Weights & Biases
Открыть сайтПлатформа для разработчиков, которая позволяет эффективно обучать и настраивать модели, управлять ими на всех этапах — от экспериментов до производства, а также отслеживать и оценивать приложения на основе генеративного ИИ.Подробнее
Что такое Weights & Biases?
Weights & Biases — это ведущая платформа для разработчиков ИИ, предназначенная для обучения и тонкой настройки моделей, управления ими на всех этапах, а также отслеживания и оценки приложений на основе генеративного ИИ, работающих на больших языковых моделях.
Как использовать Weights & Biases?
Используйте Weights & Biases для отслеживания экспериментов машинного обучения, создания моделей ИИ и разработки агентных приложений ИИ. Интегрируйте с Langchain, LlamaIndex, PyTorch, HF Transformers, Lightning, TensorFlow, Keras, Scikit-LEARN и XGBoost с одной строкой кода.
Ключевые возможности Weights & Biases
- Платформа MLOps и LLMOps
- Отслеживание и визуализация экспериментов
- Оптимизация гиперпараметров (Sweeps)
- Реестр моделей и наборов данных
- Версионирование и управление артефактами
- Отчетность и визуализация
- SDK для логирования экспериментов и артефактов
- Автоматизированные рабочие процессы
- Отладка и оценка приложений ИИ
- Инструменты для проектирования подсказок
Где чаще используется Weights & Biases
- Обучение и тонкая настройка больших языковых моделей
- Компьютерное зрение
- Анализ временных рядов
- Рекомендательные системы
- Классификация и регрессия
- Создание ИИ-агентов и приложений
Часто задаваемые вопросы о Weights & Biases
Что такое Weights & Biases? Weights & Biases — это платформа для разработчиков ИИ, которая помогает в обучении и управлении моделями.
Как использовать Weights & Biases? Используйте Weights & Biases для отслеживания экспериментов и создания моделей ИИ с простыми интеграциями.
Ключевые возможности Weights & Biases? Платформа предлагает отслеживание экспериментов, визуализацию, оптимизацию гиперпараметров и многое другое.
Где чаще используется Weights & Biases? Weights & Biases чаще всего используется в обучении языковых моделей, компьютерном зрении и рекомендательных системах.