Weights & Biases (W&B) est une plateforme dédiée au suivi, à l’analyse et à la gestion des expériences de machine learning. Compatible avec les principaux frameworks (PyTorch, TensorFlow, Keras…), elle permet aux équipes de suivre l’entraînement des modèles, visualiser les métriques, gérer les données et comparer les résultats.

Elle s’adresse aux ingénieurs ML, data scientists et chercheurs travaillant sur des projets complexes (vision, NLP, deep learning). W&B est particulièrement utile dans les contextes où la reproductibilité, la transparence et la collaboration sont essentielles.

Avantages clés :

• Suivi et visualisation en temps réel des entraînements

• Outils pour comparer, versionner et documenter les expériences

• Plateforme cloud avec gestion collaborative de projets

Quelles sont les fonctionnalités principales de Weights & Biases ?

Suivi des entraînements et journalisation

• Enregistre automatiquement loss, accuracy, gradients, métriques système

• Intégration légère via wandb.init() avec de nombreux frameworks

• Visualisation en direct des runs sur un tableau de bord interactif

• Classement et filtrage des expériences par tags, projets ou utilisateurs

Comparaison et analyse des expériences

• Comparaison côte à côte de plusieurs entraînements

• Graphes superposés pour observer les compromis performance/paramètres

• Alignement des runs sur les epochs ou autres repères personnalisés

• Analyse des effets des hyperparamètres sur les résultats

Versioning des jeux de données et modèles

• Utilise les Artifacts W&B pour versionner données et modèles

• Traçabilité complète entre données, code et résultats

• Gestion des changements sur les données brutes, prétraitements et sorties

• Partage et réutilisation aisée entre membres d’un même projet

Tableaux de bord et rapports collaboratifs

• Création de rapports contenant graphes, textes, images et commentaires

• Rapports en temps réel, partageables et actualisés automatiquement

• Utiles pour présenter des résultats, faire des revues ou déboguer

• Gestion des droits d’accès pour projets multi-utilisateurs

Évaluation des modèles et reproductibilité

• Suivi des métriques d’évaluation, matrices de confusion, courbes ROC…

• Enregistre tous les métadonnées pour assurer la reproductibilité

• Intègre des outils de sweeps pour le tuning automatique des hyperparamètres

• Compatible avec Jupyter, Docker, Hugging Face, etc.

Pourquoi choisir Weights & Biases ?

• Simplifie le suivi, l’analyse et la gestion des workflows ML

• Favorise la reproductibilité et la transparence expérimentale

• Plateforme cloud pensée pour le travail en équipe

• Large écosystème d’intégrations et de visualisations

• Adapté aux projets individuels comme aux environnements industriels