简介
Weights & Biases（W&B）是一个面向机器学习全生命周期的平台，提供实验追踪、超参数管理、Artifact 存储与可视化面板，帮助团队更快地迭代和部署模型。
主要特性
- 实验追踪（Track）：记录训练指标、超参数与输出。
- 报表与可视化（Reports）：交互式仪表盘与对比视图。
- Artifact 与数据版本管理：保存数据集、模型与依赖。
使用场景
- 研究与模型开发中跟踪训练过程与复现实验。
- 团队协作时分享结果报告与可视化分析。
- 在生产环境中管理模型版本与监控性能指标。
技术特点
- 提供 SDK（Python 等）与丰富的集成（PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 等）。
- 支持云托管与自托管部署，适配不同的规模与隐私需求。
- 与可视化与监控生态（Tables、Reports、Weave）深度集成，便于分析与排查问题。