クイックスタート
W&B を使い始める
Weights & Biases をすぐに使い始めるための、各プロダクト共通の入口です。
W&B Models: クイックスタート
W&B をインストールして、数分で実験のトラッキングを開始できます。
W&B Models: 実験を始める
実験をトラッキングし、メトリクスをログして、結果を可視化します。
W&B Weave: クイックスタート
LLM アプリケーションにトレースを追加して、モデルのやり取りをデバッグおよび監視します。
W&B Weave: W&B Inference で Weave を学ぶ
W&B Inference を使用してモデル Call をトレースし、出力を比較し、評価を実行します。
W&B Weave: Leaderboard クイックスタート
モデルや実験を比較するためのリーダーボードを作成します。
W&B Models
実験
W&B Models: 実験 の概要
メトリクス、ハイパーパラメーター、システムメトリクス、モデルアーティファクトのトラッキングの概要を紹介します。
W&B Models: 実験 を設定する
辞書のようなオブジェクトを使って experiment の設定を保存します。
W&B Models: experiment の結果を表示する
対話型の Workspace で run データを確認します。
W&B Models: メディアとオブジェクトをログする
3D ポイントクラウド、分子、HTML、ヒストグラムなどのリッチメディアをログします。
W&B Models: Log models
run.log_model() と run.use_model() を使用して、モデルアーティファクトを run にログします。W&B Models: プロットを作成してトラッキングする
ML experiment からプロットを作成し、トラッキングします。
Sweeps、アーティファクト、Tables
W&B Models: Sweeps の概要
Sweeps を使ったハイパーパラメーター探索とモデル最適化の概要です。
W&B Models: sweep を実行する
ハイパーパラメーター sweep を定義、初期化し、実行します。
W&B Models: アーティファクト の概要
W&B アーティファクト の概要と開始方法を紹介します。
W&B Models: データセット アーティファクト を作成して使用する
Experiments をまたいでデータセット アーティファクト を作成、トラッキングし、使用します。
W&B Models: アーティファクト の保持を管理する
アーティファクト に TTL ポリシーを設定してストレージを管理します。
W&B Models: Tables の概要
Tables を使ってデータセットを反復的に改善し、モデルの予測を理解します。
W&B Models: Tables をログしてデータをクエリする
Tables をログし、構造化データを可視化してクエリします。
W&B Models: Tables を可視化して分析する
結合ビューまたは並列ビューで Tables を比較、フィルター、グループ化、並べ替えします。
Registry、Reports、UI 機能
W&B Models: Registry の概要
組織全体で アーティファクト バージョンを管理、共有します。
W&B Models: エイリアスを使用して アーティファクト バージョンを参照する
Registry でデフォルト、カスタム、保護されたエイリアスを使用します。
W&B Models: Reports の概要
ML プロジェクト向けのプロジェクト管理およびコラボレーション ツールです。
W&B Models: report を作成する
App UI またはプログラムから W&B Report を作成します。
W&B Models: report を編集する
インタラクティブに、または Report API を使用して report を編集します。
W&B Models: カスタム チャートの概要
Vega 可視化を使用して、W&B のプロジェクトでカスタム チャートを作成します。
W&B Models: カスタム チャートを構築する
カスタム チャートを使用して、W&B UI で目的に合わせた可視化を作成します。
W&B Models: オブジェクトを埋め込む
embedding projector を使用してオブジェクト埋め込みを探索します。
ML フレームワークとのインテグレーション
W&B Models: Keras
Keras のコールバックを使用して、実験をトラッキングし、モデルをチェックポイント保存し、予測を可視化します。
W&B Models: PyTorch
PyTorch インテグレーションを使用して、メトリクス、勾配、モデルをトラッキングします。
W&B Models: PyTorch Lightning
PyTorch Lightning で組み込みの
WandbLogger を使用します。W&B Models: PyTorch Ignite
トレーニングメトリクス、モデルパラメーター、設定を自動的にログします。
W&B Models: PyTorch torchtune
torchtune の WandBLogger を使用して、LLM のファインチューニング実験をトラッキングします。
W&B Models: TensorFlow
カスタムメトリクスをログし、estimator フックを使用して、TensorBoard のログを同期します。
W&B Models: XGBoost
勾配ブースティングのメトリクス、特徴量の重要度、モデル性能をログします。
W&B Models: YOLOv5
YOLOv5 に組み込まれた W&B integration を使用して、実験管理とバージョン管理を行います。
ML ライブラリのインテグレーション
W&B Models: Hugging Face
W&B で Hugging Face モデルのパフォーマンスを可視化してトラッキングします。
W&B Models: Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers Trainer で W&B を使用します。
W&B Models: Simple Transformers
W&B を Hugging Face Simple Transformers と統合します。
W&B Models: Hugging Face Diffusers
プロンプト、生成メディア、パイプライン アーキテクチャを自動的にログします。
W&B Models: OpenAI API
Chat Completion、ファインチューニング ジョブ、token 使用状況メトリクスをログします。
W&B Models: Azure OpenAI ファインチューニング
W&B の実験管理を使用して Azure OpenAI モデルをファインチューニングします。
W&B Weave
チュートリアル
W&B Weave: 評価を作成する
Weave Models と評価を使用して、評価パイプラインを作成します。
W&B Weave: RAG アプリケーションを評価する
LLM ジャッジモデルを使用して、RAG アプリケーションを構築・評価します。
W&B Weave: ネストされた関数をトレースする
W&B のトレースを使用して、深くネストされた Call 構造をトラッキングします。
W&B Weave: アプリケーションをバージョン管理する
Weave Model を使用して、アプリケーションとそのパラメーターをトラッキングし、バージョン管理します。
クックブック
W&B Weave: トレース入門
Weave でのトレースを初歩から学べる、初心者向けの入門です。
W&B Weave: 評価入門
Weave で評価を実行する方法を実践的に学びます。
W&B Weave: Hugging Face データセットの評価
Weave を使用して Hugging Face データセットに対して評価を実行します。
W&B Weave: CSV からデータセットをインポートする
CSV を Weave のデータセットに読み込み、評価で使用します。
W&B Weave: Weave を W&B Models と一緒に使用する
W&B Models と Weave を 1 つのワークフローに組み合わせます。
W&B Weave: Chain of Density 要約
反復的な要約のための Chain-of-Density プロンプティングを実装します。
W&B Weave: DSPy プロンプト最適化
DSPy でプロンプトを最適化し、その結果を Weave でトラッキングします。
W&B Weave: NotDiamond カスタムルーティング
NotDiamond を使用してモデル間のルーティングを動的に行います。
W&B Weave: マルチエージェントの構造化出力
構造化出力を生成する複数のエージェントを連携させます。
W&B Weave: コード生成
Weave でコード生成パイプラインを構築し、評価します。
W&B Weave: OCR パイプライン
コンピュータビジョンの OCR パイプラインをトレースして評価します。
W&B Weave: Weave でオーディオを扱う
Weave のトレースでオーディオの入力と出力を扱います。
W&B Weave: オンラインモニタリング
Weave で本番環境の LLM アプリケーションを監視します。
W&B Weave: 本番フィードバック
本番トラフィックからユーザー フィードバックを収集し、活用します。
W&B Weave: ガードレールとしての Scorer
Weave の Scorer を本番環境の LLM 呼び出しに対するガードレールとして使用します。
W&B Weave: カスタムモデルコスト
カスタムのモデルごとのコストをトレースとあわせてトラッキングします。
W&B Weave: PII データ処理
機密性の高いワークロード向けに、Weave のトレース内の PII をマスクします。
W&B Weave: Weave Service API を使用する
Weave Service API を直接呼び出して、トレースを記録します。
評価とトラッキング
W&B Weave: ローカルScorerで評価する
小規模なローカル言語モデルを使用して、AI の安全性と品質を評価します。
W&B Weave: アノテーションキューを設定する
トレースをドメインエキスパートにルーティングし、structured feedback をエクスポートします。
W&B Weave: カスタムコストをトラッキングする
LLM オペレーションのコストをトラッキングして管理します。
LLM プロバイダ インテグレーション
W&B Weave: Anthropic
Anthropic SDK 経由の LLM Call を自動的にトラッキングし、ログに記録します。
W&B Weave: Cohere
Cohere Python ライブラリ経由の LLM Call を自動的にトラッキングし、ログに記録します。
W&B Weave: Google
Google GenAI モデルの Call をトレースし、ログに記録します。
W&B Weave: Groq
Weave で Groq LPU の推論をトラッキングし、監視します。
W&B Weave: MistralAI
Weave で Mistral AI モデルの Call をトレースし、評価します。
W&B Weave: OpenAI
トレース、評価、監視を行うために、OpenAI を Weave と統合します。
W&B Weave: LiteLLM
LiteLLM 経由の LLM Call を自動的にトラッキングし、ログに記録します。
フレームワークおよびプロトコルのインテグレーション
W&B Weave: CrewAI
CrewAI を使用して、マルチエージェント アプリケーションを監視およびトレースします。
W&B Weave: DSPy
DSPy のモジュールや関数による Call をトラッキングしてログします。
W&B Weave: Instructor
Instructor 経由の構造化出力 Call をトレースします。
W&B Weave: LangChain
LangChain Python ライブラリを介したすべての Call をトラッキングしてログします。
W&B Weave: Verdict
Verdict 評価フレームワークを使用して、LLM 評価パイプラインを監視します。
W&B Weave: Hugging Face Hub
Hugging Face Hub を使用して、ML アプリケーションをトラッキングおよび分析します。
W&B Weave: Model Context Protocol (MCP)
MCP クライアントと MCP サーバー間のアクティビティをトレースします。
W&B Inference
W&B Inference: ファインチューニングしたLoRAを作成する
W&B Inference を使用して LoRA アダプターをファインチューニングし、デプロイします。
W&B Inference: Cline を使用する
Cline を W&B Inference の Endpoints と統合します。
W&B Training
W&B Training: Serverless RL
W&B で強化学習によりモデルを追加トレーニングします。
W&B Training: Serverless SFT を使用する
OpenPipe ART フレームワークを使用して、Serverless SFT でモデルをファインチューニングします。
W&B Training: トレーニング済みモデルを使用する
トレーニングしたモデルに推論リクエストを送信します。
W&B Sandboxes
W&B Sandboxes: PyTorch モデルをトレーニングする
W&B Sandbox 環境で PyTorch モデルをトレーニングします。
W&B Sandboxes: サンドボックス内でエージェントを呼び出す
W&B Sandbox 内で OpenAI エージェントを呼び出します。