データセットの作成からモデルの評価まで、パイプライン内の各スクリプトに wandb.init() を追加するだけです。
モデルのチェックポイントを保存し、モデルのバージョンを比較して、運用に最適な候補を特定します。
スクリプトに数行追加するだけで、オンプレミスまたはクラウドで依存関係グラフが構築されます。 パイプラインを介したデータの流れを追跡することで、どのデータセットがモデルにフィードされているかを正確に知ることができます。
データセットとモデルを自由に改良できます。データの経時変化を追跡し、最高性能のモデルのチェックポイントを保存します。
機密データへのアクセスを規制および監視します。 データへの参照はプライベートバケットで管理されるため、ファイルの内容が外部に流出することはありません。
ML実験のトラッキング
と可視化
ハイパーパラメータの
最適化
モデルとデータセット
の共有と公開
ワークフローの
自動トリガー
MLワークフローを
パッケージ化して実行
LLMとプロンプトの
記録とトラッキング
生成AIアプリケーション
の評価
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