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# W&B モデル

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、プロダクション規模での機械学習を提供したい機械学習エンジニアのための SoR です。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-feat-cli-docs-generator/z30ndE1lYRi8WMuv/images/general/architecture.png?fit=max&auto=format&n=z30ndE1lYRi8WMuv&q=85&s=588cc36c90fbc88557fa717fcee14928" width="2048" height="1332" data-path="images/general/architecture.png" />
</Frame>

W\&B Models を使用すると、次のことが可能です:

* 全ての[ML 実験](/ja/models/track/)をトラッキングして視覚化します。
* [ハイパーパラメーター探索](/ja/models/sweeps/)で、モデルをスケールに合わせて最適化し、ファインチューンします。
* devops とデプロイメントへのシームレスな引き渡しポイントを持つすべてのモデルの[集中ハブを維持する](/ja/models/core/registry/)。
* [モデル CI/CD](/ja/models/core/automations/)のためのキーワークフローをトリガ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、実験をトラッキングして視覚化し、モデルのバージョンとリネージを管理し、ハイパーパラメーターを最適化するための ML SoR として W\&B Models に依存しています。