Optimize LLM Ops and Prompt Engineering with
Weights & Biases
선도적인 ML 팀들이 엔드투엔드 LLM 운영을 훈련, 추적, 조정 및 관리하기 위해 W&B 플랫폼을 신뢰하는 이유를 확인해 보세요.
Trusted by the teams building state-of-the-art LLMs
Adam McCabe
Head of Data
“클라우드 제공업체와의 문제는 터미널 출력을 분석하려고 한다는 점입니다. Prompts의 좋은 점은 오류가 발생했을 때 체인의 어느 단계에서 문제가 발생했는지 그리고 그 이유를 확인할 수 있다는 것입니다. 클라우드 제공업체의 출력에서 이것을 알아내는 것은 정말 번거롭습니다.”
Peter Welinder
VP of Product- OpenAI
“우리는 거의 모든 모델 학습에 W&B를 사용합니다.”
Ellie Evans
Product Manager- Cohere
“W&B는 모든 후보 모델을 한 번에 검토할 수 있게 해줍니다. 이는 각 고객에게 어떤 모델이 가장 잘 작동할지를 이해하는 데 필수적입니다. 또한, 보고서는 비기술 팀도 이해할 수 있는 방식으로 세부적인 기술 정보를 원활하게 전달할 수 있어 우리에게 큰 도움이 되었습니다.”
Improve prompt engineering with visually interactive evaluation loops
Examples
Keep track of everything with dataset and model versioning
Artifacts. 시간이 지남에 따라 데이터의 변화를 점진적으로 추적하고, 성능이 가장 우수한 모델의 체크포인트를 보존하세요. 맞춤형 로컬 임베딩과 엔터프라이즈 수준의 데이터 접근 제어를 통해 개인 및 민감한 데이터를 규제, 모니터링, 저장할 수 있습니다.
Learn
Fine-tune LLMswith your own data
OpenAI, Cohere 또는 기타 최신 언어 모델 위에 구축하고, Langchain 시각화 및 디버깅을 포함한 간소화된 fine-tuning 워크플로우 지원을 활용하세요. 엣지 케이스를 분석하고, 회귀를 강조하며, W&B Sweeps를 사용하여 하이퍼파라미터를 조정하여 자체 데이터를 통해 더 빠르게 더 나은 결과를 제공합니다.
Examples
Maximize efficient usage of compute resources and infrastructure environments
Learn
Collaborate seamlessly in real-time
W&B의 협업 인터페이스와 워크플로우는 원활한 팀워크와 결과 및 피드백의 손쉬운 공유를 보장하도록 설계되었습니다. 텍스트 생성 작업을 하는 프롬프트 엔지니어는 W&B 보고서를 통해 최신 업데이트를 모델을 최적화하는 ML 실무자에게 신속하게 전달할 수 있습니다. 모든 결과를 추적하고, 하나의 통합된 기록 시스템 내에서 다음 단계를 계획하세요.
Examples
