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# PaddleDetection
> W&B를 PaddleDetection과 통합하는 방법.
export const ColabLink = ({url}) =>
Try in Colab
;
[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection) 은 [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) 기반의 엔드투엔드 객체 탐지(object-detection) 개발 키트입니다. 구성 가능한 네트워크 컴포넌트, 데이터 증강, 손실 함수 등의 모듈을 사용하여 다양한 주요 오브젝트 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 키포인트 트래킹 및 탐지를 수행합니다.
PaddleDetection 에는 이제 빌트인 W\&B 인테그레이션이 포함되어 모든 트레이닝 및 검증 메트릭뿐만 아니라 모델 체크포인트와 해당 메타데이터를 로그할 수 있습니다.
PaddleDetection 의 `WandbLogger` 는 트레이닝 중에 트레이닝 및 평가 메트릭과 모델 체크포인트를 W\&B 에 로그합니다.
`COCO2017` 데이터셋의 서브셋에서 PaddleDetection 을 사용하여 YOLOX 모델을 통합하는 방법을 설명하는 [W\&B 블로그 포스트](https://wandb.ai/manan-goel/PaddleDetectionYOLOX/reports/Object-Detection-with-PaddleDetection-and-W-B--VmlldzoyMDU4MjY0) 를 읽어보세요.
## 가입 및 API 키 생성
API 키는 사용자의 머신을 W\&B 에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API 키를 생성할 수 있습니다.
For a more streamlined approach, create an API key by going directly to [User Settings](https://wandb.ai/settings). Copy the newly created API key immediately and save it in a secure location such as a password manager.
1. 오른쪽 상단의 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다.
2. **User Settings** 를 선택한 다음 **API Keys** 섹션으로 스크롤합니다.
## `wandb` 라이브러리 설치 및 로그인
로컬에 `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인하려면:
1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/models/track/environment-variables/) 를 해당 API 키로 설정합니다.
```bash theme={null}
export WANDB_API_KEY=
```
2. `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.
```shell theme={null}
pip install wandb
wandb login
```
```bash theme={null}
pip install wandb
```
```python theme={null}
import wandb
# W&B에 로그인합니다.
wandb.login()
```
```notebook theme={null}
!pip install wandb
import wandb
# W&B에 로그인합니다.
wandb.login()
```
## 트레이닝 스크립트에서 `WandbLogger` 활성화하기
[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/) 의 `train.py` 인수를 통해 wandb 를 사용하려면:
* `--use_wandb` 플래그를 추가합니다.
* 첫 번째 wandb 인수는 반드시 `-o` 앞에 와야 합니다 (한 번만 전달하면 됩니다).
* 각 개별 인수는 `"wandb-"` 접두사를 포함해야 합니다. 예를 들어 [`wandb.init()`](/models/ref/python/functions/init) 에 전달될 모든 인수는 `wandb-` 접두사를 가집니다.
```shell theme={null}
python tools/train.py
-c config.yml \
--use_wandb \
-o \
wandb-project=MyDetector \
wandb-entity=MyTeam \
wandb-save_dir=./logs
```
`config.yml` 파일의 `wandb` 키 아래에 wandb 인수를 추가합니다:
```
wandb:
project: MyProject
entity: MyTeam
save_dir: ./logs
```
`train.py` 파일을 실행하면 W\&B Workspace 로 연결되는 링크가 생성됩니다.
## 피드백 또는 문제 발생 시
W\&B 인테그레이션에 대한 피드백이나 문제가 있는 경우, [PaddleDetection GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection) 에 이슈를 생성하거나 [support@wandb.com](mailto:support@wandb.com) 으로 이메일을 보내주세요.
