W&B는 인기 있는 기계학습 프레임워크, 클라우드 플랫폼, 워크플로우 오케스트레이션 툴과 통합되어 Experiments 추적, 메트릭 로그 기록, Models 관리 등을 원활하게 수행할 수 있도록 지원합니다.Documentation Index
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여기에 나열되지 않은 라이브러리에 W&B를 통합하려는 경우, 모범 사례 및 구현 가이드는 모든 라이브러리에 W&B 추가하기를 참조하세요.ML 프레임워크 및 라이브러리
ML 프레임워크
인기 있는 기계학습 프레임워크와 W&B를 통합하세요:- Catalyst
- DeepChem
- DSPy
- Keras
- LightGBM
- MMEngine
- MMF
- PaddleDetection
- PaddleOCR
- PyTorch Lightning
- PyTorch Ignite
- Skorch
- TensorFlow
- XGBoost
ML 라이브러리
다음 ML 라이브러리로 워크플로우를 확장하세요:- Deepchecks
- Hugging Face
- Diffusers
- AutoTrain
- Fast.ai
- Fast.ai v1
- Composer
- OpenAI Gym
- Prodigy
- PyTorch Geometric
- TorchTune
- Scikit-learn
- Simple Transformers
- spaCy
- Stable Baselines 3
- Ultralytics
클라우드 플랫폼
W&B를 사용하여 클라우드 플랫폼에서 Models를 배포하고 학습시키세요:- Amazon SageMaker
- Databricks
- Azure OpenAI Fine-tuning
- OpenAI Fine-tuning
- Cohere Fine-tuning
- OpenAI API
- NVIDIA NIM