Weights&Biases：AI开发者平台的终极指南

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Weights \\u0026 Biases 是一个领先的 AI 开发者平台，帮助开发者从实验到生产管理模型，并跟踪和评估由大语言模型（LLMs）驱动的生成式 AI 应用。无论是训练、微调模型，还是优化超参数，Weights \\u0026 Biases 都能提供强大的支持。

Weights \\u0026 Biases的核心功能

Weave: 开发 AI 应用，跟踪 LLM 调用、文档检索和代理步骤
Models: 构建 AI 模型，记录实验、优化超参数
Traces: 探索和调试 AI 应用
Evaluations: 对 AI 应用进行严格的评估
Guardrails: 阻止提示攻击和有害输出
Registry: 发布和分享 ML 模型和数据集
Artifacts: 版本管理和 ML 管道
Reports: 可视化和探索 ML 数据
SDK: 大规模记录 ML 实验和工件
Automations: 自动触发工作流

Weights \\u0026 Biases的使用案例

开发 LLMs: 训练和微调大语言模型
计算机视觉: 处理图像和视频数据
时间序列: 分析和预测时间序列数据
推荐系统: 构建个性化推荐系统
分类与回归: 解决分类和回归问题

如何使用Weights \\u0026 Biases

1. Weave: 使用 `weave.init` 初始化项目，并通过 `@weave.op` 装饰器跟踪 LLM 调用。
2. Models: 使用 `wandb.init` 启动项目，并通过 `run.log` 记录模型指标。
3. Traces: 使用 Weave 跟踪和调试 AI 应用的每一步。
4. Evaluations: 使用 Weave 对 AI 应用进行严格的评估。
5. Guardrails: 配置防护措施，阻止有害输出。

Weights \\u0026 Biases常见问题：

Q:: Weights u0026 Biases 支持哪些框架？
A: 支持 PyTorch、TensorFlow、Keras、Scikit-learn、XGBoost 等主流框架。
Q:: 如何开始使用 Weave？
A: 只需导入 `weave` 库并初始化项目，即可开始跟踪 LLM 调用和代理步骤。
Q:: Weights u0026 Biases 是否支持自动超参数优化？
A: 是的，通过 Sweeps 功能可以自动优化超参数。12: