Bauen vs.. Kaufen

Abwägung des Werts der Eigenentwicklung gegenüber einer Plattform, der die weltweit führenden ML-Teams vertrauen

Die Unfähigkeit, eine große Anzahl von Experimenten zu bewältigen, könnte die Produktivität drastisch beeinträchtigen und zur Entwicklung weniger leistungsfähiger Modelle führen
Bei realen ML-Systemen entstehen häufig enorme laufende Kosten aufgrund der Wartungsprobleme des herkömmlichen Codes sowie einer Reihe zusätzlicher ML-spezifischer Probleme

Fähigkeit, Tausende von Experimenten iterativ und kollaborativ durchzuführen, um schnell erfolgreiche Modelle zu erstellen und in der Produktion einzusetzen
Automatische Verfolgung und Optimierung der GPU-Auslastung zusammen mit Modellleistungsmetriken, was 30–50 % Auslastungsgewinne generieren kann

Für die Entwicklung von kundenspezifischer Software sind oft mehrere Ingenieure erforderlich. Je nachdem, wie viele Endbenutzer das Tool bedient, steigt die Anzahl der für die Entwicklung benötigten Ressourcen.
Das durchschnittliche Gehalt eines Softwareentwicklers in den USA beträgt 125.000 USD
Für die Entwicklung für Unternehmen können bis zu 5 oder mehr dedizierte Ingenieure erforderlich sein, was 625.000 USD+ entspricht

Gegründet von einem Führungsteam, das seit über 10 Jahren Kunden im Bereich ML betreut
Vergrößerung des Produkt- und Entwicklungspersonals um mehr als 55 % im Jahresvergleich, um die alltäglichen Probleme von ML-Anwendern zu lösen
Führt monatlich hochwertige Releases durch, um sicherzustellen, dass die Plattform kontinuierlich verbessert wird, sich an Marktveränderungen anpasst und die Erwartungen der Kunden erfüllt

Der allgemeine Zeitplan für die Softwareentwicklung: – Planung und Anforderungen: 2–4 Wochen – Design und Architektur: 2–4 Wochen – Entwicklung: 3–8 Monate – Implementierung: 2–4 Wochen – Tests und Compliance: 3–6 Wochen – Potenzielle Gesamtzeit: 6–12 Monate
Im Durchschnitt benötigen Unternehmen 3–6 Monate, um einen Ingenieur an Bord zu holen

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Im Durchschnitt dauert es 3-4 Wochen, um Benutzer in Weights & Biases einzuarbeiten

Normalerweise sind 1-4 Ingenieure erforderlich, um interne Tools zu überwachen, Fehler zu beheben und zu verbessern – Potenzielle Gesamtkosten: 125.000 bis 500.000 USD
Erfordert mindestens einen rotierenden Ingenieur zur Unterstützung bei der Bearbeitung von Vorfällen
Abhängig von den beteiligten Entwicklern, um neue Funktionen oder Upgrades zu implementieren – was Zeit und Ressourcen kostet. Und wenn sie das Unternehmen verlassen, gibt es kaum oder gar keinen Support

Über 50 Ingenieure erstellen, verbessern und pflegen Gewichtungen und Vorurteile auf der Grundlage von Kundenfeedback und passen sich Marktveränderungen an
Hält einen hohen NPS von über 75
Stellt sicher, dass die Verfügbarkeit über 99,95 % liegt
Die Teams für Kundenerfolg, Support und Lösungsarchitektur sind hier, um Kunden weiterhin bei der Einführung, Fehlerbehebung und Schulung zu unterstützen

Integriert in jedes populäre ML-Framework
Instrumentiert in über 9.000 beliebte ML-Repositories
Integrationen von Technologiepartnern sind ein schlüsselfertiges Erlebnis – Amazon Sagemaker, Vertex AI und Kubeflow, um nur einige zu nennen

Die Skalierungsplanung wird bei der internen Entwicklung oft übersehen, was zu hohen Wartungskosten, schlechter Benutzererfahrung und sogar kaskadierenden Fehlern führt
Manchmal muss das Team bei der Skalierung der Lösung seinen Tech-Stack neu strukturieren, was zu enormen Ineffizienzen führt

Automatische Skalierung zur Handhabung der Artefakte und Metadaten, die protokolliert werden, wenn Benutzer Tausende von Experimenten durchführen
Mehrere Teams und Projekte können Forschungsergebnisse und Fortschritte aus Weights & Biases nutzen, um eine effiziente Zusammenarbeit zu gewährleisten

Verlieren Sie nie den Überblick über andere ML-Projekt