빌드 및 구매

세계 최고의 ML 팀이 신뢰하는 플랫폼과 내부 개발의 가치 비교

사내 솔루션

Weights & Biases

ML 프로젝트의 ROI

많은 수의 실험을 처리할 수 없으면 생산성에 큰 영향을 미치고 성능이 떨어지는 모델을 개발하게 될 수 있습니다.
실제 ML 시스템에서는 일반적으로 기존 코드의 유지 관리 문제와 ML 관련 문제로 인해 막대한 지속적인 비용이 발생합니다.

수천 개의 실험을 반복적으로 실행하고 공동으로 협력하여 성공적인 모델을 빠르게 구축하고 프로덕션에 배포할 수 있음
30~50% 활용도 향상을 생성할 수 있는 모델 성능 측정항목과 함께 GPU 활용도를 자동으로 추적하고 최적화합니다.

개발팀

맞춤형 소프트웨어를 구축하려면 여러 명의 엔지니어가 필요한 경우가 많습니다. 도구를 사용하는 최종 사용자 수에 따라 개발에 필요한 리소스 수가 늘어납니다.
미국 소프트웨어 엔지니어의 평균 급여는 $125,000
기업용 개발에는 최대 5명의 전담 엔지니어가 필요할 수 있으며 이는 $625,000+에 해당합니다.

10년 넘게 ML 분야에서 고객에게 서비스를 제공해 온 리더십 팀이 설립했습니다.
ML 실무자의 일상적인 문제를 해결하기 위해 제품 및 엔지니어링 직원의 규모를 전년 대비 55% 이상 확대
매월 고품질 릴리스를 수행하여 플랫폼이 지속적으로 개선되고, 시장 변화에 맞춰 방향을 바꾸고, 고객의 기대에 부응하는지 확인합니다.

가치 실현 시간

일반적인 소프트웨어 개발 일정: – 기획 & 요구 사항: 2~4주 – 디자인 & 아키텍처: 2~4주 – 개발: 3~8개월 – 구현 : 2~4주 – 테스트 & 규정 준수: 3~6주 – 총 잠재 시간: 6~12개월
평균적으로 기업에서 엔지니어를 온보딩하는 데 3~6개월이 걸립니다.

60초 만에 시작 및 실행
5분 후에 첫 번째 실험을 실행하세요.
평균적으로 Weights & 사용자를 온보딩하는 데는3~4주가 걸립니다. 편견

유지

일반적으로 1~4명의 엔지니어가 내부 도구를 모니터링하고 문제를 해결하며 개선합니다. – 총 잠재 비용: $125,000 – $500,000
사고 처리를 지원하려면 최소 한 명의 순환 엔지니어가 필요합니다.

새로운 기능이나 업그레이드를 구현하는 데

관련 개발자에게 의존하여 시간과 리소스가 소요됩니다. 그리고 회사를 떠나면 지원이 거의 또는 전혀 없을 것입니다.

50명 이상의 엔지니어가 Weights & 고객 피드백을 기반으로 한 편견과 시장 변화에 따른 방향 전환
75가 넘는 높은 NPS를 유지합니다.
가동 시간이 99.95% 이상 보장
고객 성공, 지원 및 솔루션 아키텍처 팀은 고객이채택, 문제 해결 및 교육을 지원할 수 있도록 지속적으로 지원합니다.

상호 운용성

시스템이 서로 공존할 수 있도록 보장하는 것은 엄청나게 복잡
통합 문제로 인해 병목 현상이 발생할 위험이 더욱 심화됩니다.

모든 인기 ML 프레임워크에 통합
9,000개가 넘는 인기 ML 저장소에 계측
기술 파트너 통합은 턴키 경험입니다. 예를 들면 Amazon Sagemaker, Vertex AI, Kubeflow 등이 있습니다.

확장성

내부 개발에서는 확장 계획을 간과하는 경우가 많습니다. 이로 인해 높은 유지 관리 비용, 열악한 사용자 경험, 심지어 연속적인 오류가 발생하기도 합니다.
때때로 솔루션이 확장됨에 따라 팀은 기술 스택을 재설계해야 하여 엄청난 비효율성을 초래할 수 있습니다.

자동으로 확장하여 사용자가 수천 번의 실험을 실행할 때 기록되는 아티팩트와 메타데이터를 처리합니다.
여러 팀과 프로젝트는 Weights & 편견 효율적인 공동작업 보장

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