신뢰받는 사람 가장 혁신적인 팀 중 일부머신러닝에서
“디버깅, 출처, 재현성 등 심각한 기계 학습을 위해서는 모델 파이프라인의 모든 것을 저장하는 것이 필수적입니다. W&B는 이 작업을 수행하는 데 훌륭한 도구입니다.”
“우리는 기존 접근 방식이 원격 팀과 작동하지 않는다는 것을 깨달았기 때문에 W&B에 끌렸습니다. W&B는 실험 결과에 훨씬 더 적합한 곳입니다. 게다가 사용하기도 매우 쉽습니다. ”
단일 공유진실의 근원
ML 팀을 위한 단일 기록 시스템에서 모델과 파이프라인부터 실험과 데이터세트까지 모든 것을 통합하세요. 무게 & Biases를 사용하면 고유한 사용 사례에 중요한 사항을 기록하고 추적할 수 있으므로 팀은 모델 개발 파이프라인의 모든 단계에 대해 확신을 가질 수 있습니다.
와 통합 도구와 프레임워크넌 이미 사용하고 있어
무게 & 편견은 다른 사람들과 잘 어울립니다. 우리는 모든 주요 ML 프레임워크, 교육 및 추론 환경, 워크플로 조정 도구를 지원합니다. 무엇을 사용하든 Weights &와 함께 사용할 수 있다고 확신합니다. 편견.
해결하다 감사 및 규정 준수 문제
무게 & 편향, 어떤 코드가 어떤 모델에 해당하는지, 훈련 중에 어떤 데이터세트를 사용했는지, 파이프라인의 모든 것이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 알 수 있습니다. 이를 통해 팀은 자신 있게 법률 및 규정 준수 문제를 충족할 수 있으며 이를 뒷받침하는 증거도 확보할 수 있습니다.
유연한 배포팀이 어떤 방식으로 작업하든
우리는 모든 규모의 팀과 조직을 위해 멀티 테넌트 클라우드, 전용 클라우드, 고객 관리형 클라우드, 온프레미스 배포를 지원합니다. 귀하에게 적합한 것이 무엇인지 알려주시면 설정을 도와드리겠습니다.
와 협력하다신뢰
공유 스프레드시트, 끝없는 Slack 스레드 및 기타 구식 협업 형식에 작별을 고하세요. 무게 & Biases는 팀의 중요한 정보를 모든 사람이 액세스할 수 있는 한 곳에 정리하므로 최신 데이터 세트를 사용하고 있는지 또는 최신 실험에 대한 가시성이 있는지 궁금해하지 않아도 됩니다. 무게 & 편견이죠.
