대규모 모델을 빌드하는 팀들이 신뢰합니다
가장 널리 사용되고 있는 세계 최대 음악 스트리밍 서비스인 Spotify는 W&B를 사용하여 전 세계적으로 협업하고 다양한 장르와 국가에 걸쳐 음악 스트리밍 추천을 관리합니다.
퍼스널 스타일링 서비스 시장을 선도하는 혁신 기업인 StitchFix는 W&B를 통해 OpenAI 모델의 미세 조정을 모니터링하여 고객 피드백을 이해하는 방법을 개선합니다.
개인 맞춤형 음악 추천 서비스의 선구자인 Pandora(Sirius XM Radio)는 W&B에서 자동으로 실행되는 하이퍼파라미터 스윕을 생성하여 많은 시간을 절약하고 골치 아픈 문제를 해결하고 있습니다.
모델을 확장하여 증가하는 고객층에 서비스를 제공
고객 및 사용자 수가 증가함에 따라 추천 시스템의 복잡성은 시스템에 공급되는 대규모 모델의 수와 함께 기하급수적으로 확장됩니다. Weights & Biases는 대규모의 복잡한 모델을 처리할 수 있도록 설계되어, 더 많은 데이터를 공급 및 학습할 수 있도록 하고 훨씬 더 많은 실험을 실행하여 시스템에서 제공하는 개인화를 지속적으로 미세 조정할 수 있습니다.
뒷일에 대한 걱정 없는 빠른 진전
추천 시스템을 위한 모델은 소비자 트렌드 및 선택의 변화에 따라 신속하게 구축, 유지 관리 및 업데이트되어야 합니다. Weights & Biases를 사용하면 ML 프렉티셔너는 엔터프라이즈급 모델 버전 관리 덕분에 중대한 실수나 재현성 격차에 대한 걱정 없이 그 어느 때보다 빠르게 모델을 빌드하고 배포할 수 있습니다.
신뢰할 수 있고 설명 가능한 모델 빌드
추천 시스템의 개인화는 고객과의 신뢰 구축이 핵심입니다. Weights & Biases가 제공하는 모델 동작 및 편향 감지에 대한 지속적인 인사이트를 통해 모델과 시스템이 설명 가능하고 공정하다는 것을 확신할 수 있습니다. 이를 통해 사용자와의 신뢰를 구축할 뿐만 아니라 규제 기관의 중요한 규정 준수 요건을 충족할 수 있습니다.
SOC 2 규정 준수, 암호화, 보안 그리고 그 이상
Weights & Biases는 SOC 2 유형 II 인증, 암호화된 데이터, 엔드포인트 및 네트워크, 강력한 보안 제어를 통해 데이터 개인 정보 보호와 보안을 최우선으로 생각합니다. 민감한 개인적인 고객 데이터 및 쇼핑 습관으로 작업하는 경우, 해당 데이터와 관련 모델은 안전하게 보호됩니다.
사용자의 환경에서 안전하게 작업
다중 테넌트 클라우드, 단일 테넌트 클라우드 및 고객 관리형 프라이빗 배포를 포함한 배포 옵션을 통해 귀사의 추천 시스템에 가장 적합한 방식으로 Weights & Biases를 배포하세요. 빠르고 유연한 배포가 필요하거나 더 엄격한 엔터프라이즈 수준의 보안 요구 사항이 있는 경우, 필요한 개인 정보 보호 프로토콜에 맞는 사용자 지정 권한 및 데이터 난독화를 제공합니다.
