중앙화된 기록 시스템이 실험 속도를 높이는 방법
W&B가 팀의 ML 속도를 높이는 방법
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Created on September 15|Last edited on September 15
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MLOps 플랫폼이 없으면 ML 엔지니어들은 실험을 수작업으로 추적하고 결과를 스프레드시트와 확장성이 떨어지는 오픈 소스 도구에서 분석하느라 과도한 시간을 쓰게 됩니다. 그 결과 모델 개발 속도가 느려지고 팀원 간 협업이 어려워지며, ML 팀 리더는 프로젝트에 대한 가시성을 확보하지 못합니다.
W&B Models 모델을 반복 개발하고 실험을 분석하며 팀 간에 매끄럽게 협업할 수 있는 플랫폼으로 팀의 생산성을 높여 줍니다. 단계별로 흩어진 도구와 수작업 인계를 없애 오류를 줄이고 출시까지의 시간을 단축합니다.
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Weights & Biases를 어떻게 사용하는지 가장 잘 알려면, 실제로 Weights & Biases를 사용하는 사람들의 이야기를 듣는 것이 가장 좋습니다. 이번에는 우리 팀에게 특히 와닿았던 두 가지 활용 사례를 소개합니다. 하나는 John Deere의 사례로, 농약 사용을 줄이고 농업을 조금 더 수월하게 만든 이야기이고, 다른 하나는 Northwestern Medicine의 사례로, 의사들이 환자 진료의 질을 개선하도록 돕는 내용입니다.
고객 사례: John Deere
Blue River TechnologyJohn Deere가 소유한 Blue River Technology는 농업의 지속 가능성을 높이는 방식으로 잡초를 제어하고 비용을 절감할 수 있는 차세대 스마트 기계를 개발하고 있습니다. 이들은 PyTorch로 컴퓨터 비전 모델을 학습해 잡초와 작물을 구분하고, 트랙터가 불필요한 식물에만 농약을 정확히 살포해 작물 전체에 무분별하게 뿌리지 않도록 합니다.
Blue River Technology는 현장에서 배포할 가장 빠르고 정확한 모델을 만드는 성능을 최우선으로 합니다. 농부들과 함께 일하다 보면 매일 새로운 문제가 발생하고, 모델을 지속적으로 업데이트해야 합니다. PyTorch와 W&B Models는 반복 개발 속도를 높이고 전 과정에 대한 완전한 가시성을 제공하여, 실제 환경에서 사용할 최적의 성능을 내는 모델을 정확히 찾아낼 수 있도록 돕습니다.
고객 사례: Northwestern Medicine
Northwestern Medicine 은 W&B에서 학습하고 운영하는 LLM을 통해 환자 치료 성과를 개선하고 있습니다. 예를 들어, 환자가 검진을 받으면 의사는 후속 검사나 시술이 무엇이며 언제 진행해야 하는지에 대해 진료 기록을 남깁니다. 하지만 병원 현장은 혼잡해 중요한 소견과 권고 사항이 누락되기 쉽습니다. 문헌에 따르면 이러한 권고 사항 중 실제로 이행되는 비율은 약 3분의 2에 불과합니다.
Northwestern 팀은 바로 이 문제를 해결하기 위한 모델을 구축했습니다. 이 솔루션을 도입한 이후, 수천 명의 환자가 적시에 적절한 치료를 받도록 도왔습니다. 생명을 구하는 LLM이라고 해도 과장이 아닙니다.
이들을 하나로 묶는 공통점
겉으로 보기에는 두 사례가 매우 달라 보입니다. 하지만 그 이면을 들여다보면, 두 팀 모두 고유한 사내 데이터를 기반으로 합니다. 두 팀은 공통적으로 ML을 활용해 실제 세상을 더 좋게 만들고 있습니다. 구체적으로는 농약 사용을 줄이고 환자 치료 성과를 개선하고 있죠. 그리고 두 팀 모두 반드시 정확하게 해내야 합니다.
Weights & Biases는 전 세계 수천 개의 가장 혁신적인 기업이 사용합니다. 용도가 무엇이든 W&B Models는 모든 실험을 추적하고, 강력한 애널리틱스와 매끄러운 협업, ML 팀과 조직 전반 이해관계자에게 필요한 깊은 가시성을 제공합니다. 팀은 Weights & Biases에서 더 나은 모델을 더 빠르게 구축합니다.
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