Tables 개요 - CoreWeave Docs

W&B Tables를 사용하여 표 형식 데이터를 시각화하고 쿼리하세요. 예를 들어 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

동일한 테스트 세트에서 여러 모델의 성능 비교
데이터의 패턴 파악
모델 예측 샘플을 시각적으로 확인
자주 잘못 분류되는 예시를 쿼리로 찾기

시맨틱 세그멘테이션 예측 table

위 이미지는 시맨틱 세그멘테이션과 커스텀 메트릭이 포함된 table을 보여줍니다. 이 table은 W&B ML 코스의 샘플 프로젝트에서 확인할 수 있습니다.

작동 방식

table은 각 열이 단일 데이터 유형을 갖는 2차원 데이터 그리드입니다. table은 기본 유형과 숫자 유형뿐 아니라 중첩된 목록, 딕셔너리, 리치 미디어 유형도 지원합니다.

Table 로깅하기

몇 줄의 코드로 table을 로깅하세요:

wandb.init(): 결과를 추적할 run을 생성합니다.
wandb.Table(): 새 table 객체를 생성합니다.
- columns: 열 이름을 설정합니다.
- data: table의 내용을 설정합니다.
run.log(): table을 로깅하여 W&B에 저장합니다.

import wandb

with wandb.init(project="table-test") as run:
    my_table = wandb.Table(columns=["a", "b"], data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]])
    run.log({"Table Name": my_table})

시작하는 방법

퀵스타트: 데이터 table을 로깅하고, 데이터를 시각화하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 알아보세요.
Tables 갤러리: Tables의 사용 사례 예시를 살펴보세요.

마지막 수정일 2026년 9월 30일