Benutzerfreundlichkeit, einfache Implementierung, die Möglichkeit, alle meine Ergebnisse zu sammeln, einfache Weitergabe der Ergebnisse an Teammitglieder, es kann viele Daten interaktiv vergleichen, was in anderen Fällen schwer umzusetzen sein könnte.

Es ist hochgradig und gut integriert mit Bibliotheken, die ich verwende, wie PyTorch Lightning. Viele Male habe ich das eingerichtet, weil es sehr einfach war, und nach einer Weile ist es passiert, dass ich einen Teil meiner Ergebnisse verloren habe, und W&B hat mir geholfen, sie leicht über die Protokolle wiederherzustellen, was ohne es wahrscheinlich nicht möglich gewesen wäre. Das nächste und für mich sehr wichtige Merkmal ist, dass ich viele verschiedene Maschinen und Server gleichzeitig nutzen kann, ohne mir Sorgen machen zu müssen, alle Ergebnisse zusammenzuführen, und dann Werkzeuge wie TensorBoard zu verwenden, um sie ohne Aufwand online zu haben (meistens rettet es mich, wenn ich Supercomputer benutze). Es ist Teil meiner täglichen Werkzeuge, und wenn ich Studenten maschinelles Lernen unterrichte, lasse ich sie in sehr frühen Sitzungen, nachdem ich ihnen Visualisierung beigebracht habe, W&B verwenden, um alles, was sie bisher gelernt haben, zu wiederholen. Ich hatte nie ein Problem mit W&B, aber ich habe von einem meiner Freunde gehört, dem ich empfohlen habe, W&B zu verwenden, dass der Kundensupport sehr schnell und erfahren ist.

Ich mag die Flexibilität, benutzerdefinierte Parameter zu protokollieren, und die farbenfrohen Vergleiche zwischen Modellen, zum Beispiel in Konfusionsmatrizen.