> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.wandb.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # W&B는 TensorBoard와 어떻게 다른가요? 실험 추적 도구를 평가하고 있거나 TensorBoard에서 마이그레이션하는 중이라면, 이 페이지에서 W\&B가 워크플로에 적합한지 판단하는 데 도움이 되도록 핵심적인 차이를 요약해 설명합니다. W\&B는 TensorBoard와 통합되며, 실험 추적 도구의 기능을 한층 확장합니다. W\&B의 창립자들은 TensorBoard 사용자가 자주 겪는 불편을 해결하기 위해 W\&B를 만들었습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다. * **모델 재현성**: W\&B는 실험, 탐색, 모델 재현을 지원합니다. 메트릭, 하이퍼파라미터, 코드 버전을 기록하고 모델 체크포인트를 저장해 재현성을 보장합니다. * **자동 정리**: W\&B는 시도한 모든 모델의 개요를 제공해 프로젝트 인수인계나 휴가 중에도 업무를 더 수월하게 하고, 이전 실험을 다시 실행하지 않도록 해 시간을 절약합니다. * **빠른 인테그레이션**: 5분이면 프로젝트에 W\&B를 통합할 수 있습니다. 무료 오픈 소스 Python 패키지를 설치하고 몇 줄의 코드만 추가하세요. 로깅된 메트릭과 기록은 각 모델 run과 함께 표시됩니다. * **중앙 집중식 대시보드**: 트레이닝이 어디에서 수행되든(로컬, 연구실 클러스터, 또는 클라우드 스팟 인스턴스) 일관된 대시보드에 액세스할 수 있습니다. 여러 머신에 흩어져 있는 TensorBoard 파일을 관리할 필요가 없습니다. * **필터링 테이블**: 모델의 결과를 검색, 필터링, 정렬, 그룹화하세요. 작업별로 가장 성능이 좋은 모델을 파악할 수 있으며, 이는 TensorBoard가 대규모 프로젝트에서 자주 어려움을 겪는 부분입니다. * **협업 도구**: W\&B는 복잡한 머신 러닝 프로젝트에서의 협업을 지원합니다. 프로젝트 링크를 공유하고 비공개 Teams를 사용해 결과를 공유하세요. 작업 로그나 프레젠테이션용으로 대화형 시각화와 Markdown 설명이 포함된 Reports를 만들 수 있습니다. *** [TensorBoard](/ko/support/models/tags/tensorboard)