빠른 시작 — 메트릭·컨피그 로깅

Neptune으로 무언가를 기록하는 가장 기본 단위가 **런(Run)**이에요. 훈련 루프에서 메트릭을 로깅하고, 웹 앱에서 여러 런을 비교하는 흐름을 보겠습니다.

출처: https://docs.neptune.ai/quickstart

설치와 토큰 설정

먼저 neptune_scale을 설치하고 네튠 API 토큰·프로젝트를 설정해요.

pip install neptune_scale

런 생성과 메트릭 로깅

Run을 만들고 훈련 스텝마다 log_metrics로 값을 남겨요. 만든 런을 구성(config)과 메트릭을 로깅합니다.

import random
from neptune_scale import Run

run = Run(...)  # 프로젝트·토큰 설정

offset = random() / 5
for step in range(50):
    acc = 1 - 2 ** -step - random() / (step + 1) - offset
    loss = 2 ** -step + random() / (step + 1) + offset
    run.log_metrics(data={"accuracy": acc, "loss": loss}, step=step)

run.add_tags(["quickstart"])
run.close()

항상 if __name__ == "__main__": 가드 안에서 네튠 코드를 돌리는 걸 권장해요. 임포트 안전성 때문입니다.

웹 앱에서 비교

로깅된 런은 네튠 웹 앱에서 열어, 여러 런의 메트릭·컨피그를 나란히 비교할 수 있어요. run.close()로 런을 닫아 끝내는 것도 잊지 마세요.

더 알아보기

https://docs.neptune.ai/api_cheat_sheet — API 치트 시트
https://docs.neptune.ai/usage/runs/ — 런 개념