Weights & Biases

Weights & Biases（W&B）は、開発者とチームがより優れたモデルをより迅速に構築できるように設計された、主要なMachine Learning Operations（MLOps）プラットフォームです。実験の追跡、データセットのバージョン管理、モデル管理のためのツールスイートを提供し、トレーニングから本番環境まで、機械学習ライフサイクル全体を効率化します。重要な情報を一元化することで、W&Bは、コラボレーション、再現性、モデルの性能に関する洞察を強化します。ハイパーパラメータチューニングや性能最適化など、反復的な開発を伴うプロジェクトに不可欠なツールです。W&BをUltralyticsプロジェクトに統合する方法については、公式ドキュメントをご覧ください。

Weights & Biasesの主な機能

W&Bプラットフォームは、AI開発における一般的な課題に対処するためのいくつかの主要な機能を提供します。

• 実験の追跡: ハイパーパラメータ、精度や再現率などのパフォーマンス指標、およびGPU使用率などのシステム指標を自動的にログに記録します。これにより、開発者はさまざまなトレーニング実行を簡単に比較し、コードまたはデータの変更の影響を理解できます。詳細については、ML実験の追跡に関するガイドをご覧ください。
• バージョニング用アーティファクト: W&B Artifactsは、データセットとモデルの重みに対して堅牢なバージョン管理を提供します。これにより、すべての結果が、使用された正確なコード、データ、および構成をキャプチャすることにより再現可能になります。これは、研究と商用モデルのデプロイの両方にとって重要です。詳細については、公式のW&B Artifactsドキュメントをご覧ください。
• インタラクティブな視覚化：このプラットフォームには、結果を視覚化するための強力なインタラクティブダッシュボードが含まれています。ユーザーは、カスタムチャートを作成し、特徴マップを分析し、バウンディングボックスや画像マスクなどの出力をリアルタイムで検査して、モデルの動作をデバッグできます。
• コラボレーションとレポート：W&Bを使用すると、ユーザーがプロジェクトを共有したり、結果を比較したり、詳細なレポートを作成したりできるため、チームワークが促進されます。これらのW&Bレポートは、視覚化、テキスト、コードを組み合わせて、調査結果を文書化し、組織全体で洞察を共有できます。

プラットフォームとしてのW&BとコンセプトとしてのWeights and Biases

プラットフォームとしての「Weights & Biases」と、ニューラルネットワーク（NN）における「重み」と「バイアス」の基本的な概念とを区別することが重要です。

• 重みとバイアス（概念）: これらはモデルの中核となる学習可能なパラメータです。モデルの重みはニューロン間の接続の強度を決定し、バイアスは活性化関数の出力をシフトする追加のパラメータです。トレーニング中、これらの値はバックプロパゲーションなどのプロセスを通じて調整され、損失関数を最小限に抑えます。
• Weights & Biases（プラットフォーム）: これは、モデルの重みとバイアスの最適な値を見つけるプロセスを管理するのに役立つMLOpsツールです。PyTorchやTensorFlowのようなフレームワークを置き換えるものではなく、トレーニングプロセスを追跡および視覚化するためにそれらと統合されます。

本質的に、W&Bプラットフォームは、モデルの最適な重みとバイアスを生成する実験を監視および整理するためのインフラストラクチャを提供します。

Weights & Biases の実世界での応用

W&Bは、機械学習の開発プロセスを改善するために、さまざまな業界で広く使用されています。

1. コンピュータビジョンモデルの開発: 自動運転車における物体検出のためにUltralytics YOLOv8モデルをトレーニングするチームは、W&Bを使用して、さまざまなデータ拡張戦略またはバックボーンアーキテクチャでのトレーニング実行をログに記録できます。Argoverseなどのデータセットでのパフォーマンス指標への影響を視覚化し、W&Bダッシュボードで結果を比較し、後でデプロイするためにArtifactsを使用して最高のパフォーマンスを発揮するモデルの重みをバージョン管理できます。この統合の利点については、Weights & BiasesによるUltralyticsの強化に関するブログをご覧ください。
2. 医療画像解析: 脳腫瘍データセットでトレーニングされたモデルを使用して、病気を検出するために医療画像解析を実行する研究者は、W＆Bを活用できます。事前トレーニング済みのモデルの微調整、セグメンテーションマスクまたは分類の精度を視覚化し、詳細なレポートを共有することにより共同作業を行う実験を追跡できます。これにより、透明性と再現性が保証されます。これは、機密性の高いアプリケーションでは非常に重要であり、説明可能なAI（XAI）の目標と一致しています。