W&B 개요

Weights & Biases는 머신러닝 실험을 '기록하고 보여주고 관리'하는 플랫폼이에요. 스스로 학습을 하진 않지만, 학습 코드에 몇 줄만 추가하면 모든 실험 기록이 대시보드에 쌓이고 그래프로 비교할 수 있게 돼요.

출처: W&B Developer Guide

W&B는 머신러닝 파이프라인의 데이터셋부터 프로덕션 모델까지 모든 조각을 추적하고 시각화하는 도구예요. 실험 추적(experiment tracking)과 데이터 버전 관리를 기존 프로젝트 안에서 빠르게 세팅할 수 있게, 인기 ML 프레임워크와 잘 통합돼 있어요.

동작 방식은 간단해요. wandb 라이브러리를 설치하고, 학습 코드 안에서 wandb.init()으로 실행(run)을 시작하고, run.log({...})로 메트릭을 기록하면 끝이에요. 그 기록이 클라우드 대시보드나 자기 인프라에 배포한 W&B 서버에 쌓여서 비교·공유할 수 있어요.

에코시스템도 넓어요. LLM 앱을 만든다면 Weave라는 GenAI 전용 도구 모음으로 추적·디버깅·평가·모니터링을 할 수 있어요. AWS·GCP·Azure 클라우드나 온프레미스 인프라에 직접 배포하는 Self-Managed 옵션도 지원해요.