紹介
Weights & Biases（W&B）は、機械学習プロジェクトの全ライフサイクルをサポートするプロフェッショナル向け開発環境です。研究者やエンジニアがモデルの学習・調整・展開を効率的に進められるよう、実験の可視化、パラメータ最適化、バージョン管理など多角的な機能を提供します。
主な機能
実験トラッキング
各種環境下での実験結果を一元管理し、直感的なダッシュボードで性能比較を可能にします。
ハイパーパラメータチューニング
コード改修を最小限に抑えつつ、モデルの精度向上を実現する自動化チューニング機能を搭載。
モデルバージョニング
データセットやモデルファイルの変更履歴を追跡し、研究の再現性を担保します。
共同分析レポート
インタラクティブなレポート機能により、チーム内での知見共有と協働作業を促進。
LLM対応モニタリング
大規模言語モデルアプリケーションの評価指標を多角的に計測・分析するツールを内蔵。
ユースケース
機械学習研究 : 実験パラメータの体系的な記録と比較により、研究効率を飛躍的に向上。
本番環境導入 : 開発環境から本番環境へのモデル移行を包括的に管理するパイプラインを構築。
チーム協業 : 可視化された実験データを基に、メンバー間での技術議論と意思決定を支援。
自動化チューニング : 手動調整では困難なハイパーパラメータの最適化を機械的に実行。
