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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. 1.
    ​仪表盘：跟踪实验、可视化结果。
  2. 2.
    ​报告：保存和分享可复制的成果/结论。
  3. 3.
    ​Sweeps：通过调节超参数来优化模型
  4. 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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