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Weights & Biases는 머신러닝 실험을 추적하고 시각화하며 비교합니다. 여기에는 LLM 애플리케이션을 트레이싱하고 평가하는 W&B Weave도 포함되어 있습니다. 구축하려는 대상에 맞는 퀵스타트를 선택하세요.

ML 실험 추적

W&B 퀵스타트

W&B의 “hello world”로, 첫 데이터를 로깅하는 과정을 안내합니다.

실험 시작하기

실제 ML 실험을 통해 실험 추적, 레지스트리, 리포트를 차근차근 살펴보는 본격적인 튜토리얼입니다.

W&B 101 강좌

실험 추적을 중심으로 한 비디오 강좌로, 학습 내용을 확인할 수 있는 퀴즈가 포함되어 있습니다.

YouTube 튜토리얼

실습 튜토리얼을 통해 W&B로 실험을 추적하고, 아티팩트를 관리하고, 모델을 최적화하는 방법을 알아보세요.

LLM 애플리케이션 트레이싱

Weave 퀵스타트

LLM을 호출할 때 Weave 트레이스가 로깅되도록 코드에 데코레이터를 적용하는 방법을 알아보고, 완벽한 LLM 워크플로를 향한 첫걸음을 내디뎌 보세요.

Serverless Inference로 Weave 배우기

Serverless Inference에서 호스팅되는 다양한 모델의 성능을 Weave로 실제 환경에서 평가하는 과정을 보여 주는 본격적인 튜토리얼입니다

YouTube 재생목록

Weave로 LLM 애플리케이션을 트레이싱, 평가, 디버그하는 방법과 프로덕션 환경에 바로 투입할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보세요.
마지막 수정일 2026년 9월 30일