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Wandb(Weights & Biases)是面向机器学习领域的协作开发平台,核心定位为帮助开发者与团队实现机器学习全流程的管理与优化。平台支持实验全链路追踪、模型训练过程可视化、跨成员项目协作三类核心功能,目标用户覆盖机器学习研究员、算法工程师、高校AI方向师生、企业AI团队、深度学习竞赛参与者等群体,可满足实验参数对比、模型性能调优、团队项目迭代、训练过程复盘、模型成果落地等多场景需求,适配TensorFlow、PyTorch、Hugging Face等主流机器学习框架,降低ML项目管理的复杂度。
访问wandb.ai官网,通过邮箱或GitHub账号完成注册,根据自身需求选择个人或团队账号类型,完成账号基础信息设置。
在本地开发环境中通过pip install wandb命令安装官方SDK,在终端运行wandb login命令,复制账号页的API密钥完成本地环境授权。
在训练脚本中导入wandb库,调用wandb.init()方法指定项目名称与实验备注,在训练循环中添加wandb.log()方法记录需要追踪的指标。
运行训练脚本后回到平台控制台,进入对应项目查看实时更新的训练指标与可视化图表,可筛选多组实验进行参数与性能对比。
若为团队使用,可创建团队空间邀请成员加入,配置共享看板与权限规则,需要调优超参时可通过平台的超参优化模块发起自动调优任务。
看完教程,直接上手试试
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