Weights&Biases

Weights&Biases(W&B)는 실험 기록, 모델 성능 관리, 하이퍼파라미터 튜닝 등 AI 개발 전 과정을 웹에서 통합 지원하는 실험 추적 및 MLOps 플랫폼입니다.

5.0
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출시일
2017년
월간 방문자 수
320만
개발국
미국
플랫폼
언어
영어 · 한국어 · 일본어 · 독일어 다국어 지원

키워드

  • 실험 추적
  • 하이퍼파라미터 튜닝
  • 모델 레지스트리
  • 아티팩트 버전 관리
  • LLM 평가
  • Traces
  • Weave
  • 에이전트
  • 자동화
  • MLOps
  • LLMOps
  • 협업
  • 대시보드
  • 시각화
  • 경보/alert

플랫폼 설명

Weights & Biases는 머신러닝과 생성형 AI 개발 전 과정을 웹에서 통합 관리할 수 있는 MLOps/LLMOps 플랫폼입니다. 실험 추적, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 버전 관리 등 기능을 지원하며, Python 기반 코드에 몇 줄만 추가하면 실험 결과를 자동 기록하고 대시보드로 시각화할 수 있습니다. PyTorch, TensorFlow 등 주요 프레임워크와 연동되며, 협업 및 결과 공유 기능도 내장되어 있어 연구팀과 조직 단위에서 효과적으로 활용됩니다. 최근에는 Traces, Weave 모듈을 통해 LLMOps 기능을 강화하고, LLM 성능 평가와 운영을 지원하는 기능도 제공하고 있습니다. 프롬프트 호출 내역, 응답 품질, 지연 시간 등을 추적하고, 시각화 도구를 통해 다양한 모델을 비교 분석할 수 있어 실제 서비스 환경에서 유용합니다. W&B는 웹 기반 플랫폼으로 다양한 외부 도구와 통합되며, 실험 기록의 일관성과 재현성을 높여 AI 개발을 체계적으로 관리할 수 있게 해줍니다.

핵심 기능

  • 실험 추적(Experiments Tracking)

    코드, 하이퍼파라미터, 메트릭을 자동 기록해 실험 간 비교 가능

  • 하이퍼파라미터 튜닝(Sweeps)

    자동 탐색 기반 최적 실험 구성 파라미터 탐색

  • 아티팩트 버전 관리(Artifacts)

    모델, 데이터셋, 중간 산출물 버전화 및 재사용

  • 모델 레지스트리(Registry)

    모델 등록·공유 및 메타데이터 기반 검색

  • Traces (LLM 호출 추적)

     LLM 입력-출력 및 에이전트 호출 로그를 트리 구조로 추적

  • Evaluations (LLM 평가)

    여러 프롬프트 및 모델 응답을 벤치마크 및 수치화

  • 대시보드 및 보고서(Reports/Tables)

    실험 시각화 및 팀 협업용 리포트 생성

  • SDK 및 자동화(Automations)

    Python/JS SDK 기반 로그 자동화, 알림 및 파이프라인 트리거

활용 사례

  • OpenAI
  • Canva
  • Microsoft
  • Toyota
  • AstraZeneca
  • Siemens
  • SambaNova
  • Mercari
  • Captur
  • Riskfuel
  • AWS AI
  • agent 개발
  • LLM추론 모니터링
  • RAG
  • 에이전트 디버깅
  • 모델 성능 비교
  • 협업 MLOps

사용 방법

1

프로젝트 초기화

2

실험 추적 설정

3

웹 대시보드 분석

4

모델 공유 및 협업

요금제

요금제별 월 요금 및 주요 기능
계획 가격 주요 기능
Free(Cloud-hosted) $0 • AI 애플리케이션 평가
• AI 애플리케이션 트레이싱
• 모델 실험 추적
• 자산 등록 및 lineage 관리
• AI 평가 점수 기록
• 커뮤니티 지원
Pro(Cloud-hosted) $50(월) • Free의 모든 기능 포함
• CI/CD 자동화
• Slack 및 이메일 알림
• 무제한 팀 협업
• 팀 단위 접근 제어
• 서비스 계정 지원
• 우선순위 이메일 및 채팅 지원
Enterprise(Cloud-hosted) 문의 • Pro의 모든 기능 포함
• 지역 선택 가능한 단독 테넌시
• HIPAA 규정 준수 옵션
• 보안 연결 (private connectivity)
• 사용자가 관리하는 암호화 키
• Single Sign-On (SSO)
• 자동 사용자 프로비저닝
• 커스텀 역할 관리
• 감사 로그
• 엔터프라이즈 지원 패키지
Personal(Privately-hosted) $0 • 1명 사용자
• 실험 추적
• Registry & Lineage 추적
• 로컬 서버 실행 가능 (Docker + Python 기반)
※ 기업용 사용 불가, 개인 프로젝트에 한정
Advanced Enterprise(Privately-hosted) 문의 • Personal의 모든 기능 포함
• 유연한 배포 옵션
• HIPAA 준수
• 보안 연결
• 사용자 관리 암호화 키
• Single Sign-On (SSO)
• 사용자 자동 프로비저닝
• 커스텀 역할 설정
• 감사 로그
• 기업 전용 지원 패키지
• 자체 인프라에 로컬 서버 배포 가능 (엔터프라이즈 라이선스 제공)

자주 묻는 질문

  • W&B는 머신러닝 및 생성형 AI 모델 개발을 체계적으로 관리할 수 있는 실험 추적 및 MLOps 플랫폼입니다.
    모델 학습 과정의 설정값, 성능 결과, 하이퍼파라미터, 코드 버전 등을 자동 기록하고 웹에서 실시간 분석할 수 있게 도와줍니다.
  • 머신러닝 실험은 동일한 데이터와 코드라도 매번 결과가 다를 수 있기 때문에 무엇이 성능에 영향을 줬는지 정확히 기록하고 비교하는 것이 중요합니다.
    W&B는 그 과정을 자동화하여 실험 재현성, 협업, 최적화 속도를 높여줍니다.
  • 아니요. W&B는 모델을 직접 학습시키지 않고, 사용자가 돌린 학습 코드를 추적·분석·기록하는 도구입니다.
    TensorFlow, PyTorch 등으로 학습하는 과정에 붙어서 데이터를 기록하고 시각화하는 역할을 합니다.
  • 네. W&B는 Free 요금제를 통해 개인 사용자에게 무료로 제공됩니다.
    실험 추적, 모델 성능 기록, AI 자산 관리 등 주요 기능이 포함되며, 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다. 단, 팀 협업이나 고급 보안 기능은 포함되지 않습니다.
  • Pro 플랜은 기본적으로 월 $50부터 시작하며, 사용자 수나 옵션에 따라 가격이 변동됩니다.
    연간 플랜을 선택하면 할인 혜택이 적용되며, Enterprise는 맞춤형 계약을 통해 연간 단위로 조정됩니다.
  • 모든 요금제에서 API 사용은 기본 제공되며, 실험 추적, Sweep 실행, Launch 배포 등의 기능을 스크립트나 자동화 파이프라인에서 사용할 수 있습니다.
    Pro 및 Enterprise에서는 API Rate Limit이나 전용 키 관리 등 추가 설정 옵션이 제공됩니다.
  • 1. 회원가입 후 프로필에서 API 키를 발급받습니다.
    2. 터미널 또는 노트북에서 pip install wandb를 실행한 뒤,
    'wandb login' 명령어를 입력하고, 발급받은 API 키를 붙여넣어 인증을 완료합니다.
  • wandb.init(mode="offline") 설정 시 실험을 로컬에 저장하고, 이후 인터넷 연결이 되면 wandb sync 명령 또는 자동 동기화 기능을 통해 업로드할 수 있습니다.
  • W&B는 support@wandb.com 또는 웹사이트 하단 채팅 기능을 통해 1:1 지원을 제공합니다. 유료 플랜(Pro 이상) 사용자에게는 우선순위 채널이 열리며, 복잡한 문제는 엔지니어가 직접 대응합니다.
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