팀의 신뢰 가장 큰 모델 만들기
비즈니스 결제 및 솔루션 분야의 업계 선두주자인 Square는 W&B를 통해 LLM 추천 시스템을 구축하여 중소기업이 고객과 소통할 수 있도록 지원합니다.
개인 스타일링 서비스 분야의 시장 선두 혁신업체인 StitchFix는 W&B를 사용하여 OpenAI 모델의 미세 조정을 모니터링하여 고객 피드백을 이해하는 방법을 개선합니다.
개인화된 음악 추천의 선구자인 Pandora(Sirius XM Radio)는 W&B에서 자동으로 실행되는 하이퍼파라미터 스윕을 생성하여 많은 시간과 골치 아픈 일을 줄여줍니다.
모델을 다음으로 확장하세요. 성장하는 고객 기반에 서비스를 제공하세요
고객 및 사용자 수가 증가함에 따라 추천 시스템의 복잡성은 시스템에 입력되는 대규모 모델의 수에 따라 기하급수적으로 확장됩니다. 무게 & Biases는 대규모의 복잡한 모델을 처리하도록 구축되어 더 많은 데이터를 제공 및 훈련하고 훨씬 더 많은 실험을 실행하여 시스템이 제공하는 개인화를 지속적으로 미세 조정할 수 있습니다.
걱정없이 빠르게 움직여보세요남겨진 것에 대해
추천 시스템 모델은 소비자 동향과 선택이 변화하는 만큼 신속하게 구축, 유지 관리 및 업데이트되어야 합니다. 무게 & Biases를 사용하면 ML 실무자는 엔터프라이즈급 모델 버전 관리 덕분에 중요한 실수나 재현성 격차에 대해 걱정하면서 그 어느 때보다 빠르게 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.
예
신뢰할 수 있는 구축, 설명 가능한 모델
추천 시스템의 개인화는 고객과의 신뢰 구축에 관한 것입니다. 무게 & 모델 동작 및 편향 감지에 대한 Biases의 지속적인 통찰력을 통해 모델과 시스템이 설명 가능하고 공정하다는 것을 확신할 수 있습니다. 이는 사용자와의 신뢰를 구축할 뿐만 아니라 규제 기관의 중요한 규정 준수 요구 사항을 확인합니다.
예
SOC 2 규정 준수, 암호화, 보안 등
무게 & Biases는 SOC 2 Type II 인증, 암호화된 데이터, 엔드포인트 및 네트워크, 강력한 보안 제어를 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 우선시합니다. 민감한 개인 고객 데이터와 쇼핑 습관을 다루는 경우 당사가 해당 데이터와 모델을 안전하게 보호할 것이라고 믿으셔도 됩니다.
귀하의 환경에서 안전하게 작업하세요 선택한 환경
