Erstellen Sie präzise, ​​personalisierte Modelle für Empfehlungssysteme mit
Gewichten und Verzerrungen

Erstellen, verwalten und implementieren Sie hochmoderne Empfehlungssysteme und fördern Sie erstklassiges Verbraucher-Branding in Streaming-Diensten, im E-Commerce, in sozialen Medien und mehr.

Vertrauenswürdig für die Teams, die die größten Modelle bauen

Square, ein Branchenführer im Bereich Geschäftszahlungen und -lösungen, verlässt sich auf Weights & Biases, um LLM-Empfehlungssysteme zu entwickeln, die kleinen und mittleren Unternehmen bei der Kommunikation mit ihren Kunden helfen.

StitchFix, der marktführende Innovator im Bereich persönlicher Styling-Dienste, verwendet Weights & Biases, um die Feinabstimmung seiner OpenAI-Modelle zu überwachen und so das Verständnis des Kundenfeedbacks zu verbessern.

Pandora (Sirius XM Radio), ein Pionier im Bereich personalisierter Musikempfehlungen, spart viel Zeit – und Kopfschmerzen – durch die Erstellung von Hyperparameter-Sweeps, die automatisch in Weights & Biases ausgeführt werden.

Skalieren Sie Ihre Modelle, um Ihren wachsenden Kundenstamm zu bedienen

Wenn die Zahl Ihrer Kunden und Benutzer wächst, steigt die Komplexität des Empfehlungssystems exponentiell mit der Zahl der in das System eingespeisten groß angelegten Modelle. Weights & Biases ist für die Verarbeitung groß angelegter, komplexer Modelle ausgelegt. So können Sie mehr Daten einspeisen und trainieren und deutlich mehr Experimente durchführen, um die von Ihrem System bereitgestellten Personalisierungen kontinuierlich zu optimieren.

Bewegen Sie sich schnell, ohne sich Gedanken darüber zu machen, was zurückbleibt

Modelle für Empfehlungssysteme müssen so schnell erstellt, gepflegt und aktualisiert werden, wie sich Verbrauchertrends und -entscheidungen ändern. Weights & Biases ermöglicht es ML-Anwendern, Modelle schneller als je zuvor zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich über kritische Fehler oder Reproduzierbarkeitslücken Gedanken machen zu müssen, da die Modellversionierung auf Unternehmensebene möglich ist.

Beispiele

Erstellen Sie vertrauenswürdige, erklärbare Modelle

Bei Personalisierungen durch Empfehlungssysteme geht es vor allem darum, Vertrauen bei Ihren Kunden aufzubauen. Mit den kontinuierlichen Einblicken in das Modellverhalten und die Erkennung von Verzerrungen durch Weights & Biases können Sie sicher sein, dass Ihre Modelle und Systeme erklärbar und fair sind. Dies schafft nicht nur Glaubwürdigkeit bei den Benutzern, sondern erfüllt auch wichtige Compliance-Anforderungen gegenüber Aufsichtsbehörden.

Beispiele

SOC 2-Konformität, Verschlüsselung, Sicherheit und mehr

Weights & Biases priorisiert Datenschutz und -sicherheit mit unserer SOC 2 Type II-Zertifizierung, verschlüsselten Daten, Endpunkten und Netzwerken sowie robusten Sicherheitskontrollen. Wenn Sie mit sensiblen, persönlichen Kundendaten und Einkaufsgewohnheiten arbeiten, können Sie darauf vertrauen, dass wir diese Daten und Modelle sicher aufbewahren.

Arbeiten Sie sicher in Ihrer gewählten Umgebung

Setzen Sie Weights & Biases auf die Art und Weise ein, die für Ihre Empfehlungssysteme am sinnvollsten ist. Zu den Bereitstellungsoptionen gehören eine Multi-Tenant-Cloud, eine Single-Tenant-Cloud und vom Kunden verwaltete private Bereitstellungen. Egal, ob Sie eine schnelle und flexible Bereitstellung benötigen oder strengere Sicherheitsanforderungen auf Unternehmensebene haben, wir können benutzerdefinierte Berechtigungen und Datenverschleierung bereitstellen, um die von Ihnen benötigten Datenschutzprotokolle einzuhalten.

Sehen Sie Weights & Biases 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

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Auswertung

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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

Erstellen Sie vertrauenswürdige, erklärbare Modelle für Empfehlungssysteme mit Gewichten und Biases