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Weights & Biases
🚀 我们的说明文档一直在快速扩充和改进。若要获取最新的说明文档,请参考英语版。
Weights & Biases 可以帮助跟踪你的机器学习项目。使用我们的工具记录运行中的超参数和输出指标(Metric),然后对结果进行可视化和比较,并快速与同事分享你的发现。
我们的工具可以在这些机器学习基础设施上运行:亚马逊AWS、谷歌云、Kubernetes、微软Azure和on-prem机器。
工具
    1.
    仪表盘:跟踪实验、可视化结果。
    2.
    报告:保存和分享可复制的成果/结论。
    3.
    Sweeps:通过调节超参数来优化模型
    4.
    Artifacts : 数据集和模型版本化,流水线跟踪。
入门指南
简单将我们的Python库wandb添加到你的机器学习脚本。
下面的截图示例来自W&B中的一个物种鉴别项目
示例
如果你对示例项目感兴趣,我们有些资源:
    应用库:我们web应用中的一个功能报告库
    示例项目:Github和Colab中的代码和项目
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