使用Wandb（Weights & Biases）的步驟大致如下：
註冊Wandb賬號。首先，訪問Wandb官網（wandb.ai）並註冊一箇賬號。
安裝Wandb。在命令行中執行`pip install wandb`來安裝Wandb客戶端。
獲取API密鑰。登錄後，創建一箇新的project，並獲取與你的賬號關聯的API密鑰。這個密鑰用於身份驗證。
登錄Wandb。在命令行中執行`wandb login`並輸入你的API密鑰來登錄。如果你需要在不同電腦上使用，可以運行`wandb login --relogin`來切換賬戶或覆蓋之前的密鑰。
啓用Wandb。在代碼中，你可以通過設置環境變量`WANDB_MODE`爲`offline`來在調試時禁用數據上傳到雲端，但仍然保留本地運行日誌。
初始化Wandb。在代碼中導入Wandb並初始化，例如`wandb.init(project="test", entity="shuttle", name="test1")`。這裏的參數對應你在Wandb雲端的項目、團隊名稱和運行名稱。
記錄超參數和指標。使用Wandb的函數如`wandb.log()`來記錄超參數、訓練曲線、圖片、視頻、表格等數據。這些數據可以在Wandb網站上查看。
復現模型。Wandb有助於復現模型，因爲它記錄了指標、超參數和代碼版本。這樣，即使項目交給同事或你不在時，也能方便地查看所有製作的模型。
以上步驟概述瞭如何使用Wandb來跟蹤和管理機器學習項目的訓練過程，並在雲端存儲和分析數據。