Weights & Biasesfür Unternehmen
- Experimente schneller in die Produktion bringen
- Verlassen Sie sich auf ein einziges Aufzeichnungssystem für alle Ihre ML-Projekte
- Automatisieren Sie maschinelles Lernen im großen Maßstab ganz einfach
Die innovativsten Unternehmen der Welt kooperieren mit Weights & Biases
Ein einheitliches Aufzeichnungssystemfür Ihre Machine-Learning-Teams
- Eine Schnittstelle und ein Workflow, die kollaboratives Modellieren und bessere Ergebnisse ermöglichen
- Automatisieren Sie ML-Pipelines einfach für fortlaufendes, interaktives Modelltraining und -bewertung
- Überprüfbare und erklärbare End-to-End-Workflows für maschinelles Lernen für Reproduzierbarkeit und Governance
„Wir haben uns für W&B entschieden, weil wir erkannt haben, dass unser bisheriger Ansatz mit einem Remote-Team einfach nicht funktioniert. W&B ist ein viel besseres Zuhause für unsere Experimentierergebnisse. Außerdem ist es super einfach zu bedienen.“
Produktionsweise maschinelles Lernen
- Führen Sie im Team Tausende von Experimenten gleichzeitig durch und visualisieren Sie sie alle an einem zentralen Ort.
- Modelle gemeinsam auswerten und vergleichen, um Erkenntnisse zu gewinnen
- Echtzeitmetriken ermöglichen einfaches Debuggen und Leistungsverbesserungen
„Wir nutzen Weights & Biases als das Gehirn unserer Abläufe. Es stellt sicher, dass Modelle von höchster Qualität in die Produktion gelangen.“
Vollständig verwaltet undunternehmensbereit
- Unterstützung für alle wichtigen Clouds, On-Premise- und Hybridbereitstellungen
- Sicherheit auf Unternehmensniveau, SOC 2-Konformität, Praktiken, Endpunktsicherheit, Verschlüsselung und Backup-Kontrollen
- Interoperabel mit allen wichtigen Infrastrukturen, Frameworks, Tools und Modellen
- Erweiterbar mit Webhooks und Verbindungen, die ML CI/CD im großen Maßstab ermöglichen
“Wir verwenden W&B, um unsere Modelle bei OpenAI zu trainieren. Man kann einfach keine ehrgeizigen, umfangreichen Projekte durchführen ohne
erstklassige Werkzeuge.“
ReduzierenMarkteinführungszeit
- Die beste Plattform für iterative Experimente: Ergebnisse und Kennzahlen im Kontext visualisieren, Erkenntnisse per Drag & Drop gewinnen
- Verfolgen Sie alles, damit nichts verloren geht
- Einfaches Debugging-UX, um Probleme mit Modellen oder der Computernutzung schnell aufzudecken
„Das Speichern aller Elemente in Ihren Modellpipelines ist für ernsthaftes maschinelles Lernen unerlässlich: Debugging, Herkunft, Reproduzierbarkeit. W&B ist ein großartiges Tool, um dies zu erreichen.“
Erhebliche Verbesserung Teamproduktivität und Governance
- Organisieren Sie Projekte, um eine reibungslose Übergabe zu gewährleisten
- Schützen und sichern Sie wertvolles geistiges Eigentum
- Reduzieren Sie die Abhängigkeit von Schlüsselpersonen bei der Skalierung globaler Teams, unabhängig von der Größe Ihrer Machine-Learning-Organisation.
„Wir können jetzt Sonderfälle besser verstehen , indem wir Hunderttausende von Proben sortieren – und ihre entsprechenden Metriken, Grundwahrheiten und Modellvorhersagevisualisierungen untersuchen – alles über W&B-Tabellen“
Liefernkontinuierlicher ROI bei KI-Investitionen
- Einheitliche Ansicht der Trainings-, Evaluierungs- und Produktionsdaten, um schnell zu erkennen, was schiefgelaufen ist
- Identifizieren Sie Randfälle, um Produktionsbereitstellungen zu verbessern
- Bewerten Sie maschinelles Lernen mithilfe bewährter Methoden für Softwaretests mit Ad-hoc-, geplanten und mehrdimensionalen Tests.
- Durch die Nutzungsüberwachung erhalten Sie sofortigen Einblick in die Effizienz Ihrer Computerressourcen
„Wir führen jetzt 50- oder 100-mal mehr ML-Experimente durch als vorher.“
Nutzen Sie diedie besten Talente im Bereich maschinelles Lernen der Welt
- Unternehmensorientierte Kurse zu LLM-gestützten Anwendungen, CI/CD, geschäftlicher Entscheidungsfindung und mehr
- Unser praxisorientierter Blog beleuchtet unsere neuesten Integrationen, stellt wichtige Produktverbesserungen vor und vieles mehr
- Integrationen mit den beliebtesten Frameworks, Bibliotheken und Tools
„Fantastisch für alle, die im LLM-Ökosystem bauen . Es war eine tolle Erfahrung, Techniken zum Erstellen einer produkttauglichen Anwendung kennenzulernen.“
System, das Aufzeichnungsentwickler verwenden möchten
Experiment
Tracking- und VisualisierungML-Experimente
fegen
Optimierung für Hyperparameter
Start
Packen und Ausführen von ML-Workflow-Aufgaben
Modellregister
Registrierung und Verwaltung
Hyperparameter-Optimierung
Automatisierung
워크플로 트리거
자동으로
Modell
Bau- und Feinabstimmungsmodell
Beweis
Überwachung und Fehlerbehebung für LLM und Eingabeaufforderungen
salzig
GenAI-Entwicklung
Anwendungen
Auswertung
Strenge Evaluierung
von GenAI-Anwendungen
