Reseñas y detalles del producto de Weights & Biases

Aprendí por primera vez sobre w&b hace 5 años en la escuela secundaria y lo usé para algunos proyectos. Ahora lo uso todos los días y he convencido a varios colegas dentro y fuera del laboratorio para que usen w&b. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Desearía que hubiera una manera de ver los gráficos localmente/sin conexión, o al menos poder ver gráficos con latencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I like how it seemlessly integrates into the workflow and reports all relevant information. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I did not like how it remains logged in even without the login command, and how it starts a different log for the same 'run name'. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It is very quick to get started with logging models and performance to wandb, implementation and integration are readily intuitive and straightforward.

There are some useful available features such as model sweeping and other filtering/grouping mechanisms with runs logged in a given project.

Whenever I need to keep track of ML model performance, I use wandb. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The number of concurrent runs is somehow too limited if one launches jobs to a cluster.

It is most of the time hard to find the relevant information you are seeking for in the documentation, hence help comes from issues dealt online by users on different platforms (github, stackoverflow, etc.) Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Extremadamente fácil de usar (tanto en el navegador como a través de la API) + lanzador de barrido que permite distribuir experimentos para diferentes máquinas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay un proceso sencillo para la validación cruzada, a menos que experimentes un poco... En cualquier caso, nunca es tan fluido como las otras funcionalidades predeterminadas.

Está diseñado para el entorno donde tienes conjuntos de entrenamiento, validación y prueba fijos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Managing runs that are lauched across different machines Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

All new accounts have to be a team not personal Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

gráficos, registros de experimentos, fácil de compartir dentro del equipo Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

demasiado caro. la latencia a veces también es mala. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

i use it as my single point of knowledge for all my experiments results, including model weights, configs, false analysis etc Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

many specific use cases, which are not that specific imo, i had to implement myself, Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

W&B es tan fácil de usar y útil para cualquier practicante de ML, pero si eres uno serio, necesitas familiarizarte con esta herramienta. No solo puedes monitorear el rendimiento de tus diferentes cambios de arquitectura e hiperparámetros, sino que también puedes depurar algunos de los problemas con tu entrenamiento. Por ejemplo, una vez estaba desesperado tratando de entender por qué mi entrenamiento era tan lento, y solo al mirar el panel del sistema, me di cuenta de que CUDA había fallado por alguna razón y estaba entrenando en CPU. El panel del sistema también es muy útil para encontrar el tamaño de lote adecuado para aprovechar los últimos MB de tu VRAM, si sabes a lo que me refiero ;) . Todas las diferentes opciones de gráficos y capacidades de comparación de modelos/hiperparámetros te dan mucha libertad y poder para entrenar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente. También aprecio el hecho de que el producto está en constante evolución y adaptación en sintonía con la escena de la IA. Sus publicaciones en el blog también son un tesoro de conocimiento de ML que muestra que algunas personas serias de ML de primer nivel están trabajando en el producto. En resumen, pruébalo, es divertido y útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario tiene un retraso muy pequeño al actualizar el progreso de tu entrenamiento, lo cual podrías encontrar molesto si eres una persona impaciente. Además, me hubiera encantado que pudieran agregar otras características como el tiempo estimado para terminar el entrenamiento o incluso mostrar las escalas de tiempo de los pasos de entrenamiento en los gráficos (tal vez haya una manera de activarlo, pero no la encontré). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usé Weight & Biases para una tarea de procesamiento de lenguaje natural donde tengo que entrenar modelos preentrenados como Bert y RoBerta para modelos de clasificación. Al usar Weight & Biases no tengo que gestionar los gráficos de pesos, pérdida y precisión. Todo lo que tengo que hacer es iniciar sesión e inicializar. Puedes iniciar sesión con tu cuenta de GitHub. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente nada, solo creo que la parte de confusión al ver diferentes gráficos analíticos obtiene información valiosa. Los nombres predeterminados mencionados también son un poco largos y confusos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Interfaz de usuario muy limpia y fácil de entender. Integración fácil con Tensorflow, es agradable ver métricas por época. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sería bueno si hubiera funcionalidad de implementación de modelos. También, sería bueno tener una opción de usuario de servicio o una clave API de equipo. Dado que nuestras ejecuciones se activan utilizando los pipelines de AWS Sagemaker, hemos tenido que codificar la clave API de usuario de uno de los miembros de nuestro equipo, lo cual no es la mejor solución ya que él no siempre es la persona que activa la ejecución, pero aún así está vinculada a él. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.