management"]}>
  <Accordion title="削除されたアカウントで以前使用していたメールアドレスで、新しいアカウントを作成することは可能ですか？">
    削除されたアカウントに以前関連付けられていたメールアドレスを使用して、新しいアカウントを作成できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Team Management"]}>
  <Accordion title="誰が Teams を作成できますか？誰がチームへのメンバーの追加や削除を行えますか？誰が Projects を削除できますか？">
    ロールと権限の詳細については、こちらのリンクを参照してください：[Team Roles and Permissions](/platform/app/settings-page/teams#team-roles-and-permissions)。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="Sweeps でカスタム CLI コマンドを使用するにはどうすればよいですか？">
    トレーニング設定がコマンドライン引数を渡すようになっている場合、カスタム CLI コマンドで W\&B Sweeps を使用できます。

    以下の例では、コードスニペットは `train.py` という名前の Python スクリプトをトレーニングし、スクリプトがパースする値を指定している bash ターミナルを示しています。

    ```bash theme={null}
    /usr/bin/env python train.py -b \
        your-training-config \
        --batchsize 8 \
        --lr 0.00001
    ```

    カスタムコマンドを実装するには、YAML ファイルの `command` キーを変更します。前の例に基づくと、設定は以下のようになります：

    ```yaml theme={null}
    program:
      train.py
    method: grid
    parameters:
      batch_size:
        value: 8
      lr:
        value: 0.0001
    command:
      - ${env}
      - python
      - ${program}
      - "-b"
      - your-training-config
      - ${args}
    ```

    `${args}` キーは、スイープ設定内のすべてのパラメータに展開され、`argparse` 用に `--param1 value1 --param2 value2` の形式でフォーマットされます。

    `argparse` 以外の追加引数については、以下のように実装してください：

    ```python theme={null}
    parser = argparse.ArgumentParser()
    args, unknown = parser.parse_known_args()
    ```

    <Note>
      環境によっては、`python` が Python 2 を指す場合があります。Python 3 が呼び出されるようにするには、コマンド設定で `python3` を使用してください：

      ```yaml theme={null}
      program:
        script.py
      command:
        - ${env}
        - python3
        - ${program}
        - ${args}
      ```
    </Note>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Workspaces"]}>
  <Accordion title="ダークモードはありますか？">
    ダークモードはベータ版であり、アクセシビリティについては最適化されていません。ダークモードを有効にするには：

    1. [W\&B アカウント設定](https://wandb.ai/settings) に移動します。
    2. **Public preview features** セクションまでスクロールします。
    3. **UI Display** で、ドロップダウンから **Dark mode** を選択します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Connectivity"]}>
  <Accordion title="ネットワークの問題にはどう対処すればよいですか？">
    `wandb: Network error (ConnectionError), entering retry loop` などの SSL またはネットワークエラーが発生した場合は、以下の解決策を試してください：

    1. SSL 証明書をアップグレードします。Ubuntu サーバーでは `update-ca-certificates` を実行します。セキュリティリスクを軽減しながらトレーニングログを同期するには、有効な SSL 証明書が不可欠です。
    2. ネットワーク接続が不安定な場合は、[オプションの環境変数](/models/track/environment-variables#optional-environment-variables) `WANDB_MODE` を `offline` に設定してオフラインモードで動作させ、後でインターネット接続のあるデバイスからファイルを同期します。
    3. クラウドサーバーへの同期を避け、ローカルで実行される [W\&B Private Hosting](/platform/hosting/) の使用を検討してください。

    `SSL CERTIFICATE_VERIFY_FAILED` エラーの場合、会社側のファイアウォールが原因である可能性があります。ローカル CA を設定し、以下を実行してください：

    `export REQUESTS_CA_BUNDLE=/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt`
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Charts"]}>
  <Accordion title="カスタムチャートのプリセットを削除するにはどうすればよいですか？">
    カスタムチャートエディターにアクセスします。現在選択されているチャートタイプをクリックして、すべてのプリセットを表示するメニューを開きます。削除したいプリセットの上にホバーし、ゴミ箱アイコンをクリックします。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/QsApub3CFB__RjRV/images/app_ui/delete_custome_chart_preset.gif?s=2e9aaa83791e8ad763c8ae1099536faf" alt="Deleting chart preset" width="640" height="405" data-path="images/app_ui/delete_custome_chart_preset.gif" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="組織（Organization）アカウントを削除するにはどうすればよいですか？">
    組織アカウントを削除するには、サポートチーム ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) に連絡してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports", "Wysiwyg"]}>
  <Accordion title="パネルグリッドを削除するにはどうすればよいですか？">
    パネルグリッドを選択し、delete キーまたは backspace キーを押します。右上隅のドラッグハンドルをクリックして、パネルグリッドを選択します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Team Management"]}>
  <Accordion title="アカウントからチームを削除するにはどうすればよいですか？">
    アカウントからチームを削除するには：

    * 管理者としてチーム設定にアクセスします。
    * ページ下部にある **Delete** ボタンをクリックします。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="Run に名前を付けていません。この Run 名はどこから来ているのですか？">
    Run に明示的に名前を付けない場合、W\&B はプロジェクト内で識別するためにランダムな名前を割り当てます。ランダムな名前の例には、`pleasant-flower-4` や `misunderstood-glade-2` などがあります。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Charts"]}>
  <Accordion title="`.log()` と `.summary` の違いは何ですか？">
    Summary はテーブルに表示され、Log は将来のプロットのためにすべての値を保存します。

    例えば、精度（accuracy）が変化するたびに `run.log()` を呼び出します。デフォルトでは、メトリクスに対して手動で設定されない限り、`run.log()` は Summary の値を更新します。

    散布図や並行座標プロットは Summary の値を使用し、折れ線グラフは `run.log` で記録されたすべての値を表示します。

    Users によっては、最後にログに記録された精度ではなく、最適（optimal）な精度を反映させるために Summary を手動で設定することを好む場合もあります。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Team Management"]}>
  <Accordion title="チームとエンティティ（Entity）の違いは何ですか？ユーザーにとってエンティティは何を意味しますか？">
    チームは、同じプロジェクトに取り組む Users のための共同作業用ワークスペースとして機能します。エンティティは、ユーザー名またはチーム名のいずれかを表します。W\&B で Runs を記録する際は、`wandb.init(entity="example-team")` を使用して、エンティティを個人アカウントまたはチームアカウントに設定します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Team Management", "Administrator"]}>
  <Accordion title="チームと組織（Organization）の違いは何ですか？">
    チームは、同じプロジェクトに取り組む Users のための共同作業用ワークスペースとして機能します。組織は、複数の Teams を含めることができる上位レベルのエンティティであり、多くの場合、請求（billing）やアカウント管理に関連付けられます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="wandb.init の各モードの違いは何ですか？">
    以下のモードが利用可能です：

    * `online` (デフォルト): クライアントはデータを wandb サーバーに送信します。
    * `offline`: クライアントはデータを wandb サーバーに送信せず、マシン上にローカルに保存します。後でデータを同期するには [`wandb sync`](/models/ref/cli/wandb-sync) コマンドを使用します。
    * `disabled`: クライアントはモックオブジェクトを返すことで動作をシミュレートし、ネットワーク通信を一切行いません。すべてのログ記録はオフになりますが、すべての API メソッドスタブは呼び出し可能なままです。このモードは主にテストに使用されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Tensorboard"]}>
  <Accordion title="W&B は TensorBoard とどう違うのですか？">
    W\&B は TensorBoard と統合し、実験管理ツールを改善します。W\&B の創設者は、TensorBoard ユーザーが直面する一般的な不満を解消するために W\&B を作成しました。主な改善点は以下の通りです：

    1. **モデルの再現性**: W\&B は実験、探索、およびモデルの再現を容易にします。メトリクス、ハイパーパラメーター、コードバージョンをキャプチャし、モデルのチェックポイントを保存して再現性を確保します。

    2. **自動整理**: W\&B は、試行したすべてのモデルの概要を提供することで、プロジェクトの引き継ぎや休暇中の対応を効率化し、古い実験の再実行を防ぐことで時間を節約します。

    3. **迅速な統合**: 5 分でプロジェクトに W\&B を統合できます。無料のオープンソース Python パッケージをインストールし、数行のコードを追加するだけです。モデルの Run ごとにログに記録されたメトリクスとレコードが表示されます。

    4. **一元化されたダッシュボード**: ローカル、ラボのクラスター、クラウドのスポットインスタンスなど、トレーニング場所に関わらず一貫したダッシュボードにアクセスできます。異なるマシン間で TensorBoard ファイルを管理する必要がなくなります。

    5. **堅牢なフィルタリングテーブル**: 様々なモデルの結果を効率的に検索、フィルタリング、ソート、グループ化できます。TensorBoard が大規模プロジェクトで苦労しがちな、異なるタスクにおけるベストパフォーマンスモデルの特定も容易です。

    6. **コラボレーションツール**: W\&B は、複雑な機械学習プロジェクトのコラボレーションを強化します。プロジェクトリンクを共有したり、結果共有のためにプライベートチームを活用したりできます。インタラクティブな可視化と Markdown の説明を含むレポートを作成し、作業ログやプレゼンテーションに利用できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Billing", "Administrator"]}>
  <Accordion title="サブスクリプションプランをダウングレードするにはどうすればよいですか？">
    サブスクリプションプランをダウングレードするには、現在のプランの詳細と希望するプランを添えて、サポートチーム ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) までご連絡ください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="レポートの編集と共有は誰ができますか？">
    個人のプライベートプロジェクト内で作成された Reports は、そのユーザーにのみ表示されます。ユーザーはプロジェクトをチームまたはパブリックに共有できます。

    チームプロジェクトでは、管理者またはレポートを作成したメンバーが、他のチームメンバーに対して編集アクセス権または閲覧アクセス権を切り替えることができます。チームメンバーはレポートを共有できます。

    レポートを共有するには、右上隅にある **Share** ボタンを選択します。メールアドレスを入力するか、マジックリンクをコピーしてください。メールで招待された Users は、レポートを閲覧するために W\&B にログインする必要がありますが、マジックリンクを持つ Users はログイン不要です。

    共有されたレポートは、閲覧専用アクセス権が維持されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="レポートの埋め込み">
    レポートを埋め込むことで共有できます。レポートの右上にある **Share** ボタンをクリックし、ポップアップウィンドウの下部から埋め込みコードをコピーしてください。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/YFBmc2YVhUbeVCGI/images/reports/emgedding_reports.gif?s=09de2d9c56a661ff7999592ff3ba80fb" alt="Embedding reports" width="1446" height="1268" data-path="images/reports/emgedding_reports.gif" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="Sweeps でコードのログ記録を有効にするにはどうすればよいですか？">
    Sweeps でコードのログ記録を有効にするには、W\&B Run を初期化した後に `wandb.log_code()` を追加します。これは、W\&B プロフィール設定でコードのログ記録が有効になっている場合でも必要です。高度なコードログ記録については、[こちらの `wandb.log_code()` ドキュメント](/models/ref/python/experiments/run#log_code) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Environment Variables"]}>
  <Accordion title="環境変数は wandb.init() に渡されたパラメータを上書きしますか？">
    `wandb.init` に渡された引数は環境変数を上書きします。環境変数が設定されていない場合にシステムデフォルト以外のデフォルトディレクトリーを設定するには、`wandb.init(dir=os.getenv("WANDB_DIR", my_default_override))` を使用してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps", "Hyperparameter"]}>
  <Accordion title="`Est. Runs` カラムとは何ですか？">
    W\&B は、離散的な探索空間を持つ W\&B Sweep を作成する際に生成される、推定 Run 数を提供します。この合計は、探索空間のデカルト積を反映しています。

    例えば、以下のような探索空間を考えます：

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/p1mtwnoneGGRmxK1/images/sweeps/sweeps_faq_whatisestruns_1.png?fit=max&auto=format&n=p1mtwnoneGGRmxK1&q=85&s=fa3a2f62b4885e39cd0a1a9203d53b81" alt="Estimated runs column" width="476" height="406" data-path="images/sweeps/sweeps_faq_whatisestruns_1.png" />
    </Frame>

    この場合、デカルト積は 9 になります。W\&B はアプリ UI にこの値を推定 Run 数（**Est. Runs**）として表示します：

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/p1mtwnoneGGRmxK1/images/sweeps/spaces_sweeps_faq_whatisestruns_2.webp?fit=max&auto=format&n=p1mtwnoneGGRmxK1&q=85&s=132bf7b571ba7416834be131541854c1" alt="Sweep run estimation" width="2820" height="228" data-path="images/sweeps/spaces_sweeps_faq_whatisestruns_2.webp" />
    </Frame>

    プログラムで推定 Run 数を取得するには、W\&B SDK 内の Sweep オブジェクトの `expected_run_count` 属性を使用します：

    ```python theme={null}
    sweep_id = wandb.sweep(
        sweep_configs, project="your_project_name", entity="your_entity_name"
    )
    api = wandb.Api()
    sweep = api.sweep(f"your_entity_name/your_project_name/sweeps/{sweep_id}")
    print(f"EXPECTED RUN COUNT = {sweep.expected_run_count}")
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "User Management"]}>
  <Accordion title="W&B 組織から Users のリストをエクスポートするにはどうすればよいですか？">
    W\&B 組織から Users のリストをエクスポートするには、管理者が以下のコードを使用して SCIM API を利用します：

    ```python theme={null}
    import base64
    import requests

    def encode_base64(username, key):
        auth_string = f'{username}:{key}'
        return base64.b64encode(auth_string.encode('utf-8')).decode('utf-8')

    username = ''  # 組織管理者のユーザー名
    key = ''  # APIキー
    scim_base_url = 'https://api.wandb.ai/scim/v2'
    users_endpoint = f'{scim_base_url}/Users'
    headers = {
        'Authorization': f'Basic {encode_base64(username, key)}',
        'Content-Type': 'application/scim+json'
    }

    response = requests.get(users_endpoint, headers=headers)
    users = []
    for user in response.json()['Resources']:
        users.append([user['userName'], user['emails']['Value']])
    ```

    必要に応じて、出力を保存するようにスクリプトを変更してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="W&B でこれらの Version ID や ETag を取得するにはどうすればよいですか？">
    W\&B で Artifact の参照がログに記録され、バケットでバージョニングが有効になっている場合、Amazon S3 UI に Version ID が表示されます。W\&B でこれらの Version ID や ETag を取得するには、Artifact を取得し、対応するマニフェストエントリにアクセスします。例：

    ```python theme={null}
    artifact = run.use_artifact("my_table:latest")
    for entry in artifact.manifest.entries.values():
        versionID = entry.extra.get("versionID")
        etag = entry.extra.get("etag")
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Logs"]}>
  <Accordion title="コードがクラッシュした際、どのファイルをチェックすべきですか？">
    該当する Run について、コードを実行しているディレクトリー内の `wandb/run-<date>_<time>-<run-id>/logs` にある `debug.log` と `debug-internal.log` を確認してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Connectivity", "Outage"]}>
  <Accordion title="Filestream rate limit exceeded エラーを解決するにはどうすればよいですか？">
    W\&B で "Filestream rate limit exceeded" エラーを解決するには、以下の手順に従ってください：

    **ログ記録の最適化**:

    * ログの記録頻度を減らすか、ログをバッチ処理して API リクエストを削減します。
    * API リクエストが集中しないよう、実験の開始時間をずらします。

    **障害の確認**:

    * [W\&B ステータスアップデート](https://status.wandb.com) を確認し、サーバー側の一時的な問題が原因でないことを確認します。

    **サポートに連絡**:

    * 実験設定の詳細を添えて W\&B サポート ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) に連絡し、レート制限の引き上げを依頼してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="不要なレポートをフィルタリングして削除する">
    検索バーを使用してレポートリストをフィルタリングします。不要なレポートを選択して個別に削除するか、すべてのレポートを選択して「Delete Reports」をクリックし、プロジェクトから削除します。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/YFBmc2YVhUbeVCGI/images/reports/delete_runs.gif?s=4e03164462b94046d39c69575e2447f2" alt="Delete unwanted reports and drafts" width="2726" height="1180" data-path="images/reports/delete_runs.gif" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Security", "User Management"]}>
  <Accordion title="自分の APIキー はどこにありますか？">
    <Note>
      In **Dedicated Cloud** and **Self-Managed**:

      * Organization admins can find or list API keys for all organization users and service accounts.
      * Team admins can find or list API keys for service accounts in teams they administer.
      * Non-admin users can find or list their own API keys.
    </Note>

    To find an API key, select the **Personal API key** or **Service Account API key** tab for details.

    <Tabs>
      <Tab title="Personal API key">
        To find a personal API key owned by your user ID:

        1. Log in to W\&B, click your user profile icon, then click **User Settings**.
        2. Scroll to the **API Keys** section.
      </Tab>

      <Tab title="Service account API key">
        To find an API key owned by an organization or team service account:

        1. Navigate to the **API Keys** tab in your organization settings.
        2. Find the API key in the list. You can search or filter the list by owner, key name, or key ID.
      </Tab>
    </Tabs>

    The API keys table shows the key ID (the first part of each API key) for identification purposes. The full secret API key is only displayed once when you create it. If you need to use an existing key but do not have the full secret stored, you must create a new API key.
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="Sweep のベスト Run から Artifact を見つけるにはどうすればよいですか？">
    Sweep で最高のパフォーマンスを示した Run から Artifacts を取得するには、以下のコードを使用してください：

    ```python theme={null}
    api = wandb.Api()
    sweep = api.sweep("entity/project/sweep_id")
    runs = sorted(sweep.runs, key=lambda run: run.summary.get("val_acc", 0), reverse=True)
    best_run = runs[0]
    for artifact in best_run.logged_artifacts():
        artifact_path = artifact.download()
        print(artifact_path)
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="Run によってログ記録または使用された Artifacts を見つけるには？Artifact を作成または使用した Runs を見つけるには？">
    W\&B は、各 Run によってログ記録された Artifacts と、各 Run が使用した Artifacts を追跡して Artifact グラフを構築します。このグラフは、Runs と Artifacts をノードとする二部有向非巡回グラフです。例は [こちら](https://wandb.ai/shawn/detectron2-11/artifacts/dataset/furniture-small-val/06d5ddd4deeb2a6ebdd5/graph) で確認できます（「Explode」をクリックしてグラフを展開してください）。

    Public API を使用して、Artifact または Run のいずれかから開始してプログラムでグラフをたどることができます。

    <Tabs>
      <Tab title="Artifact から">
        ```python theme={null}
        api = wandb.Api()

        artifact = api.artifact("project/artifact:alias")

        # Artifact からグラフを遡る:
        producer_run = artifact.logged_by()
        # Artifact からグラフを辿る:
        consumer_runs = artifact.used_by()

        # Run からグラフを辿る:
        next_artifacts = consumer_runs[0].logged_artifacts()
        # Run からグラフを遡る:
        previous_artifacts = producer_run.used_artifacts()
        ```
      </Tab>

      <Tab title="Run から">
        ```python theme={null}
        api = wandb.Api()

        run = api.run("entity/project/run_id")

        # Run からグラフを辿る:
        produced_artifacts = run.logged_artifacts()
        # Run からグラフを遡る:
        consumed_artifacts = run.used_artifacts()

        # Artifact からグラフを遡る:
        earlier_run = consumed_artifacts[0].logged_by()
        # Artifact からグラフを辿る:
        consumer_runs = produced_artifacts[0].used_by()
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="ブーリアン（真偽値）変数をハイパーパラメーターとしてフラグ指定できますか？">
    設定のコマンドセクションで `${args_no_boolean_flags}` マクロを使用することで、ハイパーパラメーターをブーリアンフラグとして渡すことができます。このマクロは、ブーリアンパラメータを自動的にフラグとして含めます。`param` が `True` の場合、コマンドは `--param` を受け取ります。`param` が `False` の場合、フラグは省略されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Tensorboard"]}>
  <Accordion title="スムージングアルゴリズムにはどのような式を使用していますか？">
    指数移動平均（EMA）の式は TensorBoard で使用されているものと一致しています。

    同等の Python 実装の詳細については、[Stack OverFlow での解説](https://stackoverflow.com/questions/42281844/what-is-the-mathematics-behind-the-smoothing-parameter-in-tensorboards-scalar/75421930#75421930) を参照してください。TensorBoard のスムージングアルゴリズムのソースコード（執筆時点）は [こちら](https://github.com/tensorflow/tensorboard/blob/34877f15153e1a2087316b9952c931807a122aa7/tensorboard/components/vz_line_chart2/line-chart.ts#L699) にあります。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Workspaces"]}>
  <Accordion title="隠されている非常に便利な機能はどこで見つかりますか？">
    一部の機能は、チーム設定の **Beta Features** セクションにある機能フラグの下に隠されています。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/p1mtwnoneGGRmxK1/images/technical_faq/beta_features.png?fit=max&auto=format&n=p1mtwnoneGGRmxK1&q=85&s=9cd490f3b7d839c428e25ef24fe69a10" alt="Available beta features hidden under a feature flag" width="706" height="451" data-path="images/technical_faq/beta_features.png" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="グラフに何も表示されないのはなぜですか？">
    "No visualization data logged yet" というメッセージが表示される場合、スクリプトで最初の `wandb.log` 呼び出しがまだ実行されていません。これは、Run が 1 ステップの完了に長い時間を要している場合に発生することがあります。データのログ記録を早めるには、エポックの最後だけでなく、エポック内に複数回ログを記録するようにしてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs", "Workspaces"]}>
  <Accordion title="同じグループ内の各 Run の色を変更できますか？">
    グループ内の個々の Run の色を変更することはできません。同じグループ内のすべての Runs は共通の色を共有します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs"]}>
  <Accordion title="タグで Runs をグループ化できますか？">
    1 つの Run に複数のタグを付けることができるため、タグによるグループ化はサポートされていません。代わりに、これらの Runs の [`config`](/models/track/config) オブジェクトに値を追加し、その設定値でグループ化してください。これは [API](/models/track/config#set-the-configuration-after-your-run-has-finished) を使用して行えます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Workspaces", "Runs"]}>
  <Accordion title="'Group' 機能を使わずに Runs をグループ化できますか？">
    はい、タグやカスタムメタデータを使用して Runs をカテゴリ分けすることも可能です。これはプロジェクトの Workspace や Runs ビューにある `Group` ボタンを使用して行えます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Team Management"]}>
  <Accordion title="チームから削除してもらうにはどうすればよいですか？">
    チーム管理者は、チーム設定の **Users** タブからあなたを [チームから削除](/platform/app/settings-page/teams) できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Environment Variables", "Experiments"]}>
  <Accordion title="`wandb` ファイルのローカルな場所を定義するにはどうすればよいですか？">
    * `WANDB_DIR=<path>` または `wandb.init(dir=<path>)`: トレーニングスクリプト用に作成される `wandb` フォルダーの場所を制御します。デフォルトは `./wandb` です。このフォルダーには Run のデータとログが保存されます。
    * `WANDB_ARTIFACT_DIR=<path>` または `wandb.Artifact().download(root="<path>")`: Artifacts がダウンロードされる場所を制御します。デフォルトは `./artifacts` です。
    * `WANDB_CACHE_DIR=<path>`: `wandb.Artifact` を呼び出した際に Artifacts が作成・保存される場所です。デフォルトは `~/.cache/wandb` です。
    * `WANDB_CONFIG_DIR=<path>`: 設定ファイルが保存される場所です。デフォルトは `~/.config/wandb` です。
    * `WANDB_DATA_DIR=<PATH>`: アップロード中に Artifacts をステージングするために使用される場所を制御します。デフォルトは `~/.cache/wandb-data/` です。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Projects", "Runs"]}>
  <Accordion title="一度に 1 つずつではなく、一括で複数の Runs を削除するにはどうすればよいですか？">
    [public API](/models/ref/python/public-api/api) を使用して、1 回の操作で複数の Runs を削除します：

    ```python theme={null}
    import wandb

    api = wandb.Api()
    runs = api.runs('<entity>/<project>')
    for run in runs:
        if <condition>:
            run.delete()
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["User Management"]}>
  <Accordion title="ユーザーアカウントを削除するにはどうすればよいですか？">
    [ユーザー設定](/platform/app/settings-page/user-settings#delete-your-account) の **Delete account** をクリックして、ユーザーアカウントを削除します。この操作は取り消し不可能であり、即座に有効になることに注意してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Metrics", "Runs"]}>
  <Accordion title="システムメトリクスの W&B へのログ記録を無効にするにはどうすればよいですか？">
    [システムメトリクス](/models/ref/python/experiments/system-metrics) のログ記録を無効にするには、`_disable_stats` を `True` に設定します：

    ```python theme={null}
    wandb.init(settings=wandb.Settings(x_disable_stats=True))
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["User Management"]}>
  <Accordion title="W&B サーバーにログインするにはどうすればよいですか？">
    以下のいずれかの方法でログイン URL を設定します：

    * [環境変数](/models/track/environment-variables) `WANDB_BASE_URL` をサーバー URL に設定します。
    * [`wandb login`](/models/ref/cli/wandb-login) の `--host` フラグをサーバー URL に設定します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Logs", "Metrics"]}>
  <Accordion title="以前のステップのログを上書きするにはどうすればよいですか？">
    以前のステップのログを上書きするには、[Forking](/models/runs/forking) と [Rewind](/models/runs/rewind) を使用します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Metrics", "Runs"]}>
  <Accordion title="システムメトリクスのログ記録頻度を変更するにはどうすればよいですか？">
    [システムメトリクス](/models/ref/python/experiments/system-metrics) のログ記録頻度を設定するには、`_stats_sampling_interval` を秒数（float 型）で指定します。デフォルトは `10.0` です。

    ```python theme={null}
    wandb.init(settings=wandb.Settings(x_stats_sampling_interval=30.0))
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Crashing And Hanging Runs"]}>
  <Accordion title="`AttributeError: module 'wandb' has no attribute ...` のようなエラーを修正するにはどうすればよいですか？">
    Python で `wandb` をインポートする際に `AttributeError: module 'wandb' has no attribute 'init'` や `AttributeError: module 'wandb' has no attribute 'login'` などのエラーが発生する場合、`wandb` がインストールされていないかインストールが壊れていますが、現在の作業ディレクトリーに `wandb` ディレクトリーが存在しています。これを修正するには、`wandb` をアンインストールし、そのディレクトリーを削除してから、`wandb` をインストールし直してください：

    ```bash theme={null}
    pip uninstall wandb; rm -rI wandb; pip install wandb
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="Files タブに表示されないファイルを見るにはどうすればよいですか？">
    Files タブには最大 10,000 ファイルまで表示されます。すべてのファイルをダウンロードするには、[public API](/models/ref/python/public-api/api) を使用してください：

    ```python theme={null}
    import wandb

    api = wandb.Api()
    run = api.run('<entity>/<project>/<run_id>')
    run.file('<file>').download()

    for f in run.files():
        if <condition>:
            f.download()
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Resuming", "Runs"]}>
  <Accordion title="`resume='must' but run (<run_id>) doesn't exist` エラーを修正するにはどうすればよいですか？">
    `resume='must' but run (<run_id>) doesn't exist` というエラーが発生する場合、再開しようとしている Run がプロジェクトまたはエンティティ内に存在しません。正しいインスタンスにログインしていること、およびプロジェクトとエンティティが設定されていることを確認してください：

    ```python theme={null}
    wandb.init(entity=<entity>, project=<project>, id=<run-id>, resume='must')
    ```

    [`wandb login --relogin`](/models/ref/cli/wandb-login) を実行して、認証されているか確認してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="LaTeX の組み込み">
    LaTeX はレポートにシームレスに統合できます。LaTeX を追加するには、新しいレポートを作成し、リッチテキストエリアにノートを書き込み、カスタム可視化やテーブルを保存します。

    新しい行で `/` を押し、インライン数式タブに移動して LaTeX コンテンツを挿入します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Inference"]}>
  <Accordion title="W&B Inference での Invalid Authentication (401) エラーを修正するには？">
    401 Invalid Authentication エラーは、API キーが無効であるか、W\&B プロジェクトのエンティティ/名が正しくないことを意味します。

    ## APIキー の確認

    1. [ユーザー設定](https://wandb.ai/settings) で新しい APIキー を作成します。
    2. APIキー を安全に保管してください。

    ## プロジェクト設定の確認

    プロジェクトが `<your-team>/<your-project>` の形式で正しく記述されているか確認してください：

    **Python の例:**

    ```python theme={null}
    client = openai.OpenAI(
        base_url='https://api.inference.wandb.ai/v1',
        api_key="<your-api-key>",
        project="<your-team>/<your-project>",  # W&B のチームとプロジェクトに一致させる必要があります
    )
    ```

    **Bash の例:**

    ```bash theme={null}
    curl https://api.inference.wandb.ai/v1/chat/completions \
      -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
      -H "OpenAI-Project: <your-team>/<your-project>"
    ```

    ## よくある間違い

    * チーム名の代わりに個人エンティティを使用している
    * チーム名またはプロジェクト名のスペルミス
    * チームとプロジェクトの間のスラッシュ（/）の欠落
    * 期限切れまたは削除された APIキー の使用

    ## まだ解決しない場合

    * W\&B アカウントにチームとプロジェクトが存在することを確認してください
    * 指定したチームへのアクセス権があることを確認してください
    * 現在のキーが機能しない場合は、新しい APIキー を作成してみてください
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Inference"]}>
  <Accordion title="W&B Inference エラーを処理するためのベストプラクティスは何ですか？">
    W\&B Inference エラーを適切に処理し、信頼性の高いアプリケーションを維持するために、以下のベストプラクティスに従ってください。

    ## 1. 常にエラーハンドリングを実装する

    API 呼び出しを try-except ブロックで囲みます：

    ```python theme={null}
    import openai

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
            messages=messages
        )
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        # 適切にエラーを処理
    ```

    ## 2. 指数バックオフを伴うリトライロジックを使用する

    ```python theme={null}
    import time
    from typing import Optional

    def call_inference_with_retry(
        client, 
        messages, 
        model: str,
        max_retries: int = 3,
        base_delay: float = 1.0
    ) -> Optional[str]:
        for attempt in range(max_retries):
            try:
                response = client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=messages
                )
                return response.choices[0].message.content
            except Exception as e:
                if attempt == max_retries - 1:
                    raise
                
                # 指数バックオフによる遅延を計算
                delay = base_delay * (2 ** attempt)
                print(f"Attempt {attempt + 1} failed, retrying in {delay}s...")
                time.sleep(delay)
        
        return None
    ```

    ## 3. 使用状況の監視

    * W\&B 請求（Billing）ページでクレジット使用量を追跡します。
    * 制限に達する前にアラートを設定します。
    * アプリケーションで API 使用状況をログに記録します。

    ## 4. 特定のエラーコードの処理

    ```python theme={null}
    def handle_inference_error(error):
        error_str = str(error)
        
        if "401" in error_str:
            # 認証無効
            raise ValueError("APIキー とプロジェクト設定を確認してください")
        elif "402" in error_str:
            # クレジット不足
            raise ValueError("クレジットが不足しています")
        elif "429" in error_str:
            # レート制限
            return "retry"
        elif "500" in error_str or "503" in error_str:
            # サーバーエラー
            return "retry"
        else:
            # 未知のエラー
            raise
    ```

    ## 5. 適切なタイムアウトの設定

    ユースケースに合わせて合理的なタイムアウトを設定してください：

    ```python theme={null}
    # 長いレスポンスの場合
    client = openai.OpenAI(
        base_url='https://api.inference.wandb.ai/v1',
        api_key="your-api-key",
        timeout=60.0  # 60秒のタイムアウト
    )
    ```

    ## その他のヒント

    * デバッグのためにタイムスタンプ付きでエラーを記録します。
    * 並行処理をより良く扱うために非同期（async）操作を使用します。
    * 本番システムにはサーキットブレーカーを実装します。
    * 必要に応じてレスポンスをキャッシュし、API 呼び出しを削減します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Inference"]}>
  <Accordion title="W&B Inference でクォータ不足エラー (402) が発生するのはなぜですか？">
    クォータ不足エラー (402) は、プランの残存クレジットがなくなったときに発生します。

    **エラー:** "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details"

    **解決策:**

    * W\&B 請求（Billing）ページでクレジット残高を確認してください。
    * クレジットを追加購入するか、プランをアップグレードしてください。
    * [サポート](https://wandb.ai/site/contact) に制限の引き上げを依頼してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Inference"]}>
  <Accordion title="W&B Inference で国または地域がサポートされていないと言われるのはなぜですか？">
    「Country, region, or territory not supported」というメッセージを伴う 403 エラーは、サポートされていない場所から W\&B Inference にアクセスしていることを意味します。

    ## 発生の理由

    W\&B Inference は、コンプライアンスおよび規制要件により地理的な制限があります。サービスは、サポートされている地理的な場所からのみアクセス可能です。

    ## 対処法

    1. **利用規約の確認**
       * サポートされている場所の最新リストについては、[利用規約](https://docs.coreweave.com/docs/policies/terms-of-service/terms-of-use#geographic-restrictions) を確認してください。

    2. **サポートされている場所からの利用**
       * サポートされている国または地域にいるときにサービスにアクセスしてください。
       * サポートされている場所にある組織のリソースの使用を検討してください。

    3. **担当チームへの連絡**
       * エンタープライズプランをご利用の場合は、担当の Account Executive にオプションを相談できます。
       * 組織によっては特別な取り決めがある場合があります。

    ## エラーの詳細

    このエラーが表示される場合：

    ```
    {
      "error": {
        "code": 403,
        "message": "Country, region, or territory not supported"
      }
    }
    ```

    これは、API リクエスト時の IP アドレスの場所によって判断されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Inference"]}>
  <Accordion title="W&B Inference でレート制限エラー (429) が発生するのはなぜですか？">
    レート制限エラー (429) は、同時実行制限を超えたときに発生します。

    **エラー:** "Concurrency limit reached for requests"

    **解決策:**

    * 並列リクエストの数を減らします。
    * リクエスト間に遅延を追加します。
    * 指数バックオフを実装します。
    * 注意：レート制限は W\&B プロジェクトごとに適用されます。

    ## レート制限を避けるためのベストプラクティス

    1. **指数バックオフを伴うリトライロジックの実装:**
       ```python theme={null}
       import time

       def retry_with_backoff(func, max_retries=3):
           for i in range(max_retries):
               try:
                   return func()
               except Exception as e:
                   if "429" in str(e) and i < max_retries - 1:
                       time.sleep(2 ** i)
                   else:
                       raise
       ```

    2. **並列リクエストの代わりにバッチ処理を使用する**

    3. **W\&B 請求（Billing）ページで利用状況を監視する**

    ## デフォルトの支出上限

    * **Pro アカウント:** \$6,000/月
    * **Enterprise アカウント:** \$700,000/年

    制限を調整するには、担当の Account Executive またはサポートに連絡してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Inference"]}>
  <Accordion title="W&B Inference でサーバーエラー (500, 503) が発生した場合の修正方法は？">
    サーバーエラーは、W\&B Inference サービスの一時的な問題を示しています。

    ## エラータイプ

    ### 500 - Internal Server Error

    **メッセージ:** "The server had an error while processing your request"

    これはサーバー側の一時的な内部エラーです。

    ### 503 - Service Overloaded

    **メッセージ:** "The engine is currently overloaded, please try again later"

    サービスが高トラフィックの状態にあります。

    ## サーバーエラーの処理方法

    1. **再試行する前に待機する**
       * 500 エラー: 30〜60 秒待機します。
       * 503 エラー: 60〜120 秒待機します。

    2. **指数バックオフを使用する**
       ```python theme={null}
       import time
       import openai

       def call_with_retry(client, messages, model, max_retries=5):
           for attempt in range(max_retries):
               try:
                   return client.chat.completions.create(
                       model=model,
                       messages=messages
                   )
               except Exception as e:
                   if "500" in str(e) or "503" in str(e):
                       if attempt < max_retries - 1:
                           wait_time = min(60, (2 ** attempt))
                           time.sleep(wait_time)
                       else:
                           raise
                   else:
                       raise
       ```

    3. **適切なタイムアウトの設定**
       * HTTP クライアントのタイムアウト値を増やします。
       * 処理を改善するために非同期操作を検討してください。

    ## サポートに連絡すべきタイミング

    以下の場合、サポートに連絡してください：

    * エラーが 10 分以上続く場合
    * 特定の時間帯に失敗するパターンが見られる場合
    * エラーメッセージに追加の詳細が含まれている場合

    提供していただきたい情報：

    * エラーメッセージとコード
    * エラーが発生した時刻
    * コードスニペット（APIキー は削除してください）
    * W\&B のエンティティ名とプロジェクト名
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Connectivity", "Crashing And Hanging Runs"]}>
  <Accordion title="wandb での Run 初期化タイムアウトエラーを解決するには？">
    Run の初期化タイムアウトエラーを解決するには、以下の手順に従ってください：

    * **初期化の再試行**: Run を再開してみてください。
    * **ネットワーク接続の確認**: 安定したインターネット接続を確認してください。
    * **wandb バージョンの更新**: 最新バージョンの wandb をインストールしてください。
    * **タイムアウト設定の引き上げ**: `WANDB_INIT_TIMEOUT` 環境変数を変更します：
      ```python theme={null}
      import os
      os.environ['WANDB_INIT_TIMEOUT'] = '600'
      ```
    * **デバッグの有効化**: 詳細なログを取得するために `WANDB_DEBUG=true` および `WANDB_CORE_DEBUG=true` を設定します。
    * **設定の検証**: APIキー とプロジェクト設定が正しいか確認してください。
    * **ログの確認**: エラーの詳細について `debug.log`、`debug-internal.log`、`debug-core.log`、および `output.log` を検査してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="InitStartError: Error communicating with wandb process">
    このエラーは、データをサーバーと同期させるプロセスの起動にライブラリが失敗したことを示しています。

    特定の環境では、以下の回避策で問題が解決します：

    <Tabs>
      <Tab title="Linux および OS X">
        ```python theme={null}
        wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="fork"))
        ```
      </Tab>

      <Tab title="Google Colab">
        `0.13.0` より前のバージョンの場合は、以下を使用してください：

        ```python theme={null}
        wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports", "Wysiwyg", "Tables"]}>
  <Accordion title="テーブルを挿入するにはどうすればよいですか？">
    Tables は、Markdown の機能の中で直接的な WYSIWYG 版が存在しない唯一の機能です。テーブルを追加するには、Markdown ブロックを挿入し、その中でテーブルを作成してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Python"]}>
  <Accordion title="gcc のない環境で wandb Python ライブラリをインストールするにはどうすればよいですか？">
    `wandb` のインストール中に以下のようなエラーが発生した場合：

    ```
    unable to execute 'gcc': No such file or directory
    error: command 'gcc' failed with exit status 1
    ```

    プリビルドされた Wheel から直接 `psutil` をインストールしてください。お使いの Python バージョンと OS に適したものを [https://pywharf.github.io/pywharf-pkg-repo/psutil](https://pywharf.github.io/pywharf-pkg-repo/psutil) で確認してください。

    例えば、Linux 上の Python 3.8 に `psutil` をインストールする場合：

    ```bash theme={null}
    WHEEL_URL=https://github.com/pywharf/pywharf-pkg-repo/releases/download/psutil-5.7.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl#sha256=adc36dabdff0b9a4c84821ef5ce45848f30b8a01a1d5806316e068b5fd669c6d
    pip install $WHEEL_URL
    ```

    `psutil` のインストール後、`pip install wandb` を実行して `wandb` のインストールを完了させます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="W&B をプロジェクトに統合したいのですが、画像やメディアをアップロードしたくない場合は？">
    W\&B は、アップロードするファイルやデータを明示的に指定できるようにすることで、スカラー（scalar）のみを記録するプロジェクトもサポートしています。画像を使用せずにログを記録する方法を示す、[PyTorch での例](https://wandb.me/pytorch-colab) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Environment Variables", "Outage"]}>
  <Accordion title="モデルのトレーニング中にインターネット接続が失われたらどうなりますか？">
    ライブラリがインターネットに接続できない場合、リトライループに入り、ネットワークが復旧するまでメトリクスのストリーミングを試み続けます。その間もプログラムは実行を継続します。

    インターネットのないマシンで実行するには、`WANDB_MODE=offline` を設定します。この設定では、メトリクスはハードドライブにローカル保存されます。後で `wandb sync DIRECTORY` を呼び出すことで、データをサーバーにストリーミングできます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Team Management"]}>
  <Accordion title="W&B でチームに追加してもらうにはどうすればよいですか？">
    チームに参加するには、以下の手順に従ってください：

    * チーム管理者または管理権限を持つ人に連絡して、招待を依頼してください。
    * 招待メールを確認し、指示に従ってチームに参加してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Team Management", "Metrics"]}>
  <Accordion title="コードやデータセットの例を除いて、メトリクスのみを記録することはできますか？">
    デフォルトでは、W\&B はデータセットの例を記録しませんが、コードとシステムメトリクスは記録します。

    環境変数を使用してコードのログ記録をオフにする方法は 2 つあります：

    1. `WANDB_DISABLE_CODE` を `true` に設定して、すべてのコード追跡をオフにします。これにより、Git SHA や diff パッチの取得が行われなくなります。
    2. `WANDB_IGNORE_GLOBS` を `*.patch` に設定して、diff パッチのサーバーへの同期を停止します。ローカルには残るため、`wandb restore` で適用可能です。

    管理者は、チーム設定でチーム全体のコード保存をオフにすることもできます：

    1. `https://wandb.ai/<team>/settings` からチームの設定に移動します（`<team>` はチーム名）。
    2. Privacy セクションまでスクロールします。
    3. **Enable code saving by default** のトグルをオフにします。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="Run 名を Run ID と同じに設定できますか？">
    はい。Run 名を Run ID で上書きするには、以下のコードスニペットを使用してください：

    ```python theme={null}
    import wandb

    with wandb.init() as run:
       run.name = run.id
       run.save()
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Crashing And Hanging Runs"]}>
  <Accordion title="W&B でジョブを強制終了するにはどうすればよいですか？">
    W\&B が組み込まれたスクリプトを停止するには、キーボードで `Ctrl+D` を押します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="1 つのスクリプトから複数の Runs を開始するにはどうすればよいですか？">
    1 つのスクリプト内で複数の Runs を記録するには、新しい Run を開始する前に前の Run を終了させる必要があります。

    推奨される方法は、`wandb.init()` をコンテキストマネージャーとして使用することです。これにより、Run が自動的に終了し、スクリプトで例外が発生した場合は失敗としてマークされます。

    ```python theme={null}
    import wandb

    for x in range(10):
        with wandb.init() as run:
            for y in range(100):
                run.log({"metric": x + y})
    ```

    また、明示的に `run.finish()` を呼び出すこともできます：

    ```python theme={null}
    import wandb

    for x in range(10):
        run = wandb.init()

        try:
            for y in range(100):
                run.log({"metric": x + y})

        except Exception:
            run.finish(exit_code=1)
            raise

        finally:
            run.finish()
    ```

    ## 複数のアクティブな Runs

    wandb 0.19.10 以降では、`reinit` 設定を `"create_new"` に設定することで、複数の Run を同時にアクティブにできます。

    ```python theme={null}
    import wandb

    with wandb.init(reinit="create_new") as tracking_run:
        for x in range(10):
            with wandb.init(reinit="create_new") as run:
                for y in range(100):
                    run.log({"x_plus_y": x + y})

                tracking_run.log({"x": x})
    ```

    `reinit="create_new"` に関する詳細や、W\&B インテグレーションに関する注意点については、[1つのプロセスで複数のRunsを実行する](/models/runs/initialize-run) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="ローカルインスタンスで問題が発生した際、どのファイルをチェックすべきですか？">
    `Debug Bundle` を確認してください。管理者は、右上隅の W\&B アイコンから `/system-admin` ページに移動し、`Debug Bundle` を選択することで取得できます。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/p1mtwnoneGGRmxK1/images/technical_faq/debug_bundle.png?fit=max&auto=format&n=p1mtwnoneGGRmxK1&q=85&s=26beb92b00ae89edce61f5547581ca78" alt="Debug Bundle download" width="310" height="302" data-path="images/technical_faq/debug_bundle.png" />
    </Frame>

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/p1mtwnoneGGRmxK1/images/technical_faq/local_system_settings.png?fit=max&auto=format&n=p1mtwnoneGGRmxK1&q=85&s=7d560e67a3453796b16089218916384c" alt="System settings" width="407" height="475" data-path="images/technical_faq/local_system_settings.png" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs", "Metrics"]}>
  <Accordion title="Run 完了後に追加のメトリクスをログに記録するにはどうすればよいですか？">
    実験を管理する方法はいくつかあります。

    複雑なワークフローの場合は、複数の Runs を使用し、[`wandb.init()`](/models/track/create-an-experiment) のグループパラメータを単一の実験内のすべてのプロセスで共通のユニークな値に設定します。[**Runs** タブ](/models/track/project-page#runs-tab) ではテーブルがグループ ID でグループ化され、可視化が適切に機能します。このアプローチにより、並行する実験やトレーニング Run を行いながら、結果を 1 か所に記録できます。

    より単純なワークフローの場合は、`resume=True` と `id=UNIQUE_ID` を指定して `wandb.init()` を呼び出し、その後同じ `id=UNIQUE_ID` で再度 `wandb.init()` を呼び出します。通常通り [`run.log()`](/models/track/log/) や `run.summary()` でログを記録すれば、Run の値が適切に更新されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="既存の Run に Artifact をログ記録するにはどうすればよいですか？">
    以前に記録した Run の出力として Artifact をマークする必要がある場合があります。その場合は、以下のように古い Run を再初期化して新しい Artifacts を記録します：

    ```python theme={null}
    with wandb.init(id="existing_run_id", resume="allow") as run:
        artifact = wandb.Artifact("artifact_name", "artifact_type")
        artifact.add_file("my_data/file.txt")
        run.log_artifact(artifact)
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs", "Logs"]}>
  <Accordion title="継続的インテグレーション（CI）や内部ツールから起動された Runs をログに記録するにはどうすればよいですか？">
    W\&B にログを記録する自動テストや内部ツールを起動するには、チーム設定ページで **Service Account** を作成します。これにより、継続的インテグレーションを通じて実行されるジョブを含む自動化されたジョブにサービス APIキー を使用できるようになります。サービスアカウントのジョブを特定のユーザーに紐付けるには、`WANDB_USERNAME` または `WANDB_USER_EMAIL` 環境変数を設定してください。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/k60V_Bn1-o89Fhr9/images/track/common_questions_automate_runs.png?fit=max&auto=format&n=k60V_Bn1-o89Fhr9&q=85&s=ba6f99de565a0ac3adc731088d81d055" alt="Creating service account" width="1564" height="408" data-path="images/track/common_questions_automate_runs.png" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Logs", "Experiments"]}>
  <Accordion title="値のリストをログに記録するにはどうすればよいですか？">
    以下の例では、[`wandb.Run.log()`](/models/ref/python/experiments/run/#method-runlog/) を使用して損失（losses）をログに記録するいくつかの方法を示しています。

    <Tabs>
      <Tab title="辞書（dictionary）を使用する場合">
        ```python theme={null}
        import wandb

        # 新しい run を初期化
        with wandb.init(project="log-list-values", name="log-dict") as run:
            # 損失をリストとして辞書でログに記録
            losses = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
            run.log({"losses": losses})
            run.log({f"losses/loss-{ii}": loss for ii, loss in enumerate(losses)})
        ```
      </Tab>

      <Tab title="ヒストグラムとして">
        ```python theme={null}
        import wandb

        # 新しい run を初期化
        with wandb.init(project="log-list-values", name="log-hist") as run:
            # 損失をヒストグラムとしてログに記録
            losses = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
            run.log({"losses": wandb.Histogram(losses)})
        ```
      </Tab>
    </Tabs>

    詳細は [ログ記録に関するドキュメント](/models/track/log/) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs"]}>
  <Accordion title="最終評価精度のような、時間経過で変化しないメトリクスを記録するにはどうすればよいですか？">
    `run.log({'final_accuracy': 0.9})` を使用すると、最終精度が正しく更新されます。デフォルトでは、`run.log({'final_accuracy': <value>})` は `run.settings['final_accuracy']` を更新し、これが Runs テーブルに反映されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments", "Metrics"]}>
  <Accordion title="バッチごととエポックごとに異なるメトリクスを記録したい場合は？">
    各バッチで特定のメトリクスを記録し、プロットを標準化するには、メトリクスと一緒に希望する X 軸の値を記録します。カスタムプロットで「edit」をクリックし、カスタム X 軸を選択します。

    ```python theme={null}
    import wandb

    with wandb.init() as run:
        run.log({"batch": batch_idx, "loss": 0.3})
        run.log({"epoch": epoch, "val_acc": 0.94})
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments", "Metrics"]}>
  <Accordion title="2 つの異なる時間軸でメトリクスを記録できますか？">
    例えば、バッチごとにトレーニング精度を、エポックごとに検証精度を記録したい場合です。

    はい、メトリクスと一緒に `batch` や `epoch` のようなインデックスを記録してください。あるステップで `wandb.Run.log()({'train_accuracy': 0.9, 'batch': 200})` を呼び出し、別のステップで `wandb.Run.log()({'val_accuracy': 0.8, 'epoch': 4})` を呼び出します。UI では、各チャートに対して希望する値を X 軸として設定してください。特定のインデックスをデフォルトの X 軸として設定するには、[Run.define\_metric()](/models/ref/python/experiments/run#define_metric) を使用します。この例では、以下のコードを使用します：

    ```python theme={null}
    import wandb

    with wandb.init() as run:
       run.define_metric("batch")
       run.define_metric("epoch")

       run.define_metric("train_accuracy", step_metric="batch")
       run.define_metric("val_accuracy", step_metric="epoch")
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="数百万ステップを W&B に記録するとどうなりますか？ブラウザではどのようにレンダリングされますか？">
    送信されるデータポイントの数は、UI のグラフの読み込み時間に影響します。1,000 ポイントを超える折れ線グラフの場合、バックエンドはブラウザに送信する前にデータを 1,000 ポイントにダウンサンプリングします。このサンプリングは非決定的であるため、ページをリフレッシュするたびにサンプリングされるポイントが異なる場合があります。

    1 つのメトリクスにつき 10,000 ポイント未満に抑えるようにしてください。1 つの線で 100 万ポイント以上を記録すると、ページの読み込み時間が大幅に長くなります。精度を犠牲にせずにログのフットプリントを最小限に抑える戦略については、こちらの [Colab](https://wandb.me/log-hf-colab) を参照してください。設定（config）やサマリーメトリクスが 500 カラムを超えると、テーブルには 500 までしか表示されません。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Team Management"]}>
  <Accordion title="個人エンティティとチームエンティティのどちらに記録すべきですか？">
    個人エンティティ（Personal Entities）は、2024 年 5 月 21 日以降に作成されたアカウントでは利用できません。W\&B は、結果を共有できるように、すべての Users が新しいプロジェクトを Teams に記録することを推奨しています。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Logs"]}>
  <Accordion title="共有マシンで正しい W&B ユーザーとしてログを記録するには？">
    共有マシンを使用する際、認証のために `WANDB_API_KEY` 環境変数を設定することで、Runs が正しい W\&B アカウントに記録されるようにします。環境でソース指定されている場合、この変数はログイン時に正しい認証情報を提供します。または、スクリプト内で直接環境変数を設定することもできます。

    コマンド `export WANDB_API_KEY=X` を実行してください（X はあなたの APIキー に置き換えてください）。APIキー は [wandb.ai/settings](https://wandb.ai/settings) で作成できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="ログの記録はトレーニングをブロックしますか？">
    「ログ機能は遅延実行されますか？ローカル操作の実行中に、サーバーに結果を送信するためにネットワークに依存したくありません。」

    `wandb.log` 関数はローカルファイルに 1 行書き込むだけで、ネットワーク呼び出しをブロックしません。`wandb.init` を呼び出すと、同じマシン上で新しいプロセスが開始されます。このプロセスがファイルシステムの変更を監視し、ウェブサービスと非同期に通信するため、ローカル操作は中断されることなく継続されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Logs"]}>
  <Accordion title="ログ記録をオフにするにはどうすればよいですか？">
    コマンド `wandb offline` は環境変数 `WANDB_MODE=offline` を設定し、リモートの W\&B サーバーへのデータ同期を防ぎます。この操作はすべてのプロジェクトに影響し、W\&B サーバーへのデータログ記録を停止します。

    警告メッセージを抑制するには、以下のコードを使用してください：

    ```python theme={null}
    import logging

    logger = logging.getLogger("wandb")
    logger.setLevel(logging.WARNING)
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="特定の文字を含むメトリクスをソートやフィルタリングできないのはなぜですか？">
    W\&B のメトリクス名は、UI で正しくソートおよびフィルタリングできるように、GraphQL の命名規則に従う必要があります。

    ## 有効なメトリクス名

    * **使用可能な文字**: 英文字 (A-Z, a-z)、数字 (0-9)、アンダースコア (\_)
    * **先頭の文字**: 名前は英文字またはアンダースコアで始まる必要があります
    * **パターン**: メトリクス名は `/^[_a-zA-Z][_a-zA-Z0-9]*$/` に一致する必要があります

    これらの規則に従わないメトリクスは、W\&B UI でソートやフィルタリングができない場合があります。

    ## 例

    **有効なメトリクス名:**

    ```python theme={null}
    with wandb.init() as run:
      run.log({"accuracy": 0.9, "val_loss": 0.1, "epoch_5": 5})
      run.log({"modelAccuracy": 0.95, "learning_rate": 0.001})
    ```

    **無効なメトリクス名（これらは避けてください）:**

    ```python theme={null}
    with wandb.init() as run:
      run.log({"acc,val": 0.9})  # カンマが含まれている
      run.log({"loss-train": 0.1})  # ハイフンが含まれている
      run.log({"test acc": 0.95})  # スペースが含まれている
      run.log({"5_fold_cv": 0.8})  # 数字で始まっている
    ```

    ## 推奨される解決策

    無効な文字をアンダースコアなどの有効な文字に置き換えてください：

    * `"test acc"` の代わりに `"test_acc"`
    * `"loss-train"` の代わりに `"loss_train"`
    * `"acc,val"` の代わりに `"acc_val"`

    詳細は [メトリクス命名の制約](/models/track/log/#metric-naming-constraints) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Billing", "Team Management"]}>
  <Accordion title="Teams プランに月額サブスクリプションのオプションはありますか？">
    Teams プランには月額サブスクリプションのオプションはありません。このサブスクリプションは年単位で請求されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs"]}>
  <Accordion title="Run をあるプロジェクトから別のプロジェクトに移動することは可能ですか？">
    以下の手順で、Run をあるプロジェクトから別のプロジェクトに移動できます：

    * 移動したい Run があるプロジェクトページに移動します。
    * **Runs** タブをクリックして Runs テーブルを開きます。
    * 移動する Runs を選択します。
    * **Move** ボタンをクリックします。
    * 移動先のプロジェクトを選択し、操作を確定します。

    W\&B は UI を通じた Run の移動をサポートしていますが、Run のコピーはサポートしていません。Runs と一緒にログ記録された Artifacts は、新しいプロジェクトには転送されません。Artifacts を手動で新しい場所に移動するには、[`wandb artifact get`](/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get/) SDK コマンドや [`Api.artifact` API](/models/ref/python/public-api/api/#artifact) を使用して Artifact をダウンロードし、その後 [wandb artifact put](/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put/) または `Api.artifact` API を使用してアップロードしてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="異なる Runs を選択した複数のチャートを作成するには？">
    W\&B Reports で以下の手順に従います：

    1. 複数のパネルグリッドを作成します。
    2. 各パネルグリッドに対してフィルタを適用し、希望する Run セットを選択します。
    3. パネルグリッド内で目的のチャートを生成します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="マルチプロセッシング（分散トレーニングなど）で wandb を使用するにはどうすればよいですか？">
    トレーニングプログラムが複数のプロセスを使用する場合、`wandb.init()` を実行していないプロセスから wandb メソッドを呼び出さないようにプログラムを構成してください。

    マルチプロセストレーニングは、以下の方法で管理します：

    1. すべてのプロセスで `wandb.init` を呼び出し、[Group](/models/runs/grouping) キーワード引数を使用して共有グループを作成します。各プロセスが独自の wandb run を持ち、UI 上でトレーニングプロセスがグループ化されます。
    2. 1 つのプロセスからのみ `wandb.init` を呼び出し、[multiprocessing queues](https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#exchanging-objects-between-processes) を通じてログに記録するデータを渡します。

    <Note>
      これらのアプローチの詳細な説明や Torch DDP を使用したコード例については、[分散トレーニングガイド](/models/track/log/distributed-training) を参照してください。
    </Note>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="W&B は `multiprocessing` ライブラリを使用していますか？">
    はい、W\&B は `multiprocessing` ライブラリを使用しています。以下のようなエラーメッセージは、問題が発生している可能性を示しています：

    ```
    An attempt has been made to start a new process before the current process 
    has finished its bootstrapping phase.
    ```

    これを解決するには、`if __name__ == "__main__":` によるエントリポイントの保護を追加してください。これは、スクリプトから直接 W\&B を実行する際に必要です。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="W&B Sweep の一部としてすべてのハイパーパラメーターの値を提供する必要がありますか？デフォルトを設定できますか？">
    辞書のように機能する `(run.config())` を使用して、スイープ設定からハイパーパラメーターの名前と値にアクセスできます。

    スイープ以外の Run の場合は、`wandb.init()` の `config` 引数に辞書を渡すことで `wandb.Run.config()` の値を設定します。スイープでは、`wandb.init()` に提供された設定はデフォルト値として機能し、スイープによって上書きされる可能性があります。

    明示的な動作をさせるには `rwandb.Run.config.setdefaults()` を使用します。以下のコードスニペットは両方の方法を示しています：

    <Tabs>
      <Tab title="wandb.init()">
        ```python theme={null}
        # ハイパーパラメーターのデフォルト値を設定
        config_defaults = {"lr": 0.1, "batch_size": 256}

        # run を開始し、スイープが
        # 上書き可能なデフォルト値を提供
        with wandb.init(config=config_defaults) as run:
            # ここにトレーニングコードを追加
            ...
        ```
      </Tab>

      <Tab title="config.setdefaults()">
        ```python theme={null}
        # ハイパーパラメーターのデフォルト値を設定
        config_defaults = {"lr": 0.1, "batch_size": 256}

        # run を開始
        with wandb.init() as run:
            # スイープで設定されていない値を更新
            run.config.setdefaults(config_defaults)

            # ここにトレーニングコードを追加
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps", "Metrics"]}>
  <Accordion title="複数のメトリクスを最適化する">
    1 回の Run で複数のメトリクスを最適化するには、個々のメトリクスの重み付き合計を使用します。

    ```python theme={null}
    with wandb.init() as run:
      # 個別のメトリクスをログに記録
      metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
      metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
      # ... 必要に応じて他のメトリクスをログ
      metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

      # メトリクスを重み付きで組み合わせる
      # 最適化の目標に応じて重みを調整
      # 例えば、metric_a と metric_n をより重視する場合：
      metric_combined = 0.3 * metric_a + 0.2 * metric_b + ... + 1.5 * metric_n
      run.log({"metric_combined": metric_combined})
    ```

    新しい複合メトリクスをログに記録し、それを最適化の目的（objective）として設定します：

    ```yaml theme={null}
    metric:
      name: metric_combined
      goal: minimize
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="W&B UI でログに記録されたチャートやメディアを整理するにはどうすればよいですか？">
    W\&B UI では `/` 文字がログに記録されたパネルを区切ります。デフォルトでは、ログ項目の名前の `/` より前の部分が「Panel Section」と呼ばれるパネルのグループを定義します。

    ```python theme={null}
    import wandb

    with wandb.init() as run:

       run.log({"val/loss": 1.1, "val/acc": 0.3})
       run.log({"train/loss": 0.1, "train/acc": 0.94})
    ```

    [Workspace](/models/track/project-page#workspace-tab) の設定で、最初のセグメント、または `/` で区切られたすべてのセグメントに基づいてパネルのグループ化を調整できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Workspaces"]}>
  <Accordion title="'overflows maximum values of a signed 64 bits integer' エラーを修正するには？">
    このエラーを解決するには、URL の末尾に `?workspace=clear` を追加して Enter キーを押してください。これにより、プロジェクトページのワークスペースのクリアされたバージョンが表示されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="クラス属性を wandb.Run.log() に渡すとどうなりますか？">
    クラス属性を `wandb.Run.log()` に渡すのは避けてください。ネットワーク呼び出しが実行される前に属性が変更される可能性があります。メトリクスをクラス属性として保存する場合は、ディープコピー（deep copy）を使用して、ログに記録されるメトリクスが `wandb.Run.log()` 呼び出し時点の属性値と一致するようにしてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Metrics"]}>
  <Accordion title="メトリクスをステップごとにプロットするのではなく、最大値をプロットすることは可能ですか？">
    メトリクスの散布図を作成します。**Edit** メニューを開き、**Annotations** を選択します。そこから、値のランニング最大値（running maximum）をプロットするように設定します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="1 つのプロットに凡例付きで複数の線を表示するにはどうすればよいですか？">
    `wandb.plot.line_series()` を使用してマルチラインのカスタムチャートを作成します。[プロジェクトページ](/models/track/project-page) に移動して、折れ線グラフを確認してください。凡例を追加するには、`wandb.plot.line_series()` に `keys` 引数を含めます。例：

    ```python theme={null}

    with wandb.init(project="my_project") as run:

        run.log(
            {
                "my_plot": wandb.plot.line_series(
                    xs=x_data, ys=y_data, keys=["metric_A", "metric_B"]
                )
            }
        )
    ```

    マルチラインプロットの詳細は、[こちら](/models/track/log/plots#basic-charts) の **Multi-line** タブを参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="人間が読める形式の Run 名にプログラムでアクセスするにはどうすればよいですか？">
    [`wandb.Run`](/models/ref/python/experiments/run) の `.name` 属性には以下のようにアクセスできます：

    ```python theme={null}
    import wandb

    with wandb.init() as run:
       run_name = run.name
       print(f"The human-readable run name is: {run_name}")
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Privacy", "Projects"]}>
  <Accordion title="プロジェクトのプライバシーを変更するにはどうすればよいですか？">
    プロジェクトのプライバシー（可視性）を変更するには：

    1. W\&B アプリで、プロジェクト内の任意のページから左ナビゲーションの **Overview** をクリックします。
    2. 右上の **Edit** をクリックします。
    3. **Project visibility** に新しい値を選択します：

       * **Team** (デフォルト): チームメンバーのみがプロジェクトの閲覧と編集が可能です。
       * **Restricted**: 招待されたメンバーのみがプロジェクトにアクセスでき、パブリックアクセスはオフになります。
       * **Open**: 誰でも Runs の送信や Reports の作成ができますが、編集できるのはチームメンバーのみです。教室での利用、公開ベンチマークコンペティション、その他の一時的なコンテキストにのみ適しています。
       * **Public**: 誰でもプロジェクトを閲覧できますが、編集できるのはチームメンバーのみです。

             <Note>
               W\&B 管理者が **Public** 可視化をオフにしている場合、これを選択することはできません。代わりに閲覧専用の [W\&B Report](/models/reports/collaborate-on-reports#share-a-report) を共有するか、W\&B 組織の管理者に相談してください。
             </Note>
    4. **Save** をクリックします。

    プロジェクトをより厳密なプライバシー設定に更新した場合、アクセス権を復元するために個々の Users を再度招待する必要がある場合があります。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Notebooks", "Environment Variables"]}>
  <Accordion title="'Failed to query for notebook' エラーへの対処法は？">
    `"Failed to query for notebook name, you can set it manually with the WANDB_NOTEBOOK_NAME environment variable,"` というエラーメッセージが表示された場合は、環境変数を設定することで解決できます。いくつかの方法があります：

    <Tabs>
      <Tab title="ノートブック内">
        ```python theme={null}
        %env "WANDB_NOTEBOOK_NAME" "notebook name here"
        ```
      </Tab>

      <Tab title="Python">
        ```python theme={null}
        import os

        os.environ["WANDB_NOTEBOOK_NAME"] = "notebook name here"
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="スクリプト内でランダムな Run 名を取得するにはどうすればよいですか？">
    Run オブジェクトの `.save()` メソッドを呼び出して現在の Run を保存します。Run オブジェクトの `name` 属性を使用して名前を取得してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="Run と共に削除された Artifact を復元することは可能ですか？">
    Run を削除する際、関連する Artifacts も削除するかどうかを尋ねるプロンプトが表示されます。このオプションを選択すると Artifacts は永久に削除され、後で Run 自体を復元したとしても復元することはできません。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs"]}>
  <Accordion title="削除された Runs を復元するにはどうすればよいですか？">
    削除された Runs を復元するには、以下の手順を完了してください：

    * Project Overview ページに移動します。
    * 右上隅にある 3 つのドットをクリックします。
    * **Undelete recently deleted runs** を選択します。

    **注意**:

    * 復元できるのは、過去 7 日以内に削除された Runs のみです。
    * 復元オプションがない場合は、W\&B API を使用して手動でログをアップロードできます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports", "Workspaces"]}>
  <Accordion title="データの更新">
    Workspaces は更新されたデータを自動的に読み込みます。オートリフレッシュは Reports には適用されません。レポートデータを更新するには、ページをリロードしてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["User Management"]}>
  <Accordion title="パスワードリセットメールが届かない場合、どうすればアカウントへのアクセスを回復できますか？">
    パスワードリセットメールを受信できずアカウントへのアクセスを回復できない場合：

    1. **迷惑メールフォルダを確認する:** メールがフィルタリングされていないか確認してください。
    2. **メールアドレスの確認:** アカウントに関連付けられた正しいメールアドレスであることを確認してください。
    3. **SSO オプションを確認する:** 利用可能な場合は「Google でサインイン」などのサービスを使用してください。
    4. **サポートに連絡する:** 問題が解決しない場合は、サポート ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) に連絡し、ユーザー名とメールアドレスを提供して支援を依頼してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="管理者権限なしでチームスペースからプロジェクトを削除するにはどうすればよいですか？">
    管理者権限なしでチームスペースからプロジェクトを削除するには、以下のオプションがあります：

    * 現在の管理者にプロジェクトの削除を依頼してください。
    * 管理者にプロジェクト管理のための一時的なアクセス権限を付与するよう依頼してください。

    管理者に連絡できない場合は、組織内の請求（billing）管理者または別の権限を持つユーザーに支援を求めてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Projects"]}>
  <Accordion title="プロジェクト名を変更するにはどうすればよいですか？">
    プロジェクト名を変更するには：

    * Project overview に移動します。
    * **Edit Project** をクリックします。

    注意：

    * `model-registry` などの保護されたプロジェクト名は変更できません。保護された名前に関する支援については、サポートにお問い合わせください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="期限切れのライセンスを更新するにはどうすればよいですか？">
    期限切れのライセンスを更新するには、サポートチーム ([support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)) に連絡して更新プロセスの支援を受け、新しいライセンスキーを受け取ってください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports", "Wysiwyg"]}>
  <Accordion title="Markdown から変換した後のレポートの見た目が異なります。">
    目標は WYSIWYG への移行後も元の外観を維持することですが、変換プロセスは完璧ではありません。大きな不一致が生じた場合は、評価のために報告してください。ユーザーは編集セッションが終了するまで、以前の状態に戻すことができます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports", "Wysiwyg"]}>
  <Accordion title="WYSIWYG への変更後、レポートの動作が遅くなりました">
    古いハードウェアや非常に大きなレポートでは、パフォーマンスの問題が発生することがあります。これを軽減するには、現在使用していないレポートのセクションを折りたたんでください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="レポートで Markdown を使用できますか？">
    はい。ドキュメントの任意の場所で「/mark」と入力して Enter キーを押すと、Markdown ブロックが挿入されます。これにより、以前と同様に Markdown で編集できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["User Management"]}>
  <Accordion title="W&B アカウントの完全な削除をリクエストするにはどうすればよいですか？">
    W\&B アカウントを削除するには、**User settings** ページに移動し、一番下までスクロールして **Delete Account** ボタンをクリックしてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps", "Hyperparameter", "Runs"]}>
  <Accordion title="グリッド検索（Grid Search）を再実行できますか？">
    グリッド検索が完了したものの、クラッシュなどの理由で一部の W\&B Runs を再実行する必要がある場合は、特定の W\&B Runs を削除して再実行してください。その後、[Sweep コントロールページ](/models/sweeps/sweeps-ui) で **Resume** ボタンを選択します。新しい Sweep ID を使用して、新しい W\&B Sweep agents を開始してください。

    完了済みの W\&B Run のパラメータの組み合わせは再実行されません。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["User Management"]}>
  <Accordion title="アカウントのログイン問題を解決するにはどうすればよいですか？">
    ログイン問題を解決するには、以下の手順に従ってください：

    * **アクセスの確認**: 正しいメールアドレスまたはユーザー名を使用しているか確認し、関連する Teams や Projects への所属を確認してください。
    * **ブラウザのトラブルシューティング**:
      * キャッシュデータの干渉を避けるため、シークレットウィンドウを使用してください。
      * ブラウザのキャッシュをクリアしてください。
      * 別のブラウザやデバイスからログインを試みてください。
    * **SSO と権限**:
      * ID プロバイダー (IdP) とシングルサインオン (SSO) の設定を確認してください。
      * SSO を使用している場合は、適切な SSO グループに含まれていることを確認してください。
    * **技術的な問題**:
      * 詳細なトラブルシューティングのために、特定のエラーメッセージをメモしてください。
      * 問題が解決しない場合は、サポートチームに詳細な支援を求めてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Runs", "Security"]}>
  <Accordion title="Run をログ記録する際の権限エラーを解決するには？">
    W\&B エンティティに Run をログ記録する際の権限エラーを解決するには、以下の手順に従ってください：

    * **エンティティ名とプロジェクト名の確認**: コード内の W\&B エンティティ名とプロジェクト名の綴り、大文字小文字が正しいか確認してください。
    * **権限の確認**: 管理者によって必要な権限が付与されていることを確認してください。
    * **ログイン情報の確認**: 正しい W\&B アカウントにログインしていることを確認してください。以下のコードで Run を作成してテストしてください：
      ```python theme={null}
      import wandb

      run = wandb.init(entity="your_entity", project="your_project")
      run.log({'example_metric': 1})
      run.finish()
      ```
    * **APIキー の設定**: `WANDB_API_KEY` 環境変数を使用してください：
      ```bash theme={null}
      export WANDB_API_KEY='your_api_key'
      ```
    * **ホスト情報の確認**: カスタムデプロイメントの場合は、ホスト URL を設定してください：
      ```bash theme={null}
      wandb login --relogin --host=<host-url>
      export WANDB_BASE_URL=<host-url>
      ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Resuming"]}>
  <Accordion title="W&B で Run を再開する際に resume パラメータを使用するには？">
    W\&B で `resume` パラメータを使用するには、`wandb.init()` で `entity`、`project`、および `id` を指定した上で、`resume` 引数を設定します。`resume` 引数は `"must"` または `"allow"` の値を受け入れます。

    ```python theme={null}
    run = wandb.init(entity="your-entity", project="your-project", id="your-run-id", resume="must")
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps", "Python"]}>
  <Accordion title="Python コードを使用してスイープを再開するにはどうすればよいですか？">
    スイープを再開するには、`wandb.agent()` 関数に `sweep_id` を渡します。

    ```python theme={null}
    import wandb

    sweep_id = "your_sweep_id"

    def train():
        # トレーニングコード
        pass

    wandb.agent(sweep_id=sweep_id, function=train)
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="Artifact に保持ポリシーや有効期限ポリシーを設定するにはどうすればよいですか？">
    機密データを含む Artifacts を管理したり、Artifact バージョンの削除をスケジュールしたりするには、TTL (time-to-live) ポリシーを設定します。詳細な手順については、[TTL ガイド](/models/artifacts/ttl) を参照してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator", "Security"]}>
  <Accordion title="アクセス権のローテーションや取り消しを行うには？">
    個人用キーやサービスアカウントキーのローテーションや取り消しが可能です。新しい APIキー またはサービスアカウントユーザーを作成し、新しいキーを使用するようにスクリプトを再設定してください。再設定後、プロフィールまたはチームから古い APIキー を削除してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Alerts", "Notebooks"]}>
  <Accordion title="'Run Finished' アラートはノートブックで機能しますか？">
    いいえ。**Run Finished** アラート（ユーザー設定の **Run Finished** 設定で有効化）は Python スクリプトでのみ動作し、セルが実行されるたびに通知が来るのを避けるため、Jupyter Notebook 環境ではオフになっています。

    ノートブック環境では、代わりに `run.alert()` を使用してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Crashing And Hanging Runs"]}>
  <Accordion title="ローカルでは正常にトレーニングされているのに、W&B で Run が crashed とマークされるのはなぜですか？">
    これは接続の問題を示しています。サーバーがインターネットアクセスを失い、データの W\&B への同期が停止すると、短期間のリトライ後、システムはその Run を crashed としてマークします。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Anonymous"]}>
  <Accordion title="アカウントを持っていない人が Run の結果を見るには？">
    `anonymous="allow"` を指定してスクリプトを実行した場合：

    1. **一時アカウントの自動作成**: W\&B はサインイン済みのアカウントを確認します。存在しない場合、W\&B は新しい匿名アカウントを作成し、そのセッション用の APIキー を保存します。
    2. **迅速な結果ログ記録**: ユーザーは繰り返しスクリプトを実行し、W\&B ダッシュボードで即座に結果を確認できます。これらの未登録の匿名 Runs は 7 日間利用可能です。
    3. **有用なデータの登録**: W\&B で価値のある結果が見つかったら、ページ上部のバナーにあるボタンをクリックして、Run データを実際のアカウントに保存できます。登録しない場合、Run データは 7 日後に削除されます。

    <Warning>
      **匿名 Run のリンクは慎重に扱ってください**。これらのリンクは、7 日間誰でも実験結果を閲覧し、自分のアカウントに登録することを許可するため、信頼できる相手にのみ共有してください。著者の身元を隠したまま結果を公開共有したい場合は、[support@wandb.com](mailto:support@wandb.com) までお問い合わせください。
    </Warning>

    W\&B ユーザーがスクリプトを見つけて実行した場合、その結果は通常の Run と同様に、そのユーザーのアカウントに正しく記録されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="SLURM でスイープを実行するにはどうすればよいですか？">
    [SLURM スケジューリングシステム](https://slurm.schedmd.com/documentation.html) でスイープを使用する場合、各スケジュールされたジョブ内で `wandb agent --count 1 SWEEP_ID` を実行してください。このコマンドは単一のトレーニングジョブを実行して終了するため、ハイパーパラメーター探索の並列性を活かしつつ、リソースリクエストのための実行時間予測が容易になります。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="wandb をオフラインで実行できますか？">
    オフラインのマシンでトレーニングを行う場合は、以下の手順で結果をサーバーにアップロードします：

    1. 環境変数 `WANDB_MODE=offline` を設定し、インターネット接続なしでメトリクスをローカルに保存します。
    2. アップロードの準備ができたら、ディレクトリー内で `wandb init` を実行してプロジェクト名を設定します。
    3. `wandb sync YOUR_RUN_DIRECTORY` を使用して、メトリクスをクラウドサービスに転送し、ホストされたウェブアプリで結果にアクセスします。

    Run がオフラインであることを確認するには、`wandb.init()` 実行後に `run.settings._offline` または `run.settings.mode` を確認してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Projects", "Runs"]}>
  <Accordion title="1 つのプロジェクトにいくつの Runs を作成できますか？">
    最適なパフォーマンスを得るために、各プロジェクトの Runs 数は約 10,000 以内に抑えてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="UI 上では Run の状態が `crashed` ですが、マシン上ではまだ動作しています。データを取り戻すにはどうすればよいですか？">
    トレーニング中にマシンへの接続が切断された可能性があります。[`wandb sync [PATH_TO_RUN]`](/models/ref/cli/wandb-sync) を実行してデータを復旧してください。Run へのパスは、`wandb` ディレクトリー内の、実行中の Run ID と一致するフォルダーです。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="同じメトリクスが複数回表示されるのはなぜですか？">
    同じキーで異なるデータタイプをログに記録すると、データベース内で分割されます。その結果、UI のドロップダウンに同じメトリクス名のエントリが複数表示されます。グループ化されるデータタイプは、`number`、`string`、`bool`、`other`（主に配列）、および `Histogram` や `Image` などの W\&B データタイプです。この問題を避けるために、1 つのキーに対して 1 つのタイプのみを送信するようにしてください。

    メトリクス名は大文字と小文字を区別しません。`"My-Metric"` と `"my-metric"` のように、大文字小文字のみが異なる名前の使用は避けてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="コードを保存するにはどうすればよいですか？">
    `wandb.init` で `save_code=True` を使用すると、Run を起動したメインスクリプトまたはノートブックを保存できます。Run のすべてのコードを保存するには、Artifacts でコードをバージョン管理してください。以下の例はこのプロセスを示しています：

    ```python theme={null}
    code_artifact = wandb.Artifact(type="code")
    code_artifact.add_file("./train.py")
    wandb.log_artifact(code_artifact)
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="Run に関連付けられた Git コミットを保存するにはどうすればよいですか？">
    `wandb.init` が呼び出されると、システムは自動的に Git 情報（リモートリポジトリのリンクや最新コミットの SHA など）を収集します。この情報は [Run ページ](/models/runs/#view-logged-runs) に表示されます。この情報を表示するには、スクリプト実行時のカレント作業ディレクトリーが Git 管理下のフォルダー内にあることを確認してください。

    Git コミットと実験の実行に使用されたコマンドは、実行ユーザーには表示されますが、外部ユーザーからは隠されます。パブリックプロジェクトでも、これらの詳細はプライベートなままです。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments", "Environment Variables", "Metrics"]}>
  <Accordion title="メトリクスをオフラインで保存し、後で W&B に同期することは可能ですか？">
    デフォルトでは、`wandb.init` はメトリクスをクラウドにリアルタイムで同期するプロセスを開始します。オフラインで使用する場合は、2 つの環境変数を設定してオフラインモードを有効にし、後で同期させることができます。

    以下の環境変数を設定してください：

    1. `WANDB_API_KEY=$KEY`（`$KEY` は [ユーザー設定](https://wandb.ai/settings) で作成した APIキー です）。
    2. `WANDB_MODE="offline"`。

    スクリプト内での実装例を以下に示します：

    ```python theme={null}
    import wandb
    import os

    os.environ["WANDB_API_KEY"] = "YOUR_KEY_HERE"
    os.environ["WANDB_MODE"] = "offline"

    config = {
        "dataset": "CIFAR10",
        "machine": "offline cluster",
        "model": "CNN",
        "learning_rate": 0.01,
        "batch_size": 128,
    }

    with wandb.init(project="offline-demo") as run:
        for i in range(100):
            run.log({"accuracy": i})
    ```

    ターミナル出力のサンプルは以下の通りです：

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/TaOfeZ6YiMh7Ljor/images/experiments/sample_terminal_output.png?fit=max&auto=format&n=TaOfeZ6YiMh7Ljor&q=85&s=392e5bffb585a2906cc6d6d92339c163" alt="Offline mode terminal output" width="1486" height="452" data-path="images/experiments/sample_terminal_output.png" />
    </Frame>

    作業完了後、以下のコマンドを実行してデータをクラウドに同期します：

    ```shell theme={null}
    wandb sync wandb/dryrun-folder-name
    ```

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/TaOfeZ6YiMh7Ljor/images/experiments/sample_terminal_output_cloud.png?fit=max&auto=format&n=TaOfeZ6YiMh7Ljor&q=85&s=a88dd05079a6939ee5f39ed4d41b0add" alt="Cloud sync terminal output" width="1496" height="408" data-path="images/experiments/sample_terminal_output_cloud.png" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="組織の Bytes stored（保存済みバイト）、Bytes tracked（追跡済みバイト）、Tracked hours（追跡時間）を確認するには？">
    組織設定内で、組織の Bytes stored、Bytes tracked、および Tracked hours を確認できます：

    1. `https://wandb.ai/account-settings/<organization-name>/settings` で組織の設定に移動します。
    2. **Billing** タブを選択します。
    3. **Usage this billing period** セクションで、**View usage** ボタンを選択します。

    `<>` で囲まれた部分は、ご自身の組織名に置き換えてください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments", "Metrics"]}>
  <Accordion title="ログに記録したデータポイントよりも少ない数しか表示されないのはなぜですか？">
    `Step` 以外の X 軸に対してメトリクスを可視化する場合、データポイントが少なく表示されることが予想されます。メトリクスが同期を保つには、同じ `Step` でログ記録される必要があります。サンプリング間の補間中には、同じ `Step` で記録されたメトリクスのみがサンプリングされます。

    **ガイドライン**

    メトリクスを単一の `log()` 呼び出しにまとめてください。例えば、次のようにする代わりに：

    ```python theme={null}
    import wandb
    with wandb.init() as run:
        run.log({"Precision": precision})
        ...
        run.log({"Recall": recall})
    ```

    次のように記述します：

    ```python theme={null}
    import wandb
    with wandb.init() as run:
        run.log({"Precision": precision, "Recall": recall})
    ```

    ステップパラメータを手動で制御し、コード内でメトリクスを同期させるには、以下のようにします：

    ```python theme={null}
    with wandb.init() as run:
        step = 100  # ステップ値の例
        # 同じステップで Precision と Recall をログ記録
        run.log({"Precision": precision, "Recall": recall}, step=step)
    ```

    2 つの `log()` 呼び出しで `step` の値が同じであることを確認してください。これにより、メトリクスが同じステップの下で記録され、一緒にサンプリングされます。`step` の値は、各呼び出しにおいて単調増加（monotonically increase）する必要があります。そうでない場合、`step` の値は無視されます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Alerts"]}>
  <Accordion title="Microsoft Teams に Run アラートを送信するにはどうすればよいですか？">
    Teams で W\&B アラートを受信するには、以下の手順に従ってください：

    * **Teams チャンネルのメールアドレスを設定する。** アラートを受信したい Teams チャンネル用のメールアドレスを作成します。
    * **W\&B アラートメールを Teams チャンネルのメールアドレスに転送する。** W\&B がメールでアラートを送信するように設定し、それらのメールを Teams チャンネルのメールアドレスに転送するように設定してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Administrator"]}>
  <Accordion title="サービスアカウントとは何ですか？なぜ便利なのですか？">
    **サービスアカウント** は人間以外の ID（マシン ID）を表し、Teams や Projects を横断して共通のタスクを自動化できます。サービスアカウントは、CI/CD パイプライン、自動トレーニングジョブ、その他のマシン間ワークフローに最適です。

    サービスアカウントの主なメリット：

    * **ライセンスの消費なし**: サービスアカウントはユーザーシートやライセンスを消費しません。
    * **専用の APIキー**: 自動化ワークフロー用の安全な認証情報。
    * **ユーザー属性（User attribution）**: オプションで自動化された Runs を特定のユーザーに紐付けることが可能。
    * **エンタープライズ対応**: 大規模な本番自動化向けに構築されています。
    * **委任された操作**: サービスアカウントは、それを作成したユーザーまたは組織に代わって操作します。

    特に、定期的な再トレーニングやナイトリービルドなど、wandb にログ記録される自動ジョブの追跡に便利です。必要であれば、[環境変数](/models/track/environment-variables) `WANDB_USERNAME` または `WANDB_USER_EMAIL` を使用して、これらのマシンから起動された Runs にユーザー名を関連付けることができます。

    ベストプラクティスや詳細な設定手順を含むサービスアカウントの包括的な情報については、[サービスアカウントを使用してワークフローを自動化する](/platform/hosting/iam/service-accounts) を参照してください。チームコンテキストでのサービスアカウントの振る舞いについては、[Team Service Account Behavior](/platform/app/settings-page/teams#team-service-account-behavior) を参照してください。

    To create a new team-scoped service account and API key:

    1. In your team's settings, click **Service Accounts**.
    2. Click **New Team Service Account**.
    3. Provide a name for the service account.
    4. Set Authentication Method to **Generate API key** (default). If you select **Federated Identity**, the service account cannot own API keys.
    5. Click **Create**.
    6. Find the service account you just created.
    7. Click the action menu (`...`), then click **Create API key**.
    8. Provide a name for the API key, then click **Create**.
    9. Copy the API key and store it securely.
    10. Click **Done**.

    <Note>
      **組み込み（Built-in）** のサービスアカウント以外にも、W\&B は [SDK および CLI 用の ID フェデレーション](/platform/hosting/iam/identity_federation#external-service-accounts) を使用した **外部（External）サービスアカウント** もサポートしています。JSON Web Token (JWT) を発行できる ID プロバイダーで管理されているサービス ID を使用して W\&B タスクを自動化したい場合は、外部サービスアカウントを使用してください。
    </Note>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Charts"]}>
  <Accordion title="カスタムチャートに「ステップスライダー」を表示するにはどうすればよいですか？">
    カスタムチャートエディターの「Other settings」ページでこのオプションを有効にします。クエリを `summaryTable` ではなく `historyTable` を使用するように変更すると、カスタムチャートエディターに「Show step selector」オプションが表示されます。この機能には、ステップを選択するためのスライダーが含まれます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Notebooks", "Environment Variables"]}>
  <Accordion title="W&B の情報メッセージを消すにはどうすればよいですか？">
    ノートブックで以下のようなログメッセージを抑制するには：

    ```
    INFO SenderThread:11484 [sender.py:finish():979]
    ```

    ログレベルを `logging.ERROR` に設定してエラーのみを表示させ、情報レベルのログ出力を抑制します。

    ```python theme={null}
    import logging

    logger = logging.getLogger("wandb")
    logger.setLevel(logging.ERROR)
    ```

    ログ出力を大幅に削減するには、環境変数 `WANDB_QUIET` を `True` に設定します。ログ出力を完全にオフにするには、環境変数 `WANDB_SILENT` を `True` に設定してください。ノートブックでは、`wandb.login` を実行する前に `WANDB_QUIET` または `WANDB_SILENT` を設定します：

    <Tabs>
      <Tab title="ノートブック内">
        ```python theme={null}
        %env WANDB_SILENT=True
        ```
      </Tab>

      <Tab title="Python">
        ```python theme={null}
        import os

        os.environ["WANDB_SILENT"] = "True"
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="W&B はトレーニングを遅くしますか？">
    通常の利用条件下では、W\&B がトレーニングパフォーマンスに与える影響は最小限です。通常の利用とは、1 秒間に 1 回未満の頻度でログを記録し、1 ステップあたり数メガバイトにデータを抑えることを指します。W\&B は非ブロッキングな関数呼び出しを伴う別プロセスで動作するため、一時的なネットワーク障害や断続的なディスクの読み書きの問題がパフォーマンスを妨げることはありません。大量のデータを過剰にログ記録すると、ディスク I/O の問題につながる可能性があります。詳細についてはサポートにお問い合わせください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Security"]}>
  <Accordion title="W&B はマルチテナント向けに SSO をサポートしていますか？">
    W\&B は、Auth0 を通じてマルチテナント提供向けのシングルサインオン (SSO) をサポートしています。SSO 統合は、Okta や Azure AD など、任意の OIDC 準拠の ID プロバイダーと互換性があります。OIDC プロバイダーを設定するには、以下の手順に従ってください：

    * ID プロバイダー上で Single Page Application (SPA) を作成します。
    * `grant_type` を `implicit` フローに設定します。
    * コールバック URI を `https://wandb.auth0.com/login/callback` に設定します。

    **W\&B の要件**

    設定完了後、アプリケーションの `Client ID` と `Issuer URL` を添えて、カスタマーサクセスマネージャー (CSM) に連絡してください。W\&B はこれらの詳細を使用して Auth0 接続を確立し、SSO を有効にします。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Environment Variables"]}>
  <Accordion title="wandb がターミナルや Jupyter ノートブックの出力に書き込むのを停止するにはどうすればよいですか？">
    環境変数 [`WANDB_SILENT`](/models/track/environment-variables) を `true` に設定してください。

    <Tabs>
      <Tab title="Python">
        ```python theme={null}
        os.environ["WANDB_SILENT"] = "true"
        ```
      </Tab>

      <Tab title="ノートブック内">
        ```python theme={null}
        %env WANDB_SILENT=true
        ```
      </Tab>

      <Tab title="コマンドライン">
        ```shell theme={null}
        WANDB_SILENT=true
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Storage"]}>
  <Accordion title="Run を削除してもストレージメーターが更新されないのはなぜですか？">
    * 処理の遅延により、Run の削除直後にはストレージメーターが更新されません。
    * バックエンドシステムが同期し、使用量の変化を正確に反映させるまでに時間がかかります。
    * ストレージメーターが更新されない場合は、処理が完了するまでお待ちください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Environment Variables"]}>
  <Accordion title="wandb はどのようにログをストリーミングし、ディスクに書き込みますか？">
    W\&B はイベントをメモリ上のキューに入れ、非同期にディスクに書き込みます。これにより障害を管理し、`WANDB_MODE=offline` 設定をサポートし、ログ記録後の同期を可能にします。

    ターミナルでは、ローカル Run ディレクトリーへのパスを確認できます。このディレクトリーには、データストアとして機能する `.wandb` ファイルが含まれています。画像ログについては、W\&B はクラウドストレージにアップロードする前に、`media/images` サブディレクトリーに画像を保存します。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps", "Aws"]}>
  <Accordion title="AWS Batch や ECS などのクラウドインフラで W&B Sweeps を使用できますか？">
    任意の W\&B Sweep agent がアクセスできるように `sweep_id` を公開するには、これらのエージェントが `sweep_id` を読み取って実行するためのメソッドを実装してください。

    例えば、Amazon EC2 インスタンスを起動し、その上で `wandb agent` を実行します。SQS キューを使用して、複数の EC2 インスタンスに `sweep_id` をブロードキャストします。各インスタンスはキューから `sweep_id` を取得してプロセスを開始できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps", "Aws"]}>
  <Accordion title="Sweeps と SageMaker を併用できますか？">
    W\&B を認証するには、組み込みの Amazon SageMaker エスティメーターを使用している場合、以下の手順を完了して `requirements.txt` ファイルを作成してください。認証と `requirements.txt` ファイルの設定に関する詳細は、[SageMaker インテグレーション](/models/integrations/sagemaker) ガイドを参照してください。

    <Note>
      完全な例は [GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker) に、さらなる洞察は [ブログ](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker) にあります。\
      SageMaker と W\&B を使用した感情分析器のデプロイについては、[Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W\&B チュートリアル](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE) をご覧ください。
    </Note>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Environment Variables"]}>
  <Accordion title="同じマシンでアカウントを切り替えるにはどうすればよいですか？">
    同じマシンで 2 つの W\&B アカウントを管理するには、両方の APIキー をファイルに保存してください。秘密キーがソース管理にチェックインされるのを防ぐため、リポジトリ内で以下のコードを使用してキーを安全に切り替えます。

    ```python theme={null}
    if os.path.exists("~/keys.json"):
        os.environ["WANDB_API_KEY"] = json.loads("~/keys.json")["work_account"]
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Metrics"]}>
  <Accordion title="システムメトリクスはどのくらいの頻度で収集されますか？">
    メトリクスはデフォルトで 10 秒ごとに収集されます。より高い解像度のメトリクスについては、[contact@wandb.com](mailto:contact@wandb.com) までメールでお問い合わせください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Team Management"]}>
  <Accordion title="チームとは何ですか？どこで詳細情報を確認できますか？">
    チームに関する詳細については、[Teams セクション](/platform/app/settings-page/teams) をご覧ください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts"]}>
  <Accordion title="コードのテスト時に wandb をオフにできますか？">
    テスト目的で W\&B を何もしない（NOOP）設定にするには、`wandb.init(mode="disabled")` を使用するか、`WANDB_MODE=disabled` を設定してください。

    <Note>
      `wandb.init(mode="disabled")` を使用しても、W\&B が `WANDB_CACHE_DIR` に Artifacts を保存するのを防ぐことはできません。
    </Note>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments"]}>
  <Accordion title="トレーニングデータの追跡や保存は行われますか？">
    データセットをトレーニング Run に関連付けるには、SHA やユニークな識別子を `wandb.Run.config.update(...)` に渡します。`wandb.Run.save()` がローカルファイル名と共に呼び出されない限り、W\&B はデータを保存しません。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["User Management", "Team Management"]}>
  <Accordion title="どのようなロール（役割）があり、それらの違いは何ですか？">
    利用可能なロールと権限の概要については、[Team roles and permissions](/platform/app/settings-page/teams#team-roles-and-permissions) ページをご覧ください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Billing"]}>
  <Accordion title="支払い方法を更新するにはどうすればよいですか？">
    支払い方法を更新するには、以下の手順に従ってください：

    1. **プロフィールページに移動する**: まず、ユーザープロフィールページに移動します。
    2. **組織（Organization）を選択する**: アカウントセレクターから該当する組織を選択します。
    3. **Billing 設定にアクセスする**: **Account** の下にある **Billing** を選択します。
    4. **新しい支払い方法を追加する**:
       * **Add payment method** をクリックします。
       * 新しいカードの詳細を入力し、それを **primary**（優先）な支払い方法にするオプションを選択します。

    > **注意:** 請求を管理するには、組織の請求管理者（billing admin）として割り当てられている必要があります。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="レポートに CSV をアップロードする">
    レポートに CSV をアップロードするには、`wandb.Table` 形式を使用してください。Python スクリプトで CSV を読み込み、それを `wandb.Table` オブジェクトとして記録します。この操作により、レポート内でデータがテーブルとしてレンダリングされます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Reports"]}>
  <Accordion title="レポートに画像をアップロードする">
    新しい行で `/` を押し、Image オプションまでスクロールして、画像をレポートにドラッグアンドドロップしてください。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/YFBmc2YVhUbeVCGI/images/reports/add_an_image.gif?s=1d7f7d23a4a075289605cc6dd04835d3" alt="Adding image to report" width="1356" height="818" data-path="images/reports/add_an_image.gif" />
    </Frame>
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Privacy", "Security"]}>
  <Accordion title="W&B チームメンバーは私のデータを見ることができますか？">
    W\&B の主要なエンジニアやサポートスタッフは、ユーザーの許可を得た上で、デバッグ目的でログ記録された値にアクセスすることがあります。すべてのデータストアは保存時に暗号化され、アクセスは監査ログに記録されます。W\&B 従業員からの完全なデータセキュリティを確保するには、自身のインフラストラクチャー内で W\&B サーバーを実行するための Self-Managed ソリューションをライセンス契約してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Connectivity", "Outage"]}>
  <Accordion title="W&B で障害が発生していますか？">
    [wandb.ai](https://wandb.ai) 上の W\&B Multi-tenant Cloud で障害が発生しているかどうかは、[https://status.wandb.com](https://status.wandb.com) の W\&B ステータスページで確認できます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Environment Variables", "Experiments"]}>
  <Accordion title="wandb.init はトレーニングプロセスにどのような影響を与えますか？">
    トレーニングスクリプトで `wandb.init()` が実行されると、サーバー上に Run オブジェクトを作成するための API 呼び出しが行われます。メトリクスをストリーミングして収集するための新しいプロセスが開始され、プライマリプロセスは通常通り機能し続けることができます。スクリプトがローカルファイルに書き込む一方で、別のプロセスがシステムメトリクスを含むデータをサーバーにストリーミングします。ストリーミングをオフにするには、トレーニングディレクトリーから `wandb off` を実行するか、環境変数 `WANDB_MODE` を `offline` に設定してください。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Sweeps"]}>
  <Accordion title="スイープの実行中に Python ファイルを編集するとどうなりますか？">
    スイープの実行中に：

    * スイープが使用している `train.py` スクリプトが変更された場合、スイープは元の `train.py` を使い続けます。
    * `train.py` スクリプトが参照しているファイル（`helper.py` スクリプト内のヘルパー関数など）が変更された場合、スイープは更新された `helper.py` を使い始めます。
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Artifacts", "Environment Variables"]}>
  <Accordion title="Artifacts はどこにダウンロードされますか？また、それを制御するには？">
    デフォルトでは、Artifacts は `artifacts/` フォルダーにダウンロードされます。場所を変更するには：

    * [`wandb.Artifact().download`](/models/ref/python/public-api/api) にパスを渡します：

      ```python theme={null}
      wandb.Artifact().download(root="<path_to_download>")
      ```

    * `WANDB_ARTIFACT_DIR` [環境変数](/models/track/environment-variables) を設定します：

      ```python theme={null}
      import os
      os.environ["WANDB_ARTIFACT_DIR"] = "<path_to_download>"
      ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Experiments", "Runs"]}>
  <Accordion title="CSV 形式でのメトリクスエクスポートでステップが欠落しているのはなぜですか？">
    エクスポート制限により、Run History のすべてが CSV として、または `run.history` API を使用してエクスポートされない場合があります。完全な Run History にアクセスするには、Parquet 形式を使用して Run History の Artifact をダウンロードしてください：

    ```python theme={null}
    import wandb
    import pandas as pd

    run = wandb.init()
    artifact = run.use_artifact('<entity>/<project>/<run-id>-history:v0', type='wandb-history')
    artifact_dir = artifact.download()
    df = pd.read_parquet('<path to .parquet file>')
    ```
  </Accordion>
</Update>

<Update tags={["Python"]}>
  <Accordion title="これは Python でしか使えませんか？">
    このライブラリは Python 2.7 以降、および Python 3.6 以降をサポートしています。このアーキテクチャーは、他のプログラミング言語との統合も容易にするように設計されています。他の言語のモニタリングについては、[contact@wandb.com](mailto:contact@wandb.com) までお問い合わせください。
  </Accordion>
</Update>