Weights & Biases

Weights & Biases 是一个机器学习（ML）平台，它通过实验跟踪、数据集版本控制、模型性能可视化和模型管理来帮助更快地构建模型。它可以集成到现有的 ML 代码中，以便将实时指标、终端日志和系统统计数据实时传输到仪表板进行进一步分析。近期，Weights & Biases 扩展到了与大语言模型可观测性相关的 Traces。Traces 可视化了提示链的执行流程以及中间的输入/输出，并提供了关于链执行的元数据（例如使用的 token 和开始与结束时间）。我们的团队发现它对于调试和更深入了解链式架构非常有用。

使用机器学习（ML）平台 Weights & Biases 的实验跟踪、数据集版本控制、模型性能可视化和模型管理功能，能够更快地构建模型。此外还可以将其与现有的机器学习代码集成，从而将实时指标、终端日志和系统统计数据快速传输到仪表盘中，用于进一步分析。我们的团队已经使用了 Weights & Biases ，非常喜欢它在模型构建方面的协作功能。