- 모델 재현성: W&B는 실험, 탐색, 모델 재현을 더 쉽게 만들어 줍니다. 재현성을 보장할 수 있도록 메트릭, 하이퍼파라미터, 코드 버전을 캡처하고 모델 checkpoint를 저장합니다.
- 자동 조직화: W&B는 시도한 모든 모델의 Overview를 제공해 프로젝트 인수인계나 휴가 중에도 업무를 원활하게 이어갈 수 있게 합니다. 또한 이전 실험을 다시 실행하지 않도록 해 시간을 절약할 수 있습니다.
- 빠른 인테그레이션: 5분 안에 W&B를 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 무료 오픈소스 Python 패키지를 설치하고 몇 줄의 코드만 추가하면 됩니다. 로깅된 메트릭과 기록은 각 모델 run마다 표시됩니다.
- 중앙 집중식 대시보드: 로컬 환경, 연구실 클러스터, 클라우드 스팟 인스턴스 등 트레이닝이 어디에서 이루어지든 일관된 대시보드에 액세스할 수 있습니다. 서로 다른 머신에서 TensorBoard 파일을 관리할 필요가 없습니다.
- 강력한 필터링 테이블: 다양한 모델의 결과를 효율적으로 검색, 필터링, 정렬, 그룹화할 수 있습니다. 특히 대규모 프로젝트에서 TensorBoard가 자주 어려움을 겪는 영역인, 작업별 최고 성능 모델을 쉽게 파악할 수 있습니다.
- 협업 도구: W&B는 복잡한 머신 러닝 프로젝트에서 협업을 강화합니다. 프로젝트 링크를 공유하고 비공개 Teams를 활용해 결과를 공유할 수 있습니다. 작업 로그나 프레젠테이션에 활용할 수 있도록 대화형 시각화와 마크다운 설명이 포함된 Reports를 만들 수 있습니다.
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