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Weights & Biases は、広く使われている機械学習フレームワーク、クラウドプラットフォーム、ワークフローオーケストレーションツールと連携し、実験のトラッキング、メトリクスのログ、モデルの管理をシームレスに行えるようにします。

PyTorch Lightning

Weights & Biases を PyTorch Lightning のコードと統合して、パイプラインに実験管理を追加します。

HuggingFace Transformers

HuggingFace Transformer モデルを Weights & Biases で最適化して、実験管理とモデル管理を行います。

Keras

Weights & Biases と Keras を使用して、機械学習の実験管理、データセットのバージョン管理、project でのコラボレーションを行います。

YOLOv5

「You Only Look Once」 (別名 YOLOv5) のリアルタイム object detection フレームワークと Weights & Biases を使用して、モデル メトリクスをトラッキングし、モデル出力を検査し、中断された run を再開します。
使用するライブラリがネイティブにサポートされていない場合でも、Python SDK を使用して Weights & Biases を統合できます。ベストプラクティスと実装ガイダンスについては、Add Weights & Biases to any library を参照してください。
最終更新日 2026年9月30日