다음을 사용하여 이벤트를 다운스트림 작업에 연결합니다. 자동화

워크플로 단계를 자동으로 실행하여 기계 학습 파이프라인을 간소화하고 정교한 CI/CD 프로세스를 구현하세요. W&B 자동화를 사용하면 모델 레지스트리에서 특정 이벤트가 발생할 때 이에 대응하여 적절한 다운스트림 작업이 트리거되도록 할 수 있습니다.

자동화 중앙 집중식 모델 레지스트리 허브의 중요한 단계

모델 레지스트리에서 주요 이벤트를 트리거하여 평가 또는 배포를 위한 원활하고 자동 모델 핸드오버를 보장합니다. 자동화할 수 있는 특정 이벤트 유형의 몇 가지 예로는 “스테이징” 또는 “QA”와 같은 모델 버전에 특정 별칭 추가, 새 아티팩트 버전 추가, 평가 결과가 포함된 W&B 보고서 생성 시작 등이 있습니다.

보장하다고성능 모델 CI/CD로 상시 생산 중

개발부터 테스트, 배포까지 모델 체크포인트를 자동화되고 지속적으로 전달하여 항상 프로덕션에서 고성능 모델을 제공합니다. GitHub Action 워크플로를 트리거하여 모델을 사용하고 테스트를 실행하세요. 새로운 데이터세트나 업데이트된 훈련 데이터를 얻을 때마다 하이퍼파라미터 스윕이나 모델 훈련 작업을 시작하세요. 자동화되고 안정적이며 안전한 워크플로를 통해 마음의 평화를 누리세요.

다음을 통해 데이터 거버넌스, 보안, 개인정보 보호를 유지하세요. 비밀

완전한 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하려면 웹후크를 생성할 때 인증 또는 승인을 위해 비밀을 사용하세요. 자격 증명, API 키, 비밀번호, 토큰 등과 같은 개인 문자열을 난독화하여 일반 텍스트 콘텐츠를 보호합니다. Azure, GCP 및 AWS 배포에 비밀을 사용할 수 있습니다.

웨이트스 & Biases 플랫폼은 작업 흐름을 처음부터 끝까지 간소화하는 데 도움이 됩니다.

모델

실험

추적 및 시각화 ML 실험

스윕

최적화 초매개변수

모델 레지스트리

ML 모델 등록 및 관리

자동화

워크플로우를 자동으로 트리거

시작하다

패키징하고 실행하기 ML 워크플로 작업

짜다

흔적

탐색하고
LLM 디버그

평가

GenAI 애플리케이션에 대한 엄격한 평가

핵심

유물

ML 파이프라인 버전 관리 및 관리

테이블

ML 데이터 시각화 및 탐색

보고서

ML 통찰력 문서화 및 공유