- Reproductibilité des modèles : W&B prend en charge l’expérimentation, l’exploration et la reproduction des modèles. Il capture les métriques, les hyperparamètres et les versions du code, et enregistre des points de contrôle du modèle pour garantir la reproductibilité.
- Organisation automatique : W&B simplifie les passations de projet et les départs en vacances en offrant un aperçu de tous les modèles testés, ce qui vous fait gagner du temps en évitant de relancer d’anciennes expériences.
- Intégration rapide : Intégrez W&B à votre projet en cinq minutes. Installez le package Python open source gratuit et ajoutez quelques lignes de code. Les métriques et les données journalisées apparaissent avec chaque exécution de modèle.
- Tableau de bord centralisé : Accédez à un tableau de bord cohérent, quel que soit l’endroit où l’entraînement a lieu (en local, sur des clusters de laboratoire ou sur des instances spot dans le cloud). Vous n’avez pas besoin de gérer les fichiers TensorBoard sur différentes machines.
- Tableau de filtrage : Recherchez, filtrez, triez et regroupez les résultats de vos modèles. Identifiez les modèles les plus performants pour différentes tâches, un domaine dans lequel TensorBoard montre souvent ses limites sur les projets de grande taille.
- Outils de collaboration : W&B prend en charge la collaboration sur des projets complexes de machine learning. Partagez des liens de projet et utilisez des Teams privés pour partager les résultats. Créez des Reports avec des visualisations interactives et des descriptions en Markdown pour les journaux de travail ou les présentations.
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