Kontaktieren Sie uns
Wir sprechen gerne über eine Zusammenarbeit.
Wenn Sie eine technische Frage zu Gewichtungen und Biases haben, wenden Sie sich bitte an unser Supportteam unter support@wandb.com oder sehen Sie sich unsere Dokumentation an.
„W&B ist ein zentraler Bestandteil unseres schnellen, hochmodernen, groß angelegten Forschungsworkflows: große Flexibilität, Leistung und Benutzerfreundlichkeit.“
Toyota-Forschungsinstitut
Skalierbar und sicher
Wir bieten Lösungen, die mit massivem verteiltem Training skalierbar sind und in unserer sicheren gehosteten Cloud oder in einer selbstgehosteten Bereitstellung in Ihrer eigenen privaten Cloud gehostet werden können.
Mit Weights & Biases können Sie:
Konzentrieren Sie wichtige Entwicklerressourcen auf Ihr Kerngeschäft
Neue Machine-Learning-Modelle schneller und mit weniger Hin und Her einführen
Neue ML-Ingenieure schnell an Bord holen und Doppelarbeit vermeiden
Eine Fallstudiemit TRI
Überblick
Die Mission des Toyota Research Institute ist es, die sicherste Mobilität der Welt zu schaffen. Die Machine-Learning-Teams am TRI arbeiten am autonomen Fahren und verwenden das Weights & Biases-Aufzeichnungssystem, um ihre Modelle reproduzierbar zu machen.
- Unternehmensgröße: 300+
- Branche: Autonome Fahrzeuge
Problem
Unter der Leitung von Adrien Gaidon baute das ML-Team eine erstklassige Infrastruktur für Trainingsmodelle auf, es fehlte jedoch eine gute Möglichkeit, die wertvollen Ergebnisse zu verfolgen und zu versionieren.
Ihnen wurde schnell klar, dass ein zentrales Aufzeichnungssystem erforderlich war. Die interne Entwicklung einer Lösung lenkte das Team jedoch von seinen Kernzielen ab.
„Es ist derzeit wirklich schwierig, beim maschinellen Lernen irgendwelche statistischen oder sonstigen Garantien für seine Zuverlässigkeit zu geben. Bei der Installation eines sicherheitskritischen Systems muss es wirklich funktionieren. Wie können wir es sicher genug machen, damit wir es in Autos einbauen und Leben retten können, anstatt sie zu gefährden?“
Toyota-Forschungsinstitut
Lösung
Das TRI-Team verglich verschiedene Lösungen für sein Experimentverfolgungsproblem und entschied sich für Weights & Biases als beste Plattform zur Koordinierung von Machine-Learning-Projekten.
Anstatt mit instabilen internen Tools und Ad-hoc-Lösungen für die Experimentverfolgung und Vorhersagevisualisierung herumzubasteln, konnte das ML-Team mit den leichtgewichtigen Experimentverfolgungs- und Visualisierungslösungen von Weights & Biases eine Standardisierung durchführen.
Das Weights & Biases-Dashboard gab Machine-Learning-Experten eine Kommandozentrale, um Datensätze und Modellversionen zu vergleichen und eine zuverlässige Aufzeichnung aller Experimente und Ergebnisse zu führen. ML-Ingenieure können sich nun auf die wertvolle Arbeit der Modellentwicklung konzentrieren und so den Projektfortschritt beschleunigen.
„Sie müssen die Maßstäbe klar definieren, wenn Sie beispielsweise ein Robotersystem oder ein selbstfahrendes Auto haben, das sich aufgrund der sehr hohen Sicherheitsstandards nur äußerst schwer auf öffentlichen Straßen testen lässt. Gleichzeitig wollen Sie aber eine kontinuierliche Bereitstellung und schnelle Iteration.“
Adrien Gaidon
Toyota-Forschungsinstitut
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