ARIA を使用して autoresearch を行う

ARIA（W&B の AI Research and Iteration Agent）を使用して、結果を分析し、Experiments を実行する方法を学びます。

ARIA (W&B の AI Research and Iteration Agent) をリサーチアシスタントとして使用すると、Experiments の分析、結果の説明、Runs 全体にわたるパターンの特定、次のステップの提案、可視化の作成などを行えます。

ARIA は、これまでの Runs に基づいて新しい Experiments を提案し、実行できます。

ARIA は W&B Launch を使用して、サンドボックス環境で Experiments を実行します。ARIA が project 内で Experiments を実行できるようにするには、まず ARIA を使用して W&B Launch を設定する を参照してください。

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ARIA を使って W&B Launch を設定する

ARIA を使うと、チャットから W&B Launch を設定できます。たとえば、ARIA に次のように依頼できます。

User prompt

W&B Launch の設定を手伝ってもらえますか？

ARIA は、あなたのprojectで利用可能な W&B Launch の構成要素 を確認し、残りの設定手順を案内します。

次の例は、プロンプト「“W&B Launch の設定を手伝ってもらえますか？“」に対する ARIA の応答の一部です。

ARIA の応答

## 1. ジョブを実際にどこで実行するかを決める

次のいずれかを選択します:

### オプション A — Kubernetes / クラスター設定
共有の GPU/CPU インフラストラクチャーと
常駐する Launch agent が必要な場合に使用します。

本格的なチーム利用に推奨されます。

### オプション B — ローカル Docker 設定
自分のマシン上でジョブを実行したい場合に使用します。
たとえば、Docker と必要に応じて GPU を備えたローカルワークステーションです。

Launch を手早くテストするのに適しています。

クラスターにアクセスできる場合は、通常 **Kubernetes** から始めることをおすすめします。
そうでない場合は、**Local Docker** から始めてください。

## 2. W&B UI で Launch queue を作成する

entity の Launch ページに移動します: https://wandb.ai/wandb/launch

次に:

1. **Create Queue** をクリックします。
2. entity として `wandb` を選択します。
3. キューに名前を付けます。
4. キューのリソースタイプを選択します:
   - クラスターで実行する場合は **Kubernetes**。
   - ローカルで実行する場合は **Docker**。
5. キューのリソース設定を追加します。
6. **Create Queue** をクリックします。

## 3. Kubernetes の手順: Helm を使用して Launch agent をインストールする

Kubernetes を使用する場合、次が必要です:

- Kubernetes クラスター。
- クラスターへの `kubectl` アクセス。
- ローカルにインストールされた `helm`。
- W&B **サービスアカウント APIキー**。
- 対象 namespace 内で Kubernetes リソースを作成、更新、削除する権限。

これが本番向けの
設定である場合、agent には個人用 APIキーを **使用しないでください**。  
W&B サービスアカウントキーを使用してください。

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Launch の構成要素

W&B Launch には、3 つの主要なコンポーネントがあります。

• Launch job: ML ワークフロー内のタスクを設定して実行するための、再利用可能な設計図です。
• Launch queue: Kubernetes クラスターなどのコンピュートターゲットにジョブを送信する、先入れ先出しのキューです。
• Launch agent: キューをポーリングし、そのキュー用に設定されたコンピュートターゲットでジョブを実行するプロセスです。

ARIA は、キューとアクティブな Launch agent が利用可能になった後の W&B 側の Launch ワークフローを管理できます。通常、ARIA はローカルマシン、Kubernetes クラスター、SageMaker 環境、または Vertex AI 環境で永続的な Launch agent を起動できません。ユーザーまたは管理者が、コンピュート環境、認証情報、および実行中のエージェントを用意する必要があります。

次の表は、ARIA が W&B Launch で実験を実行できるようにするための手順と、通常それを担当する人をまとめたものです。

手順	通常の実施者	詳細
Launch queue を作成する	ARIA またはチーム管理者	必要な権限とターゲットバックエンドが明確であれば、ARIA はキューの作成を支援できます。チーム管理者権限が必要になる場合があります
コンピュートバックエンドを選択またはプロビジョニングする	チームメンバーまたはインフラストラクチャー管理者	ARIA には、Docker ホスト、Kubernetes クラスター、SageMaker 環境、または Vertex AI 環境へのアクセスが必要です。W&B Launch を通じてすでにアクセス可能でない限り、ARIA がインフラストラクチャーをプロビジョニングすることはできません。
Launch agent を起動する	チームメンバーまたはインフラストラクチャー管理者	Launch agent は、W&B の認証情報を使用して、マシンまたはクラスター上で継続的に実行されている必要があります。
サービスアカウントまたは APIキーを設定する	チーム管理者	サービスアカウントキーを作成し、安全に保管します。詳細は, Manage secrets を参照してください。
実験をキューに送信する	ARIA	キューにアクティブなエージェントがあれば、ARIA はジョブを送信し、設定のオーバーライドを適用して Runs を再起動し、結果をモニターし、失敗をデバッグし、メトリクスを比較できます。