> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-serverless-sft-revamp.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Weights & Biases 시작하기 > 유스 케이스 에 적합한 W&B 제품을 선택하고 시작 방법 을 확인해 보세요 ## 제품 비교 Weights & Biases 에 오신 것을 환영합니다! 제품을 시작하기 전에, 여러분의 유스 케이스에 어떤 제품이 가장 적합한지 확인하는 것이 중요합니다. | 제품 | 적합한 용도 | 주요 기능 | | -------------------------------------- | --------------- | --------------------------------------------- | | **[W\&B Models](#w%26b-models)** | 처음부터 ML 모델 트레이닝 | 실험 트래킹, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 레지스트리, 시각화 | | **[W\&B Weave](#w%26b-weave)** | LLM 애플리케이션 구축 | 프로덕션 AI 앱을 위한 Tracing, 프롬프트 관리, 평가, 비용 추적 | | **[W\&B Inference](#w%26b-inference)** | 사전학습된 모델 사용 | 호스팅된 오픈 소스 모델, API 엑세스, 테스트용 모델 플레이그라운드 | | **[W\&B Training](#w%26b-training)** | 모델 파인튜닝 | 강화학습을 통한 LoRA 및 커스텀 모델 적응(adaptation) 생성 및 배포 | ## W\&B Models 첫 데이터를 로그하는 방법을 안내하는 W\&B 의 "hello world" 가이드입니다. 실제 ML 실험을 통해 Models 제품 전체를 살펴보는 본격적인 튜토리얼입니다. 실험 트래킹을 중점적으로 다루며 이해도를 확인할 수 있는 퀴즈가 포함된 비디오 코스입니다. 모델이 어떻게 트레이닝, 평가, 개발 및 배포되는지, 그리고 더 나은 성능의 모델을 더 빠르게 구축하기 위해 각 단계에서 wandb 를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요. ## W\&B Weave LLM 을 호출할 때 Weave traces 가 로그되도록 코드를 작성하여 완벽한 LLM 워크플로우를 구축하는 방법을 배웁니다. W\&B Inference 에서 호스팅되는 다양한 모델의 성능을 Weave 가 실제로 평가하는 과정을 보여주는 본격적인 튜토리얼입니다. 언어 모델 워크플로우를 로그, 디버그 및 평가하는 방법을 가르쳐주며 이해도를 확인할 수 있는 퀴즈가 포함된 비디오 코스입니다. AI 애플리케이션을 지속적으로 평가, 모니터링 및 반복(iterate)하여 품질, 지연 시간, 비용 및 안전성을 개선하는 방법을 알아보세요. ## W\&B Inference 표준 OpenAI REST API 를 사용하여 W\&B Inference 에 호스팅된 모델을 호출하는 방법을 보여주는 퀵스타트를 제공합니다. W\&B Inference 에서 호스팅되는 다양한 모델의 성능을 Weave 가 실제로 평가하는 과정을 보여주는 본격적인 튜토리얼입니다. W\&B Inference 는 사용법이 매우 간단합니다. 호스팅된 모델 중 하나를 클릭하고, 프롬프트를 입력해 보며 관측성(observability) 레이어가 작동하는 것을 확인해 보세요. 인기 있는 LLM 에 대한 호출을 추적하고 결과를 평가하는 W\&B Inference 의 몇 가지 빠른 예제를 실행해 보세요. ## W\&B Training OpenPipe 의 ART 라이브러리와 함께 W\&B Training 을 사용하여 2048 게임을 플레이하는 모델을 트레이닝해 보세요. 트레이닝된 모델을 생성한 후, 코드에서 이를 사용하는 방법을 알아보세요.