OpenAI는 W&B Models를 사용하여 2000개 이상의 프로젝트, 수백만 개의 실험, 수백 명의 팀 구성원의 모델 버전을 추적합니다.
RBC는 연구 및 준법 감시 팀 간의 인계 과정을 관리하기 위해 거버넌스를 필요로 합니다. W&B Models는 각 단계를 투명하게 만듭니다.
M-KOPA는 모델 레지스트리의 전체 이력 추적 및 감사 기록을 활용하여 내부 및 외부 감사인과의 신뢰를 구축합니다.
Collaborate centrally
모든 팀원이 같은 페이지에서 협업하여 모델을 더 빠르게 반복할 수 있습니다. Weights & Biases ML 모델 레지스트리는 중앙 집중식 진실의 근원을 제공합니다. 프로덕션에 있는 모델과 새로운 후보 모델을 어떻게 비교할 수 있는지 명확하게 보여줍니다.
Governance at scale
몇 줄의 코드만으로 모델 개발 프로세스를 가시화하세요. 모델 이력을 쉽게 확인하고 “이 모델이 학습한 데이터셋의 정확한 버전은 무엇입니까?“와 같은 질문에 답할 수 있습니다.
Model CI/CD
팀의 프로덕션 환경을 유지하기 위해 머신 러닝 모델을 자동으로 재학습하고 다시 평가하세요. 업데이트 기록을 쉽게 확인하고, 반복적인 수동 업데이트 단계를 피하세요.
ML model lifecycle
개발 단계부터 스테이징, 프로덕션까지 모든 라이프사이클 단계를 중앙에서 관리하세요.
Model cards & QA
모델 버전 간의 비교를 시각화하여 성능을 평가하세요. 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 회귀를 식별합니다.
