모델 레지스트리

ML 모델 레지스트리 및 수명주기 관리

OpenAI는 W&B 모델을 사용하여 2000개 이상의 프로젝트, 수백만 건의 실험, 수백 명의 팀 구성원에 걸쳐 모든 모델 버전을 추적합니다.

RBC에는 조사팀과 규정 준수팀 간의 핸드오프를 관리하기 위한 거버넌스가 필요합니다. W&B 모델은 각 단계를 투명하게 만듭니다.

M-KOPA는 모델 레지스트리의 전체 계보 추적 및 감사 추적을 활용하여 내부 및 외부 감사자와 신뢰를 구축합니다.

중앙에서 협업

팀 전체가 같은 페이지에 있으면 모델을 더 빠르게 반복할 수 있습니다. 무게 & Biases의 ML 모델 레지스트리는 정보의 중심 소스를 제공합니다. 어떤 모델이 프로덕션에 있는지, 그리고 새로운 후보 모델이 어떻게 비교되는지 명확합니다.

대규모 거버넌스

단 몇 줄의 코드만으로 모델 개발 프로세스에 대한 가시성을 확보하세요. 모델 계보를 쉽게 확인하고 “이 모델이 훈련한 데이터세트의 정확한 버전은 무엇이었나요?”와 같은 질문에 답하세요.

CI/CD 모델

머신러닝 모델을 자동으로 재교육하고 재평가하여 팀의 프로덕션을 최신 상태로 유지하세요. 업데이트 기록을 쉽게 감사하고 모델 업데이트를 위해 반복되는 수동 단계를 피하세요.

ML 모델 수명 주기

개발부터 준비, 생산까지 모든 수명주기 단계에서 모든 모델 버전을 중앙에서 관리하세요.

모델 카드 & 품질보증

모델 버전 간의 비교를 시각화하여 성능을 평가합니다. 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 회귀를 식별합니다.

지금 W&B 모델을 통해 ML 모델 관리 모범 사례를 채택하세요.

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