W&B Tutorials

インタラクティブなコード例でW&Bを学ぶ

以下のチュートリアルは、機械学習の実験管理、モデルの評価、ハイパーパラメータチューニング、モデルとデータセットのバージョン管理など、Weights & Biasesの基本を紹介します。

1. Track experiments
2. Visualize predictions
3. Tune hyperparameters
4. Track models and datasets
5. Register models
6. Iterate on LLMs

人気のあるMLフレームワークでW&Bを使用する

• PyTorch
• PyTorch Lightning
• HuggingFace 🤗 Transformers
• Tensorflow
  • Track experiments
  • Tune hyperparameters
• Keras
  • Track experiments
  • Visualize predictions
  • Model Checkpointing
• XGBoost
  • Track experiments
  • Tune hyperparameters
• LightGBM