SCHWUNG

Skalierbare, anpassbare ‍Hyperparametersuche und -optimierung

Transparent

Wir geben alle von uns verwendeten Algorithmen an und zeigen alle Protokolle des Sweep-Fortschritts. Sie haben vollständige Transparenz.

Leicht

Der Einstieg ist ganz einfach. Wir haben uns mit Randfällen befasst, sodass Sie sich keine Sorgen über parallele Ausführungen und Abstürze machen müssen.

Leistungsstark

Unsere Sweeps sind unendlich anpassbar. Sie können Ihre eigene Verteilung für Eingaben auswählen, Logik angeben und frühzeitiges Stoppen verwenden.

Parameterbedeutung

Visualisieren Sie, welche Hyperparameter die für Sie wichtigen Metriken beeinflussen. Weights & Biases verfügt über Standardvisualisierungen, die den Einstieg erleichtern, ohne dass Sie benutzerdefinierten Code zum Vergleichen von Machine-Learning-Experimenten schreiben müssen.

Bayesianische Optimierung

Verwenden Sie unsere transparenten Implementierungen beliebter Algorithmen oder passen Sie Ihre eigene Logik für Sweeps an.

Frühzeitiges Stoppen

Wir haben den Hyperband-Algorithmus implementiert, um GPU-Stunden durch anpassbares frühzeitiges Stoppen zu sparen. Diese Funktion hält die vielversprechendsten und leistungsstärksten Läufe am Laufen und beendet die schlechtesten Läufe. Die Agenten werden dann freigegeben, um neue Hyperparameterkombinationen auszuprobieren.

Massiver Maßstab

Unsere Sweeps können enorme Maßstäbe bewältigen und wir unterstützen frühzeitiges Stoppen, sodass Sie schnell über Tausende von Hyperparameterkombinationen optimieren können, ohne GPU-Stunden zu verschwenden.

Zentral zusammenarbeiten

Visualisieren Sie alle Ihre Hyperparameter-Sweeps an einem einheitlichen Ort mit unserem Dashboard.

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

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Beweis

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LLM-Debug

Auswertung

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Kern

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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