Weights & Biases+ エニースケール

重みとバイアスと Anyscale を組み合わせて、AI ワークロードをよりシームレスにスケーリングし、実稼働化します。


Anyscale の Ray が世界で最も野心的な AI ワークロードを強化し、W&B を使用してすべてのモデルと大規模な言語モデルを 1 つの集中記録システムで追跡、反復、監視する方法をご覧ください。

世界で最も革新的な企業が提携しています Weights & Biases

最速の方法は、 LLM の微調整と展開

Anyscale Endpoints のサポートによる一般的な LLM API を使用して、高速でコスト効率が高く、スケーラブルな LLM をアプリケーションに統合します。



W&B プロンプトおよび一般的な ML フレームワークと統合された Endpoints を使用すると、開発者は複雑さを感じることなくオープンソース LLM を利用できるようになります。

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自動的に メトリクスを追跡して視覚化する

W&B を Apache Ray と統合して、メトリクスを自動的にログに記録し、モデル候補をより適切に分析および評価します。

 

Ray を使用して機械学習ワークロードを簡単にスケールアップし、重みとバイアスを活用して分析するための、自動運転車のユースケースを含む以下の W&B + Ray の例を確認してください。

どうやってWeights & Biases とレイは一緒に働きます

最適化する 大規模なハイパーパラメータ調整

Ray Tune と重みとバイアスを使用してハイパーパラメータの調整を拡張します。スイープをより大規模かつ高速に実行して、機械学習の実験とモデル開発を拡張します。両方のテクノロジーをシームレスに統合して、効率的で効果的なハイパーパラメータ最適化パイプラインを開発します。

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リファクタライゼーションを最小限に抑え、摩擦を軽減する 開発ライフサイクル全体を通して

リファクタリングを最小限に抑え、ライフサイクルのあらゆるステップでの摩擦を減らすことで、必要なスケーラビリティ、再現性、一貫性を実現します。Anyscale

Web コンソール ページと W&B ホームページ間を簡単にアクセスして、両方のツール間をシームレスに移動できます。

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