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# 에이전트 병렬화

> 멀티 코어 또는 멀티 GPU 머신에서 W&B Sweep 에이전트를 병렬화하세요.

멀티 코어 또는 멀티 GPU 머신에서 W\&B Sweep 에이전트를 병렬화하세요. 시작하기 전에 W\&B Sweep 이 초기화되었는지 확인하세요. W\&B Sweep 을 초기화하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Initialize sweeps](./initialize-sweeps) 를 참조하세요.

### 멀티 CPU 머신에서 병렬화하기

사용자의 유스 케이스에 따라 다음 탭을 탐색하여 CLI 또는 Jupyter 노트북 내에서 W\&B Sweep 에이전트를 병렬화하는 방법을 알아보세요.

<Tabs>
  <Tab title="CLI">
    터미널에서 [`wandb agent`](/models/ref/cli/wandb-agent) 코맨드를 사용하여 여러 CPU에 걸쳐 sweep 에이전트를 병렬화하세요. [sweep 을 초기화](./initialize-sweeps) 했을 때 반환된 sweep ID를 제공해야 합니다.

    1. 로컬 머신에서 두 개 이상의 터미널 창을 엽니다.
    2. 아래의 코드조각을 복사하여 붙여넣고 `sweep_id` 를 사용자의 sweep ID로 바꿉니다.

    ```bash theme={null}
    wandb agent sweep_id
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Jupyter Notebook">
    Jupyter 노트북 내에서 W\&B Python SDK 라이브러리를 사용하여 여러 CPU에 걸쳐 W\&B Sweep 에이전트를 병렬화하세요. [sweep 을 초기화](./initialize-sweeps) 했을 때 반환된 sweep ID가 있는지 확인하세요. 또한 `function` 파라미터에 sweep 이 실행할 함수 이름을 입력합니다.

    1. 두 개 이상의 Jupyter 노트북을 엽니다.
    2. W\&B Sweep 을 병렬화하기 위해 여러 Jupyter 노트북에 W\&B Sweep ID를 복사하여 붙여넣습니다. 예를 들어, sweep ID가 `sweep_id` 라는 변수에 저장되어 있고 함수의 이름이 `function_name` 인 경우, 다음 코드조각을 여러 노트북에 붙여넣어 sweep 을 병렬화할 수 있습니다.

    ```python theme={null}
    wandb.agent(sweep_id=sweep_id, function=function_name)
    ```
  </Tab>
</Tabs>

### 멀티 GPU 머신에서 병렬화하기

CUDA Toolkit을 사용하여 터미널에서 여러 GPU에 걸쳐 W\&B Sweep 에이전트를 병렬화하려면 다음 절차를 따르세요.

1. 로컬 머신에서 두 개 이상의 터미널 창을 엽니다.
2. W\&B Sweep 작업([`wandb agent`](/models/ref/cli/wandb-agent))을 시작할 때 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 로 사용할 GPU 인스턴스를 지정합니다. `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 에 사용할 GPU 인스턴스에 해당하는 정수 값(value)을 할당합니다.

예를 들어, 로컬 머신에 두 개의 NVIDIA GPU가 있다고 가정해 보겠습니다. 터미널 창을 열고 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 를 `0` 으로 설정합니다 (`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`). 다음 예시의 `sweep_ID` 를 W\&B Sweep 을 초기화할 때 반환된 W\&B Sweep ID로 바꿉니다.

터미널 1

```bash theme={null}
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 wandb agent sweep_ID
```

두 번째 터미널 창을 엽니다. `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 를 `1` 로 설정합니다 (`CUDA_VISIBLE_DEVICES=1`). 다음 코드조각에 언급된 `sweep_ID` 에 동일한 W\&B Sweep ID를 붙여넣습니다.

터미널 2

```bash theme={null}
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 wandb agent sweep_ID
```