이것은 최신 릴리스를 v0.15.12.zip으로 다운로드할 수 있는 Weights and Biases라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Weights and Biases라는 이름의 이 앱을 무료로 온라인으로 다운로드하여 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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무게와 Biases
기술
W&B를 사용하여 더 나은 모델을 더 빠르게 구축하십시오. 데이터세트에서 프로덕션 모델에 이르기까지 기계 학습 파이프라인의 모든 부분을 추적하고 시각화합니다. 모델 회귀를 빠르게 식별합니다. W&B를 사용하여 중앙 대시보드에서 실시간으로 결과를 시각화합니다. 흥미로운 ML에 집중하세요. 스프레드시트 및 텍스트 파일에서 결과를 수동으로 추적하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. W&B Artifacts로 데이터 세트 버전을 캡처하여 데이터 변경이 결과 모델에 미치는 영향을 식별합니다. 저장된 코드, 하이퍼파라미터, 실행 명령, 입력 데이터 및 결과 모델 가중치를 사용하여 모든 모델을 재현합니다. 스크립트 시작 부분에 wandb.config를 한 번 설정하여 하이퍼파라미터, 입력 설정(예: 데이터세트 이름 또는 모델 유형) 및 실험을 위한 기타 독립 변수를 저장합니다. 이는 실험을 분석하고 향후 작업을 재현하는 데 유용합니다. 구성을 설정하면 모델 아키텍처 또는 데이터 파이프라인의 기능과 모델 성능 간의 관계를 시각화할 수도 있습니다.
특징
- 훈련 실행에 사용된 하이퍼 매개변수 저장
- 훈련 실행 검색, 비교 및 시각화
- 실행과 함께 시스템 사용 메트릭 분석
- 팀원들과 협업
- 과거 결과 복제
- 실험 기록을 영구적으로 사용할 수 있도록 유지
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/weights-and-biases.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
