Weights & Biases（简称W&B）是专为机器学习和深度学习设计的实验跟踪与协作平台，帮助开发者高效管理模型训练过程、可视化结果并优化团队协作。其核心功能包括：
- 实验跟踪：自动记录训练参数、代码版本、数据集及性能指标，避免“科研黑洞” 😱
- 版本控制：支持对模型权重、数据、代码的版本管理，确保可追溯性 📜
- 可视化分析：通过交互式仪表盘实时监控训练曲线、混淆矩阵等指标 📊
- 团队协作：共享实验结果、评论代码、对比模型性能，提升研发效率 👥
为什么选择W&B？
- 🚀 一键集成：兼容TensorFlow、PyTorch等主流框架，无需复杂配置
- 📦 云端存储：实验数据自动同步至云端，支持跨设备访问
- 🎯 目标导向：通过“Runs”分类管理不同实验，快速定位最佳模型
典型应用场景
- 模型训练过程中超参数调优 🔄
- 多团队协作的项目管理 🤝
- 研究论文的实验复现 🔍
- 模型部署前的性能对比 📈