Skip to main content
Weights & Biases s’intègre aux frameworks de machine learning, aux plateformes cloud et aux outils d’orchestration de flux de travail les plus répandus pour vous permettre de suivre vos expériences, de journaliser vos métriques et de gérer vos modèles en toute simplicité.

PyTorch Lightning

Intégrez Weights & Biases à votre code PyTorch Lightning pour ajouter le suivi des expériences à votre pipeline.

HuggingFace Transformers

Optimisez vos modèles HuggingFace Transformers avec Weights & Biases grâce au suivi des expériences et à la gestion des modèles.

Keras

Utilisez Weights & Biases et Keras pour le suivi des expériences de machine learning, la gestion des versions des datasets et la collaboration sur les projets.

YOLOv5

Utilisez le framework de détection d’objets en temps réel « You Only Look Once » (YOLOv5) avec Weights & Biases pour suivre les métriques de vos modèles, inspecter leurs sorties et redémarrer les runs interrompus.
Si la bibliothèque que vous utilisez n’est pas prise en charge nativement, vous pouvez tout de même intégrer Weights & Biases à l’aide du SDK Python. Consultez Ajouter Weights & Biases à n’importe quelle bibliothèque pour connaître les bonnes pratiques et obtenir des conseils de mise en œuvre.
Dernière modification le 30 septembre 2026