Optimieren Sie LLM Ops und Prompt Engineering mit
Weights & Biases

Erfahren Sie, warum führende ML-Teams sich beim Trainieren, Verfolgen, Optimieren und Verwalten ihrer End-to-End-LLM-Vorgänge auf die W&B-Plattform verlassen.

Vertrauenswürdig für die Teams, die hochmoderne LLMs entwickeln

Adam McCabe Leiter Daten

„Die Herausforderung bei Cloud-Anbietern besteht darin, dass Sie versuchen, die Terminalausgabe zu analysieren. Was mir an Prompts wirklich gefällt, ist, dass ich bei einem Fehler sehen kann, welcher Schritt in der Kette unterbrochen wurde und warum. Der Versuch, dies aus der Ausgabe eines Cloud-Anbieters herauszubekommen, ist so mühsam.“

Peter Welinder VP of Product – OpenAI

„Wir verwenden W&B für praktisch unser gesamtes Modelltraining.“

Ellie Evans Produktmanagerin – Cohere

„Mit W&B können wir alle unsere Kandidatenmodelle auf einmal untersuchen. Das ist wichtig, um zu verstehen, welches Modell für welchen Kunden am besten geeignet ist. Auch die Berichte sind für uns großartig. Sie ermöglichen uns die nahtlose Kommunikation nuancierter technischer Informationen auf eine Weise, die für nichttechnische Teams verständlich ist.“

Verbessern Sie die zeitnahe Entwicklung mit visuell interaktiven Auswertungsschleifen

W&B verfolgt automatisch Explorationszweige Ihrer prompten technischen Experimente und organisiert Ihre Ergebnisse mit visuellen, interaktiven Analysetools, sodass Sie leichter entscheiden können, was gut funktioniert und was Sie als Nächstes ausprobieren sollten. Organisieren Sie Textaufforderungen nach Komplexität und linguistischer Ähnlichkeit mit W&B-Tabellen, um eine visuell interaktive Auswertungsschleife zu ermöglichen und den besten Ansatz für Ihr jeweiliges Problem besser zu verstehen.

Beispiele

Behalten Sie mit der Datensatz- und Modellversionierung den Überblick

Speichern, versionieren und zeigen Sie jeden Schritt Ihrer LLM-Pipeline und den Unterschied zwischen Eingabeaufforderungsvorlagen mit W&B-Artefakten. Verfolgen Sie die Entwicklung Ihrer Daten im Laufe der Zeit inkrementell und bewahren Sie Kontrollpunkte Ihrer leistungsstärksten Modelle auf. Regulieren, überwachen und speichern Sie private und vertrauliche Daten mit benutzerdefinierten lokalen Einbettungen und Datenzugriffskontrollen auf Unternehmensebene.

Lernen

Optimieren Sie LLMsmit Ihren eigenen Daten

Bauen Sie auf modernsten LLMs von OpenAI, Cohere oder anderen Sprachmodellen auf und nutzen Sie die optimierte Unterstützung für Feinabstimmungs-Workflows, einschließlich Langchain-Visualisierung und -Debugging. Analysieren Sie Randfälle, heben Sie Regressionen hervor und verwenden Sie W&B Sweeps, um Hyperparameter mit Ihren eigenen Daten zu bereinigen und schneller bessere Ergebnisse zu erzielen.

Beispiele

Maximieren Sie die effiziente Nutzung von Rechenressourcen und Infrastrukturumgebungen

Erkennen Sie Fehler und Verschwendung im selben Arbeitsbereich ganz einfach durch die Echtzeitüberwachung von Modellmetriken und Systemmetriken. Verwenden Sie W&B Launch, um Jobs einfach in Zielumgebungen zu senden, um auf Computercluster zuzugreifen. So können MLOps-Teams ganz einfach sicherstellen, dass die teuren Ressourcen, die sie verwalten, für das LLM-Training effizient maximiert werden. Visibility across a variety of different roles will allow teams to easily correlate model performance with GPU and compute resource usage.

Lernen

Nahtlose Zusammenarbeit in Echtzeit

Die kollaborative Schnittstelle und der Workflow von W&B sind so konzipiert, dass eine nahtlose Teamarbeit und ein einfacher Austausch von Ergebnissen und Feedback gewährleistet sind. Der an der Textgenerierung arbeitende Ingenieur kann die neuesten Updates mithilfe von W&B-Berichten schnell an ML-Anwender weitergeben, die die Modelle optimieren. Behalten Sie alle Ihre Ergebnisse im Auge und planen Sie Ihre nächsten Schritte in einem einheitlichen Aufzeichnungssystem.

Beispiele

See W&B in Aktion

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

Kern

Relikte

ML-Pipeline-Versionierung und -Management

Tisch

Visualisierung und Erkundung von ML-Daten

Bericht

Dokumentieren und teilen Sie ML-Einblicke

SDK

Protokollieren Sie ML-Experimente und -Artefakte im großen Maßstab

Trainieren Sie Ihre LLMs und erstellen Sie den perfekten Prompt mit Weights & Biases