技術書典15でWandBの新刊を出しました！
Weights & Biases Japanの山本です。今回は現在開催中（2023.11.11-2023.11.26, オフライン開催は2023.11.12終了）の技術書典で新刊「WandBで始める実験管理 - MLOpsからLLMOpsまで」を頒布しておりますのでご紹介いたします。
WandBはML開発において産業界・アカデミアを問わずこれほど広く活用頂いているにも関わらず、日本語のまとまった情報源は限られていました。また、公式ドキュメントは網羅的でこそありますが、エンジニアの皆さんはその時必要な情報のみを参照するのが通常であるため、WandBの全体像を知って頂くためには一覧性のある書籍としてお届けする必要を以前から感じていました。そこで今回はWeights & Biasesの使い方の基本から応用、さらにはコミュニティからの寄稿者様のお力もお借りして豊富なユースケースの紹介も含む150ページあまりの本としてまとめました。なお、オンライン開催期間の11月26日までは技術書典マーケットから電子版をご購入頂けますので是非ともご覧ください。
また、技術書典自体もとても素晴らしいイベントで、テック界隈の熱気を肌で感じることができました。また、W&Bは本作りも出展も初めてでしたが運営の方々のサポートもあって何とか初出店をやり切ることができました。この場を借りて御礼申し上げます。
最後に新刊の目次をご紹介したいと思います。
第1章 イントロダクション
1.1 MLOpsを再考する必要性
1.2 Weights&Biasesとは?
第2章 WandB 入門
2.1 Experiments(実験管理)
2.2 Artifacts(アーティファクト)
2.3 Tables(テーブル)
2.4 Reports(レポート)
第3章 WandB のアドバンス機能
3.1 Sweeps(スイープ)
3.2 ModelRegistry(モデルレジストリ)
3.3 Automations(オートメーション)
第4章 WandB の応用事例
4.1 Launch on SageMaker と Report による LLM リーダーボードの自動化
4.2 Optuna on Launch で Hungry Geese を多目的最適化する
4.3 画像のセグメンテーションを自動運転を題材にやってみる
4.5 MONAI を用いた胸部セグメンテーションチュートリアル
4.6 LLM チャットの網羅的な実行で WandB Prompts を使っているお話
4.7 Kaggle-LLMScienceExamコンペの振り返り
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