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# 알고리즘 로컬 관리

> W&B 클라우드 호스팅 서비스를 사용하는 대신, 로컬에서 알고리즘을 검색하고 중지하세요.

하이퍼파라미터 컨트롤러는 기본적으로 Weights & Biases에서 클라우드 서비스로 호스팅합니다. W\&B 에이전트는 컨트롤러와 통신하여 트레이닝에 사용할 다음 파라미터 세트를 결정합니다. 또한 컨트롤러는 조기 종료(early stopping) 알고리즘을 실행하여 어떤 Runs를 중지할지 결정하는 역할도 담당합니다.

로컬 컨트롤러 기능을 사용하면 사용자가 로컬에서 탐색 및 중지 알고리즘을 시작할 수 있습니다. 로컬 컨트롤러를 통해 사용자는 코드를 조사하고 인스트루먼트(instrument)하여 문제를 디버깅할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 클라우드 서비스에 통합될 수 있는 새로운 기능을 개발할 수도 있습니다.

<Warning>
  이 기능은 Sweeps 툴의 새로운 알고리즘을 더 빠르게 개발하고 디버깅할 수 있도록 지원하기 위해 제공됩니다. 실제 하이퍼파라미터 최적화 워크로드용으로 설계된 것은 아닙니다.
</Warning>

시작하기 전에 W\&B SDK ( `wandb` )를 설치해야 합니다. 커맨드라인에 다음 코드조각을 입력하세요:

```
pip install wandb sweeps 
```

다음 예제들은 파이썬 스크립트나 Jupyter Notebook에 설정 파일과 트레이닝 루프가 이미 정의되어 있다고 가정합니다. 설정 파일을 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Define sweep configuration](/models/sweeps/define-sweep-configuration/)을 참조하세요.

### 커맨드라인에서 로컬 컨트롤러 실행하기

W\&B가 클라우드 서비스로 호스팅하는 하이퍼파라미터 컨트롤러를 사용할 때와 유사하게 스윕을 초기화합니다. W\&B 스윕 작업에 로컬 컨트롤러를 사용하겠다는 것을 나타내기 위해 컨트롤러 플래그 ( `controller` )를 지정합니다:

```bash theme={null}
wandb sweep --controller config.yaml
```

또는, 스윕 초기화와 로컬 컨트롤러 사용 지정 단계를 두 단계로 나눌 수도 있습니다.

단계를 나누려면 먼저 스윕의 YAML 설정 파일에 다음 키-값 쌍을 추가하세요:

```yaml theme={null}
controller:
  type: local
```

그 다음, 스윕을 초기화합니다:

```bash theme={null}
wandb sweep config.yaml
```

`wandb sweep`은 스윕 ID를 생성합니다. 스윕을 초기화한 후, [`wandb controller`](/models/ref/python/functions/controller)로 컨트롤러를 시작합니다:

```bash theme={null}
wandb controller {user}/{entity}/{sweep_id}
```

로컬 컨트롤러 사용을 지정했다면, 하나 이상의 Sweep 에이전트를 시작하여 스윕을 실행합니다. 평소와 같이 W\&B Sweep을 시작하세요. 자세한 내용은 [Start sweep agents](/models/sweeps/start-sweep-agents/)를 참조하세요.

```bash theme={null}
wandb sweep sweep_ID
```

### W\&B Python SDK로 로컬 컨트롤러 실행하기

다음 코드조각은 W\&B Python SDK를 사용하여 로컬 컨트롤러를 지정하고 사용하는 방법을 보여줍니다.

Python SDK에서 컨트롤러를 사용하는 가장 간단한 방법은 스윕 ID를 [`wandb.controller`](/models/ref/python/functions/controller) 메소드에 전달하는 것입니다. 그런 다음 반환된 오브젝트의 `run` 메소드를 사용하여 스윕 작업을 시작합니다:

```python theme={null}
sweep = wandb.controller(sweep_id)
sweep.run()
```

컨트롤러 루프를 더 자세히 제어하고 싶은 경우:

```python theme={null}
import wandb

sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
    sweep.print_status()
    sweep.step()
    time.sleep(5)
```

또는 제공되는 파라미터를 더 세밀하게 제어하고 싶은 경우:

```python theme={null}
import wandb

sweep = wandb.controller(sweep_id)
while not sweep.done():
    params = sweep.search()
    sweep.schedule(params)
    sweep.print_status()
```

전체 스윕을 코드로만 지정하고 싶다면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

```python theme={null}
import wandb

sweep = wandb.controller()
sweep.configure_search("grid")
sweep.configure_program("train-dummy.py")
sweep.configure_controller(type="local")
sweep.configure_parameter("param1", value=3)
sweep.create()
sweep.run()
```