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W&Bとは？

Weights & Biases (W&B) は、AI 開発者向けプラットフォームであり、モデルのトレーニング、モデルの微調整、基盤モデルの活用を支援するツールを提供します。

W&B は、Models, Weave, そして Core の3つの主要なコンポーネントで構成されています。

W&B Models は、機械学習エンジニアがモデルのトレーニングと微調整を行うための、軽量で相互運用可能なツールセットです。

• Experiments: 機械学習 の 実験管理
• Sweeps: ハイパーパラメータチューニング と モデル最適化
• Registry: ML モデル と データセット を公開して共有

W&B Weave は、LLM アプリケーション を追跡および評価するための軽量なツールキットです。

W&B Core は、データとモデルの追跡と可視化、結果の伝達を行うための強力な構成要素のセットです。

• Artifacts: アセット の バージョン管理 と リネージ の追跡
• Tables: テーブル データの可視化とクエリ
• Reports: 発見事項の文書化と共同作業

W&B の仕組み

W&B を初めて使用するユーザーで、機械学習モデルと実験のトレーニング、追跡、可視化に関心がある場合は、次のセクションをこの順序でお読みください。

1. W&B の基本的な計算単位である runs について学びます。
2. Experiments を使用して、機械学習の実験を作成および追跡します。
3. Artifacts を使用して、データセット と モデル の バージョン管理を行うための、W&B の柔軟で軽量な構成要素を見つけます。
4. Sweeps を使用して、ハイパーパラメーター 探索を自動化し、可能なモデルの空間を探索します。
5. Registry を使用して、トレーニング から プロダクション までの モデル ライフサイクルを管理します。
6. Data Visualization ガイドで、モデル バージョン全体の予測を可視化します。
7. Reports を使用して、runs の整理、可視化の埋め込みと自動化、発見事項の記述、および コラボレーター との更新の共有を行います。

W&B を初めて使用しますか？

quickstart を試して、W&B のインストール方法と、W&B を コード に追加する方法を学んでください。