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「WandB で始める実験管理 - MLOps から LLMOps まで」に関する公開 Repository

リンク集

第1章 イントロダクション

第2章 WandB 入門

1. Weights & Biases を使用したデータサイエンス実験管理のチュートリアルノートブック, p28
2. Report API Quickstart, p44
3. StableLM-3B-4E1T Technical Report, p45
4. MONAI を用いた胸部セグメンテーションチュートリアル Report, p45
5. Nejumi LLM リーダーボード Report, p45

その他: 「2.2.3 WandB Tableの可視化」で用いたシンプルなMNISTの例, p39

第3章 WandB のアドバンス機能

1. https://wandb.ai/registry/model, p55
2. WandB 公式ドキュメント: Manage data retention with Artifact TTL policy, p70

第4章 WandB の応用事例

1. https://www.kaggle.com/c/hungry-geese, p94
2. https://github.com/nejumi/hungry-geese-demo, p94
3. https://docs.wandb.ai/ja/guides/launch, p96
4. Launch: Conditional Config Sweeps (+ multi objective optimization), p100
5. W&B Courses Effective MLOps: Model Development の Notebook から抜粋, p103
6. https://www.wandb.courses/, p106
7. RDKit 連携チュートリアルノートブック, p110
8. Drug Bank Dataset, p110
9. MONAI_Segmentation_ChestRadiologyImages.ipynb, p117
10. https://github.com/Project-MONAI/MONAI, p119
11. https://docs.monai.io/en/stable/index.html, p119
12. https://zenn.dev/yume_neko/articles/7347ba6b081e93, p142
13. https://www.kaggle.com/code/cdeotte/how-to-train-open-book-model-part-1, p144