단일 기록 시스템 머신러닝 팀을 위한
- 공동 모델 구축과 더 나은 결과를 가능하게 하는 인터페이스와 워크플로
- 지속적인 대화형 모델 학습 및 평가를 위해 ML 파이프라인을 쉽게 자동화합니다.
- 재현성과 거버넌스를 위한 감사 및 설명 가능한 엔드 투 엔드 머신러닝 워크플로
“우리는 기존 접근 방식이 원격 팀과 작동하지 않는다는 것을 깨달았기 때문에 W&B에 끌렸습니다. W&B가 훨씬 낫네요
실험 결과를 볼 수 있는 홈입니다. 게다가 사용하기도 매우 간편해요
. ”
Dan Nissenbaum, Principle Research Software Development Engineer
Microsoft
생산하다 기계 학습
- 수천 건의 동시 실험을 팀으로 실행하고 중앙 위치에서 모두 시각화
- 모델을 함께 평가하고 비교하여 통찰력을 얻습니다.
- 실시간 지표를 통해 쉽게 디버깅하고 성능을 향상할 수 있습니다.
“우리는 Weights & 우리 운영의 두뇌로서의 편견
. 이를 통해 최고 품질의 모델이 생산될 수 있도록 보장합니다.”
Gabor Angeli, Senior Manager
Square
완전 관리형 및 기업용
- 모든 주요 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 배포 지원
- 엔터프라이즈급 보안, SOC 2 규정 준수, 관행, 엔드포인트 보안, 암호화 및 백업 제어
- 모든 주요 인프라, 프레임워크, 도구 및 모델과 상호 운용 가능
- 대규모 ML CI/CD를 지원하는 웹훅 및 연결로 확장 가능
“우리는 W&B를 사용하여 OpenAI에서 모델을 훈련합니다. 없이는 야심차고 광범위한 프로젝트를 수행할 수 없습니다.
동급 최고의 도구
.”
Peter Welinder, VP of Product and Partnerships
OpenAI
줄이다시장 출시 시간
- 반복 실험을 위한 최고의 플랫폼: 상황에 맞게 결과와 측정항목을 시각화하고 드래그 앤 드롭하여 통찰력을 얻습니다.
- 아무것도 잃지 않도록 모든 것을 추적하세요
- 모델 관련 문제를 발견하거나 사용량을 빠르게 계산할 수 있는 손쉬운 디버깅 UX
“모델 파이프라인의 모든 내용을 저장하는 것은 심각한 기계 학습에 필수적입니다. 디버깅, 출처, 재현성
. W&B 이 작업을 수행하는 데 훌륭한 도구입니다
.”
Richard Socher, fmr Chief Data Scientist
Salesforce
드라마틱하게 향상 팀 생산성 및 거버넌스
- 인계가 원활하게 이루어지도록 프로젝트 구성
- 귀중한 지적 재산을 보호하고 확보하세요
- 기계 학습 조직의 규모에 관계없이 글로벌 팀 확장을 위한 핵심 인력 의존도 감소
“이제 우리는 특이한 사례를 더 잘 이해할 수 있습니다.” W&B 테이블을 통해 수십만 개의 샘플을 정렬하고 해당 측정항목, 실측 및 모델 예측 시각화를 탐색합니다.”
Alborz Alavian, Senior Software Engineer
Woven by Toyota
배달하다AI 투자에 대한 지속적인 ROI
- 교육, 평가, 생산 데이터에 대한 일관된 보기를 통해 무엇이 잘못되었는지 빠르게 식별
- 프로덕션 배포를 개선하기 위한 극단적 사례 식별
- 임시, 예약 및 다차원 테스트를 통해 소프트웨어 테스트 모범 사례를 사용하여 기계 학습을 평가합니다.
- 사용량 모니터링을 통해 컴퓨팅 리소스를 얼마나 효율적으로 활용하고 있는지 즉시 확인할 수 있습니다.
“우리는 이제 50~100배 더 운전하고 있습니다. ML 실험과 이전에 수행하던 작업 비교.”
Phil Brown, 애플리케이션 디렉터
Graphcore
다음을 탭하세요. 세계 최고의 머신러닝 인재
- LLM 기반 애플리케이션, CI/CD, 비즈니스 의사 결정 등에 대한 기업 중심 과정< /li>
- 실무자 중심 블로그에서는 최신 통합, 주요 제품 개선 사항에 대한 안내 등을 강조합니다.
- 통합 가장 널리 사용되는 프레임워크, 라이브러리, 그리고 도구
“LLM 생태계 구축에 적합합니다. 제품 수준의 애플리케이션을 만드는 기술에 대해 배우는 훌륭한 경험을 했습니다.”
LLM 기반 앱 과정의 샘플 검토
