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Weights & Biases (W&B) 是一個(gè)提供工具集合的平臺(tái)，致力于幫助研究人員和開發(fā)人員更快地構(gòu)建更好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

W&B 可以跟蹤、記錄和可視化整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的各個(gè)部分，從數(shù)據(jù)集到生產(chǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它為學(xué)生、教育工作者和學(xué)術(shù)研究人員免費(fèi)開放。對(duì)于想要利用 W&B 進(jìn)行團(tuán)隊(duì)之間的無縫協(xié)作的人來說，它還提供了一系列的付費(fèi)計(jì)劃。

主要功能

1. 文檔: 提供了幾個(gè)關(guān)于如何使用 W&B 各種功能的鏈接，如實(shí)驗(yàn)、報(bào)告、數(shù)據(jù)可視化、模型管理等。這些鏈接通過一系列的圖標(biāo)直觀地展示了 W&B 的核心功能。

2. 快速入門: 為那些剛接觸 W&B 的人提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的四步驟，包括如何注冊(cè)、如何安裝 W&B SDK、如何登錄并在 Python 腳本中集成 W&B。

3. 集成: W&B 提供了與眾多流行的深度學(xué)習(xí)框架和庫(kù)的集成，如 PyTorch、TensorFlow/Keras、Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、XGBoost 和 Scikit Learn。每種集成都有詳細(xì)的代碼示例，展示了如何在相應(yīng)的框架中使用 W&B 進(jìn)行日志記錄和可視化。

4. W&B 托管選項(xiàng): 為了滿足不同的業(yè)務(wù)需求，W&B 提供了多種托管選項(xiàng)。用戶可以選擇在 W&B 的云上托管，也可以選擇在自己的私有基礎(chǔ)設(shè)施上部署。W&B 還提供了用于設(shè)置生產(chǎn)服務(wù)器的詳細(xì)文檔。

5. 社區(qū)和聯(lián)系: W&B 鼓勵(lì)開源貢獻(xiàn)，并為此提供了貢獻(xiàn)指南。此外，W&B 還設(shè)有一個(gè)社區(qū)論壇，供用戶與 W&B 團(tuán)隊(duì)和其他用戶交流。用戶還可以訂閱 W&B 的社區(qū)新聞和更新。

6. 許可證: W&B 在 MIT 許可下提供，這意味著它是完全開源的，用戶可以根據(jù)需要自由地使用、修改和分發(fā)它。

總體而言，Weights & Biases 為機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和開發(fā)提供了一整套強(qiáng)大的工具，使用戶能夠在一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上進(jìn)行跟蹤、記錄和分析。其豐富的功能和與各種流行框架的集成使其成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和研究人員的理想選擇。

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