Premiers pas avec Weights & Biases

Choisissez le produit W&B adapté à votre cas d’usage et apprenez à démarrer

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Comparaison des produits

Bienvenue sur Weights & Biases ! Avant de commencer à utiliser nos produits, il est important d’identifier ceux qui correspondent à votre cas d’usage.

Produit	Idéal pour	Fonctionnalités clés
W&B Models	Entraîner des modèles de ML à partir de zéro	suivi des expériences, optimisation des hyperparamètres, registre de modèles, visualisations
W&B Weave	Créer des applications LLM	Tracing, gestion des prompts, évaluation, suivi des coûts pour les applications d’IA en production
Serverless Inference	Utiliser des modèles préentraînés	modèles open source hébergés, accès à l’API, playground de modèles pour les tests
Serverless Training	Fine-tuning et post-entraînement de modèles	Créer et déployer des LoRAs et des adaptations de modèles personnalisées avec l’apprentissage par renforcement (RL) et le supervised fine-tuning (SFT)
Serverless Sandboxes	Exécuter des environnements de calcul isolés	sandboxes à la demande et éphémères pour les tâches d’entraînement, l’utilisation d’outils par des agents et des expériences reproductibles

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W&B Models

Démarrage rapide de Models

Le « hello world » de W&B, qui vous guide pour enregistrer vos premières données.

Premiers pas avec Models

Un tutoriel complet qui vous fait découvrir l’ensemble du produit Models à l’aide d’une véritable expérience de ML.

Cours W&B 101

Un cours vidéo axé sur le suivi des expériences, avec des quiz pour valider votre compréhension.

Tutoriel YouTube

Découvrez comment les modèles sont entraînés, évalués, développés et déployés, et comment utiliser wandb à chaque étape de ce cycle de vie pour créer plus rapidement des modèles plus performants.

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W&B Weave

Démarrage rapide de Weave

Découvrez comment décorer votre code afin que les appels à un LLM journalisent des traces Weave et vous mettent sur la voie d’un flux de travail LLM optimal.

Découvrir Weave avec Serverless Inference

Un tutoriel complet qui montre comment Weave effectue, en conditions réelles, l’évaluation des performances de différents modèles hébergés par Serverless Inference

Cours W&B Weave 101

Un cours en vidéo qui vous apprend à journaliser, déboguer et évaluer des flux de travail de modèles de langage, avec des quiz pour vérifier votre compréhension.

Démo YouTube

Découvrez comment évaluer, surveiller et faire évoluer en continu vos applications d’IA afin d’améliorer la qualité, la latence, le coût et la sécurité.

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Serverless Inference

Introduction à Serverless Inference

Comprend un démarrage rapide qui montre comment utiliser l’API REST OpenAI standard pour appeler n’importe quel modèle hébergé sur Serverless Inference.

Découvrir Weave avec Serverless Inference

Un tutoriel complet qui montre comment Weave effectue une évaluation en conditions réelles des performances de différents modèles hébergés sur Serverless Inference

Essayez l’Inference Playground

Serverless Inference est très simple à utiliser. Cliquez sur n’importe quel modèle que nous hébergeons, commencez à tester des prompts et voyez notre couche d’observabilité entrer en action.

Exemples

Parcourez quelques exemples rapides montrant comment Serverless Inference assure le Tracing des appels à des LLM populaires et évalue les résultats.

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Serverless Training

Démarrage rapide

Utilisez Serverless RL avec la bibliothèque ART d’OpenPipe pour entraîner un modèle afin qu’il joue au 2048.

Utiliser vos modèles entraînés

Une fois votre modèle entraîné, découvrez comment l’utiliser dans votre code.

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Serverless Sandboxes

Introduction aux Sandboxes

Découvrez ce que sont les Serverless Sandboxes et quand les utiliser pour disposer d’un environnement de calcul isolé et éphémère.

Créer un sandbox

Créez votre premier sandbox en Python et commencez à exécuter du code en quelques secondes.

Entraîner un modèle PyTorch dans un sandbox

Un tutoriel complet qui vous guide tout au long de l’entraînement d’un modèle PyTorch dans un sandbox.

Invoquer un agent dans un sandbox

Donnez à un agent OpenAI accès à un sandbox pour utiliser des outils de manière sûre et isolée.