実験結果の表示

W&B ダッシュボードを中央の場所として活用し、機械学習モデルの結果を整理し、可視化しましょう。

永続的で中央集権的なプロジェクト

モデルをどこでトレーニングしても、ローカルマシン、ラボのクラスター、クラウドのスポットインスタンスなど、同じ中央集権的なダッシュボードを提供します。ターミナルからの出力をスプレッドシートに手動でコピーしたり、異なるマシンからの TensorBoard ファイルを整理する時間を節約できます。

自動整理

プロジェクトを協力者に引き渡したり、休暇を取ったりする場合でも、W&B ならチームが既に試したモデルを簡単に確認できるので、古い実験を再度実行するために数時間を無駄にすることはありません。

強力でクエリ可能なテーブル

各トレーニング run を比較し、どのハイパーパラメーターが変更されたかを確認します。異なるモデルの結果を検索、フィルタリング、並べ替え、グループ化できます。何千ものモデルバージョンを見渡して、異なるタスクに対して最も優れた性能を持つモデルを見つけるのは簡単です。

再現可能なモデル

W&B は実験、探索、そして後のモデル再現に適しています。メトリクスだけでなく、ハイパーパラメーターやコードのバージョンもキャプチャし、必要に応じてモデルのチェックポイントを保存することで、プロジェクトを再現可能にします。

高速で柔軟なインテグレーション

W&B をプロジェクトに追加するのに5分しかかかりません。私たちの無料のオープンソースPythonパッケージをインストールし、コードに数行追加するだけで、モデルを run するたびにログされたメトリクスと記録が得られます。

コラボレーションのためのツール

W&B を使って複雑な機械学習プロジェクトを整理しましょう。W&Bへのリンクを簡単に共有できるほか、プライベートチームを使って全員が結果を共有プロジェクトに送信できるようにできます。また、レポートを通じてコラボレーションをサポートします。インタラクティブな可視化を追加し、マークダウンで作業内容を記述できます。作業ログを保持したり、上司に発見を共有したり、ラボで結果を発表するのに最適です。

ダッシュボード FAQ

W&B で誤ってパネルを削除してしまいましたが、どうすれば元に戻すことができますか？

ワークスペースでの変更を元に戻すには、ページ下部の「元に戻す」ボタンをクリックしてください。

runs テーブルの複数列でソートするにはどうすればよいですか？

runs テーブルの複数列でソートするには、「ソート」をクリックしてから「別のフィールドを追加」を選択してください。