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# 실험 재현

> run에서 연결된 코드, 의존성, 설정을 다운로드하여 팀원의 W&B 실험을 재현합니다.

팀원이 생성한 실험을 재현해 결과를 확인하고 검증합니다.

실험을 재현하기 전에 다음 사항을 메모해 두어야 합니다:

* run이 로깅된 프로젝트 이름
* 재현하려는 run 이름

실험을 재현하려면 다음 단계를 따르세요:

1. run이 로깅된 프로젝트로 이동합니다.
2. 프로젝트 사이드바에서 **Workspace** 탭을 선택합니다.
3. 재현하려는 run을 클릭합니다. run 페이지가 열리면 기본적으로 **Overview** 탭이 표시됩니다.

계속하려면 특정 해시의 실험 코드를 다운로드하거나 실험의 전체 저장소를 클론합니다.

<Tabs>
  <Tab title="Download Python script or notebook">
    실험의 Python 스크립트 또는 노트북을 다운로드합니다:

    1. **Overview** 탭(기본으로 표시됨)의 **Command** 필드에서 실험을 생성한 스크립트 이름을 메모합니다.
    2. run 페이지에서 **Code** 탭을 선택합니다.
    3. 스크립트 또는 노트북에 해당하는 파일 옆의 **Download**를 클릭합니다.
  </Tab>

  <Tab title="GitHub">
    팀원이 실험을 생성할 때 사용한 GitHub 저장소를 클론합니다. 방법은 다음과 같습니다:

    1. 필요한 경우, 팀원이 실험을 생성할 때 사용한 GitHub 저장소에 대한 액세스 권한을 얻습니다.
    2. GitHub 저장소 URL이 포함된 **Git repository** 필드를 복사합니다.
    3. 저장소를 클론합니다:
       ```bash theme={null}
       git clone https://github.com/your-repo.git && cd your-repo
       ```
    4. **Git state** 필드를 터미널에 복사해 붙여넣습니다. Git state는 팀원이 실험을 생성할 때 사용한 정확한 커밋을 체크아웃하는 Git 명령어 집합입니다. 다음 코드 스니펫의 값을 자신의 값으로 바꾸세요:
       ```bash theme={null}
       git checkout -b "<run-name>" 0123456789012345678901234567890123456789
       ```
  </Tab>
</Tabs>

5. run 페이지에서 **Files** 탭을 선택합니다.

6. `requirements.txt` 파일을 다운로드해 작업 디렉터리에 저장합니다. 이 디렉터리에는 클론한 GitHub 저장소 또는 다운로드한 Python 스크립트나 노트북이 있어야 합니다.

7. (권장) Python 가상 환경을 생성합니다.

8. `requirements.txt` 파일에 지정된 요구 사항을 설치합니다.
   ```bash theme={null}
   pip install -r requirements.txt
   ```

9. 이제 코드와 의존성이 준비되었으므로 스크립트나 노트북을 실행해 실험을 재현할 수 있습니다. 저장소를 클론한 경우 스크립트나 노트북이 있는 디렉터리로 이동해야 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 작업 디렉터리에서 바로 스크립트나 노트북을 실행할 수 있습니다.

<Tabs>
  <Tab title="Python notebook">
    Python 노트북을 다운로드한 경우, 노트북을 다운로드한 디렉터리로 이동한 다음 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다:

    ```bash theme={null}
    jupyter notebook
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Python script">
    Python 스크립트를 다운로드한 경우, 스크립트를 다운로드한 디렉터리로 이동한 다음 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다. `<>`로 묶인 값은 자신의 값으로 바꾸세요:

    ```bash theme={null}
    python <your-script-name>.py
    ```
  </Tab>
</Tabs>