ガイド
W&B とは何かの概要に加えて、初めてのユーザーの場合の開始方法へのリンクを提供します。
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W&B とは?
Weights & Biases (W&B) は、AI 開発者向けのプラットフォームで、モデルのトレーニング、ファインチューニング、および基盤モデルの活用のためのツールを提供しています。

W&B は、3つの主要なコンポーネントで構成されています:Models、Weave、および Core:
W&B Models は、機械学習エンジニアがモデルをトレーニングおよびファインチューニングするための軽量で相互運用可能なツールセットです。
- Experiments: 機械学習実験管理
- Sweeps: ハイパーパラメータチューニングとモデル最適化
- Registry: あなたの ML モデルとデータセットを公開して共有
W&B Weave は、LLM アプリケーションをトラッキングおよび評価するための軽量ツールキットです。
W&B Core は、データとモデルをトラッキングおよび可視化し、結果を伝えるための強力な構成要素セットです。
W&B はどのように機能しますか?
W&B を初めて使用するユーザーで、機械学習モデルと実験のトレーニング、トラッキング、可視化に興味がある場合、次のセクションをこの順番で読んでください。
- W&B の基本的な計算単位である runs について学びます。
- Experiments を使用して機械学習実験を作成し、トラッキングします。
- データセットとモデルのバージョン管理のための W&B の柔軟で軽量な構成要素を Artifacts で発見します。
- ハイパーパラメータ検索を自動化し、可能性のあるモデルの空間を Sweeps で探索します。
- モデルのライフサイクルをトレーニングからプロダクションまで管理する Registry。
- Data Visualization ガイドでモデルバージョン間の予測を可視化します。
- runs を整理し、可視化を埋め込み、自動化し、学びを説明し、共著者と更新を共有するために Reports を使用します。
W&B の初めてのユーザーですか?
W&B のインストール方法と W&B をコードに追加する方法を学ぶために、quickstart を試してみてください。
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