Weights & Biases

Weights & Biases官网,帮助人工智能开发人员更快地构建更好的模型

简介

模型训练可视化是一个繁琐但是必要的工作，尤其是对于大量的数据和复杂的模型，而Weights & Biases提供了一个人工智能开发者平台，可帮助人工智能开发人员更快地构建更好的模型。W&B支持目前主流的所有机器学习架构，例如pytorch、tensorflow、transformer、sklearn等，并且本地训练或在线平台（例如Colab），均可以无缝对接。W&B可以实现快速跟踪实验、对数据集进行版本控制和迭代、评估模型性能、重现模型以及端到端管理 ML 工作流程。

Weights & Biases官网: https://wandb.ai/site

主要功能和特色

在机器学习的海洋中，有一颗明珠常常被人忽视，那就是Weights & Biases（简称W&B）。作为一名深耕Python和机器学习多年的开发者，我不得不说，W&B是我遇到过的最令人惊喜的工具之一。它不仅仅是一个库，更是一个能够彻底改变你的机器学习工作流程的平台。

模型训练是实验科学，是通过反复试错、迭代、求解的过程。AI/ML 科学家在训练模型时，往往要经历无数次的修改和迭代，如果将这其中的过程和经验记录下来，是一件非常有意义的事。一方面可以了解模型训练进度、资源使用情况、训练过程中遇到的问题、以及如何解决问题等等，另一方面也可以和团队共享经验，共同协作完成模型搭建。基于此需求，模型实验管理工具应运而生，Weights & Biases 是该领域最具代表性的公司。

Weights & Biases 于 2017 年成立，由 CrowdFlower 创始人 Lukas Biewald 和 Chris van Pelt 以及前 Google 工程师 Shawn Lewis 联合创办。目前，Weights & Biases 聚焦在模型实验管理环节，未来有可能切入下游的模型监控领域。公司增长迅速，2022 年 ARR 增长 150%，当前已达到几千万美金，且 NDR 非常高，从增长到留存表现都非常优异。

Weights & Biases 的价值在大模型中更加显著。大模型训练的复杂程度和资源消耗程度使大模型企业对模型实验管理工具的需求激增，作为模型实验管理赛道的 top 1，Weights & Biases 是大模型企业的首选。OpenAI、DeepMind、Facebook AI Research、Midjourney、Stability、Nvidia、Microsoft 等公司均为 Weights & Biases 的客户。OpenAI 使用 Weights & Biases 跟踪了 2,000 多个项目、数百万次实验和数百万名团队成员的模型版本。而 Weights & Biases 的创立灵感也来源于 Lukas 在 OpenAI 的一次实习经历。

未来 3-5 年内，Weights & Biases 将持续享受大模型军备竞赛带来的红利，保持高速增长。但长期看，模型实验管理市场规模有限，如果想要有所突破，切入下游的模型监控环节是必要选择。当 Apps 数量变多，我们需要 APM 工具，需要 Datadog；当 data 数量变多，我们需要 Data Observability 工具，需要 Grafana；如果我们假设未来模型变得很重要或模型数量变多，那么我们一定会需要模型实验管理、模型监控工具。并且现在 90% 的模型还没有被训练出来，训练出来的模型中 90% 还没有被投入生产，未来还有很大增长空间。

模型实验管理 + 模型监控，是 AI/ML 领域 Datadog 级别的生态位，有机会诞生出 AI/ML 时代的 Datadog，而 Weights & Biases 被赋予最高期待。

Weights & Biases（简称W&B）是一个为机器学习项目设计的可视化和管理工具，它提供了以下主要功能和特色：

1. **实验跟踪与管理**：W&B能够自动记录模型训练过程中的超参数、损失函数、精度等指标，帮助用户更好地了解模型的表现并做出相应的调整。它支持与多种机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）和工具集成，并提供了从数据准备到模型训练再到结果分析的一站式服务。

2. **数据可视化**：W&B提供强大的可视化功能，可以实时查看模型的训练曲线、混淆矩阵、参数分布等，有助于直观地理解模型的训练进展。它还提供交互式图表和仪表盘，揭示数据的趋势和模式，用户可以实时跟踪模型性能，并就如何调整实验以获得最佳结果做出明智决策。

3. **模型调优**：W&B通过自动化超参数调优（Hyperparameter Tuning）和并行化实验，帮助开发者快速找到最佳的超参数配置。它还提供了Sweeps功能，用于超参数调整和模型优化。

4. **团队协作**：W&B支持团队成员之间的实时共享和协作，能够方便地共享实验结果、代码和模型，促进团队的沟通与协作。

5. **版本控制**：W&B能够记录模型和数据的版本，确保团队在开发过程中能够追溯到任何一个实验的历史状态。它还提供了Artifacts功能，用于数据集和模型版本化，流水线跟踪。

6. **与流行ML框架集成**：W&B与TensorFlow、PyTorch等框架无缝集成，允许用户将其纳入现有工作流程，而无需大量开销。

7. **资源监控**：W&B能够跟踪CPU、GPU和内存使用情况，优化培训过程的效率。

8. **模型工件管理**：W&B提供了访问和共享模型检查点的功能，方便部署和协作。

9. **通过图像叠加查看推理结果**：W&B提供了在图像上可视化预测结果的功能，清晰详细地查看模型在真实世界数据上的表现。

这些功能和特色使得W&B成为一个功能全面、易于使用的机器学习项目管理工具，它能够帮助研究人员和工程师更高效地管理他们的机器学习项目。