W&B は TensorBoard とどう違いますか？

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W&B は TensorBoard と連携し、実験管理ツールを改善します。創業者は TensorBoard ユーザーが直面する一般的な課題を解決するために W&B を作成しました。主な改善点は以下の通りです：

1. モデル再現性: W&B は実験、探索、モデルの再現を促進します。メトリクス、ハイパーパラメーター、コードバージョンをキャプチャし、モデルのチェックポイントを保存して再現性を確保します。

2. 自動化された組織化: W&B は、すべての試行されたモデルの概要を提供することで、プロジェクト引き継ぎや休暇を効率化し、古い実験の再実行を防いで時間を節約します。

3. 迅速なインテグレーション: 5 分で W&B をプロジェクトに統合します。無料のオープンソース Python パッケージをインストールし、いくつかのコード行を追加します。ログされたメトリクスと記録は、各モデル run と共に表示されます。

4. 一元化されたダッシュボード: トレーニングがどこで行われていても、一貫したダッシュボードにアクセスできます（ローカル、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）。異なるマシン間での TensorBoard ファイルの管理が不要です。

5. 強力なフィルタリングテーブル: 様々なモデルからの結果を効率的に検索、フィルタリング、並べ替え、グループ化します。異なるタスクに最適なモデルを簡単に特定でき、TensorBoard が大規模なプロジェクトでしばしば苦労する点で優れています。

6. コラボレーションツール: W&B は複雑な機械学習プロジェクトのためのコラボレーションを強化します。プロジェクトリンクを共有し、プライベートチームを利用して結果を共有します。インタラクティブな可視化とマークダウンの説明を使用してレポートを作成し、作業ログやプレゼンテーションに利用します。