Weights & Biases

Weights & Biases en bref

Weights & Biases centralise les expériences de machine learning. Une run associe configuration, métriques, métriques système et sorties ; les tableaux de bord permettent ensuite de comparer plusieurs exécutions.

Expériences et artefacts

W&B Models journalise hyperparamètres, pertes, métriques, médias et résultats. Artifacts versionne les entrées et sorties d’une run : datasets, checkpoints et tables d’évaluation. Cette lignée relie un résultat au code, aux données et au modèle qui l’ont produit.

Applications LLM avec Weave

Weave ajoute tracing, évaluations, versionnement de prompts et modèles, retours humains et monitoring. Il peut instrumenter des fonctions ou recevoir des spans OpenTelemetry. Les traces montrent entrées, sorties, tokens, coût, latence, retrieval et appels d’outils selon l’intégration.

Quand le choisir ?

W&B convient aux équipes qui veulent réunir expérimentation ML et cycle d’amélioration des applications LLM. Avant adoption, vérifiez les exigences de résidence, de rétention et de masquage : les traces et artefacts peuvent contenir des données sensibles.

FAQ

W&B sert-il uniquement à entraîner des modèles ?

Non. Models couvre le suivi ML ; Weave cible aussi le tracing et l’évaluation des agents et applications LLM.

Un artefact contient-il forcément les fichiers ?

Il peut versionner des fichiers ou référencer certains objets externes selon la configuration. Documentez la stratégie de stockage et d’accès.