실험자 가이드¶

웹 UI를 통한 실험 실행 및 결과 분석

1. 웹UI로 실험하기¶

## 웹 인터페이스 시작
uv run app.py
## 브라우저: http://localhost:8000

워크플로우: Execute → Queue → Devices → Metrics

2. 기본 실험 설정¶

간단한 분류 실험¶

agent: classification

model: resnet18
num_classes: 10

transform: to_tensor
dataset:
  train: cifar10(split=train)
  val: cifar10(split=val)
dataloader:
  train: basic(split=train, shuffle=true)
  val: basic(split=val, shuffle=false)

optimizer: adam
lr: 0.001
loss: cross_entropy
metric: accuracy

epochs: 10
batch_size: 128

Grid Search (자동 실험)¶

run_name: "resnet_lr{{lr}}_bs{{batch_size}}"

## 여러 값 → 자동으로 모든 조합 실험
lr: [0.001, 0.01, 0.1]
batch_size: [32, 64, 128]
## → 총 3×3 = 9개 실험 자동 생성

3. 고급 실험 패턴¶

데이터 증강¶

transform:
  train: "random_crop | random_flip | to_tensor | normalize"
  val: "to_tensor | normalize"

4. 필수 설정 요소¶

구성요소	예시	설명
`agent`	`classification`, `fixmatch`	실험 시나리오
`model`	`resnet18`	사용할 모델
`dataset`	`cifar10(split=train)`	데이터셋
`optimizer`	`adam`	최적화 알고리즘
`loss`	`cross_entropy`	손실 함수
`metric`	`accuracy`	평가 지표

5. 자주 사용하는 설정¶

## 실험 메타데이터
run_name: "my_experiment_{{date}}"
description: "Baseline experiment"
author: "Your Name"

## 재현성
seed: 42

## 데이터 경로
data_root: "./data/cifar10"
download: true

## 하드웨어
device: 0
num_workers: 4

6. 문제 해결¶

실험이 안 돌아갈 때:

Execute 탭에서 설정 검증
Devices 탭에서 GPU 메모리 확인
CLI로 직접 실행: uv run main.py --config my_config.yaml

일반적인 오류:

컴포넌트 없음 → 오타 확인
메모리 부족 → batch_size 줄이기
파라미터 오류 → 필수 값 누락 확인

7. 결과 확인¶

Queue 탭: 실행 상태
Metrics 탭: 결과 비교 테이블
파일: ./logs/<project>/<run_name>.csv

자주 묻는 질문 (FAQ)¶

Q: 실험이 큐에 추가되지 않습니다¶

A: 다음을 확인하세요: 1. Config 파일이 유효한지 검증 (--config 옵션으로 dry-run) 2. 프로젝트 이름이 올바른지 확인 3. Web Helper 서버가 실행 중인지 확인 (http://localhost:8000)

Q: 결과 차트가 표시되지 않습니다¶

A:

CSV 파일에 metrics 열이 있는지 확인
로그 파일 경로가 올바른지 확인 (logs/<project>/<run_name>.csv)
Reindex 버튼을 눌러 강제 재색인

Q: Grid Search로 너무 많은 실험이 생성됩니다¶

A: 리스트 값을 줄이거나 단일 값으로 변경하세요:

## 18개 실험 생성
lr: [0.001, 0.01, 0.1]
batch_size: [32, 64, 128]

## 3개 실험만 생성
lr: [0.001, 0.01, 0.1]
batch_size: 64

Q: 실험 도중 멈춘 것 같습니다¶

A:

Queue 탭에서 실험 상태 확인
로그 파일 확인: tail -f logs/<project>/<run_name>/train.log
GPU 사용률 확인: nvidia-smi