# Weights & Biases Documentation: Japanese プロダクト

## プロダクト

- [Japanese / プロダクト / W&B Models (163 pages)](https://docs.wandb.ai/_llms/ja/tab/w-and-b-models.md): Documentation for Japanese / プロダクト / W&B Models.
- [Japanese / プロダクト / W&B Weave (143 pages)](https://docs.wandb.ai/_llms/ja/tab/w-and-b-weave.md): Documentation for Japanese / プロダクト / W&B Weave.

### ドキュメント ホーム

- [AIエージェント、アプリケーション、モデルを開発](https://docs.wandb.ai/ja/index.md): 実験管理、評価、可観測性を実現する W&Bプラットフォーム を使用して、AIモデルを開発し、LLMアプリケーションを提供します。

#### Weights & Biases

- [W&B Models](https://docs.wandb.ai/ja/product-models.md)
- [W&B Weave](https://docs.wandb.ai/ja/product-weave.md)
- [W&B HiveMind](https://docs.wandb.ai/ja/hivemind.md): AI コーディングセッション向けの共有ダッシュボードです。リーダーボード、チームビュー、効率に関するインサイトなどを通じて、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI などにまたがるアクティビティ、コスト、成果をトラッキングします。

##### W&B ARIA

- [概要](https://docs.wandb.ai/ja/aria/overview.md)
- [Chat with ARIA](https://docs.wandb.ai/ja/aria/chat.md)
- [ARIA を使用して autoresearch を行う](https://docs.wandb.ai/ja/aria/autoresearch.md): ARIA（W&B の AI Research and Iteration Agent）を使用して、結果を分析し、実験を実行する方法を学びます。
- [ガバナンスとセキュリティ](https://docs.wandb.ai/ja/aria/governance.md): W&B Admins が、ARIA などの W&B の AI 機能による組織データの利用方法を制御する方法を説明します。

#### CoreWeave 提供

- [サーバーレス Inference](https://docs.wandb.ai/ja/product-inference.md)
- [サーバーレストレーニング](https://docs.wandb.ai/ja/product-serverless-training.md)
- [サーバーレス サンドボックス](https://docs.wandb.ai/ja/product-sandboxes.md)

#### プラットフォームの詳細

##### W&B を設定する

- [バケットストレージとコストを管理する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/managing-bucket-storage.md): W&B がオブジェクトストレージをどのように使用するか、削除がバケット使用量（バイト数）にどのように反映されるか、またストレージの使用量とコストを削減する方法を理解します。
- [環境変数を設定する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/env-vars.md): データベース、ストレージ、Redis、IAM の設定用の環境変数を使用して、セルフマネージド W&B Server インストールを設定します。

###### 設定

- [設定](https://docs.wandb.ai/ja/platform/app/settings-page.md): W&B の設定ページを使用して、個人の ユーザープロフィールやチーム設定をカスタマイズできます。
- [ユーザー設定の管理](https://docs.wandb.ai/ja/platform/app/settings-page/user-settings.md): ユーザー設定では、プロフィール情報、アカウントのデフォルト、アラート、 ベータ版プロダクトへの参加、GitHub インテグレーション、ストレージ使用量、 アカウントの有効化を管理し、チーム を作成できます。
- [課金設定を管理する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/app/settings-page/billing-settings.md): W&B 組織のBillingについて、プランの詳細の確認、使用状況の監視、使用量と支出に関するアラートの設定を行います。
- [メール設定を管理する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/app/settings-page/emails.md): W&B プロファイルの Settings ページで、メールアドレスとログイン方法を追加、削除、管理します。
- [チーム設定](https://docs.wandb.ai/ja/platform/app/settings-page/teams.md): 同僚と連携して結果を共有し、チーム全体のすべてのExperimentsをトラッキングできます。メンバー、アラート、プライバシーなどのチーム設定を管理します。
- [シークレットを管理する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/secrets.md): W&B シークレットの概要、仕組み、および使い始める方法。
- [ストレージの管理](https://docs.wandb.ai/ja/platform/app/settings-page/storage.md): reference artifacts、外部クラウドストレージバケット、TTL削除ポリシーを使用して、W&B のデータストレージ使用量を管理します。

###### アイデンティティとアクセス管理（IAM）

- [アイデンティティとアクセス管理（IAM）](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/org_team_struct.md): W&B における 3 つの IAM スコープ（組織、チーム、project）と、それらが自社内でどのように対応するかを理解します。
- [Users と Teams の管理を自動化](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/automate_iam.md): SCIM API と Python SDK API を使用して、W&B で大規模な Users と Teams の管理を自動化します。
- [SCIM で ユーザー、グループ、ロールを管理する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/scim.md): SCIM API を使用して、自動プロビジョニングにより W&B 組織内の ユーザー、グループ、カスタムロールを管理します。
- [高度な IAM 設定](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.md): SSO、セッション長、OIDC、LDAP の設定に対応する環境変数を使用して、W&B の高度な IAM オプションを設定します。

###### 認証

- [LDAP で SSO を設定する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/ldap.md): 接続パラメーターと環境変数を含む、W&B Server の LDAP ベースの SSO 認証を設定します。
- [OIDC で SSO を設定する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/sso.md): Okta、Azure AD、AWS Cognito などのアイデンティティプロバイダで OpenID Connect を使用して、W&B インスタンスの SSO を設定します。
- [SDKでフェデレーテッド アイデンティティを使用する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/identity_federation.md): JSON Web Tokens（JWT）を使ったアイデンティティ フェデレーションにより、APIキーを使わずにW&B SDKおよびCLIで認証できます。
- [APIキーを管理する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/api-keys.md): W&B APIキーの検索、作成、削除、および組織のメンバーによるAPIキーの作成と使用の制限を行います。
- [サービスアカウントを使用してワークフローを自動化する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/service-accounts.md): org および チーム スコープのサービスアカウントを使用して、自動化ワークフローや非対話型ワークフローを管理する

###### アクセス管理

- [アクセス管理](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/access-management-intro.md): W&Bで、組織管理者またはチーム管理者として、ユーザー、チーム、ロール、プロジェクトの公開範囲を管理します。
- [組織を管理する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.md): 組織管理者として、W&B 組織内のユーザー、チーム、ロール、シート、請求を管理します。
- [projectのアクセス制御を管理](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects.md): 公開範囲とprojectレベルのロールを使用してprojectへのアクセスを管理します

###### データセキュリティ

- [Bring your own bucket (BYOB)](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector.md): Bring your own bucket (BYOB) 機能を使用して、W&B Artifacts とデータをお使いのクラウドストレージバケットに保存します。
- [事前署名付き URL を使用して BYOB にアクセスする](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/data-security/presigned-urls.md): W&B が Blob Storage へのアクセスに事前署名付き URL をどのように使用するかについて、チームレベルのアクセス制御や監査ログを含めて説明します。
- [Dedicated Cloud の IP allowlisting を設定する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/data-security/ip-allowlisting.md): IP allowlisting を使用して、W&B Dedicated Cloud インスタンスへのアクセスを許可された IP アドレスに制限します。
- [Dedicated Cloud へのプライベート接続を設定する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/data-security/private-connectivity.md): AWS PrivateLink、GCP、または Azure Private Link を使用して、プライベートネットワーク経由で W&B Dedicated Cloud instance に接続します。
- [専用クラウドにおけるデータ暗号化](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/data-security/data-encryption.md): W&B がクラウドネイティブキーと顧客管理暗号化キーに関するポリシーを使用して、専用クラウド内のデータをどのように暗号化するかを説明します。

##### モニタリングと使用状況

- [監査ログでユーザーアクティビティをトラッキングする](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/monitoring-usage/audit-logging.md): ログスキーマや記録されるアクションを含め、各デプロイメントタイプで W&B 監査ログにアクセスし、取得して分析します。
- [Slack アラートを設定する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/monitoring-usage/slack-alerts.md): W&B Server のアラート、通知、モニタリングの更新情報を受信するための Slack アプリケーションを作成して設定します。
- [組織のアクティビティを表示](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/monitoring-usage/org_dashboard.md): デプロイタイプ別に、W&B の Organization Dashboard でユーザーのステータス、アクティビティ、使用状況の傾向を表示します。
- [W&B Mobile App（iOS）](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.md): iPhone や iPad から、トレーニング Runs をトラッキングし、コンソールログを確認し、折れ線グラフとシステムメトリクスを表示し、W&B Models の project を確認できます。

##### デプロイオプション

- [デプロイメントオプションの概要](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting.md): Multi-tenant Cloud、専用クラウド、セルフマネージド インストールを含む W&B のデプロイメントオプションを比較します。
- [Multi-tenant Cloud](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/hosting-options/multi_tenant_cloud.md): Google Cloud 上で提供される、コンプライアンス機能とデータセキュリティを標準搭載した完全マネージドの W&B Multi-tenant Cloud について説明します。

###### 専用クラウド

- [Dedicated Cloud](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud.md): コンプライアンス、データセキュリティ、IAM、メンテナンスポリシーなど、W&B Dedicated Cloud のデプロイ機能について説明します。
- [レート制限](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.md): 専用クラウドのデフォルトのレート制限と変更をリクエストする方法
- [サポート対象の専用クラウドリージョン](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/regions.md): W&B 専用クラウド インスタンスで利用可能な、AWS、Google Cloud、Azure のサポート対象リージョンをすべて表示します。
- [専用クラウドからデータをエクスポート](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/export-data.md): Python SDK API を使用して、W&B 専用クラウドインスタンスから Runs、メトリクス、Artifacts、Reports をエクスポートします。

###### セルフマネージド

- [W&B セルフマネージド デプロイ概要](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/hosting-options/self-managed.md): クラウドまたはオンプレミスのインフラストラクチャーにW&B セルフマネージドをデプロイする
- [リファレンスアーキテクチャ](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/self-managed/ref-arch.md): Kubernetes、MySQL、オブジェクトストレージ、ネットワークを対象とした、セルフマネージドのW&Bデプロイ向けリファレンスアーキテクチャを確認します。
- [セルフマネージドのインフラストラクチャー要件](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/self-managed/requirements.md): W&B セルフマネージドのデプロイに必要なインフラストラクチャーとソフトウェアの要件
- [レート制限](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/self-managed/rate-limits.md): 安定性のためにセルフマネージドインスタンスで設定できるオプションのレート制限
- [Kubernetes Operator を使用して W&B をデプロイする](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/self-managed/operator.md): クラウドまたはオンプレミスで Kubernetes Operator を使用して W&B Platform をデプロイする
- [エアギャップ Kubernetes へのデプロイ](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/self-managed/on-premises-deployments/kubernetes-airgapped.md): エアギャップ および切り離されたネットワークの Kubernetes 環境に W&B Platform をデプロイする
- [W&B のライセンスとバージョンを更新する](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/server-upgrade-process.md): さまざまなインストール方法で W&B のバージョンとライセンスを更新するためのガイド。
- [W&B Server の自動更新を無効にする](https://docs.wandb.ai/ja/platform/hosting/self-managed/disable-automatic-app-version-updates.md): W&B Server の自動更新を無効にする方法を説明します。

#### リソース

- [W&Bの料金](https://docs.wandb.ai/ja/pricing.md)
- [W&Bチュートリアルとブログ](https://docs.wandb.ai/ja/blog.md)
- [W&B講座](https://docs.wandb.ai/ja/courses.md)
- [W&B プラットフォーム セキュリティ](https://docs.wandb.ai/ja/security.md)

### Serverless Inference

- [Serverless Inference](https://docs.wandb.ai/ja/inference.md): W&B Weave と OpenAI 互換 API 経由でオープンソースの基盤モデルにアクセス
- [前提条件](https://docs.wandb.ai/ja/inference/prerequisites.md): API または UI から Serverless Inference サービスを使用する前に、環境、APIキー、必要な依存関係を設定します。
- [利用可能なモデル](https://docs.wandb.ai/ja/inference/models.md): Serverless Inference で利用できる基盤モデルを確認
- [モデルのライフサイクル](https://docs.wandb.ai/ja/inference/lifecycle.md): Serverless Inference のモデル ライフサイクルと提供終了について説明します
- [Serverless LoRA アダプター Inference を使用する](https://docs.wandb.ai/ja/inference/lora.md): 独自のカスタム LoRA アダプター を持ち込み、Serverless Inference でファインチューニングしたモデルを提供します。
- [利用に関する情報と制限](https://docs.wandb.ai/ja/inference/usage-limits.md): Serverless Inference の料金、利用制限、アカウントの制約について説明します
- [使用例](https://docs.wandb.ai/ja/inference/examples.md): 実践的なコード例を通して、Serverless Inference の使い方を学びます
- [UI ガイド](https://docs.wandb.ai/ja/inference/ui-guide.md): Web インターフェースから Serverless Inference のモデルにアクセスします
- [サポート: Inference](https://docs.wandb.ai/ja/inference/support-inference.md)

#### Response Settings

- [JSONモードを有効にする](https://docs.wandb.ai/ja/inference/response-settings/json-mode.md): Serverless InferenceでJSONモードを設定し、モデルの応答から構造化されたJSON出力を取得して、解析しやすくします。
- [推論情報を表示する](https://docs.wandb.ai/ja/inference/response-settings/reasoning.md): Serverless Inference のレスポンスで推論情報を返し、表示する方法
- [ストリーミング応答を有効にする](https://docs.wandb.ai/ja/inference/response-settings/streaming.md): Serverless Inference でストリーミング出力を有効にすると、モデル応答を段階的に受け取れます。
- [接頭辞キャッシュ](https://docs.wandb.ai/ja/inference/response-settings/prefix-caching.md): 接頭辞キャッシュを使用して、繰り返しのプロンプトのレイテンシを削減し、必要に応じて cache_salt でキャッシュの再利用を分離します。
- [構造化出力を有効にする](https://docs.wandb.ai/ja/inference/response-settings/structured-output.md): Serverless Inference のレスポンスで構造化出力を設定する方法
- [ツール呼び出し](https://docs.wandb.ai/ja/inference/response-settings/tool-calling.md): Serverless Inference で function と tool calling を使用すると、生成中にモデルから外部ツールや API を呼び出せるようになります。

#### チュートリアル

- [Serverless Inference で Cline を使う](https://docs.wandb.ai/ja/inference/tutorials/integration-cline.md): Serverless Inference を使用するように Cline コーディングエージェントを設定する方法を説明します。
- [ファインチューニング済みの LoRA アダプターを作成する](https://docs.wandb.ai/ja/inference/tutorials/creating-lora.md): Serverless Inference で使用するファインチューニング済みの LoRA アダプターの作成方法を学びます。

#### API リファレンス

- [API リファレンス](https://docs.wandb.ai/ja/inference/ref-link-api.md)

### Serverless Training

- [Serverless Training](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training.md): Serverless RL と Serverless SFT を使用して、マネージドなサーバーレス インフラストラクチャ上で LLM を追加トレーニングおよびファインチューニングします。
- [前提条件](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/prerequisites.md): アカウントを作成し、APIキーを生成して、projectを設定し、Serverless Training の利用環境を整えます。
- [利用可能なモデル](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/available-models.md): サポートされているモデルバリアントや機能を含む、Serverless Training のトレーニングで利用可能な基盤モデルを確認できます。
- [利用に関する情報と制限](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/usage-limits.md): W&B Serverless Training の料金、利用制限、アカウント制限について説明します

#### Serverless RL

- [Serverless RL の使い方](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/usage.md): OpenPipe の ART フレームワークと、強化学習向けの Serverless Training API を使用して、モデルをポストトレーニングします。
- [トレーニング済みモデルを使用する](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/use-trained-models.md): トレーニングしたモデルに推論リクエストを送信する

#### Serverless SFT

- [Serverless SFT](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/sft.md): W&B で教師ありファインチューニング（SFT）を使ってモデルをファインチューニングする方法を説明します
- [Serverless SFT の使い方](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/sft/usage.md): OpenPipe の ART フレームワークと Serverless Training API を使用して、教師あり学習向けにモデルをファインチューニングします。

#### API リファレンス

- [API リファレンス](https://docs.wandb.ai/ja/serverless-training/ref-link-api.md)

### Serverless サンドボックス

- [Serverless Sandboxes](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes.md): W&B Serverless Sandboxes を使用すると、Python から必要に応じて分離されたコンピュート環境を作成、使用し、不要になったら破棄できます。
- [サンドボックスのライフサイクル](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/lifecycle.md): Serverless Sandbox のライフサイクル（状態、状態変化を待機する方法、サンドボックスを停止する方法など）について説明します。
- [サンドボックスを作成する](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/create-sandbox.md): 独自のファイルシステム、ネットワーク、プロセス空間を備えた分離コンテナー内でコードを実行する W&B Serverless Sandboxes を作成します。
- [サンドボックスでコマンドを実行する](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/run-commands.md): サンドボックス環境でコマンドを実行し、出力と終了コードを読み取る方法を学びます。
- [ファイル操作](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/file-access.md): Serverless Sandboxes でファイルを読み込み、書き込み、マウントする方法を学びます。
- [Secrets](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/secrets.md): Serverless Sandboxes でシークレットを管理する方法を説明します。
- [チュートリアル: PyTorch モデルをトレーニングする](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.md): このステップバイステップのチュートリアルでは、Serverless Sandbox 環境で PyTorch モデルをトレーニングする方法を学びます。
- [チュートリアル: サンドボックスでエージェントを呼び出す](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial.md): Serverless サンドボックス 環境内で OpenAI エージェントを呼び出す方法を学びます

#### API リファレンス

- [Core](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/ref-link-core.md)
- [タイプ](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/ref-link-types.md)
- [設定](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/ref-link-configuration.md)
- [Discovery](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/ref-link-discovery.md)
- [例外](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/ref-link-exceptions.md)
- [ユーティリティ](https://docs.wandb.ai/ja/sandboxes/ref-link-util.md)