ビルド vs. 買う

社内開発の価値と、世界をリードする ML チームが信頼するプラットフォームを比較検討する

社内ソリューション

重みとバイアス

ML プロジェクトの ROI

多数の実験を処理できないと生産性に重大な影響が生じ、結果的にパフォーマンスの低いモデルの開発が行われる可能性があります
実際の ML システムでは、従来のコードのメンテナンスの問題に加え、ML 固有の問題が追加されるため、一般に多額の継続コストが発生します

何千もの実験を繰り返し実行し、協力して成功したモデルを迅速に構築して本番環境にデプロイできる
モデルのパフォーマンス指標と合わせて GPU 使用率を自動的に追跡および最適化し、使用率を 30～50% 向上させる

Development team

カスタムソフトウェアの構築には、多くの場合複数のエンジニアが必要です。ツールがサービスを提供するエンドユーザーの数に応じて、開発に必要なリソースの数も増加します。
ソフトウェアエンジニアの平均給与米国では$125,000
エンタープライズ向けの開発には、5 人以上の専任エンジニアが必要になる可能性があり、$625,000 以上

に相当します。

Founded by a leadership team serving customers in ML for over 10 years
Increasing the size of the product and engineering staff by more than 55% year over year to solve the day-to-day problems of ML practitioners
Performs monthly high-quality releases to ensure the platform is consistently improving, pivoting with market changes, and meeting customers’ expectations

Time to value

一般的なソフトウェア開発のタイムライン:
– 計画と要件: 2～4 週間
– 設計とアーキテクチャ: 2～4 週間
– 開発: 3～8 か月
– 導入: 2 ～ 4 週間
– テストとコンプライアンス: 3 ～ 6 週間
– 総所要時間: 6 ～ 12 か月
平均すると、企業がエンジニアを採用するまでに3～6 か月かかります

Get up and running in 60 seconds
Run your first experiment in 5 minutes
On average, it takes 3-4 weeks to onboard users on Weights & Biases

Maintenance

内部ツールの監視、トラブルシューティング、改善には通常 1 ～ 4 人のエンジニアが必要です
– 潜在的な総費用:
$125,000 ～ $500,000
インシデントに対処するためのサポートとして少なくとも 1 人の交代エンジニアが必要
新機能やアップグレードの実装には関与する開発者に依存します —時間とリソースがかかります。そして、彼らが会社を辞めた場合、サポートはほとんど、またはまったくありません

50 人以上のエンジニアが顧客のフィードバックに基づいて重みとバイアスを構築、改善、維持し、市場の変化に合わせて調整
75 を超える高い NPS を維持
稼働率が 99.95% 以上であることを保証
カスタマーサクセス、サポート、ソリューションアーキテクチャの各チームは、顧客の導入、トラブルシューティング、トレーニングの実現を支援し続ける

相互運用性

システムが相互に共存できるようにすることは非常に複雑です
統合の課題は、将来的にボトルネックを生み出すリスクを伴います

すべての人気のある ML フレームワークに統合されています
9,000 を超える人気のある ML リポジトリ
テクノロジーパートナーとの統合は、<強力な>ターンキーエクスペリエンス — いくつか例を挙げると、Amazon Sagemaker、Vertex AI、Kubeflow

スケーラビリティ

内部開発では規模の計画が見落とされがちで、高額なメンテナンスコスト、劣悪なユーザーエクスペリエンス、さらには連鎖的な障害につながる
ソリューションが規模を拡大するにつれて、チームは技術スタックを再構築する必要があり、その結果、大幅な非効率が生じる可能性があります

自動的にスケーリングし、ユーザーが何千もの実験を実行するときに記録されるアーティファクトとメタデータを処理します。
複数のチームやプロジェクトは研究結果を活用し、重みとバイアスによる進歩により効率的なコラボレーションが確保

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