無料デモ: 機械学習を大規模に運用する方法
世界で最も革新的な組織は、重みとバイアスを使用して複雑な機械学習ワークフローを実行しています。このデモでは、それがどのように機能するかを説明します。次のことを学びます: • W&B がコードでどのように機能するか • 実験追跡機能の整理、比較、洞察の導き出しに関するすべて • Launch を使用してジョブを自動化するためのベスト プラクティス • アーティファクトを使用してシリアル化されたデータを管理する方法 • モデル レジストリが無数のプロジェクトや実験を常に把握するのに役立つ理由 • その他にもたくさん W&B は、最新の機械学習モデルをトレーニングし、本番環境にプッシュするために必要なコラボレーションを可能にします。試してみたい場合は、完全に無料で始められます。
によって信頼されています 最先端の LLM を構築するチーム
「私たちにとって、Weights and Biases はゲームチェンジャーでした。これほど簡単に結果を共有し、興味深い動作に注釈を付け、ログ データを長期保存しながら、AI 実験を迅速に反復できる MLOps ツールは他にありません。」
「私たちはほぼすべてのモデルトレーニングに W&B を使用しています。」
「W&B を使用すると、すべての候補モデルを一度に検討できます。これは、各顧客にとってどのモデルが最適であるかを理解するために不可欠です。レポートは、私たちにとっても非常に役に立ちました。レポートにより、微妙な技術情報をシームレスに伝達できるようになります。技術者以外のチームにとっても理解しやすいものです。」
スケーラブルで安全
当社では、大規模な分散トレーニングに合わせて拡張できるソリューションを提供しており、当社の安全なホスト型クラウドまたはセルフホスト型展開のお客様独自のプライベート クラウドでホストできます。
重みとバイアスを使用すると、次のことが可能になります。
重要な開発者リソースをコアビジネスに集中させる
より少ないやり取りで、新しい機械学習モデルをより早く立ち上げる
新しい ML エンジニアを迅速に採用し、重複した作業を回避する
ケーススタディTRIと
概要
トヨタ研究所の使命は、世界で最も安全なモビリティを構築することです。 TRI の機械学習チームは自動運転を追求しており、重みとバイアスの記録システムを使用してモデルを再現可能にしています。
- 会社規模: 300 名以上
- 業界: 自動運転車
問題
Adrien Gaidon 氏が率いる ML チームは、モデルをトレーニングするための世界クラスのインフラストラクチャを構築しましたが、貴重な結果を追跡してバージョン管理する適切な方法がありませんでした。
彼らはすぐに中央記録システムの必要性を認識しましたが、社内でソリューションを構築することはチームの中核目標から逸脱するものでした。
「機械学習が、統計的にもその他の面でも、どの程度信頼できるかを保証するのは、現時点では非常に困難です。安全性が極めて重要なシステムに導入するには、実際に機能する必要があります。どうすれば、車に搭載して命を危険にさらすのではなく、命を救えるほどの安全性を実現できるでしょうか。」
トヨタ総合研究所
解決
TRI チームは、実験追跡問題に対するさまざまなソリューションを比較し、機械学習プロジェクトを調整するための最適なプラットフォームとして Weights & Biases に落ち着きました。
ML チームは、実験の追跡と予測の視覚化のために脆弱な内部ツールやアドホックなソリューションをいじくり回す代わりに、W&B の軽量の実験追跡と視覚化ソリューションを使用して標準化することができました。
W&B ダッシュボードは、機械学習の実践者にコマンド センターを提供し、データセットとモデルのバージョン間で比較し、すべての実験と結果の信頼できる記録を維持します。 ML エンジニアはモデル開発の貴重な作業に自由に集中できるようになり、プロジェクトの進捗が加速します。
「例えば、安全基準が非常に高いため公道でのテストが非常に難しいロボット システムや自動運転車の場合、継続的な展開と迅速な反復が求められるため、評価基準を明確に定義する必要があります。」
Adrien Gaidon
トヨタ総合研究所
Weights & Biases を使用して世界中のトップ イノベーターに加わりましょう
