퀵스타트
W&B 시작하기
Weights & Biases를 빠르게 시작할 수 있는 통합 시작점입니다.
W&B Models: 퀵스타트
W&B를 설치하고 몇 분 만에 실험 추적을 시작하세요.
W&B Models: 실험 시작하기
실험을 추적하고 메트릭을 기록하며 결과를 시각화하세요.
W&B Weave: 퀵스타트
LLM 애플리케이션에 트레이싱을 추가하여 모델 상호작용을 디버그하고 모니터링하세요.
W&B Weave: W&B Inference로 Weave 익히기
모델 호출을 트레이스하고, 출력을 비교하고, W&B Inference를 사용해 평가를 실행하세요.
W&B Weave: Leaderboard 퀵스타트
모델과 실험을 비교할 수 있는 리더보드를 구축하세요.
W&B Models
실험
W&B Models: 실험 개요
메트릭, 하이퍼파라미터, 시스템 메트릭, 모델 아티팩트를 추적하는 방법을 소개합니다.
W&B Models: 실험 설정
딕셔너리와 유사한 객체를 사용해 실험 설정을 저장하세요.
W&B Models: 실험 결과 보기
대화형 워크스페이스에서 run 데이터를 탐색하세요.
W&B Models: 미디어 및 객체 로깅하기
3D 포인트 클라우드, 분자, HTML, 히스토그램 등 리치 미디어를 로깅하세요.
W&B Models: 모델 로깅하기
run.log_model() 및 run.use_model()을 사용해 모델 아티팩트를 run에 로깅하세요.W&B Models: 플롯 생성 및 추적
ML 실험에서 플롯을 생성하고 추적하세요.
Sweeps, Artifacts, Tables
W&B Models: Sweeps 개요
Sweeps를 사용한 하이퍼파라미터 검색과 모델 최적화 소개입니다.
W&B Models: 스윕 실행
하이퍼파라미터 스윕을 정의하고, 초기화하고, 실행합니다.
W&B Models: Artifacts 개요
W&B Artifacts를 소개하고 시작하는 방법을 설명합니다.
W&B Models: 데이터셋 아티팩트 생성 및 사용
여러 실험에서 데이터셋 아티팩트를 생성하고, 추적하고, 사용합니다.
W&B Models: 아티팩트 보존 관리
저장소 사용을 관리하기 위해 아티팩트에 TTL 정책을 설정합니다.
W&B Models: Tables 개요
데이터셋을 반복 개선하고 Tables로 모델 예측을 이해합니다.
W&B Models: Tables 로깅 및 데이터 쿼리
Tables를 로깅하고, 시각화하고, 구조화된 데이터를 쿼리합니다.
W&B Models: Tables 시각화 및 분석
병합 뷰 또는 나란히 보기에서 Tables를 비교하고, 필터링하고, 그룹화하고, 정렬합니다.
레지스트리, Reports, UI 기능
W&B Models: 레지스트리 개요
조직 전체에서 아티팩트 버전을 관리하고 공유하세요.
W&B Models: 별칭으로 아티팩트 버전 참조하기
레지스트리에서 기본 별칭, 맞춤형 별칭, 보호된 별칭을 사용하세요.
W&B Models: Reports 개요
ML 프로젝트를 위한 프로젝트 관리 및 협업 도구입니다.
W&B Models: Report 만들기
App UI에서 또는 프로그래밍 방식으로 W&B Report를 만드세요.
W&B Models: Report 편집하기
대화형으로 또는 Report API를 사용해 Report를 편집하세요.
W&B Models: 맞춤형 차트 개요
Vega 시각화를 사용해 W&B 프로젝트에서 맞춤형 차트를 만드세요.
W&B Models: 맞춤형 차트 만들기
맞춤형 차트를 사용해 W&B UI에서 목적에 맞는 시각화를 만드세요.
W&B Models: 객체 임베딩
임베딩 프로젝터를 사용해 객체 임베딩을 탐색하세요.
ML 프레임워크 인테그레이션
W&B Models: Keras
실험을 추적하고, 모델 체크포인트를 저장하고, Keras 콜백으로 예측을 시각화하세요.
W&B Models: PyTorch
PyTorch 인테그레이션으로 메트릭, 그라디언트, 모델을 추적하세요.
W&B Models: PyTorch Lightning
PyTorch Lightning에서 기본 제공되는
WandbLogger를 사용하세요.W&B Models: PyTorch Ignite
트레이닝 메트릭, 모델 파라미터, 설정을 자동으로 로깅하세요.
W&B Models: PyTorch torchtune
torchtune WandBLogger로 LLM 파인튜닝 실험을 추적하세요.
W&B Models: TensorFlow
커스텀 메트릭을 로깅하고, Estimator 훅을 사용하고, TensorBoard 로그를 동기화하세요.
W&B Models: XGBoost
그래디언트 부스팅 메트릭, 피처 중요도, 모델 성능을 로깅하세요.
W&B Models: YOLOv5
실험 추적과 버전 관리를 위해 YOLOv5에 기본 제공되는 W&B 인테그레이션을 사용하세요.
ML 라이브러리 인테그레이션
W&B Models: Hugging Face
W&B로 Hugging Face 모델 성능을 시각화하고 추적하세요.
W&B Models: Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers Trainer와 함께 W&B를 사용하세요.
W&B Models: Simple Transformers
Hugging Face Simple Transformers와 W&B를 통합하세요.
W&B Models: Hugging Face Diffusers
프롬프트, 생성된 미디어, 파이프라인 아키텍처를 자동으로 로깅하세요.
W&B Models: OpenAI API
Chat Completion, 파인튜닝 작업, token 사용 메트릭을 로깅하세요.
W&B Models: Azure OpenAI 파인튜닝
W&B 실험 추적을 사용해 Azure OpenAI 모델을 파인튜닝하세요.
W&B Weave
튜토리얼
W&B Weave: 평가 파이프라인 구축하기
Weave Models 및 평가를 사용해 평가 파이프라인을 구축하세요.
W&B Weave: RAG 애플리케이션 구축 및 평가하기
LLM judges를 사용해 RAG 애플리케이션을 구축하고 평가하세요.
W&B Weave: 중첩된 함수 트레이스하기
W&B 트레이싱으로 깊이 중첩된 Call 구조를 추적하세요.
W&B Weave: 애플리케이션 버전 관리하기
Weave Model로 애플리케이션과 해당 파라미터를 추적하고 버전을 관리하세요.
쿡북
W&B Weave: 트레이스 소개
Weave의 트레이싱을 처음 시작하는 사용자를 위한 입문 가이드입니다.
W&B Weave: 평가 소개
Weave에서 평가를 실행하는 방법을 직접 실습해 보세요.
W&B Weave: Hugging Face 데이터셋 평가
Weave를 사용해 Hugging Face 데이터셋에서 평가를 실행하세요.
W&B Weave: CSV에서 데이터셋 임포트하기
CSV를 Weave 데이터셋으로 불러와 평가에 활용하세요.
W&B Weave: W&B Models와 함께 Weave 사용하기
W&B Models와 Weave를 하나의 워크플로로 결합하세요.
W&B Weave: Chain of density 요약
반복적 요약을 위해 chain-of-density 프롬프팅을 구현하세요.
W&B Weave: DSPy 프롬프트 최적화
DSPy로 프롬프트를 최적화하고 결과를 Weave에서 추적하세요.
W&B Weave: NotDiamond 맞춤형 라우팅
NotDiamond를 사용해 모델 간 라우팅을 동적으로 수행하세요.
W&B Weave: 멀티 에이전트 구조화 출력
구조화된 출력을 생성하는 여러 에이전트를 조율하세요.
W&B Weave: 코드 생성
Weave로 코드 생성 파이프라인을 구축하고 평가하세요.
W&B Weave: OCR 파이프라인
컴퓨터 비전 OCR 파이프라인을 트레이스하고 평가하세요.
W&B Weave: Weave로 오디오 다루기
Weave 트레이스에서 오디오 입력과 출력을 다루세요.
W&B Weave: 온라인 모니터링
Weave로 프로덕션 LLM 애플리케이션을 모니터링하세요.
W&B Weave: 프로덕션 피드백
프로덕션 트래픽에서 사용자 피드백을 수집하고 반영하세요.
W&B Weave: 가드레일로서의 Scorer
프로덕션 LLM 호출의 가드레일로 Weave Scorer를 사용하세요.
W&B Weave: 맞춤형 모델 비용
트레이스와 함께 모델별 맞춤형 비용을 추적하세요.
W&B Weave: PII 데이터 처리
민감한 워크로드를 위해 Weave 트레이스에서 PII를 마스킹하세요.
W&B Weave: Weave Service API 사용하기
트레이스를 기록하기 위해 Weave Service API를 직접 호출하세요.
평가 및 추적
W&B Weave: 로컬 Scorer를 사용한 평가
소규모 로컬 언어 모델을 사용해 AI 안전성과 품질을 평가하세요.
W&B Weave: 어노테이션 큐 설정
트레이스를 도메인 전문가에게 라우팅하고 구조화된 피드백을 내보내세요.
W&B Weave: 사용자 정의 비용 추적
LLM 오퍼레이션 비용을 추적하고 관리하세요.
LLM 공급자 인테그레이션
W&B Weave: Anthropic
Anthropic SDK를 통해 이루어지는 LLM Call을 자동으로 추적하고 로깅합니다.
W&B Weave: Cohere
Cohere Python 라이브러리를 통해 이루어지는 LLM Call을 자동으로 추적하고 로깅합니다.
W&B Weave: Google
Google GenAI 모델 Call을 트레이스하고 로깅합니다.
W&B Weave: Groq
Weave로 Groq LPU 추론을 추적하고 모니터링합니다.
W&B Weave: MistralAI
Weave로 Mistral AI 모델 Call을 트레이스하고 평가합니다.
W&B Weave: OpenAI
트레이싱, 평가, 모니터링을 위해 OpenAI를 Weave와 통합합니다.
W&B Weave: LiteLLM
LiteLLM을 통해 이루어지는 LLM Call을 자동으로 추적하고 로깅합니다.
프레임워크 및 프로토콜 인테그레이션
W&B Weave: CrewAI
CrewAI로 멀티 에이전트 애플리케이션을 모니터링하고 트레이스하세요.
W&B Weave: DSPy
DSPy 모듈과 함수를 사용해 수행된 Call을 추적하고 로깅하세요.
W&B Weave: Instructor
Instructor를 통해 수행된 구조화된 출력 Call을 트레이스하세요.
W&B Weave: LangChain
LangChain Python 라이브러리를 통해 수행된 모든 Call을 추적하고 로깅하세요.
W&B Weave: Verdict
Verdict 평가 프레임워크를 사용해 LLM 평가 파이프라인을 모니터링하세요.
W&B Weave: Hugging Face Hub
Hugging Face Hub로 ML 애플리케이션을 추적하고 분석하세요.
W&B Weave: Model Context Protocol (MCP)
MCP 클라이언트와 MCP 서버 간의 활동을 트레이스하세요.
W&B Inference
W&B Inference: 파인튜닝된 LoRA 만들기
W&B Inference로 LoRA 어댑터를 파인튜닝하고 배포하세요.
W&B Inference: Cline을 W&B Inference와 함께 사용하기
Cline을 W&B Inference endpoints에 통합하세요.
W&B Training
W&B Training: Serverless RL
W&B에서 강화 학습으로 모델을 포스트 트레이닝하세요.
W&B Training: Serverless SFT 사용
OpenPipe ART 프레임워크를 사용해 Serverless SFT로 모델을 파인튜닝하세요.
W&B Training: 학습된 모델 사용
트레이닝한 모델에 추론 요청을 보내세요.
W&B Sandboxes
W&B Sandboxes: PyTorch 모델 학습하기
W&B Sandbox 환경에서 PyTorch 모델을 학습합니다.
W&B Sandboxes: 샌드박스에서 에이전트 호출하기
W&B Sandbox에서 OpenAI 에이전트를 호출합니다.