Weights & Biases企業向け
最高のAIを構築する
- 実験を本番環境に迅速にプッシュする
- すべての ML プロジェクトを単一の記録システムに依存する
- 機械学習を大規模に簡単に自動化する
機械学習チームのための単一の記録システム
- 協調的なモデル構築とより良い成果を可能にするインターフェースとワークフロー
- 継続的なインタラクティブなモデルのトレーニングと評価のための MLパイプラインを簡単に自動化する
- 再現性とガバナンスを実現する、監査可能で説明可能なエンドツーエンドの機械学習ワークフロー
“私たちがW&Bに惹かれたのは、既存のアプローチがリモート チームでは機能しないことに気づいたからです。 W&Bのほうがずっといいよ
実験結果のホームへ
. さらに、使い方もとても簡単です。
”
Dan Nissenbaum 氏、主席研究ソフトウェア開発エンジニア
Microsoft
機械学習を本番環境に導入
- チームとして何千もの同時実験を実行し、それらすべてを一元的な場所で視覚化します
- リアルタイムのメトリクスにより、デバッグが容易になり、パフォーマンスが向上します。
- リアルタイムのメトリクスにより、デバッグが容易になり、パフォーマンスが向上します。
「私たちはWeights & Biasesを業務の頭脳として使用しています。これにより、最高品質のモデルが確実に生産されるようになります。」
ガボール・アンジェリ、シニアマネージャー
Square
フルマネージドでエンタープライズ対応
- すべての主要なクラウド、オンプレミス、ハイブリッド導入をサポート
- エンタープライズ グレードのセキュリティ、SOC 2 準拠、プラクティス、エンドポイント セキュリティ、暗号化、バックアップ制御
- 相互運用可能すべての主要なインフラストラクチャ、フレームワーク、ツール、モデル
- 大規模なML CI/CDを可能にするWebhookと接続で拡張可能
“OpenAIでモデルをトレーニングするためにW&Bを使用します。野心的で拡張的なプロジェクトを実行するには、
クラス最高のツール
.”
Peter Welinder 氏、製品およびパートナーシップ担当副社長
OpenAI
市場投入までの時間を短縮
- 反復実験に最適なプラットフォーム: 結果とメトリクスをコンテキスト内で視覚化し、ドラッグ アンド ドロップして洞察を明らかにします
- すべてを追跡して見失わないようにする
- 簡単なデバッグUXにより、モデルの問題を発見したり、使用量を迅速に計算したりできます
「モデルパイプライン内のすべてを保存することは、デバッグ、来歴、 再現性といった本格的な機械学習にとって不可欠です。 W&Bはこれを実現するための優れたツールです。」
Richard Socher 氏、fmr チーフデータサイエンティスト
Salesforce
チームの生産性とガバナンスを劇的に向上
-
- 引き継ぎをシームレスにするためにプロジェクトを組織する
- 貴重な知的財産を保護および安全に保護する
- 機械学習組織の規模に関係なく、グローバル チームを拡大するために主要な人材への依存を軽減する
>
“今ならできる
特殊なケースをよりよく理解する
.” 何十万ものサンプルを並べ替え、対応するメトリクス、グラウンドトゥルース、モデル予測の視覚化を調査することにより、すべて W&Bテーブルを介して実行されます。
“
Alborz Alavian 氏、シニア ソフトウェア エンジニア
Woven by Toyota
AI投資に対する継続的なROIを実現
- トレーニング、評価、本番データの一貫したビューにより、何が問題だったのかを迅速に特定します
- 本番展開を改善するためのエッジケースを特定する
- アドホック、スケジュールされた多次元テストによるソフトウェア テストのベスト プラクティスを使用して機械学習を評価する
- 使用状況のモニタリングにより、コンピューティング リソースをどの程度効率的に活用しているかを即座に把握できます。
“以前と比べて、ML実験の試行回数が
50倍、100倍以上
に増加しました。
”
Phil Brown 氏、アプリケーション担当ディレクター
Graphcore
世界最高レベルの機械学習人材を活用
- LLM を利用したアプリケーション、CI/CD、ビジネス上の意思決定などに関するエンタープライズ向けのコース
- 私たちの 実務者中心のブログでは、最新の統合、製品の大きな機能強化のウォークスルーなどを紹介しています。
- 最も人気のあるフレームワーク、ライブラリ、ツールとの統合
“LLM エコシステムの構築をしている人にとって素晴らしいです。製品レベルのアプリケーションを作成するためのテクニックについて学ぶ素晴らしい経験になりました。
”
LLM を活用したアプリコースのサンプルレビュー
開発者必須の記録システム
Experiments
ML実験を追跡して可視化
Sweeps
ハイパーパラメータを
最適化
Launch
MLワークフロージョブを
パッケージ化して実行
Registry
MLモデルを
登録して管理
Automations
自動的に
ワークフローをトリガー
Models
モデルを構築＆
ファインチューニング
