Weights & Biases(W&B)는 머신러닝 작업의 전체 과정을 관리하는 종합 개발 환경을 제공합니다. 모델 학습, 세부 조정, 실제 적용 단계에서 발생하는 복잡한 문제를 줄이고 작업 효율을 높일 수 있도록 만들어졌습니다. 여러 가지 기능을 활용하여 실험 기록을 체계적으로 정리하고, 가장 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

주요 기능

실험 관리 (Experiment Tracking)

여러 조건에서 진행된 실험을 통합 화면에서 즉시 기록하고 비교하여 연구 효과를 높입니다.

설정값 조정 (Hyperparameter Tuning)

코드를 변경하지 않고도 자동 탐색 기능으로 최적의 설정값을 쉽게 찾을 수 있습니다.

모델 기록 관리 (Model Versioning)

데이터 모음, 모델 저장점, 설정 파일 등 머신러닝 관련 자료를 체계적으로 기록하여 동일한 결과를 다시 만들어낼 수 있게 합니다.

팀별 보고서 (Collaborative Reports)

상호작용이 가능한 보고서 형식으로 팀원들 간에 분석 내용과 발견점을 효과적으로 나눌 수 있습니다.

대형 언어 모델 관찰 (LLM Application Tracking)

거대 언어 모델(LLM)의 결과물, 성능, 작동 방식을 평가하고 꾸준히 확인할 수 있는 특화 기능을 제공합니다.

활용 분야

머신러닝 연구 (Machine Learning Research)

연구자는 실험 자료를 세밀하게 기록하고 대조함으로써 알고리즘 향상에 전념할 수 있습니다.

실제 운영 (Production Deployment)

개발 팀은 실험 단계부터 서비스 환경까지 원활한 모델 이동과 적용을 체계적으로 다룹니다.

협력 작업 (Collaborative Development)

떨어져 있는 팀도 보고서와 시각화 자료를 통해 투명하게 협력하며 과업을 진행할 수 있습니다.

설정값 최적화 (Hyperparameter Optimization)

자동 찾기 기능을 이용해 모델의 정밀도와 일반화 능력을 최고로 끌어올립니다.