Sprachliche Flexibilität	Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. Diese Funktion wurde in 25 Weights & Biases Bewertungen erwähnt.	83% (Basierend auf 25 Bewertungen)
Flexibilität des Rahmens	Basierend auf 25 Weights & Biases Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.	85% (Basierend auf 25 Bewertungen)
Versionsverwaltung	Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. 24 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	85% (Basierend auf 24 Bewertungen)
Einfache Bereitstellung	Basierend auf 25 Weights & Biases Bewertungen. Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.	86% (Basierend auf 25 Bewertungen)
Skalierbarkeit	Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. Diese Funktion wurde in 25 Weights & Biases Bewertungen erwähnt.	83% (Basierend auf 25 Bewertungen)
Sprachliche Flexibilität	Basierend auf 25 Weights & Biases Bewertungen. Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.	83% (Basierend auf 25 Bewertungen)
Flexibilität des Rahmens	Wie in 26 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.	86% (Basierend auf 26 Bewertungen)
Versionsverwaltung	Basierend auf 24 Weights & Biases Bewertungen. Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.	85% (Basierend auf 24 Bewertungen)
Einfache Bereitstellung	Wie in 26 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.	83% (Basierend auf 26 Bewertungen)
Skalierbarkeit	Wie in 26 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.	82% (Basierend auf 26 Bewertungen)

Management

Katalogisierung	Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. 24 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	86% (Basierend auf 24 Bewertungen)
Überwachung	Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. 26 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	93% (Basierend auf 26 Bewertungen)
Regierend	Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. Diese Funktion wurde in 23 Weights & Biases Bewertungen erwähnt.	77% (Basierend auf 23 Bewertungen)
Modell-Registry	Wie in 22 Weights & Biases Bewertungen berichtet. Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.	85% (Basierend auf 22 Bewertungen)
Katalogisierung	Basierend auf 24 Weights & Biases Bewertungen. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.	83% (Basierend auf 24 Bewertungen)
Überwachung	Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. 25 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	93% (Basierend auf 25 Bewertungen)
Regierend	Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. 21 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	75% (Basierend auf 21 Bewertungen)

Transaktionen

Metriken	Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion 26 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	89% (Basierend auf 26 Bewertungen)
Infrastruktur-Management	Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen 23 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	78% (Basierend auf 23 Bewertungen)
Zusammenarbeit	Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. 26 Rezensenten von Weights & Biases haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.	85% (Basierend auf 26 Bewertungen)