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# W&B Models

W\&B Models は、モデルを整理し、生産性とコラボレーションを向上させ、大規模なプロダクション機械学習を実現したい機械学習エンジニアのための SoR（System of Record）です。

<img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/TaOfeZ6YiMh7Ljor/images/general/architecture.png?fit=max&auto=format&n=TaOfeZ6YiMh7Ljor&q=85&s=1a576efcaa22dff279066b15cd8b48af" alt="W&B Models architecture diagram" style={{width: "450px"}} width="1452" height="759" data-path="images/general/architecture.png" />

W\&B Models を使用すると、以下のことが可能になります：

* すべての [ML 実験（Experiments）](/models/track/) を追跡し、可視化します。
* [ハイパーパラメーター探索（Sweeps）](/models/sweeps/) を使用して、モデルの最適化とファインチューンを大規模に行います。
* [すべてのモデルを中央ハブで管理](/models/registry/) し、DevOps やデプロイメントへのシームレスなハンドオフを実現します。
* [モデルの CI/CD](/models/automations/) に関する主要なワークフローをトリガーする、カスタムオートメーションを設定します。

機械学習エンジニアは、実験の追跡と可視化、モデルのバージョンとリネージの管理、そしてハイパーパラメーターの最適化を行うための機械学習 SoR として W\&B Models を活用しています。