모든 AV 모델을 위한 신뢰할 수 있는 단일 소스
Weights & Biases는 업데이트된 하이퍼파라미터에서 학습 데이터의 변경에 이르기까지 모든 자율 주행 차량 실험 전반의 변경 사항을 쉽게 추적하고 이해할 수 있게 해줍니다. 이제 귀하의 조직은 Lyft, BMW, Nuro, Zoox 등의 팀에 합류하여 모델을 비교 및 재현하고, 결과를 이해하며, 중요한 작업을 놓칠 염려 없이 빠르게 반복할 수 있습니다.
팀과 모델 성능 비교 및 공유
도로 애너테이션 작업을 하는 데이터 엔지니어는 모델을 최적화하는 데이터 과학자에게 최신 업데이트를 전달할 수 있습니다. 그런 다음 W&B 도구를 사용하여 에지 케이스를 분석하고 회귀를 강조 표시할 수 있습니다.
Weights & Biases를 통해 센서 모달리티를 융합한 Lyft
W&B는 모달리티 혼합의 복잡성을 극복할 수 있게 해줍니다. 다양한 센서 융합 전략 전반에서 모델 성능을 비교하고 데이터를 보강하여 과적합을 방지합니다. Lyft가 LiDAR와 카메라 데이터를 융합하여 다양한 융합 전략을 테스트하고 3D 감지 모델의 정확도를 개선한 방법을 확인해보세요.
귀하의 기술 스택과 원활하게 통합
W&B는 강력한 엔터프라이즈급 정보 보안 정책인 SOC 2 유형 II를 준수합니다. 당사의 SaaS 제품은 GDPR을 완벽하게 준수하며 프라이버시 실드 인증을 받았습니다. W&B는 또한 프라이빗 클라우드 및 온-프레미스 클러스터에 엔터프라이즈 설치를 지원하여 ML 워크플로의 다른 도구와 쉽게 연결할 수 있습니다.
보안, 프라이버시, 안정성
데이터 프라이버시 및 보안은 Weights & Biases의 초석입니다. 저희 플랫폼은 SOC2를 준수하며, 프라이빗 클라우드 또는 온-프레미스 클러스터에 쉽게 배포되며, 필요에 따라 확장할 수 있습니다. 학습 데이터, 코드, 구성 및 하이퍼파라미터, 출력 메트릭, 분석, 저장된 모델 파일 등 Weights & Biases에 로깅하는 모든 것은 사용자의 것입니다. 추적한 모든 항목을 기록, 내보내기, 게시 또는 삭제할 수 있습니다.
유연성, 확장성 및 사용자 지정
팀마다 필요한 기능이 다릅니다. 그렇기에 저희는 편리한 기본값과 사용하기 쉬운 인터페이스를 갖춘 간단하고 강력한 플랫폼을 구축했으며, 필요한 모든 고급 분석을 위해 풍부한 Python API가 이 모든 것을 뒷받침합니다.
MLOps 스택에 맞추는 방법부터 차량에서 데이터를 가져오는 방법, AV 모델의 변경 사항을 비교하는 방법에 이르기까지, W&B는 팀의 작업 방식과 쉽게 통합되어 더 나은 모델을 더 빠르게 프로덕션에 출시할 수 있도록 지원합니다.
