소개
Weights & Biases(W&B)는 머신러닝 전주기 관리를 지원하는 포괄적인 개발자 플랫폼입니다. 모델 학습, 파인튜닝, 배포 과정에서 발생하는 복잡성을 줄이고 생산성을 극대화할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 도구를 통해 실험 기록을 체계적으로 관리하고, 최적의 성능을 도출할 수 있습니다.
주요 기능
실험 추적 (Experiment Tracking)
다중 환경에서 수행된 실험을 통합 대시보드에서 실시간으로 기록·비교해 연구 효율성을 높입니다.
하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning)
코드 수정 없이도 자동화된 스윕 기능으로 하이퍼파라미터 최적화를 간편하게 수행합니다.
모델 버전 관리 (Model Versioning)
데이터셋, 모델 체크포인트, 설정 파일 등 ML 아티팩트를 체계적으로 버전 관리하여 재현성을 보장합니다.
협업 리포트 (Collaborative Reports)
인터랙티브 형식의 리포트로 팀원 간 분석 결과와 인사이트를 효과적으로 공유합니다.
LLM 애플리케이션 추적 (LLM Application Tracking)
대규모 언어 모델(LLM)의 출력, 성능, 동작 패턴을 평가하고 지속적으로 모니터링할 수 있는 전용 도구를 제공합니다.
사용 사례
머신러닝 연구 (Machine Learning Research)
연구자는 실험 데이터를 정밀하게 추적하고 비교함으로써 알고리즘 개선에 집중할 수 있습니다.
프로덕션 배포 (Production Deployment)
개발팀은 실험 단계부터 운영 환경까지 원활한 모델 이관과 배포를 체계적으로 관리합니다.
협업 개발 (Collaborative Development)
분산된 팀도 리포트와 시각화를 통해 투명하게 협업하며 프로젝트를 진행할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization)
자동 탐색 기능을 활용해 모델의 정확도와 일반화 능력을 극대화합니다.
