wandb/server

W&B Server is the self hosted version of Weights & Biases

何を解決するか

Weights & Biases プラットフォームのセルフホスト版を提供し、チームがクラウドホスティングサービスではなく自前のインフラストラクチャ上で機械学習実験の追跡とデータを保持できるようにします。

動作方法

システムは Docker コンテナとしてデプロイされます。ユーザーは wandb server start コマンドまたは手動の Docker 実行コマンドでサーバーを起動できます。起動後、ネットワーク内の他のマシンはホスト URL と API キーを設定することで、このサーバーにメトリクスを報告できます。

対象ユーザー

実験にセルフホストインフラストラクチャを必要とする機械学習エンジニアや研究者。特にデータや環境の制御を維持したいユーザーに適しています。

特徴

  • Docker を通じたセルフホストデプロイ。
  • 外部 MySQL、クラウドストレージ、SSO（ライセンスが必要）などのプロダクション対応機能をサポート。
  • Terraform を通じて AWS、Google Cloud、Azure 用のプロビジョニングスクリプトを提供。

関連

  • プロジェクト
    wandb/wandb

    機械学習実験の追跡と可視化プラットフォームで、開発者が ML パイプライン全体のハイパーパラメータと指標を監視できるようにします。

  • プロジェクト
    wandb/examples

    人気のある機械学習フレームワーク（PyTorch、TensorFlow/Keras、Hugging Face、XGBoost、scikit‑learn など）に、Weights & Biases の追跡ライブラリを組み込む方法を示す、即実行可能なスクリプトと Colab ノートブックの選別済みセットです。実行ログ、設定、メトリクス、勾配、アーティファクトの記録を実演し、数行のコードでモデルの実験追跡と再現性を実現する手助けをします。

  • プロジェクト
    HarnessRouter/harnessrouter

    Dockerを介してAIエージェント・ハーネスをローカルで実行するためのセルフホスト型プラットフォーム。クラウドアカウントなしで、安全な分離と複数のモデルプロバイダーのサポートを提供します。

  • プロジェクト
    gradio-app/trackio

    軽量でローカルファーストな実験追跡ライブラリ。Weights & Biases の無料代替手段を提供し、Gradio にインスピレーションを得たダッシュボードと、AI エージェント向けの SQL ベースのクエリ機能を備えています。

  • プロジェクト
    google-deepmind/xmanager

    ローカル環境、Kubernetes、Google Cloud Platform における機械学習実験のパッケージ化、実行、追跡のためのフレームワーク。