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절반의 시간으로 최첨단 모델 구축

학술 연구를 위한 무료 팀 제공
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  • 개인 프로젝트용으로 기업에서는 사용할 수 없습니다. 업무를 위해서는 Enterprise 플랜을 사용해주셔야 합니다. 

  • 실험 및 추적시간* 제한 없음

  • 100GB 스토리지 및 아티팩트 추적이 포함됩니다. 추가 스토리지가 필요하면,
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Teams

1 유저 $50~/월
상용사용 계정, 연간 구독
가입 + 팀 만들기

첫 250 추적 시간* 무료

  • 한 기업당 최대 10명 까지 허용

  • 협업을 위해 원하는 만큼 팀 생성 가능

  • 최대 5,000시간의 추적시간*이 포함되어 있습니다. 이는 조직 단위로 집계되며 매년 재설정됩니다. 초과시 시간당 1달러의 추가 요금이 부과됩니다.

  • 100GB 스토리지 및 아티팩트 추적이 포함됩니다. 추가 스토리지가 필요하면,
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Enterprise

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상용사용 계정, 커스텀 플랜 사용 가능
영업팀에 문의하기

  • 유연한 배포 옵션

  • 무제한의 추적시간* 보장

  • 전담 머신러닝 엔지니어 & CSM을 통한 성공 보장

  • 전용 지원 채널 제공

  • SLA 지원

  • 맞춤형 스토리지 플랜

  • 싱글 사인온

  • CI 워크플로를 위한 서비스 계정

퍼스널

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1 pip install wandb
2 wandb server start
코드 두 줄로 지금 사용해 보세요!

  • 개인 프로젝트만 해당합니다. 기업 사용은 허용되지 않습니다.

  • 무제한 실험

  • 무제한 추적 시간*

  • 100GB 스토리지 및 아티팩트 추적이 포함됩니다. 추가 스토리지가 필요하면, 가격을 참조하세요

  • Docker 및 Python이 설치된 모든 머신에서 로컬로 W&B 서버를 실행하세요



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*추적 시간이란? 추적 시간은 모델이 학습하는 데 걸리는 벽 시간입니다. 모델 학습에 8시간이 걸렸다면, 사용된 추적 시간은 8시간입니다. 현재 이는 GPU 성능, 속도 등과 무관합니다.
플랜 비교

Weights & Biases? 를 사용하는 이유는 무엇일까요

1
자동 추적

결과를 스프레드시트에 붙여 넣는 지겨운 작업을 여전히 하고 계세요? 모델을 자동으로 추적하세요.

2
모델 디버깅

추적된 결과의 로그, 차트 및 테이블을 사용하여 모델 문제를 신속하게 디버깅하세요.

3
협업

결과를 신속하게 공유하고 팀과 모델 결과를 논의합니다.

4
재현성

W&B의 신뢰할 수 있는 기록 시스템을 사용하여 모든 모델을 재현할 수 있습니다.

800개 이상의 기업 및 기관, 50만 명 이상의 ML 프렉티셔너를 지원

Weights & Biases의 핵심 가치

상호 운용 가능한 경량 도구를 통해 ML 팀을 강화하는 방법

신뢰할 수 있는 자동 실험 추적

더 나은 모델을 더 빠르게 개발

더 빠른 모델 개발 지원

하나의 중앙 집중식 기록 시스템을 사용하여 모델에 대한 모든 관련 메타데이터를 자동으로 저장하므로 모델 학습에 집중할 수 있습니다. 핵심 활동에 더 많은 시간을 집중하세요.

원활한 모델 학습 디버깅

각 실험에 대한 시스템 메트릭 및 터미널 로그가 포함된 실시간 대시보드를 사용하여 도구 전환 없이 병목 현상을 파악하고 모델 학습을 신속하게 디버깅할 수 있습니다.

최신 결과와 이전 베이스라인 비교

어떤 아키텍처와 하이퍼파라미터 선택이 효과적인지 빠르게 파악하고 새로운 모델 학습에 집중할 수 있습니다. 흩어져 있는 결과 파일을 수동으로 추적함으로써 탐색 속도가 느려지는 것을 방지합니다.

실험 추적에서 발견하는 핵심 인사이트

  • 이전 모델 버전과 비교하여 최신 실험은 어떻게 진행되고 있는가?

  • 해당 모델에 GPU 메모리가 부족한가? 시스템 병목 현상은 무엇인가?

  • 이 하이퍼파라미터는 다른 클래스의 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

  • 이 모델에서 샘플 예측은 어떤 모습인가?

영구적인 참조 자료

귀중한 인사이트를 중앙 집중식으로 캡처

모든 ML 실험을 위한 랩 노트북

새로운 실험을 실행할 때마다 W&B는 변경 사항을 캡처하여 메모를 남길 수 있도록 합니다. 최신 결과를 이전 베이스라인과 빠르게 비교할 수 있습니다.

모든 실험 재현

코드의 정확한 버전, 하이퍼파라미터, 모델이 학습한 데이터세트까지 자동으로 추적합니다. 결과 모델의 출처를 정확히 추적할 수 있습니다.

투명하고 이해하기 쉬운 결과

모델에 대해 한눈에 파악할 수 있도록 중앙 W&B 시스템 내에서 결과에 주석을 추가합니다. 인터렉티브 노트, 코멘트, 리포트를 사용하여 연구를 명확하게 설명할 수 있습니다.

영구 참조 자료에서 발견하는 핵심 인사이트

  • 이 프로젝트의 모든 모델 파일은 어디에 저장되어 있는가?

  • 이 모델에 이미 시도한 내용은 무엇이며, 모델을 개선하기 위해 다음으로 모색할 방법은 무엇인가?

  • 이 연구의 주요 결과는 무엇인가?

머신 러닝 팀 관리

대규모 프로젝트를 빠르게 진행하고 매끄럽게 전달

모든 인프라에서 어디든 손쉽게 추적

AWS, GCP, Azure 또는 사무실의 GPU 박스 등 사용 가능한 모든 컴퓨팅에서 학습 가능합니다. 모든 결과가 한곳에 정리됩니다.

상호 운용 가능한 모듈식 솔루션

문제 해결에 있어 최적의 도구를 선택합니다. W&B를 사용하면 엔드 투 엔드 플랫폼에 종속되지 않습니다. 다른 시스템과도 잘 작동하는 도구를 만드는 것에 대해 자부심을 갖고 있습니다.

어려운 문제에 집중

핵심 활동에 더 많은 시간을 집중하고, 지루한 추적에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. W&B를 사용하면 어려운 머신 러닝 문제에 집중할 수 있으며, 모델을 재현하는 데 필요한 모든 세부 사항을 추적하는 일은 저희가 처리해 드립니다.

팀 관리에서 발견하는 핵심 인사이트

  • 새로운 팀원이 ML 프로젝트에 기여하려면 어떻게 시작해야 하는가?

  • 누군가가 팀을 떠날 때, 그들의 연구는 어떻게 저장되고 전달되는가?

  • 조직 전반의 모든 프로젝트는 어떻게 진행되고 있는가? 장애가 있거나 정체되어 있는 프로젝트가 있는가? 특정 프로젝트의 성과가 예상보다 우수한가?

생산 모델 계보

모델 파이프라인의 모든 아티팩트 버전 관리 및 추적

대규모 재현성

모델이 어디에서 왔는지를 처음부터 끝까지 추적하고, 무엇이 어디에서 실행되고 있는지 파악할 수 있습니다.

데이터세트 버전 관리

  • 모델 학습에 사용하는 데이터의 모든 변경 사항을 확실하게 캡처합니다.

  • 모든 시스템에 데이터세트를 저장합니다: GCP, AWS, Azure, 또는 W&B 서버에 직접 업로드할 수도 있습니다.

  • 데이터 변경으로 인해 영향을 받은 파이프라인의 다운스트림 단계를 명확하게 파악할 수 있습니다.

모델 관리

  • 하나의 중앙 시스템에서 학습한모든 모델을 캡처합니다.

  • 각 모델에서 수행된 모든 데이터, 전처리 및 평가에 대한 명확한 그림을 유지할 수 있습니다.

  • 모든 프로덕션 모델이 학습한 정확한 코드와 데이터로 계보를 추적할 수 있습니다.

아티팩트에서 발견하는 핵심 인사이트

  • 이 프로덕션 모델은 어떤 데이터를 학습했는가?

  • 데이터 청크의 레이블을 다시 지정한 것이 이 모델의 정확도에 어떤 영향을 미쳤는가?

  • 데이터 손상 발생 — 이 문제의 영향을 받은 다운스트림 모델은 무엇인가?

  • 이 전처리 단계를 변경한 것이 모델 정확도에 어떤 영향을 미쳤는가?