Weights＆Biases
機械学習を可視化し、
開発サイクルを加速する
Weights & Biases（W&B）は、実験管理・データセット管理・モデル監視まで一貫してカバーするMLOpsプラットフォームです。あらゆるフレームワークに対応し、個人利用は無料で始められます。
CHALLENGES
こんな課題を抱えていませんか？
実験の再現が
できない
どのパラメータでどの精度が出たか記録が残らず、同じ実験を再現できない。
チームで進捗が
見えない
個人のnotebookに結果が散在し、チームで比較・共有する手段がない。
LLMの評価が
属人的
プロンプト変更の効果を感覚で判断しており、定量的な評価基準がない。
GPUリソースの
無駄遣い
非効率なハイパーパラメータ探索で計算コストが膨らんでいる。
これらすべての課題を、Weights & Biases はワンプラットフォームで解決します。
SOLUTIONS
W&Bでできること
各課題に対応する機能が、すぐに使える形で揃っています。
実験トラッキング
損失・精度・ハイパーパラメータを自動記録。コード1行で導入し、再現性を完全に担保します。
→ 「実験の再現ができない」を解決共有ダッシュボード
インタラクティブなグラフをチームで共有。エンジニア・研究者・ビジネス側が同じ画面で議論できます。
→ 「チームで進捗が見えない」を解決LLMトレーシング（Weave）
プロンプト・レスポンス・評価スコアを定量トレース。LLMアプリの改善サイクルを高速化します。
→ 「LLMの評価が属人的」を解決Sweeps（自動最適化）
ベイズ最適化でハイパーパラメータ探索を自動化。GPUコストを最小化しながら最良の設定を発見します。
→ 「GPUリソースの無駄遣い」を解決PRODUCTS
W&Bプロダクト一覧
2024年以降、生成AI・LLMワークフロー向け機能を大幅に拡充しました。
W&B Models（実験管理）
機械学習モデルのトレーニング全工程をトラッキング。再現性を保ちながら、チーム全体で知見を蓄積できます。
コアプロダクトW&B Weave（LLMトレーシング）
LLMアプリのデバッグ・評価・改善を支援。プロンプト・レスポンス・エラーをトレースし、評価パイプラインを構築できます。
🆕 生成AI対応Sweeps（ハイパーパラメータ最適化）
ベイズ最適化・グリッドサーチ・ランダムサーチを自動実行。複数GPUへの分散も容易です。
最適化Artifacts（データ・モデル管理）
データセット・モデルのバージョン管理をGit感覚で実現。任意バージョンへの復元が容易です。
バージョン管理Launch（MLパイプライン自動化）
クラウド・オンプレのGPUクラスタへジョブをキューイング。AWS・GCP・Azure・Kubernetesに対応します。
インフラ連携IMPACT
OpenAIやStability AIなどの開発プラットフォームとして採用
登録ユーザー数
実施された実験数（日次）
導入に必要なコード
対応フレームワーク
Plan
プラン
個人・アカデミックユーザーは無料でご利用いただけます。企業の方はTeams/Enterpriseプランをご検討ください。
| プラン | 対象 | 実験トラッキング | チーム共有 | エンタープライズSSO |
|---|---|---|---|---|
| Free | 個人・研究者 | ✓ | — | — |
| Teams | 開発チーム | ✓ | ✓ | — |
| Enterprise | 大企業・研究機関 | ✓ | ✓ | ✓ |
