Weights & Biases

Was dieses Tool kann

Weights & Biases bietet Funktionen zum Verwalten von Machine-Learning-Experimenten, zur Überwachung von Modellen und zur strukturierten Organisation von Datensätzen. Die Plattform integriert sich in gängige ML-Frameworks und unterstützt die Zusammenarbeit in Data-Science-Teams. Sie ermöglicht die Visualisierung von Trainingsläufen, den Vergleich von Modellversionen und das frühzeitige Erkennen von Problemen. Zusätzlich unterstützt W&B die Überwachung produktiver Modelle, um langfristig verlässliche Leistung sicherzustellen.

Typische Einsatzzwecke

Experiment-Tracking und Vergleich
W&B protokolliert Trainingsläufe, Metriken und Hyperparameter und erleichtert den Versionsvergleich von Modellen.

Visualisierung der Modellleistung
Die Plattform stellt Lernkurven, Vorhersagen und Artefakte übersichtlich dar.

Verwaltung von Datensätzen und Artefakten
Teams können Datensätze versionieren und generierte Artefakte speichern, um ML-Pipelines reproduzierbar zu halten.

Dokumentation des Modell-Lifecycles
W&B unterstützt strukturierte Dokumentation für langfristige Nachvollziehbarkeit.

Überwachung von Modellen in Produktion
Das Tool erkennt Performance-Drifts und meldet Probleme in eingesetzten Modellen.

Teamübergreifende Zusammenarbeit
Mehrere Nutzer können Dashboards, Erkenntnisse und Experimente in gemeinsamen Arbeitsbereichen teilen.