Weights & Biases ha seguido evolucionando, añadiendo más funcionalidades centradas en LLM desde su última aparición en el Radar. Están ampliando Traces e introduciendo Weave, una plataforma completa que va más allá del seguimiento de sistemas basados en agentes LLM. Weave te permite crear evaluaciones de sistemas, definir métricas personalizadas, usar los LLMs como jueces para tareas como hacer resúmenes y guardar conjuntos de datos que capturan diferentes comportamientos para su análisis. Esto ayuda a optimizar los componentes LLM y a hacer un seguimiento del rendimiento tanto a nivel local como global. La plataforma también facilita el desarrollo iterativo y la depuración efectiva de sistemas basados en agentes, donde los errores pueden ser difíciles de detectar. Además, permite la recopilación de la valiosa retroalimentación humana, que puede utilizarse posteriormente para reajustar los modelos.
Weights & Biases es una plataforma de aprendizaje automático (ML por sus siglas en inglés) para construir modelos rápidamente mediante el seguimiento de experimentos, versionado de conjuntos de datos, visualización del rendimiento del modelo y gestión de modelos. Puede integrarse con el código de ML existente para obtener métricas en vivo, registros de terminal y estadísticas del sistema transmitidas al tablero para un análisis más profundo. Recientemente, Weights & Biases ha expandido su alcance a la observabilidad de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) con Traces. Traces visualiza el flujo de ejecución de cadenas de prompts, así como las entradas/salidas intermedias, y proporciona metadatos sobre la ejecución de la cadena (como los tokens utilizados y el tiempo de inicio y finalización). Nuestros equipos lo encuentran útil para depurar y obtener un mayor entendimiento de la arquitectura de secuencias de prompts.
Weights & Biases es una plataforma de machine learning (ML) para construir modelos más rápidamente a través del seguimiento de experimentos, el control de versiones del conjunto de datos, la visualización del rendimiento del modelo y la gestión del modelo. Se puede integrar con el código de ML existente y obtener rápidamente métricas en vivo, logs de terminal y estadísticas del sistema que se transmiten al dashboard para su posterior análisis. Nuestros equipos han utilizado Weights & Biases, y nos gusta su enfoque colaborativo hacia la construcción de modelos.
