대규모 모델을 빌드하는 팀들이 신뢰하고 있습니다
Heinrich Kuttler
리서치 엔지니어 - Facebook AI 리서치
"저희에게 있어 Weights and Biases는 게임 체인저였습니다. 다른 어떤 MLOps 도구도 이만큼 쉽게 결과를 공유하고, 흥미로운 동작에 주석을 달고, 로깅 데이터를 장기간 저장하면서 AI 실험을 빠르게 반복할 수 없었습니다. 문제가 발생했을 때는 W&B의 지원팀이 신속하게 도움을 주었습니다."
Wojciech Zaremba
공동 창립자 - OpenAI
"Weights & Biases는 기존의 단일 실험만 챙기던 방식에서 회사 전체의 여러 팀에 걸쳐 여러 건의 실험을 관리하는 방식으로 AI 분야를 바꾸어 놓았습니다. 협업과 과학적 인사이트 및 결과의 공유는 오늘날 AI의 핵심 원칙이며, 그 중요성은 날로 커지고 있습니다. 개인인 우리에게는 한계가 있지만, 함께하면 이러한 약점을 극복할 수 있습니다."
Emad Mostaque
CEO 및 공동 창립자 - Stability AI
"모든 사람이 Weights & Biases와 같은 훌륭한 도구를 사용하는 것은 아닙니다. 예를 들어 실행을 추적하는 데에 말이죠. 저희는 점점 더 오픈 실행으로 전환하여 실제 작업 방식을 확인할 수 있도록 하고 싶습니다. 아직 해야 할 일이 많지만, 협업을 위해 최대한 노력하고 있습니다."
동시적 학습 및 실시간 협업
사전 학습에서 미세 조정에 이르기까지, 대규모 모델 학습에는 여러 개의 GPU, 다수의 노드 및 고성능 클러스터가 필요합니다. Weights & Biases는 실험이 얼마나 분산되어 있든, 얼마나 많은 실험을 수행하든 상관없이 사용자의 조직에 맞게 안정적으로 확장됩니다. 머신 러닝의 미래를 만들어갈 대규모 모델을 빌드하는 OpenAI, Cohere, FAIR 및 수백 개의 다른 팀에 합류하세요.
귀중한 시간과 컴퓨팅 낭비 방지
W&B의 실시간 모델 메트릭 및 시스템 메트릭 모니터링으로 장애와 낭비를 쉽게 발견하세요. 에지 케이스를 분석하고, 회귀를 강조 표시하고, 하이퍼파라미터를 정리하여 최소한의 리소스로 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
반복적인 프롬프트 개발
W&B는 실험을 구성하고, 시각적이고 인터렉티브한 분석 도구를 제공하며, 연결된 프롬프트에서 작업을 추적하여 제로샷 또는 퓨샷 작업을 위한 프롬프트 엔지니어링을 지원합니다. 이에 따라 기능적 프롬프트를 위한 모델의 잠재 공간을 더욱 효율적으로 탐색할 수 있습니다.
대규모 데이터세트 탐색
W&B는 대규모 모델 데이터, 예측 및 출력의 동적 탐색 및 최적화를 지원합니다. 지속적인 개선을 위해 데이터세트 및 모델을 디버깅하고 결과를 조직과 쉽게 공유할 수 있습니다.
