Documentation Index
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プロダクト比較
| Product | Best For | Key Features |
|---|---|---|
| W&B Models | MLモデルをゼロからトレーニングする場合 | 実験管理、ハイパーパラメーター最適化、モデルレジストリ、可視化 |
| W&B Weave | LLMアプリケーションの構築 | トレース、プロンプト管理、評価、本番AIアプリのコスト管理 |
| Serverless Inference | 事前学習済みモデルを使用する場合 | ホスト型のオープンソースモデル、APIアクセス、テスト用のモデルプレイグラウンド |
| Serverless RL | モデルのファインチューニング | 強化学習を用いたLoRAやカスタムモデル適応の作成とデプロイ |
| Serverless Sandboxes | 分離されたコンピュート環境の実行 | トレーニングジョブ、エージェントによるツール使用、再現可能な実験向けのオンデマンドで使い捨て可能なサンドボックス |
W&B Models
Models クイックスタート
W&B の「hello world」で、最初のデータをログする手順を案内します。
Models の利用を始める
実際の ML 実験を使って Models プロダクト全体を一通り紹介する、本格的なチュートリアルです。
W&B 101 コース
実験管理に重点を置き、理解度を確認するためのクイズも含まれる動画中心のコースです。
YouTube チュートリアル
モデルがどのようにトレーニング、評価、開発、デプロイされるのか、またそのライフサイクルの各 step で wandb を使用し、より高性能なモデルをより短時間で構築する方法を学べます。
W&B Weave
Weave クイックスタート
コードをデコレートして、LLM の呼び出し時に Weave のトレースをログし、理想的な LLM ワークフロー構築への第一歩を踏み出す方法を学びます。
Serverless Inference で Weave を学ぶ
Serverless Inference でホストされているさまざまなモデルのパフォーマンスを、Weave が実際のユースケースでどのように評価するかを示す本格的なチュートリアルです
W&B Weave 101 コース
言語モデルのワークフローをログし、デバッグし、評価する方法を学べる動画形式のコースで、理解を確かめるためのクイズも含まれています。
YouTube デモ
AI アプリケーションを継続的に評価・監視し、反復的に改善して、品質、レイテンシ、コスト、安全性を向上させる方法を学びます。
Serverless Inference
Inference の概要
標準の OpenAI REST API を使って、Serverless Inference でホストされている任意のモデルを呼び出す方法を紹介するクイックスタートです。
Serverless Inference で Weave を学ぶ
Serverless Inference でホストされているさまざまなモデルのパフォーマンスを、Weave が実際のユースケースで評価する様子を紹介する本格的なチュートリアルです。
Inference Playground を試す
Serverless Inference は非常に簡単に使用できます。ホストされている任意のモデルをクリックしてプロンプトを試すと、可観測性レイヤーが動作する様子を確認できます。
例
Serverless Inference で人気の LLM への呼び出しをトレースし、その結果を評価する簡単な例をいくつか紹介します。
Serverless RL
クイックスタート
OpenPipe の ART ライブラリと Serverless RL を使って、2048 をプレイするモデルをトレーニングします。
トレーニング済みモデルを使う
トレーニング済みモデルを作成したら、コード内での使い方を確認しましょう。
Serverless Sandboxes
Sandboxes の概要
Serverless Sandboxes とは何か、また分離された使い捨てのコンピュート環境としてどのような場合に使用するかを学びます。
サンドボックス を作成する
Python で最初の サンドボックス を起動し、数秒でコードの実行を開始できます。
サンドボックス で PyTorch モデルをトレーニングする
サンドボックス 内で PyTorch モデルを最初から最後までトレーニングする手順を解説する完全なチュートリアルです。
サンドボックス でエージェントを呼び出す
安全で分離されたツール利用のために、OpenAI エージェントに サンドボックス へのアクセスを付与します。