Recursos de Weights & Biases

Implantação (10)

Flexibilidade linguística: Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. Este recurso foi mencionado em 28 avaliações de Weights & Biases.
Flexibilidade de estrutura: Com base em 27 avaliações de Weights & Biases. Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.
Controle de versão: O controle de versão de registros como modelos é iterado. Revisores de 26 de Weights & Biases forneceram feedback sobre este recurso.
Facilidade de implantação: Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. Revisores de 27 de Weights & Biases forneceram feedback sobre este recurso.
Escalabilidade: Conforme relatado em 27 avaliações de Weights & Biases. Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.
Flexibilidade linguística: Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. Este recurso foi mencionado em 26 avaliações de Weights & Biases.
Flexibilidade de estrutura: Conforme relatado em 27 avaliações de Weights & Biases. Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.
Controle de versão: O controle de versão de registros como modelos é iterado. Revisores de 25 de Weights & Biases forneceram feedback sobre este recurso.
Facilidade de implantação: Com base em 27 avaliações de Weights & Biases. Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.
Escalabilidade: Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. Este recurso foi mencionado em 27 avaliações de Weights & Biases.

Gestão (7)

Catalogação: Conforme relatado em 26 avaliações de Weights & Biases. Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.
Monitoramento: Com base em 28 avaliações de Weights & Biases. Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.
Diretor: Conforme relatado em 25 avaliações de Weights & Biases. Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.
Modelo de Registro: Conforme relatado em 24 avaliações de Weights & Biases. Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção.
Catalogação: Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. Este recurso foi mencionado em 26 avaliações de Weights & Biases.
Monitoramento: Conforme relatado em 28 avaliações de Weights & Biases. Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.
Diretor: Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. Revisores de 23 de Weights & Biases forneceram feedback sobre este recurso.

Operações (3)

Métricas: Conforme relatado em 28 avaliações de Weights & Biases. Controle o uso e o desempenho do modelo na produção
Gerenciamento de Infraestrutura: Conforme relatado em 25 avaliações de Weights & Biases. Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles
Colaboração: Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo. Revisores de 28 de Weights & Biases forneceram feedback sobre este recurso.