W&B MLOps 플랫폼 데모 요청
Weights & Biases가 더 나은 모델을 더 빨리 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 알고 싶으신가요? 유스케이스에 대해 이야기하고 싶으시다면 언제든지 문의해 주세요. 데모를 요청하여 아래와 같은 자세한 내용을 알아보세요:
• 5줄의 코드로 ML 모델을 추적, 비교 및 시각화하기
• 추적된 결과의 로그, 차트 및 테이블로 모델 문제를 빠르게 디버깅하기
• 관심 있는 메트릭에 영향을 미치는 하이퍼파라미터를 쉽게 시각화하기
• 데이터셋의 최신 버전을 자동으로 변경하고 시간이 지남에 따라 진화하는 모델 버전을 비교하기
• 라이브 대시보드 및 인터랙티브한 데이터 시각화를 통해 원활하게 협업하기
“W&B는 빠르게 변화하는 최첨단 대규모 연구 워크플로우의 핵심 요소입니다: 탁월한 유연성, 성능 및 사용자 경험.”
Toyota Research Institute
확장성 및 보안성
저희는 대규모 분산 학습을 통해 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 보안 호스팅 클라우드 또는 자체 호스팅 배포의 프라이빗 클라우드에서 호스팅할 수 있습니다.
Weights & Biases를 통해...
중요한 개발자 리소스를 핵심 비즈니스에 집중하세요
소모적인 반복 과정을 줄이고 새로운 머신 러닝 모델을 더 빠르게 출시하세요.
중앙 기록 시스템을 통해 IP를 보호하세요.
새로운 머신 러닝 엔지니어를 신속히 온보딩하고 중복 작업을 방지하세요.
TRI의 케이스 스터디
개요
Toyota Research Institute(이하 TRI)의 사명은 세계에서 가장 안전한 모빌리티를 구축하는 것입니다. TRI의 머신 러닝 팀은 자율 주행을 추구하며, Weights & Biases의 기록 시스템을 사용하여 모델의 재현성을 확보하고 있습니다.
- 회사 규모: 300+
- 산업: 자율주행차량
문제
Adrien Gaidon이 이끄는 TRI의 머신 러닝 팀은 세계적인 수준의 학습 인프라를 구축했지만, 중요한 결과를 추적하고 버전 관리할 적절한 방법이 부족했습니다.
그들은 중앙 기록 시스템의 필요성을 재빨리 깨달았지만, 내부적으로 솔루션을 구축하는 것은 팀의 핵심 목표는 아니었습니다.
“현재 머신러닝이 얼마나 신뢰할 수 있을지에 대해 통계적이든 아니든 어떤 보장도 제공하기가 정말 어렵습니다. 안전이 중요한 시스템을 도입하려면 실제로 작동해야 합니다. 생명을 위험에 빠뜨리는 대신 자동차에 실어 생명을 구할 수 있을 만큼 안전하게 만들려면 어떻게 해야 할까요?”
Toyota Research Institute
해결책
TRI 팀은 실험 추적 문제를 해결하기 위해 다양한 솔루션을 비교했으며, Weights & Biases를 머신 러닝 프로젝트를 조율하는 데 가장 적합한 플랫폼으로 선택했습니다.
취약한 내부 도구나 임시 솔루션을 조작하는 대신, TRI의 머신 러닝 팀은 W&B의 가벼운 실험 추적 및 시각화 솔루션을 사용해 표준화를 달성했습니다.
W&B 대시보드는 머신 러닝 실무자들에게 데이터셋 및 모델 버전을 비교할 수 있는 명령 센터를 제공하며, 모든 실험과 결과에 대한 신뢰할 수 있는 기록을 유지할 수 있게 합니다. ML 엔지니어들은 이제 모델 개발이라는 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 되어 프로젝트 진행 속도가 빨라졌습니다.
“로봇 시스템이나 자율 주행차를 다룰 때, 특히 공공 도로에서 테스트하기 어려운 경우, 안전 기준이 매우 높지만 동시에 연속적인 배포와 빠른 반복이 필요합니다. 이런 상황에서는 지표를 명확히 정의해야 합니다.”
Adrien Gaidon
Toyota Research Institute
Weights & Biases를 통해 전 세계 최고의 이노베이터와 함께하세요.
