wandb 机器学习模型跟踪工具

Weights & Biases (W&B) 是一个提供工具集合的平台，致力于帮助研究人员和开发人员更快地构建更好的机器学习模型。

W&B 可以跟踪、记录和可视化整个机器学习流水线的各个部分，从数据集到生产机器学习模型。它为学生、教育工作者和学术研究人员免费开放。对于想要利用 W&B 进行团队之间的无缝协作的人来说，它还提供了一系列的付费计划。

主要功能

1. 文档: 提供了几个关于如何使用 W&B 各种功能的链接，如实验、报告、数据可视化、模型管理等。这些链接通过一系列的图标直观地展示了 W&B 的核心功能。

2. 快速入门: 为那些刚接触 W&B 的人提供了一个简单的四步骤，包括如何注册、如何安装 W&B SDK、如何登录并在 Python 脚本中集成 W&B。

3. 集成: W&B 提供了与众多流行的深度学习框架和库的集成，如 PyTorch、TensorFlow/Keras、Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、XGBoost 和 Scikit Learn。每种集成都有详细的代码示例，展示了如何在相应的框架中使用 W&B 进行日志记录和可视化。

4. W&B 托管选项: 为了满足不同的业务需求，W&B 提供了多种托管选项。用户可以选择在 W&B 的云上托管，也可以选择在自己的私有基础设施上部署。W&B 还提供了用于设置生产服务器的详细文档。

5. 社区和联系: W&B 鼓励开源贡献，并为此提供了贡献指南。此外，W&B 还设有一个社区论坛，供用户与 W&B 团队和其他用户交流。用户还可以订阅 W&B 的社区新闻和更新。

6. 许可证: W&B 在 MIT 许可下提供，这意味着它是完全开源的，用户可以根据需要自由地使用、修改和分发它。

总体而言，Weights & Biases 为机器学习的研究和开发提供了一整套强大的工具，使用户能够在一个统一的平台上进行跟踪、记录和分析。其丰富的功能和与各种流行框架的集成使其成为机器学习工程师和研究人员的理想选择。

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