How is W&B different from TensorBoard?

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W&B는 TensorBoard와 통합되어 실험 트래킹 툴을 개선합니다. 창립자들은 TensorBoard 사용자들이 겪는 일반적인 불만을 해결하기 위해 W&B를 만들었습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

1. Model Reproducibility: W&B는 실험, 탐색 및 모델 재현을 용이하게 합니다. 메트릭, 하이퍼파라미터, 코드 버전을 캡처하고 모델 체크포인트를 저장하여 재현성을 보장합니다.

2. Automatic Organization: W&B는 시도된 모든 모델에 대한 개요를 제공하여 프로젝트 핸드오프 및 휴가를 간소화하여 이전의 Experiments를 재실행하지 않도록 함으로써 시간을 절약합니다.

3. Quick Integration: W&B를 5분 안에 프로젝트에 통합하십시오. 무료 오픈 소스 Python 패키지를 설치하고 몇 줄의 코드를 추가하십시오. 기록된 메트릭 및 레코드는 각 모델 Run과 함께 나타납니다.

4. Centralized Dashboard: 트레이닝이 로컬, 랩 클러스터 또는 클라우드 스팟 인스턴스 어디에서 발생하든 일관된 대시보드에 엑세스하십시오. 여러 장비에서 TensorBoard 파일을 관리할 필요가 없습니다.

5. Robust Filtering Table: 다양한 모델의 결과를 효율적으로 검색, 필터링, 정렬 및 그룹화합니다. 다양한 작업에 가장 적합한 모델을 쉽게 식별할 수 있습니다. TensorBoard는 더 큰 Projects에서 종종 어려움을 겪는 영역입니다.

6. Collaboration Tools: W&B는 복잡한 기계학습 프로젝트의 협업을 향상시킵니다. 프로젝트 링크를 공유하고 결과 공유를 위해 비공개 Teams를 활용하십시오. 작업 로그 또는 프레젠테이션을 위한 대화형 시각화 및 마크다운 설명으로 리포트를 만드십시오.