자게 있게 AI 애플리케이션과 모델을 구축할 수 있는 AI 개발자 플랫폼, Weight & Biases

Weights & Biases는 모델 개발부터 운영까지 전 과정을 지원하는 End-to-End 머신러닝 운영 및 대규모 언어 학습 모델 운영 플랫폼입니다. 연구·개발팀에게는 강력한 실험 관리 도구를 제공해 실험의 추적성과 재현성을 높이며, 시스템 운영팀에게는 통합된 MLOps 환경을 통해 효율적인 배포와 모니터링을 지원합니다. 또한, 개발 전반의 이력을 체계적으로 관리하여 AI 거버넌스를 구현할 수 있도록 돕습니다.

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Weight & Biases Models와 Weave의 차이

생성형 AI 개발 워크플로우

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Weave는 LLM 애플리케이션을 추적하고 평가하기 위한 가벼운 툴킷입니다

Weave를 사용하여 LLM의 실행 흐름을 시각화하고 검사하고, LLM의 입출력을 분석하고, 중간 결과를 확인하고, 프롬프트와 LLM 체인 설정을 안전하게 저장하고 관리하세요. Weave를 통해 언어 모델 입력, 출력 및 추적 로그 및 디버그, 언어 모델 use case에 대한 엄격하고 공정한 평가 구축, 실험에서 평가, production에 이르기까지 LLM 워크플로우에서 생성된 모든 정보 구성이 가능 합니다. Use case에 따라 리소스를 탐색하여 시작하세요.

    • Trace
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      Weave는 모든 입력/출력 데이터를 자동으로 기록합니다

    • ·

      쉽게 조작할 수 있는 TraceTree에 상세한 정보를 기록합니다

    • · 레이턴시와 비용관련 기록도 가능합니다
    • Evaluation
    • ·

      고유한 평가 방법을 정의하고 다양한 시나리오에서 모델과 출력의 정확도와 성능을 측정할 수 있습니다

    • · 시스템 비교 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다
    • · 휴먼 피드백도 가능합니다
    • 모델・데이터의 버전 관리
    • ·

      Weave 안에서 모델/데이터셋의 저장 및 버전관리가 가능

    • · 단 몇 줄로 로딩 가능합니다

폭넓은 인테그레이션

Weave : 생성형 AI 애플리케이션의 출시까지의 시간을 단축합니다

W&B Weave는 생성형 AI 애플리케이션의 프로토타입을 프로덕션 환경으로 빠르게 자신감을 가지고 이행할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

    • 프로토타입
    • · 데이터 준비 > 백터 데이터베이스
    • · 프롬프트 엔지니어링
    • · LLM 체인구축
    • · UI 구축
    • 프로덕션 개발
    • · Observability 구축 (Trace 로그 수집)
    • · 평가데이터 준비 / 평가방법 구축
    • · 정확도 향상 / 디버깅
    • · Cost / latency 최적화
    • 지속적 운영
    • · 모니터링
    • · 휴먼 피드백 수집
    • · 유지보수/디버깅
    • · API 사양 변경 대응

LLM 체인의 Trace부터 Evaluation 까지

생성형 AI 워크플로우에서 생성되는 모든 정보를 실험부터 평가, 프로덕션 환경까지 체계적으로 관리할 수 있습니다.

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  • Weave Playground실시간 프롬프트 개선
  • Weave Evaluations지속적인 평가체계
  • Weave Leaderboard앱 성능 평가 리더보드
  • 반복개선을 통해
    생성형 AI 앱을 구축
  • Weave Prompts프롬프트의 관리
  • Weave Traces모든 입출력의 기록
  • Weave Feedback유저 피드백 수집
  • Weave Datasets피드백의 데이터화

W&B Models는 모델을 정리하고 생산성 및 협업을 향상시키며
프로덕션 규모로 ML을 제공하려는 ML 개발자를 위한 기록 시스템입니다.

W&B Models는 실험부터 운영까지 모델을 훈련, 미세 조정, 관리 및 관리하여 출시 시간을 단축합니다. 실험 속도와 팀 협업을 향상시켜 성능, 데이터 안정성 및 보안을 보장하는 동시에 모델을 더 빠르게 운영 환경에 적용할 수 있도록 지원합니다. 더 많은 실험을 실행하고, 인터랙티브하게 분석하고, 더 높은 품질의 모델을 빠르게 구축하세요. 레지스트리에서 모델, 데이터세트, 메타데이터 및 그 계통을 중앙에서 추적하여 거버넌스, 재현성 및 CI/CD를 지원하세요. 학습, 평가 및 배포 워크플로를 자동화하여 신속한 반복을 실현하세요.

  • Experiments

    몇 줄의 코드만으로 머신 러닝 실험을 추적할 수 있습니다. 그런 다음 대화형 대시보드 에서 결과를 검토하거나, 공개 API를 사용하여 프로그래밍방식으로 접근하기 위해 Python으로 데이터를 내보낼 수 있습니다.

    • Table
    • · 동일한 테스트 세트에서 다양한 모델의 성능을 비교합니다.
    • · 데이터의 패턴 식별
    • · 샘플 모델 예측을 시각적으로 살펴보세요
    • · 일반적으로 잘못 분류된 예를 찾기 위한 쿼리
  • Sweeps

    W&B Sweeps를 사용하여 하이퍼파라미터 검색을 자동화하고 풍부하고 인터랙티브한 실험 추적을 시각화하세요. 베이지안, 그리드 탐색, 랜덤 탐색 등 널리 사용되는 검색 방법 중에서 선택하여 하이퍼파라미터 공간을 탐색하세요. 하나 이상의 머신에서 스윕을 확장하고 병렬화하세요.

Models : 성능에 따른 확장

W&B Models는 대규모 장기 실험과 광범위한 데이터 로깅을 지원하도록 설계되었습니다. 수천 개의 지표와 수백만 개의 데이터 포인트를 사용하여 10만 개 이상의 실험을 빠른 로깅 성능으로 실행하세요. Frontier AI 규모로 대용량 모델 파일을 빠르게 업로드하고 다운로드할 수 있습니다.

    • 무한한 규모, 반응형 UI
    • ·

      10만+ : 모든 규모에서 실험을 대화형으로 시각화하고,
      가시적인 실행에 제한이 없습니다.

    • · 1000년대, 상관관계가 있는 지표
    • ·

      완전한 충실도, 그래프에서 모든 데이터 스파이크가
      표시되는 차크

    • 하이퍼스케일 데이터 수집
    • · 100만+, 초당 데이터 포인트 수집
    • · 중복성, 데이터 손실을 방지하기 위한 제어
    • · 내장형, 분산 교육지원
    • 장기간의 실험
    • · 포킹 실행, 수개월에 걸친 실험을 모니터링하기 위해
    • ·

      다시하다, 시스템 또는 네트워크 문제로 인해 수집의
      일부가 실패하는 경우의 메커니즘

    • · 비동기, 스트리밍 데이터 수집

모델 구축 및 파인튜닝을 위한 W&B Models

  • · 단 5줄의 코드를 통해 학습 또는 파인튜닝 워크플로우를 통합할 수 있습니다.
  • ·

    액세스 제어를 통해 모든 아티팩트의 버전 관리, 준비, 분석 및 보안 유지를 할 수 있습니다.

  • · 모든 실험을 추적, 측정, 재현, 감사, 최적화 및 개선할 수 있습니다.
  • ·

    인사이트 및 베스트 프랙티스에 대한 협업을 통해 더 나은 모델을 보다 빠르게 프로덕션에 적용할 수 있습니다.

  • ·

    승인된 모델을 프로덕션 추론 환경으로 론칭하는데 소요되는 주기를 단축할 수 있습니다.

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Object Storage를 사용하는 W&B의 기능

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    Artifacts

    데이터셋 및 모델 등의 오브젝트 파일의 저장과 버전 관리 데이터 및 모델 버전에 대한 의존성을 알 수 있는 리니지 자동 생성

    Reference Artifacts의 경우 Object Storage를 사용하지 않지만, 일반적인 Artifacts를 사용할 경우에는 Object Storage를 사용합니다.

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    Table
    • · 이미지 및 단백질 구조, 화합물 주고 등의 시각화
    • · 결과 Table 형식 표시
  • 이미지
    Launch
    • · W&B의 UI에서 Job을 실행
    • ·

      Artifacts에 등록하는것 등을 트리거로 하여, 미리 등록된 Job을 자동 실행

W&B의 기본적인 사용법

아이콘 W&B 서버

W&B 보안 영역

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아이콘 프론트엔드
아이콘 W&B 클라이언트

고객 보안 영역

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학습용 인프라 (GPU 등)W&B 서버와는 별개의 환경

W&B Enterprise 구축 옵션

W&B CloudW&B 퍼블릭 클라우드
(wandb.ai) 		W&B Dedicated CloudW&B 관리 전용 클라우드
(싱글테넌트) 		Customer Managed W&B Server고객사 관리 환경
(온프레미스 / 클라우드)
옵션 특징 가장 짧은 시간안에 시작할 수 있는 옵션으로, 타사 사용자와 공유하는 GCP 환경이며 감사 로그 등은 제공되지 않습니다. 싱글 테넌트로 각 회사별 데이터 보안을 제공합니다. 업그레이드 및 장애 조사는 W&B측 관리자가 담당하여 질 높은 서비스를 제공합니다.
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    필요한 계산 리소스 및 데이터 인프라를 고객님께서 직접 준비해주시게 됩니다.

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    업그레이드 및 장애 조사는 W&B측 관리자와 고객님 관리자와의 연계를 통해 진행됩니다.
구축 장소 W&B가 GCP상 호스팅하는 퍼블릭 클라우드입니다
(지역 = US)		 W&B가 고객사가 선택하는 클라우드 서비스 (AWS, GCP, Azure)의 희망 지역에 구축됩니다. 고객사에서 관리하는 온프레미스 환경 및 클라우드에 구축됩니다.
테넌트 타입 멀티테넌트 싱글테넌트 싱글테넌트
제공 서포트 및 유지관리 형식
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    유지관리 및 업그레이드는 모두 W&B측에서 제공하여 드립니다.

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    전담 서포트팀이 SLA에 기반한 서비스를 제공하여 드립니다.

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    Secure Storage Connector를 사용하여 귀사의 스토리지를 팀 단위로 접속하는 것도 가능합니다. (Models만 가능)
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    유지관리 및 업그레이드는 모두 W&B측에서 제공하여 드립니다.

  • ·

    전담 서포트팀이 SLA에 기반한 서비스를 제공하여 드립니다.

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    Secure Storage Connector를 사용하여 귀사의 스토리지를 팀 단위로 접속하는 것도 가능합니다. (Models만 가능)
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    W&B는 관리권한이 없으므로 W&B의 컨설팅 하에 고객사가 직접 유지보수 및 관리를 진행하게 됩니다.

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    전용 서포트팀이 SLA에 기반한 서비스를 제공하여 드립니다.

W&B가 제공하여 드리는 가치

관련된 팀 / 부문 W&B가 없는 경우 W&B가 있는 경우 비즈니스 임팩트
사내기반
(Central Place of Record) 		관리자, 부서 간 협업 개발과 운영 관련 정보가 조직 내에서 단절되어 빠른 제품 개발과 제공이 어려움 연구 개발팀, 사업팀, 외부 파트너 간에 필요한 정보를 원활하게 공유하고,
서비스 제공 과정에서 발생하는 피드백을 R&B에 즉시 반영 가능 		기반 기술을 활용한 서비스 사업 전개 속도가 빨라짐
고급 전문 인력의 생산성 향상 연구자 / ML개발자 실험을 스프레드시트로 임시 관리하고, 데이터 버전 및 모델 평가 정보가 체계적으로 정리되지 않아 비효율적
  • · 실험 관리가 어떤 규모의 팀에서도 적용할 수 있음
  • ·

    팀 전체가 실험 결과를 쉽게 파악하고 효율적으로 협업할 수 있음

  • · 어떠한 개발 스택에도 간단히 적용할 수 있음
  • · 모델의 최적화 과정을 자동화할 수 있음
 · 개발자 1인당 주 5~10시간 절약
· 신규 팀원의 온보딩 기간을 최대 4주 단축
ML 인프라 팀 ML 개발자를 위한 툴을 직접 개발하고 유지/관리 해야 함
  • ·

    ML 업계에서 가장 진보된 플랫폼을 도입하고, 최신 기능을 지속적으로 활용할 수 있음

  • ·

    엔터프라이즈급 기술 지원, SLA, ML 전문가의 서포트 받을 수 있음

 ML 지원 툴 개발 전담 인력(3~5명)을 줄이고, 핵심 비즈니스 개발에 집중할 수 있음
오퍼레이션
리스크 저감		 IT / Ops / 리스크 관리 팀 모델이 시스템 전반에 분산되어 있고, 제한이 어려운 운영 환경에서 문제가 발생해도 즉시 대응하기 어려움 · 운영 환경 이전에 모델 검증 및 특성을 파악할 수 있음
· 새 모델이 배포된 이후 발생할 수 있는 문제도 빠르게 대응할 수 있음 		안정적인 운영과 모델 거버넌스를 위한 체계를 마련할 수 있음
하드웨어 및
인프라 비용 저감		 IT / Ops 하드웨어 사용 현황을 파악할 수 없음 모델 성능 지표와 함께 하드웨어 활용 상태를 시각화해 파악할 수 있음 고가의 연산 자원을 30~50%까지 효율적으로 사용할 수 있음
AI 개발과정에서 해결과제
  • • 실험 결과를 스프레드시트로 관리하고 있지만 감당할 수 없게 되었을 때
  • • 굉장한 모델이 생겼지만 아무도 결과를 재현할 수 없을 때
  • • 모델이 왜 이상한 결과를 내고 있는지 스스로 해결할 수 없을 때
  • • 자신이 찾은 인사이트를 팀원들에게 효과적으로 전달하고 싶을 때
  • • 하이퍼파라미터를 만져본 적 있지만 튜닝까지는 해본 적 없을 때
  • • 구축한 개발 워크플로우를 지속 개발 관점에서 자동화 시키고 싶을 때
W&B가 제공하는 Solution
  • 파인튜닝부터 AI 에이전트 개발까지, AI 개발을 포괄적으로 지원합니다.
  • • 여러 부서를 아우르는 최적화된 MLOps / LLMOps 워크플로우
  • • 실험, 운영, 관리를 위한 협업 플랫폼
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    생성형 AI 애플리케이션의 프로토타입을 프로덕션 환경으로 빠르게 자신감을 가지고 이행할 수 있는 환경

  • • 모델 및 데이터 등 총괄적인 자산 관리가 가능한 조직의 중심 허브
  • • 모든 실험 결과, 개발 및 사용 이력 추적
  • • 고급 전문 인력의 생산성 향상

AI 개발자를 위한 최고의 도구를 경험하세요

개발자는 생성형 AI를 통해 얻어진 인사이트 및 액션 제안 기능을 갖춘 Weight & Biases를 활용하여 플랫폼을 구축하세요. 생성형 AI 부분에 대한 최고의 도구를 제공합니다.

합리적인 가격의 Weight & Biases Software

대규모 분산 교육을 통해 확장할 수 있는 솔루션을 제공하며 보안 호스팅 클라우드 또는 자체 호스팅 배포의 프라이빗 클라우드에서 호스팅할 수 있습니다. 클라우드 호스팅부터 개인 호스팅까지 Weight & Biases는 AI 개발자를 위한 최고의 도구를 적합한 가격에 제공합니다. 문의를 통해 자세한 기능과 계획을 확인하세요.

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