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インフラの抽象化
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習と最適化をスケール
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上でモデル学習を効率化
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スと管理が簡単に
W&B Launch
W&B Launch
実行した実験は自動的に
Jobとしてキャプチャされる
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る
● MLエンジニアをシームレスにGPUsに繋げる
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て加速し、スケールする
● 高価な投資を最適化し、MLOpsへの橋渡しをす
る
Abstracting away the complexity of using
the infrastructure for our researchers is very
beneficial to our overall team. W&B greatly
simplifies our work, letting us focus on
reliability and reproducibility of results.
—Orlando Avila-Garcia, AI Principal Researcher
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ハイパーパラメータの最適化
W&B Launch
実行した実験は自動的に
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Optuna-on-Launch
実行した実験は自動的に
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Search Space Objective Function
Optuna-on-Launch
の場合
Target
通常の場合 左で定義した関数の戻り値
import optuna
def objective(trial):
lr = trial.suggest_loguniform('lr', 1e-5, 1e-1)
dropout = trial.suggest_uniform('dropout', 0.0, 1.0)
optimizer_name = trial.suggest_categorical('optimizer', ['Adam', 'RMSprop', 'SGD'])
# モデルの構築・学習・評価のコード...
return valid_loss
既に自動的にキャプチャされたジョブ 既にトラックしているメトリック
あとはyamlで探索空間と
最適化手法を指定するだ
けで任意の環境で最適化
が走る!
Multi-objective Optimizationプレビュー
lossと推論速度を同
時に最適化!
良好な精度と速度を
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