> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-run-filter-ui-updates.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> Métriques automatiquement enregistrées par W&B.

# Référence des métriques du système

Cette page fournit des informations détaillées sur les métriques du système suivies par le SDK W\&B.

<Note>
  `wandb` enregistre automatiquement les métriques du système toutes les 15 secondes.
</Note>

<div id="view-system-metrics">
  ## Afficher les métriques système
</div>

Vous pouvez afficher et surveiller les métriques système à l’aide de la W\&B App ou de l’interface terminal `wandb beta leet`.

<Tabs>
  <Tab title="App">
    Pour afficher les métriques système dans la W\&B App :

    1. Accédez à votre projet dans la W\&B App.
    2. Sélectionnez un run dans le tableau **Runs**.
    3. Dans le Workspace, recherchez la section **System**, qui affiche des graphiques pour :
       * l’utilisation du GPU et la mémoire
       * l’utilisation du CPU
       * l’utilisation de la mémoire
       * les E/S du disque
       * le trafic réseau

    Vous pouvez personnaliser les métriques système à afficher en ajoutant des panneaux à votre Workspace. Voir [Panels](/fr/models/app/features/panels/) pour plus d’informations sur la création et la personnalisation des visualisations.
  </Tab>

  <Tab title="LEET">
    Pour afficher les métriques système d’un run dans votre terminal à l’aide de l’interface terminal `wandb beta leet` :

    1. Si vous avez démarré le run localement à partir d’un script, accédez au répertoire dans lequel vous avez exécuté votre code. Il contient un répertoire `wandb/` avec un sous-répertoire par run et un lien symbolique `latest-run/`. Chaque répertoire de run contient un journal des transactions nommé au format `run-<run-ID>.wandb`.

       Si vous n’avez pas démarré le run localement, mais avez téléchargé à la place un fichier journal des transactions `.wandb`, notez son emplacement.
    2. Démarrez `wandb beta leet` à l’aide de l’une des commandes suivantes :

       ```bash theme={null}
       # Afficher le dernier run, stocké dans ./wandb/latest-run/
       wandb beta leet

       # Indiquer un répertoire de run
       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude

       # Indiquer un fichier .wandb
       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
       ```

    LEET affiche les métriques système dans la **barre latérale droite**, notamment :

    * l’utilisation du GPU (%) et de la mémoire (Go)
    * l’utilisation du CPU
    * l’utilisation de la RAM (Go)
    * les E/S du disque
    * l’activité réseau

    Voici quelques raccourcis clavier pour commencer :

    * `h` ou `?` - Afficher tous les raccourcis clavier
    * `/` - Filtrer les métriques par motif
    * `[` / `]` - Basculer entre les barres latérales gauche et droite
    * `n` / `N` - Naviguer entre les pages de métriques
    * `q` / `CMD+C` - Quitter

    Voir [`wandb beta leet`](/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet) pour plus de détails.
  </Tab>
</Tabs>

<div id="cpu">
  ## CPU
</div>

<div id="process-cpu-percent-cpu">
  ### Pourcentage CPU du processus (CPU)
</div>

Pourcentage d’utilisation du processeur par le processus, normalisé en fonction du nombre de processeurs disponibles.

W\&B attribue la balise `cpu` à cette métrique.

<div id="process-cpu-threads">
  ### Threads CPU du processus
</div>

Le nombre de threads utilisés par le processus.

W\&B attribue la balise `proc.cpu.threads` à cette métrique.

<div id="disk">
  ## Disque
</div>

Par défaut, les métriques d’utilisation sont collectées sur le chemin `/`. Pour configurer les chemins à surveiller, utilisez le paramètre suivant :

```python theme={null}
run = wandb.init(
    settings=wandb.Settings(
        x_stats_disk_paths=("/System/Volumes/Data", "/home", "/mnt/data"),
    ),
)
```

<div id="disk-usage-percent">
  ### Pourcentage d’utilisation du disque
</div>

Représente le pourcentage total d’utilisation du disque système pour les chemins spécifiés.

W\&B attribue la balise `disk.{path}.usagePercent` à cette métrique.

<div id="disk-usage">
  ### Utilisation du disque
</div>

Représente l’utilisation totale du disque système, en gigaoctets (GB), pour les chemins spécifiés.
Les chemins accessibles sont échantillonnés, et l’utilisation du disque (en GB) de chaque chemin est ajoutée aux échantillons.

W\&B attribue une balise `disk.{path}.usageGB` à cette métrique.

<div id="disk-in">
  ### Disque In
</div>

Indique le volume total de lectures sur le disque système, en mégaoctets (MB).
Les octets lus sur le disque sont enregistrés lors du premier échantillonnage. Les échantillons suivants calculent la différence entre le nombre actuel d’octets lus et la valeur initiale.

W\&B attribue une balise `disk.in` à cette métrique.

<div id="disk-out">
  ### Écriture sur disque
</div>

Représente le volume total des écritures système sur disque en mégaoctets (MB).
Comme pour [Disque In](), les octets d'écriture initiaux sur disque sont enregistrés lors du premier échantillonnage. Les échantillons suivants calculent la différence entre le nombre actuel d'octets écrits et la valeur initiale.

W\&B attribue la balise `disk.out` à cette métrique.

<div id="memory">
  ## Mémoire
</div>

<div id="process-memory-rss">
  ### Mémoire RSS du processus
</div>

Représente la taille de l’ensemble résident (RSS) du processus, en mégaoctets (Mo). Le RSS correspond à la partie de la mémoire occupée par un processus et conservée dans la mémoire principale (RAM).

W\&B attribue une balise `proc.memory.rssMB` à cette métrique.

<div id="process-memory-percent">
  ### Pourcentage de mémoire du processus
</div>

Indique l'utilisation mémoire du processus en pourcentage de la mémoire totale disponible.

W\&B attribue la balise `proc.memory.percent` à cette métrique.

<div id="memory-percent">
  ### Pourcentage de mémoire
</div>

Représente l’utilisation totale de la mémoire système en pourcentage de la mémoire totale disponible.

W\&B attribue la balise `memory_percent` à cette métrique.

<div id="memory-available">
  ### Mémoire disponible
</div>

Indique la quantité totale de mémoire système disponible en megabytes (MB).

W\&B attribue une balise `proc.memory.availableMB` à cette métrique.

<div id="network">
  ## Réseau
</div>

<div id="network-sent">
  ### Octets réseau envoyés
</div>

Représente le nombre total d’octets envoyés sur le réseau.
Le nombre initial d’octets envoyés est enregistré lors de la première initialisation de la métrique. Les échantillons suivants calculent la différence entre le nombre actuel d’octets envoyés et cette valeur initiale.

W\&B attribue une balise `network.sent` à cette métrique.

<div id="network-received">
  ### Données reçues sur le réseau
</div>

Indique le nombre total d’octets reçus sur le réseau.
Comme pour [Données envoyées sur le réseau](), le nombre initial d’octets reçus est enregistré lors de la première initialisation de la métrique. Les échantillons suivants calculent la différence entre le nombre actuel d’octets reçus et la valeur initiale.

W\&B attribue la balise `network.recv` à cette métrique.

<div id="nvidia-gpu">
  ## GPU NVIDIA
</div>

En plus des métriques décrites ci-dessous, si le processus et/ou ses processus descendants utilisent un GPU donné, W\&B capture les métriques correspondantes sous la forme `gpu.process.{gpu_index}.{metric_name}`

<div id="gpu-memory-utilization">
  ### Utilisation de la mémoire GPU
</div>

Représente l’utilisation de la mémoire GPU, en pourcentage, pour chaque GPU.

W\&B attribue à cette métrique la balise `gpu.{gpu_index}.memory`.

<div id="gpu-memory-allocated">
  ### Mémoire GPU allouée
</div>

Indique la part de mémoire GPU allouée, en pourcentage de la mémoire totale disponible pour chaque GPU.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.memoryAllocated` à cette métrique.

<div id="gpu-memory-allocated-bytes">
  ### Mémoire GPU allouée en octets
</div>

Indique la quantité de mémoire GPU allouée, en octets, pour chaque GPU.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.memoryAllocatedBytes` à cette métrique.

<div id="gpu-utilization">
  ### Utilisation du GPU
</div>

Indique le pourcentage d’utilisation de chaque GPU.

W\&B attribue une balise `gpu.{gpu_index}.gpu` à cette métrique.

<div id="gpu-temperature">
  ### Température du GPU
</div>

La température en degrés Celsius de chaque GPU.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.temp` à cette métrique.

<div id="gpu-power-usage-watts">
  ### Consommation électrique du GPU en watts
</div>

Indique la consommation électrique en watts de chaque GPU.

W\&B attribue une balise `gpu.{gpu_index}.powerWatts` à cette métrique.

<div id="gpu-power-usage-percent">
  ### Pourcentage de consommation électrique du GPU
</div>

Indique, pour chaque GPU, la consommation électrique en pourcentage de sa puissance maximale.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.powerPercent` à cette métrique.

<div id="gpu-sm-clock-speed">
  ### Vitesse d’horloge du SM du GPU
</div>

Représente la fréquence d’horloge du Streaming Multiprocessor (SM) du GPU, en MHz. Cette métrique indique la vitesse de traitement au sein des cœurs du GPU responsables des tâches de calcul.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.smClock` à cette métrique.

<div id="gpu-memory-clock-speed">
  ### Fréquence d’horloge de la mémoire du GPU
</div>

Représente la fréquence d’horloge de la mémoire du GPU en MHz, qui influe sur le débit de transfert des données entre la mémoire du GPU et les cœurs de traitement.

W\&B attribue à cette métrique la balise `gpu.{gpu_index}.memoryClock`.

<div id="gpu-graphics-clock-speed">
  ### Fréquence d’horloge graphique du GPU
</div>

Représente la fréquence d’horloge de base pour les opérations de rendu graphique sur le GPU, exprimée en MHz. Cette métrique reflète souvent les performances lors des tâches de visualisation ou de rendu.

W\&B attribue une balise `gpu.{gpu_index}.graphicsClock` à cette métrique.

<div id="gpu-corrected-memory-errors">
  ### Erreurs de mémoire GPU corrigées
</div>

Suit le nombre d’erreurs de mémoire sur le GPU que W\&B corrige automatiquement grâce à des protocoles de vérification d’erreurs, ce qui indique des problèmes matériels récupérables.

W\&B attribue une balise `gpu.{gpu_index}.correctedMemoryErrors` à cette métrique.

<div id="gpu-uncorrected-memory-errors">
  ### Erreurs de mémoire non corrigées du GPU
</div>

Indique le nombre d’erreurs de mémoire non corrigées sur le GPU, c’est-à-dire des erreurs non récupérables susceptibles d’affecter la fiabilité du traitement.

W\&B attribue à cette métrique la balise `gpu.{gpu_index}.unCorrectedMemoryErrors`.

<div id="gpu-encoder-utilization">
  ### Utilisation de l’encodeur GPU
</div>

Représente le pourcentage d’utilisation de l’encodeur vidéo du GPU, ce qui indique sa charge lorsque des tâches d’encodage (par exemple, le rendu vidéo) sont en cours.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.encoderUtilization` à cette métrique.

<div id="amd-gpu">
  ## GPU AMD
</div>

W\&B extrait des métriques de la sortie de l’outil `rocm-smi` fourni par AMD (`rocm-smi -a --json`).

Les formats ROCm [6.x (dernière version)](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/) et [5.x](https://rocm.docs.amd.com/en/docs-5.6.0/) sont pris en charge. Pour en savoir plus sur les formats ROCm, consultez la [documentation AMD ROCm](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/compatibility/compatibility-matrix.html). Le format le plus récent inclut plus de détails.

<div id="amd-gpu-utilization">
  ### Utilisation des GPU AMD
</div>

Représente le taux d’utilisation du GPU, en pourcentage, pour chaque GPU AMD.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.gpu` à cette métrique.

<div id="amd-gpu-memory-allocated">
  ### Mémoire GPU AMD allouée
</div>

Indique la mémoire GPU allouée, en pourcentage de la mémoire totale disponible, pour chaque périphérique GPU AMD.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.memoryAllocated` à cette métrique.

<div id="amd-gpu-temperature">
  ### Température du GPU AMD
</div>

La température, en degrés Celsius, de chaque GPU AMD.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.temp` à cette métrique.

<div id="amd-gpu-power-usage-watts">
  ### Consommation électrique du GPU AMD en watts
</div>

La consommation électrique, en watts, de chaque GPU AMD.

W\&B attribue la balise `gpu.{gpu_index}.powerWatts` à cette métrique.

<div id="amd-gpu-power-usage-percent">
  ### Pourcentage de consommation électrique du GPU AMD
</div>

Indique, pour chaque GPU AMD, la consommation électrique du GPU en pourcentage de sa puissance maximale.

W\&B associe `gpu.{gpu_index}.powerPercent` à cette métrique.

<div id="apple-arm-mac-gpu">
  ## GPU sur Mac Apple ARM
</div>

<div id="apple-gpu-utilization">
  ### Utilisation du GPU Apple
</div>

Indique l’utilisation du GPU en pourcentage pour les GPU Apple, en particulier sur les Mac ARM.

W\&B attribue une balise `gpu.0.gpu` à cette métrique.

<div id="apple-gpu-memory-allocated">
  ### Mémoire allouée du GPU Apple
</div>

La mémoire GPU allouée, exprimée en pourcentage de la mémoire totale disponible, pour les GPU Apple sur les Mac ARM.

W\&B attribue la balise `gpu.0.memoryAllocated` à cette métrique.

<div id="apple-gpu-temperature">
  ### Température du GPU Apple
</div>

La température du GPU, en degrés Celsius, sur les Mac ARM équipés d’un GPU Apple.

W\&B attribue la balise `gpu.0.temp` à cette métrique.

<div id="apple-gpu-power-usage-watts">
  ### Consommation du GPU Apple en watts
</div>

La consommation du GPU en watts sur les Mac ARM équipés d’un GPU Apple.

W\&B attribue à cette métrique la balise `gpu.0.powerWatts`.

<div id="apple-gpu-power-usage-percent">
  ### Pourcentage d’utilisation de la puissance du GPU Apple
</div>

Utilisation de la puissance du GPU, exprimée en pourcentage de sa capacité maximale, pour les GPU Apple sur les Mac ARM.

W\&B attribue une balise `gpu.0.powerPercent` à cette métrique.

<div id="graphcore-ipu">
  ## Graphcore IPU
</div>

Les IPU (Intelligence Processing Units) de Graphcore sont des accélérateurs matériels spécialement conçus pour les tâches d’intelligence artificielle.

<div id="ipu-device-metrics">
  ### Métriques de l’appareil IPU
</div>

Ces métriques représentent diverses statistiques pour un appareil IPU donné. Chaque métrique possède un ID d’appareil (`device_id`) et une clé de métrique (`metric_key`) pour l’identifier. W\&B attribue à cette métrique la balise `ipu.{device_id}.{metric_key}`.

Les métriques sont extraites à l’aide de la bibliothèque propriétaire `gcipuinfo`, qui interagit avec le binaire `gcipuinfo` de Graphcore. La méthode `sample` récupère ces métriques pour chaque appareil IPU associé à l’ID de processus (`pid`). Pour éviter d’enregistrer des données redondantes, seules les métriques qui évoluent au fil du temps, ainsi que celles récupérées lors de la première collecte des métriques d’un appareil, sont enregistrées.

Pour chaque métrique, la méthode `parse_metric` est utilisée pour extraire la valeur de la métrique à partir de sa représentation brute sous forme de chaîne. Les métriques sont ensuite agrégées sur plusieurs échantillons à l’aide de la méthode `aggregate`.

La liste suivante présente les métriques disponibles et leurs unités :

* **Température moyenne de la carte** (`average board temp (C)`) : Température de la carte IPU en degrés Celsius.
* **Température moyenne de la puce** (`average die temp (C)`) : Température de la puce IPU en degrés Celsius.
* **Fréquence d’horloge** (`clock (MHz)`) : Fréquence d’horloge de l’IPU en MHz.
* **Puissance de l’IPU** (`ipu power (W)`) : Consommation électrique de l’IPU en watts.
* **Utilisation de l’IPU** (`ipu utilisation (%)`) : Pourcentage d’utilisation de l’IPU.
* **Utilisation de session de l’IPU** (`ipu utilisation (session) (%)`) : Pourcentage d’utilisation de l’IPU propre à la session en cours.
* **Vitesse de liaison des données** (`speed (GT/s)`) : Vitesse de transmission des données en gigatransferts par seconde.

<div id="google-cloud-tpu">
  ## Google Cloud TPU
</div>

Les Tensor Processing Units (TPU) sont des ASIC (Application Specific Integrated Circuits) conçus par Google pour accélérer les charges de travail d’apprentissage automatique.

<Note>
  Les métriques exactes rapportées dépendent de la génération de la puce TPU, comme v4, v5e, v5p, v6e ou 7x, ainsi que de l’environnement d’exécution.
</Note>

Voir [les métriques prises en charge dans la documentation Cloud TPU de Google](https://docs.cloud.google.com/tpu/docs/tpu-monitoring-library) pour plus d’informations sur les métriques disponibles et leurs définitions.

<div id="tpu-compute-metrics">
  ### Métriques de calcul TPU
</div>

* `tpu.{tpu_index}.tensorcoreUtilization` : Pourcentage d’utilisation du TensorCore pour chaque appareil. Il s’agit de la mesure la plus directe pour déterminer si les unités de calcul TensorCore sont pleinement utilisées.

* `tpu.{tpu_index}.dutyCycle` : Pourcentage du temps, pendant la période d’échantillonnage, durant lequel le TensorCore de l’accélérateur traitait activement des données. Cette métrique est fournie par puce et ventilée sur tous les appareils des puces comportant plusieurs appareils. Des valeurs plus élevées indiquent une meilleure utilisation du TensorCore.

<div id="tpu-memory-metrics">
  ### Métriques de mémoire des TPU
</div>

* `tpu.{tpu_index}.hbmCapacityTotal` : Capacité totale de mémoire à haute bande passante (HBM) en octets pour chaque appareil.

* `tpu.{tpu_index}.hbmCapacityUsage` : Utilisation actuelle de la mémoire HBM en octets pour chaque appareil.

<div id="tpu-interconnect-health">
  ### État de santé de l’interconnexion TPU
</div>

* `tpu.{tpu_index}.iciLinkHealth` : état de santé du lien Inter-Chip Interconnect (ICI) pour chaque appareil. Cette métrique est disponible uniquement via le chemin d’accès du SDK libtpu.

<div id="tpu-transfer-latency">
  ### Latence des transferts TPU
</div>

Distributions de latence en microsecondes. Les statistiques rapportées peuvent inclure la moyenne, p50, p90, p95 et p999. Ces métriques sont particulièrement pertinentes pour les configurations de pods TPU multi-slices.

* `tpu.bufferTransferLatency.{label}.{stat}Us` : latences de transfert de mémoire tampon DCN (Data Center Network) entre les slices.

* `tpu.inboundBufferTransferLatency.{label}.{stat}Us` : latences de transfert entrant de mémoire tampon DCN.

* `tpu.hostToDeviceTransferLatency.{label}.{stat}Us` : latences de transfert de données de l'hôte vers le périphérique.

* `tpu.deviceToHostTransferLatency.{label}.{stat}Us` : latences de transfert de données du périphérique vers l'hôte.

<div id="tpu-collective-communication">
  ### Communications collectives TPU
</div>

* `tpu.collectiveE2ELatency.{label}.{stat}Us` : Latence de bout en bout des opérations collectives, telles que all-reduce et all-gather.

* `tpu.hostComputeLatency.{label}.{stat}Us` : Latences de calcul côté hôte, y compris celles du calcul MXLA.

<div id="tpu-network-metrics">
  ### Métriques réseau des TPU
</div>

* `tpu.grpcTcpMinRtt.{stat}Us` : Latence aller-retour TCP minimale pour les connexions gRPC.

* `tpu.grpcTcpDeliveryRate.{stat}Mbps` : Débit TCP pour les connexions gRPC, en mégabits par seconde.

<div id="tpu-hlo-execution-metrics">
  ### Métriques d'exécution HLO sur TPU
</div>

* `tpu.hloExecTiming.{label}.{stat}Us` : distribution des durées d'exécution HLO (High Level Operations) en microsecondes. Cette métrique indique le temps d'exécution par opération.

* `tpu.hloQueueSize.{label}` : taille actuelle de la file d'attente d'exécution HLO. Cette métrique indique combien d'opérations sont en attente d'exécution.

<div id="aws-trainium">
  ## AWS Trainium
</div>

[AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/) est une plateforme matérielle spécialisée proposée par AWS, conçue pour accélérer les charges de travail de machine learning. L’outil `neuron-monitor` d’AWS sert à collecter les métriques d’AWS Trainium.

<div id="trainium-neuron-core-utilization">
  ### Utilisation des NeuronCore de Trainium
</div>

Le pourcentage d’utilisation de chaque NeuronCore, indiqué pour chaque cœur.

W\&B attribue la balise `trn.{core_index}.neuroncore_utilization` à cette métrique.

<div id="trainium-host-memory-usage-total">
  ### Utilisation totale de la mémoire de l’hôte Trainium
</div>

La consommation totale de mémoire de l’hôte, en octets.

W\&B attribue la balise `trn.host_total_memory_usage` à cette métrique.

<div id="trainium-neuron-device-total-memory-usage">
  ### Utilisation totale de la mémoire du périphérique Neuron Trainium
</div>

L’utilisation totale de la mémoire sur le périphérique Neuron, en octets.

W\&B attribue une balise `trn.neuron_device_total_memory_usage)` à cette métrique.

<div id="trainium-host-memory-usage-breakdown">
  ### Répartition de l’utilisation de la mémoire hôte de Trainium :
</div>

Voici la répartition de l’utilisation de la mémoire sur l’hôte :

* **Mémoire de l’application** (`trn.host_total_memory_usage.application_memory`) : mémoire utilisée par l’application.
* **Constantes** (`trn.host_total_memory_usage.constants`) : mémoire utilisée pour les constantes.
* **Tampons DMA** (`trn.host_total_memory_usage.dma_buffers`) : mémoire utilisée pour les tampons d’accès direct à la mémoire.
* **Tenseurs** (`trn.host_total_memory_usage.tensors`) : mémoire utilisée pour les tenseurs.

<div id="trainium-neuron-core-memory-usage-breakdown">
  ### Répartition de l’utilisation de la mémoire des NeuronCore Trainium
</div>

Informations détaillées sur l’utilisation de la mémoire pour chaque NeuronCore :

* **Constantes** (`trn.{core_index}.neuroncore_memory_usage.constants`)
* **Code du modèle** (`trn.{core_index}.neuroncore_memory_usage.model_code`)
* **Zone de travail partagée du modèle** (`trn.{core_index}.neuroncore_memory_usage.model_shared_scratchpad`)
* **Mémoire d’exécution** (`trn.{core_index}.neuroncore_memory_usage.runtime_memory`)
* **Tenseurs** (`trn.{core_index}.neuroncore_memory_usage.tensors`)

<div id="openmetrics">
  ## OpenMetrics
</div>

Capturez et consignez des métriques à partir d'endpoints externes qui exposent des données compatibles avec OpenMetrics / Prometheus, avec prise en charge de filtres de métriques personnalisés basés sur des expressions régulières à appliquer aux endpoints interrogés.

Consultez [Surveillance des performances d'un cluster GPU dans W\&B](https://wandb.ai/dimaduev/dcgm/reports/Monitoring-GPU-cluster-performance-with-NVIDIA-DCGM-Exporter-and-Weights-Biases--Vmlldzo0MDYxMTA1) pour un exemple détaillé de l'utilisation de cette fonctionnalité dans un cas concret de surveillance des performances d'un cluster GPU avec [NVIDIA DCGM-Exporter](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/gpu-telemetry/latest/dcgm-exporter.html).