Weights & Biases (W&B) est devenu la référence pour le suivi d'expériences ML en 2024-2025, surpassant MLflow en popularité dans les équipes deep learning et LLM. En quelques lignes de code, W&B logue métriques, hyperparamètres, artefacts et visualisations. Son interface web collaborative, ses sweeps (hyperparameter search) et son module d'évaluation LLM (Weave) en font la plateforme la plus complète de sa catégorie.
Suivi d'expériences ML avec visualisation en temps réel
W&B Runs enregistre automatiquement les métriques d'entraînement (loss, accuracy, learning rate) à chaque epoch et les affiche dans des dashboards interactifs partagés entre membres de l'équipe.
Optimisation d'hyperparamètres avec Sweeps
W&B Sweeps lance automatiquement des dizaines d'expériences en parallèle sur des agents distribués, explore l'espace d'hyperparamètres par Bayesian optimization ou grid search et identifie la meilleure configuration.
Gestion d'artefacts ML et versioning de modèles
W&B Artifacts versionne les datasets, modèles et évaluations avec lignée complète, permettant de tracer quel modèle a été entraîné sur quel dataset et de restaurer n'importe quelle version passée.
Évaluation et fine-tuning de LLMs avec W&B Weave
W&B Weave trace les appels LLM, évalue la qualité des réponses sur des datasets de référence et compare différentes configurations de prompts ou de modèles fine-tunés dans une interface dédiée.
✓ Points forts
✗ Limites
✓ Fait pour vous si…
Data Scientists et ML Engineers qui entraînent des modèles DL ou fine-tunent des LLMs, équipes de recherche.
✗ Pas fait pour vous si…
Équipes full Databricks (MLflow intégré suffit), organisations avec contraintes de souveraineté des données.
MLOps with W&B
Formation officielleWeights & Biases
Effective MLOps — Model Development
MOOCDeepLearning.AI / W&B
Machine Learning Experiment Tracking with W&B
MOOCUdemy