시작하다

규모
‍ML 워크플로

모든 컴퓨팅– 복잡성이 전혀 없습니다

모든 대상 환경에서 작업을 실행하여 ML 훈련 워크로드를 로컬 머신에서 분산 컴퓨팅으로 대폭 확장하세요. 외부 환경, 더 나은 GPU 및 클러스터에 쉽게 액세스하여 ML 워크플로의 속도와 예측 가능한 규모를 높입니다.

브리지 ML 실무자와 MLOps

하나의 공통 인터페이스로 조직 사일로를 제거합니다. 실무자는 모든 인프라 복잡성을 추상화하여 필요한 컴퓨팅을 얻는 반면 MLOps는 관리하는 인프라 환경 전반에 걸쳐 감독 및 관찰 가능성을 유지합니다. ML 활동을 확장 및 확장하기 위해 협업합니다.

쉽게 실행 지속적인 통합 및 평가 작업

승인된 모델을 프로덕션 추론 환경에 배포하는 주기 시간을 대폭 줄입니다. 단 한 번의 클릭으로 실행을 재현하는 기능을 통해 모델을 더 자주, 더 철저하고 지속적으로 평가할 수 있습니다. 작업을 다시 실행하기 전에 실행 시 스윕을 사용하여 손잡이를 쉽게 조정하고 하이퍼파라미터를 변경할 수 있습니다.

향상된 관측 가능성ML Engineers

ML 인프라 예산이 어떻게 사용되고 있는지 또는 활용되지 않고 있는지에 대한 가시성을 높입니다. 중요한 인프라 투자에 대한 지출을 합리화하고 더 나은 기본값을 설정하여 해당 리소스를 최적이고 효율적으로 사용할 수 있도록 하세요.

지금 바로 ML 워크플로를 확장하세요.W&B 시작하다

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