> For clean Markdown of any page, append .md to the page URL. > For a complete documentation index, see https://fr.nvidia-localization.ferndocs.com/fr/nemo/rl/latest/nemo-rl-utils-logger/llms.txt. > For AI client integration (Claude Code, Cursor, etc.), connect to the MCP server at https://fr.nvidia-localization.ferndocs.com/_mcp/server. # nemo\_rl.utils.logger ## Contenu du Module ### Classes | Nom | Description | | -------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | [`WandbConfig`](#nemorlutilsloggerwandbconfig) | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d'un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d\[k] = v dict(\*\*kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d'arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) | | [`TensorboardConfig`](#nemorlutilsloggertensorboardconfig) | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d'un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d\[k] = v dict(\*\*kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d'arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) | | [`MLflowConfig`](#nemorlutilsloggermlflowconfig) | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d'un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d\[k] = v dict(\*\*kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d'arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) | | [`GPUMonitoringConfig`](#nemorlutilsloggergpumonitoringconfig) | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d'un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d\[k] = v dict(\*\*kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d'arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) | | [`LoggerConfig`](#nemorlutilsloggerloggerconfig) | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d'un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d\[k] = v dict(\*\*kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d'arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) | | [`LoggerInterface`](#nemorlutilsloggerloggerinterface) | Classe de base abstraite pour les backends de journalisation. | | [`TensorboardLogger`](#nemorlutilsloggertensorboardlogger) | Backend de journalisation Tensorboard. | | [`WandbLogger`](#nemorlutilsloggerwandblogger) | Backend de journalisation Weights & Biases. | | [`GpuMetricSnapshot`](#nemorlutilsloggergpumetricsnapshot) | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d'un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d\[k] = v dict(\*\*kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d'arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) | | [`RayGpuMonitorLogger`](#nemorlutilsloggerraygpumonitorlogger) | Surveiller l'utilisation du GPU sur un cluster Ray et journaliser les métriques vers un journal parent. | | [`MLflowLogger`](#nemorlutilsloggermlflowlogger) | Backend de journalisation MLflow. | | [`Logger`](#nemorlutilsloggerlogger) | Classe de journal principale qui délègue à plusieurs backends de journalisation. | ### Fonctions | Nom | Description | | ----------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | [`flatten_dict`](#nemorlutilsloggerflattendict) | Aplatir un dictionnaire imbriqué. | | [`configure_rich_logging`](#nemorlutilsloggerconfigurerichlogging) | Configurer la journalisation riche pour une sortie de journal plus attrayante visuellement. | | [`print_message_log_samples`](#nemorlutilsloggerprintmessagelogsamples) | Visualisation des journaux de messages et des récompenses utilisant une approche plus visuelle avec des indicateurs emoji et une disposition horizontale. | | [`get_next_experiment_dir`](#nemorlutilsloggergetnextexperimentdir) | Créer un nouveau répertoire d'expérience avec un ID incrémenté. | ### Données `_rich_logging_configured` ### API (Le reste du document reste identique, seuls les commentaires et textes ont été traduits en français)