Nutzen Sie W&B mit SageMaker
Wir haben Weights & Biases so entwickelt, dass es flexibel und einfach zu verwenden ist, unabhängig von Ihrem Framework oder Workflow.
Legen Sie los oder planen Sie eine Demo und entdecken Sie, wie W&B und SageMaker besser zusammenarbeiten.
Weights & Biases und Amazon SageMaker sind eine großartige Kombination für die Entwicklung modernsten maschinellen Lernens auf AWS.
Gewichte & Die Biases-Plattform hilft Ihnen, Ihren Arbeitsablauf von Anfang bis Ende zu optimieren.
Modell
Experiment
Tracking und Visualisierung ML-Experimente
fegen
Optimierung Hyperparameter
Modellregister
Registrierung und Verwaltung von ML-Modellen
Automatisierung
Lösen Sie Workflows automatisch aus
Start
Verpackung und Betrieb ML-Workflow-Aufgaben
salzig
Beweis
Entdecken Sie
LLM-Debug
Auswertung
Strenge Bewertung von GenAI-Anwendungen
Erste Schritte: Einführung inW&B und SageMaker
Hier ist ein kurzes Tutorial zur Funktionsweise von W&B mit Amazon SageMaker anhand eines einfachen Datensatzbeispiels zum Trainieren eines MNIST-Modells mit Pytorch.
# Flexible integration for any Python script
import wandb
# 1. Start a W&B run
wandb.init(project=’gpt3′)
# 2. Save model inputs and hyperparameters
config = wandb.config
config.learning_rate = 0.01
# Model training here
# 3. Log metrics over time to visualize performance
wandb.log({„loss„: loss})
Integration mit W&B mit nur ein paar Zeilen Code
Optimieren Sie Ihre MLOps für Ihre Machine-Learning-Workloads auf Amazon SageMaker. Benutzer können Weights & Biases mit nur wenigen Zeilen Python-Code integrieren.
Auswirkungen auf die reale Welt: Ein Computer Vision-Beispiel
Sehen Sie sich diesen Anwendungsfall für autonome Fahrzeuge an, um zu erfahren, wie die gemeinsame Verwendung von W&B und Amazon SageMaker den manuellen Arbeitsaufwand für den ML-Entwickler reduziert, mehr Transparenz im Modellentwicklungsprozess schafft und Teams die Zusammenarbeit an Projekten ermöglicht.
# Flexible integration for any Python script
import wandb
# 1. Start a W&B run
wandb.init(project=’gpt3′)
# 2. Save model inputs and hyperparameters
config = wandb.config
config.learning_rate = 0.01
# Model training here
# 3. Log metrics over time to visualize performance
wandb.log({„loss„: loss})
Erkunden Beispielprojekte
Mit SageMaker und Weights & Biases sind die Möglichkeiten endlos. Sehen Sie sich einige dieser Beispiele aus der Praxis an.
