Use W&B to build better models faster.

W&B 는 모델을 학습 및 세분화하고, 실험부터 출시까지 모델을 관리하고, LLM 애플리케이션을 추적 및 평가하는 AI 솔루션 입니다. 데이터세트에서 프로덕션 머신 러닝 모델에 이르기까지 머신 러닝 파이프라인의 모든 부분을 추적하고 시각화하세요. 

W&B Models

모델을 체계화하고, 생산성과 협업을 강화하며, 대규모로 프로덕션 ML을 제공하고자 하는 ML 전문가를 위한 시스템입니다.

Tracking
Sweeps
Model Registry
Launch
Automations

CPU 및 GPU 사용량 모니터링

GPU 사용률과 같은 실시간 지표를 시각화하여 교육 병목 현상을 파악하고 값비싼 리소스 낭비를 방지합니다.

W&B

실시간 디버그 성능

학습 중 모델의 성능을 확인하고 문제 영역을 파악합니다. 이미지, 동영상, 오디오, 3D 오브젝트를 포함한 리치 미디어를 지원합니다.

W&B

각 실험의 시각화 및 비교

모델 메트릭을 대화형 그래프와 표로 실시간 스트리밍합니다. 모델을 학습하는 위치에 관계없이 최신 ML 모델이 이전 실험과 비교하여 어떤 성능을 발휘하고 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

W&B

전 모델 체크포인트를 빠르게 찾아서 다시 실행하기

W&B 의 실험 추적 기능은 나중에 모델을 재현하는 데 필요한 최신 git 커밋, 하이퍼파라미터, 모델 가중치, 샘플 테스트 예측을 저장합니다.

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베이시안 최적화

널리 사용되는 알고리즘의 투명한 구현을 사용하거나 Sweeps울 위한 자체 로직을 사용자 정의할 수 있습니다.

초기 중지

지정 가능한 초기 중지로 GPU 시간을 절약하기 위해 하이퍼밴드 알고리즘을 구현했습니다. 가장 유망하고 성능이 우수한 실행을 계속 실행하고 하위 실행은 종료함으로써 새로운 하이퍼파라미터 조합을 시도할 수 있는 인적, 시간적 자원을 확보할 수 있습니다.

대규모 범위

Sweep은 대규모를 처리할 수 있으며 초기 중지를 지원하므로 GPU 시간을 낭비하지 않고 수천 개 이상의 하이퍼파라미터 조합을 빠르게 최적화할 수 있습니다.

파라미터 중요성

어떤 하이퍼파라미터가 관심 있는 메트릭에 영향을 미치는지 시각화하세요. W&B에는 머신 러닝 실험을 비교하기 위해 사용자 지정 코드를 작성하지 않고도 쉽게 시작할 수 있는 기본 시각화가 제공됩니다.

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Governance at Scale

몇 줄의 코드만으로 모델 개발 프로세스에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. 모델 계보를 쉽게 확인하고 “이 모델이 학습한 데이터 세트의 정확한 버전은 무엇인가요?"와 같은 질문에 답할 수 있습니다.

Model CI/CD

머신러닝 모델을 자동으로 재교육하고 재평가하여 팀의 프로덕션을 최신 상태로 유지합니다. 업데이트 내역을 쉽게 감사하고 모델을 업데이트하기 위해 반복되는 수동 단계를 줄일 수 있습니다.

ML Model Lifecycle

개발부터 스테이징, 프로덕션에 이르는 모든 수명 주기 단계에서 전체 모델 버전을 중앙에서 관리합니다.

Model Cards & QA

모델 버전 간의 비교를 시각화하여 성능을 평가할 수 있습니다. 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 회귀를 식별합니다.

Collaborate Centrally

팀 전체가 같은 정보를 공유하면 모델을 더 빠르게 반복할 수 있습니다. W&B의 ML 모델 레지스트리를 사용하면 현재 사용 중인 모델과 새로운 후보 모델을 명확하게 비교할 수 있는 중앙 집중식 데이터 소스를 확보할 수 있습니다.

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W&B

ML 전문가와 MLOps 연결

하나의 공통 인터페이스로 조직의 사일로를 제거하세요. 모든 인프라 복잡성을 추상화한 상태에서 필요한 컴퓨팅을 사용할 수 있으며, MLOps는 관리하는 인프라 환경 전반에 걸쳐 감독 및 통합 가시성을 유지합니다.

W&B

ML 엔지니어를 위한 향상된 가시성

ML 인프라 예산이 어떻게 사용되고 있는지, 또는 활용되지 않고 있는지에 대한 가시성을 높입니다. 중요한 인프라 투자에 대한 지출을 합리화하고 더 나은 기본값을 설정하여 해당 리소스를 최적으로 효율적으로 사용할 수 있습니다.

W&B

모든 컴퓨팅 - 복잡성 제거

어떤 대상 환경에서도 작업을 실행하여 로컬 머신에서 분산 컴퓨팅으로 ML 트레이닝 워크로드를 대폭 확장할 수 있습니다. 외부 환경, 더 나은 GPU 및 클러스터에 쉽게 액세스하여 ML 워크플로우의 속도와 예측 가능한 규모를 높일 수 있습니다.

W&B

지속적인 통합 및 평가 작업을 간편하게 실행

승인된 모델을 프로덕션 추론 환경에 배포하는 주기를 획기적으로 단축합니다. 클릭 한 번으로 실행을 재현하는 기능으로 모델을 더 자주, 더 철저하고 지속적으로 평가할 수 있습니다. 실행 시 Sweeps를 사용하여 작업을 다시 실행하기 전에 노브를 쉽게 조정하고 하이퍼파라미터를 변경할 수 있습니다.

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집중화된 모델 레지스트리 허브에서 핵심 단계 자동화

모델 레지스트리에서 주요 이벤트를 트리거하여 평가 또는 배포를 위한 원활하고 자동화된 모델 핸드오버를 보장합니다.

Secrets로 데이터 거버넌스, 보안 및 개인정보 보호 유지

웹훅을 만들 때 인증 또는 권한 부여에 Secrets를 사용하여 완벽한 데이터 개인정보 보호 및 보안을 보장할 수 있습니다. 크리덴셜, API 키, 비밀번호, 토큰 등과 같은 비공개 문자열을 난독화하여 일반 텍스트를 보호합니다.

CI/CD를 통해 프로덕션 환경에서 고성능 모델 보장

개발부터 테스트, 배포에 걸쳐 모델 체크포인트를 자동으로 지속적으로 전달하여 항상 프로덕션 환경에서 고성능 모델을 제공합니다. GitHub Action 워크플로를 트리거하여 모델을 활용하고 테스트를 실행할 수 있습니다.

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팀 전체에 가치를 제공하는 최고의 AI 개발 플랫폼 Wandb를 경험해보세요!

W&B Core

모델을 체계화하고, 생산성과 협업을 강화하며, 대규모로 프로덕션 ML을 제공하고자 하는 ML 전문가를 위한 시스템입니다.

Artifacts

경량 데이터 집합 및 모델 버전 관리

손쉬운 관찰 가능성

크립트에 몇 줄만 추가하면 온프레미스 또는 클라우드에서 종속성 그래프를 구축할 수 있습니다. 파이프라인을 통해 데이터의 흐름을 추적하여 어떤 데이터 세트가 모델에 공급되는지 정확히 파악할 수 있습니다.

증분 추적

데이터 세트와 모델을 자유롭게 개선할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 데이터의 진화를 추적하고 가장 성과가 좋은 모델의 체크포인트를 보존합니다.

데이터 액세스 제어

민감한 데이터에 대한 액세스를 규제하고 모니터링할 수 있습니다. 비공개 버킷에 있는 데이터에 대한 참조를 관리하여 파일 내용이 외부로 유출되지 않도록 합니다.

Tables

모델 예측 시각화 및 분석

탐색적 데이터 분석 중앙 집중화

데이터 집합에서 흥미로운 행을 시각화하고 쿼리하세요. 표 형식 데이터에서 그룹화, 정렬, 필터링, 계산된 열을 생성하고 차트를 만들 수 있습니다. 머신 러닝 모델 예측과 그 기반이 되는 데이터 세트를 이해하고 시각화합니다.

데이터 집합에서 빠르게 스팟 확인하기

데이터에서 계산된 열을 그룹화, 정렬, 필터링 및 작성하세요. 결과를 저장하여 그룹 정렬 필터와 생성된 히스토그램을 강조 표시합니다.

Reports

실시간 대시보드의 협업 분석

협업 리포트

머신 러닝 프로젝트의 업데이트와 결과를 동료들과 공유하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 모델 작동 방식을 설명하고, 모델 버전이 어떻게 개선되었는지 그래프와 시각화를 보여주고, 버그에 대해 논의하고, 마일스톤을 향한 진행 상황을 확인할 수 있습니다.

댓글 리포트

실시간 댓글을 달고, 발견한 내용을 설명하고, 작업 로그의 스냅샷을 찍을 수 있습니다.

유연한 내보내기

스크린샷과 정리되지 않은 노트는 더 이상 필요 없습니다. 리포트를 LaTeX zip 파일로 간편하게 내보내거나 PDF로 변환할 수 있습니다.

Weights & Biases 으로 ML 실험을 효과적으로 시각화하고 추적하세요!

W&B Weave

Weave는 Weights & Biases에서 구축한 LLM 애플리케이션을 추적하고 평가하기 위한 간편한 툴킷입니다. Weave는 인지적 오버헤드를 도입하지 않고도 본질적으로 실험적인 AI 애플리케이션 개발 프로세스에 엄격함, 모범 사례 및 구성 가능성을 제공합니다. 

머신 러닝 및 데이터 앱을 구축하는 새로운 방법

W&B Weave는 머신 러닝 및 데이터 앱 개발을 위한 시각적이고 인터랙티브한 툴킷입니다. 데이터 표로 시작하여 원하는 대화형 대시보드로 끝낼 수 있으며, 그 과정에서 코드와 UI를 쉽게 전환할 수 있습니다. 데이터를 이해하고, 시각화하고, 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있습니다.

풍부한 에코시스템으로 구성 및 확장 가능

모듈식 구성 요소를 빌드하고 확장할 수 있어 간단하게 시작하고 그 과정에서 정교함을 추가할 수 있습니다. 데이터 탐색부터 모델 구성 비교까지 모든 단계를 공유하고 재사용할 수 있으며, 자체 작업과 ML 에코시스템의 최신 기술을 활용하여 데이터 탐색부터 모델 구성 비교까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

직관적이고 성능이 뛰어난 ML 워크플로

Weave는 머신 러닝 및 데이터 애플리케이션을 구성하도록 특별히 설계되었습니다. 데이터 탐색, 실험, 평가, 모니터링 등을 포함한 엔드투엔드 ML 워크플로우를 직관적으로 구성할 수 있습니다.

다양한 용도로 도메인에 맞게 조정 가능

고유한 사용 사례와 문제 도메인에 맞게 사용자 지정할 수 있으므로 모든 대상 또는 이해관계자를 위해 성능과 안정성이 뛰어난 앱을 제작하고 실행할 수 있습니다.

(유)슬렉슨

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