Python深度学习：使用SwanLab解决WandB连接问题（替代方案与代码示例）

近期在尝试连接 Weights & Biases (WandB) 进行实验跟踪时，可能会遇到因网络限制导致的连接失败问题。虽然可以回退到 TensorBoard，但迁移和配置相对繁琐。因此，我尝试了国产的机器学习实验管理工具 SwanLab，发现它能很好地作为 WandB 的替代品。

根据官方文档和实测，只需添加少量代码，即可将原本记录到 WandB 的数据无缝同步至 SwanLab 平台，整个过程非常简单。下面分享具体操作方法。

核心步骤与代码

首先，在你的本地或服务器环境中安装 swanlab 库，并使用 API Key 进行登录。

pip install swanlab
swanlab login

执行 swanlab login 后，命令行会提示你输入从 SwanLab 官网获取的 API Key，完成认证。

接下来，在你原本使用 WandB 的 Python 训练脚本文件的最开头，添加以下两行代码。根据 SwanLab 官方文档要求，这两行代码需要在 wandb.init() 调用之前出现即可：

import swanlab
swanlab.sync_wandb()

最后，记得将 WandB 的运行模式设置为离线（offline），这样你的脚本就不会尝试连接被限制的 WandB 服务器，而是将数据交由 SwanLab 处理。

export WANDB_MODE=offline

完成以上设置后，按照原来的方式运行你的 Python 训练代码即可。此时，实验日志将被自动记录并同步到你个人的 SwanLab 项目中。

为了方便理解，整个流程的核心要点已总结在下图中：

总结与体验

这个方法本质上是通过 SwanLab 提供的 sync_wandb() 接口，接管了 WandB SDK 的数据上报流程。对于正在从事深度学习或 AIGC 模型开发，且受限于 WandB 访问问题的研究者与工程师来说，这提供了一个非常平滑的过渡方案。无需大幅修改原有基于 WandB 的代码逻辑，就能继续使用熟悉的实验跟踪功能。

SwanLab 作为国内的工具，在访问速度和数据管理方面可能有其本土优势，具体功能和特性建议查阅其官方文档进行深入了解。如果你在模型训练和实验管理过程中遇到了类似的基础设施困扰，不妨试试这个方案。

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