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W&B 인테그레이션을 사용하면 기존 프로젝트 내에서 실험 추적 및 데이터 버전 관리를 빠르고 쉽게 설정할 수 있습니다. PyTorch와 같은 ML 프레임워크, Hugging Face와 같은 ML 라이브러리 또는 Amazon SageMaker와 같은 클라우드 서비스에 대한 인테그레이션을 확인하세요.
관련 자료
- Examples: 각 인테그레이션에 대한 노트북 및 스크립트 예제를 사용하여 코드를 사용해 보세요.
- Video Tutorials: YouTube 동영상 튜토리얼로 W&B 사용법을 배우세요.
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Cohere fine-tuning
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W&B를 Databricks와 통합하는 방법.
DeepChecks
DeepChecks와 W&B를 통합하는 방법.
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Docker
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Hydra와 W&B를 통합하는 방법.
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OpenAI API와 함께 W&B를 사용하는 방법
OpenAI Fine-Tuning
W&B를 사용하여 OpenAI 모델을 파인튜닝하는 방법.
OpenAI Gym
W&B를 OpenAI Gym과 통합하는 방법.
PaddleDetection
W&B를 PaddleDetection과 통합하는 방법.
PaddleOCR
W&B를 PaddleOCR과 통합하는 방법.
Prodigy
W&B를 Prodigy와 통합하는 방법.
PyTorch Ignite
W&B를 PyTorch Ignite와 통합하는 방법.
Ray Tune
Ray Tune과 W&B를 통합하는 방법
SageMaker
Amazon SageMaker와 W&B를 통합하는 방법.
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Hugging Face의 Transformers 라이브러리와 W&B를 통합하는 방법.
Skorch
Skorch와 W&B를 통합하는 방법.
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