wandb-jp

機械学習の実験管理を中心にOpenAIやStability AIなどの生成AI企業、さらにはKaggleやアカデミアなどでもよく使われているWeights & Biases (WandB)についてユーザーコミュニティで基礎から応用機能、実務やKaggleでの実用例まで集約した本を作成しました。一度使い始めるともう離れられないこの最高に心地良いML体験を世界中のMLエンジニアと分かち合いたいです。 山本 祐也、シバタ アキラ、鎌田 啓輔、 西山 洋人、井上 顧基、田邊 祐馬 著 第1章 イントロダクション 1.1 MLOpsを再考する必要性 1.2 Weights&Biasesとは? 第2章 WandB 入門 2.1 Experiments(実験管理) 2.2 Artifacts(アーティファクト) 2.3 Tables(テーブル) 2.4 Reports(レポート) 第3章 WandB のアドバンス機能 47 3.1 Sweeps(スイープ) 3.2 ModelRegistry(モデルレジストリ) 3.3 Automations(オートメーション) 第4章 WandB の応用事例 71 4.1 Launch on SageMaker と Report による LLM リーダーボードの自動化 4.2 Optuna on Launch で Hungry Geese を多目的最適化する 4.3 画像のセグメンテーションを自動運転を題材にやってみる 4.5 MONAI を用いた胸部セグメンテーションチュートリアル 4.6 LLM チャットの網羅的な実行で WandB Prompts を使っているお話 4.7 Kaggle-LLMScienceExamコンペの振り返り 初出イベント: 技術書典15 ページ数: 154 おまけファイル: WandB_Fun_Book_ebook.pdf (PDF版) * 本商品は物理本に電子版がおまけで付属しています。なお、電子版のみご希望の方は、以下の技術書典マーケットで頒布を継続しております。https://techbookfest.org/product/9TpE2xECRk0qyagz1FtG4r?productVariantID=4pnRp2Y3mKFGzSp5G7fTbi