Weights & Biases Funktionen

Einsatz (10)

Sprachliche Flexibilität: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. 28 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Flexibilität des Rahmens: Basierend auf 27 Weights & Biases Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Basierend auf 26 Weights & Biases Bewertungen. Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. 27 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Skalierbarkeit: Wie in 27 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Sprachliche Flexibilität: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. 26 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Flexibilität des Rahmens: Basierend auf 27 Weights & Biases Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. Diese Funktion wurde in 25 Weights & Biases Bewertungen erwähnt.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Diese Funktion wurde in 27 Weights & Biases Bewertungen erwähnt.
Skalierbarkeit: Basierend auf 27 Weights & Biases Bewertungen. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Management (7)

Katalogisierung: Wie in 26 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Basierend auf 28 Weights & Biases Bewertungen. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. Diese Funktion wurde in 25 Weights & Biases Bewertungen erwähnt.
Modell-Registry: Wie in 24 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.
Katalogisierung: Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. Diese Funktion wurde in 26 Weights & Biases Bewertungen erwähnt.
Überwachung: Wie in 28 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Basierend auf 23 Weights & Biases Bewertungen. Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Transaktionen (3)

Metriken: Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion 28 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Infrastruktur-Management: Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen 25 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Zusammenarbeit: Basierend auf 28 Weights & Biases Bewertungen. Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.