OpenAI は W&B モデルを使用して、2000 を超えるプロジェクト、数百万の実験、数百のチーム メンバーにわたるすべてのモデル バージョンを追跡します。
RBC には、研究チームとコンプライアンス チーム間の引き継ぎを管理するガバナンスが必要です。 W&B モデルは各段階を透明化します。
M-KOPA は、モデル レジストリの完全な系統追跡と監査証跡を活用することで、内部および外部監査人との信頼を構築します。
一元的にコラボレーションする
チーム全体が同じ認識を持っているため、モデルをより速く反復できます。 Weights & Biases の ML モデル レジストリは、信頼できる中心的な情報源を提供します。つまり、どのモデルが実稼働環境にあるのか、新しい候補モデルがどのように比較されるのかが明確になります。
大規模なガバナンス
わずか数行のコードでモデル開発プロセスを可視化します。モデルの系統を簡単に表示し、「このモデルがトレーニングされたデータセットの正確なバージョンは何ですか?」などの質問に答えます。
モデルCI/CD
機械学習モデルを自動的に再トレーニングおよび再評価して、チームの生産を最新の状態に保ちます。更新履歴を簡単に監査し、モデルを更新するための手動手順を繰り返す必要がなくなります。
ML モデルのライフサイクル
開発からステージング、本番に至るライフサイクルのあらゆる段階を通じて、すべてのモデルのバージョンを一元管理します。
モデルカードとQA
モデルのバージョン間の比較を視覚化してパフォーマンスを評価します。モデルを運用環境にデプロイする前に回帰を特定します。
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
