すべてのコンピューティング – 複雑なことは何もありません
任意のターゲット環境にジョブを起動して、MLトレーニングのワークロードをローカル マシンから分散コンピューティングに劇的に拡張します。 外部環境、より優れた GPU、クラスターに簡単にアクセスして、MLワークフローの速度と予測可能な規模を向上させます。
ML実践者との橋渡しをする MLOps
共通のインターフェースで組織のサイロを解消します。実践者は、インフラストラクチャの複雑さを抽象化されたまま必要な計算リソースを得られ、一方でMLOps担当者は管理するインフラストラクチャ環境全体の監視と可観測性を維持します。協力して機械学習活動を拡大し、スケールアウトしましょう。
継続的インテグレーションと評価ジョブを簡単に実行
承認されたモデルを本番推論環境にデプロイするサイクルタイムを大幅に短縮します。ワンクリックで実行を再現できる機能により、モデルの評価をより頻繁に、より徹底的に、そして継続的に行えます。Launchでのスイープを使用して、ジョブを再実行する前に簡単にパラメータを調整し、ハイパーパラメータを変更できます。
可観測性の向上 機械学習エンジニア
機械学習インフラの予算がどのように使用されているか、あるいは活用されていないかについての可視性を高めます。大規模なインフラ投資への支出を合理化し、それらのリソースの最適かつ効率的な使用を確保するためのより良いデフォルト設定を行います。
W&B Launchで今すぐ機械学習ワークフローをスケールアップ
Weights & Biases プラットフォームは、
ワークフローをEnd-to-Endで効率化します
W&B Models
Experiments
ML実験のトラッキング
と可視化
Sweeps
ハイパーパラメータの
最適化
Registry
モデルとデータセット
の共有と公開
Automations
ワークフローの
自動トリガー
Launch
MLワークフローを
パッケージ化して実行
W&B Weave
Traces
LLMとプロンプトの
記録とトラッキング
Evaluations
生成AIアプリケーション
の評価
