Weights & Biasesリソースライブラリ

以下では、ケーススタディやチュートリアルからポッドキャストや無料の ML コースに至るまで、あらゆるものを見つけることができます。当社のプラットフォームを初めて使用する場合は、エンドツーエンドのデモをチェックして、重みとバイアスがモデル開発とデプロイのサイクルのあらゆるレベルでどのように役立つかを学ぶことをお勧めします。
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相互の作用機械学習コースから Weights & Biases

LLM エンジニアリング: 構造化された出力

CI/CDモデル

大規模言語モデル (LLM) のトレーニングと微調整

LLM を利用したアプリケーションの構築

W&B 101: はじめに

効果的な MLOP: ML のための CI/CD

効果的な MLOps: モデル開発

MLOps 白書

組織が真のビジネス価値を生み出すモデルをより迅速に立ち上げることができるように、ML 機能を運用する方法を学びます。

顧客の成功物語

Microsoft が重みとバイアスを活用してインクの背後にあるモデルを構築した方法

「私たちが W&B に惹かれたのは、既存のアプローチがリモートチームでは機能しないことに気づいたからです。 W&B は、私たちの実験結果にとってより良い場所です。さらに、使い方もとても簡単です。」

Lyft の大容量エンドツーエンドのカメラとライダーの融合による 3D 検出

「[重みとバイアスを使用して]、高容量モデルをトレーニングし、モデル容量を増やしながら過剰適合を軽減し、高速な反復速度を維持するワークフローを実証しました。」

トヨタ研究所、重みとバイアスを使用して実験を追跡

「Weights & Biases は、優れた柔軟性、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンスを備えた、ペースの速い最先端の大規模研究ワークフローの重要な部分です。」

重みとバイアスを利用して次世代の大規模モデルをサポートするための IPU 実験のスケーリング

「私たちは現在、Mk1 IPU システムで以前に行っていた実験と比較して、[W&B を使用して] 50 ～ 100 倍の実験を推進しています。」

AG 向け AI: 農業向けの生産機械学習

「機械学習の実行を監視および評価するには、Weights & Biases プラットフォームが最適なソリューションであることがわかりました。その API を使用すると、W&B ログを既存のコードベースに迅速に統合できます。」

Woven が W&B を活用して継続学習を推進する方法

「実験の追跡により、速度が 10 倍になり、扱いやすさと追跡可能性を備えて、はるかに速く結果を相互に共有できるようになりました。」

反転 AI でシミュレーションをより人間らしくする

「モデルとデータのバージョンが非常に多くなり、それらすべてを手動で追跡することは不可能になりました。 Artifacts を活用し始めてからは、非常に役に立ちました。」

Socure が機械学習で不正行為と戦う方法

「Weights & Biases のおかげで、私たちのチームは、データセットからトレーニング、本番成果物に至るまで、モデルの系譜を完全に理解することができました。モデル構築効率が 15% 向上し、さらにハードウェア支出も約 15% 節約できました。」

MARZ のビジュアル FX に AI を活用

「人々が W&B の価値を認識し始めると、それは爆発的に広がり、現在では ML チームの全員が社内のあらゆるものを W&B に基づいて構築しています。」

LLM 白書

OpenAI や Stability などの企業は、重みとバイアスを利用して生成モデルをトレーニングしています。このホワイトペーパーでは、ユースケースに適したモデルを微調整してエンジニアリングする方法を学びます。

聞く勾配反対意見, ML の先駆者とのポッドキャスト

Jensen Huang — NVIDIA’s CEO on the Next Generation of AI and MLOps

Emad Mostaque — Stable Diffusion, Stability AI, and What’s Next

Boris Dayma — The Story Behind DALL-E mini, the Viral Phenomenon

Weights & Biases イベント

私たちのブログで重みとバイアスの動作をご覧ください。完全に接続されています

W&B テーブルの AlphaFold 化タンパク質

LangChain と W&B を使用したプロンプトエンジニアリング LLM

LLM をローカルで実行する方法

WandBot: W&B 用の GPT-4 を利用したチャットサポートを構築する方法

大規模モデルをトレーニングするためのレシピ

指示による生成画像の改善: プロンプトツープロンプトの画像編集

機械学習の CI/CD とは何ですか?

あなたの現在は何ですか MLOps の成熟度?

このインタラクティブな評価により、組織が MLOps 成熟度のエリートレベルに到達するためにどこまで到達する必要があるかを学びます

Weights & Biases プラットフォームは、ワークフローをエンドツーエンドで合理化するのに役立ちます

モデル

実験

ML 実験を追跡して視覚化する

スイープ

を最適化しますハイパーパラメータ

モデルレジストリ

ML モデルを登録して管理する

自動化

ワークフローを自動的にトリガーする

打ち上げ

パッケージ化して実行する ML ワークフロージョブ

織ります

痕跡

Explore and
debug LLMs

評価

GenAI アプリケーションの厳格な評価

芯

アーティファクト

ML パイプラインのバージョンと管理

テーブル

ML データを視覚化して探索する

レポート

ML の洞察を文書化して共有する

サインアップして始めましょうWeights & Biases無料またはお問い合わせください。ぜひお手伝いさせていただきます。