Weights & Biases: 머신러닝 개발을 위한 AI 개발자 플랫폼

1. Weights & Biases란 무엇인가?

Weights & Biases(W&B)는 머신러닝(ML) 실험의 추적, 데이터셋 및 모델 버전 관리, 실시간 성능 지표 시각화를 지원하는 포괄적인 MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 AI 개발자가 모델 개발 워크플로우를 간소화하고, 실험 과정을 기록하며, 수동 작업을 자동화하여 더 빠르고 효율적으로 모델을 구축하고 반복할 수 있도록 돕는다. W&B는 머신러닝 프로젝트를 위한 ‘미션 컨트롤 센터’와 같아서, 모든 실험, 지표, 모델 아티팩트가 추적되고 분석되며 공유된다.

MLOps는 머신러닝(ML)과 운영(Operations)의 합성어로, 머신러닝 모델을 개발, 배포, 관리 및 유지보수하는 전 과정을 체계적으로 관리하는 접근 방식을 의미한다. 이는 데이터 전처리부터 모델 훈련, 검증, 배포, 모니터링, 그리고 지속적인 반복에 이르는 머신러닝 수명 주기 전반을 포괄한다. W&B는 이러한 MLOps의 핵심 구성 요소로서, 개발자 중심의 도구로 설계되어 머신러닝 워크플로우의 복잡성을 해결하고 재현성을 보장하는 데 기여한다.

플랫폼의 이름인 ‘Weights & Biases’는 인공신경망의 핵심 구성 요소인 가중치(Weights)와 편향(Biases)에서 유래했다. 가중치는 신경망 내 두 뉴런 간의 연결 강도를 조절하여 입력 신호가 출력에 미치는 영향을 결정하며, 편향은 뉴런이 활성화되는 임계값을 조절하여 모델의 유연성을 높이는 역할을 한다. 이처럼 W&B 플랫폼은 모델의 근본적인 학습 매개변수까지 세밀하게 관리하겠다는 의지를 담고 있다.

2. Weights & Biases의 탄생과 발전

Weights & Biases는 공동 창립자인 루카스 비월드(Lukas Biewald)가 2017년 크리스 반 펠트(Chris Van Pelt), 숀 루이스(Shawn Lewis)와 함께 설립하였다. 비월드는 2002년 오셀로 게임 알고리즘을 개발하며 머신러닝에 대한 흥미를 느꼈고, 이후 데이터 라벨링 회사인 피겨 에이트(Figure Eight, 이전 CrowdFlower)를 창업하여 훈련 데이터 접근성 문제를 해결하고자 했다.

그는 OpenAI에서의 인턴십과 여러 경험을 통해 당시 머신러닝 연구원들이 사용하던 도구의 비효율성을 인지하게 되었다. 특히, AI 시스템 개발에는 기존 코딩 방식과는 다른 새로운 접근 방식과 도구가 필요하다는 것을 깨달았다. 당시 머신러닝 모델을 추적하는 것은 대부분 수동 작업이었고, 모델을 재현하는 것은 거의 불가능에 가까웠다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 비월드는 더 나은 도구의 필요성을 느껴 2017년에 Weights & Biases를 설립했다.

초기에는 실험 추적(Experiment Tracking) 기능에 중점을 두어, AI 개발자들이 모델이 어떻게 작동하는지 정확히 파악하도록 돕는 단순하지만 혁신적인 도구를 제공했다. 특히 OpenAI와 같은 선도적인 AI 연구 기관의 요구사항을 충족시키면서 초기 성장을 이루었다. 이후 W&B는 데이터셋 버전 관리, 모델 평가, 데이터 시각화, 모델 훈련, 파이프라인 관리 등 ML 워크플로우 전반으로 기능을 확장하며 AI 개발자들을 위한 핵심 플랫폼으로 성장했다. 2025년 3월, Weights & Biases는 CoreWeave에 17억 달러에 인수될 예정이라고 발표되었으며, 이는 2025년 5월 5일에 거래가 완료될 예정이다. 이 인수를 통해 W&B는 더 많은 자원과 지원을 받으며 AI 개발 도구로서의 입지를 더욱 공고히 할 것으로 기대된다.

3. Weights & Biases의 핵심 기능 및 원리

W&B는 ML 개발의 복잡성을 관리하고 효율성을 극대화하기 위한 다양한 핵심 기능을 제공한다.

3.1. 실험 추적 (Experiment Tracking)

실험 추적은 머신러닝 개발 과정에서 수행되는 모든 실험의 세부 사항을 기록하고 관리하는 기능이다. W&B는 하이퍼파라미터(모델의 학습 과정에 영향을 미치는 설정 값), 시스템 메트릭(CPU/GPU 사용량, 메모리 등), 코드 버전, 데이터셋, 출력 파일 등을 자동으로 로깅하여 모든 훈련 실행에 대한 상세한 기록을 유지한다. 이는 마치 과학자가 실험실에서 실험 노트를 꼼꼼히 작성하는 것과 유사하다. 각 실험의 조건을 정확히 기록함으로써, 나중에 어떤 조건에서 어떤 결과가 나왔는지 쉽게 파악하고 재현성을 보장할 수 있다. W&B는 이러한 정보를 중앙 집중식 대시보드에 저장하여 여러 실험을 비교하고 최적의 모델 구성을 효율적으로 식별할 수 있도록 돕는다.

3.2. 하이퍼파라미터 최적화 (Sweeps)

하이퍼파라미터 최적화는 모델의 성능을 극대화하기 위해 다양한 하이퍼파라미터 조합을 체계적으로 탐색하는 과정이다. W&B의 ‘Sweeps’ 기능은 이 과정을 자동화하여 개발자가 수동으로 여러 조합을 시도하는 시간과 노력을 절약해준다. Sweeps는 그리드 탐색(Grid Search), 랜덤 탐색(Random Search), 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 등 다양한 탐색 방법을 지원하며, 사용자는 탐색 공간과 최적화 목표(예: 정확도 최대화, 손실 최소화)를 정의할 수 있다. 예를 들어, 학습률(learning rate)이나 배치 크기(batch size)와 같은 하이퍼파라미터의 최적 조합을 찾기 위해 수백, 수천 번의 실험을 자동으로 실행하고, 그 결과를 W&B 대시보드에서 비교 분석하여 가장 좋은 성능을 보이는 설정을 찾아낼 수 있다. 또한, Sweeps는 조건부 로직을 사용하여 특정 활성화 함수가 선택된 후에만 특정 학습률을 탐색하는 등 복잡한 탐색 공간을 정의할 수 있으며, 불필요한 계산 자원 낭비를 줄이기 위해 유망하지 않은 하이퍼파라미터 조합을 조기에 중단하는 기능도 제공한다.

3.3. 아티팩트 관리 (Artifacts)

아티팩트 관리 기능은 머신러닝 프로젝트의 모든 자산(데이터셋, 모델 체크포인트, 구성 파일, 전처리 스크립트 등)을 버전 관리하고 추적하는 것을 의미한다. 이는 소프트웨어 개발의 Git과 유사하게, ML 프로젝트의 각 구성 요소에 대한 변경 이력을 기록하여 언제든지 특정 시점의 상태로 돌아갈 수 있도록 한다. W&B의 아티팩트 저장소는 코드와 데이터뿐만 아니라 모델 가중치, 구성 파일, 전처리 스크립트 등 프로젝트에 중요한 모든 비코드 자산을 추적하고 버전 관리할 수 있다. 이를 통해 실험의 완전한 계보(데이터가 어떻게 전처리되었고, 어떤 모델 버전으로 훈련되었는지 등)를 추적하고 재현 가능한 환경을 구축할 수 있다. 예를 들어, 특정 모델의 성능이 저하되었을 때, 해당 모델이 어떤 버전의 데이터셋과 어떤 코드로 훈련되었는지 즉시 확인하여 문제의 원인을 파악하고 이전 버전으로 쉽게 복구할 수 있다.

3.4. 시각화 및 보고 (Visualization & Reporting)

W&B는 실시간으로 모델 성능 메트릭을 시각화하는 대시보드를 제공하여 훈련 진행 상황을 직관적으로 모니터링할 수 있도록 한다. 이 대시보드는 손실(loss), 정확도(accuracy), F1 점수(F1-score) 등 다양한 지표를 그래프 형태로 보여주며, 여러 실험 결과를 한눈에 비교할 수 있게 해준다. 또한, W&B Reports 기능을 통해 대화형 보고서를 작성하고 팀원들과 쉽게 공유할 수 있다. 이 보고서에는 시각화된 메트릭, 코드 스니펫, 마크다운 형식의 설명 등을 포함할 수 있어, 실험 결과와 인사이트를 명확하게 전달하고 협업을 촉진한다. 이는 데이터 과학자가 복잡한 실험 결과를 이해하기 쉬운 형태로 정리하여 동료나 관리자에게 보고하는 데 매우 유용하다.

3.5. 협업 및 통합 (Collaboration & Integration)

W&B는 공유 대시보드, 댓글 기능, 보고서 공유 등을 통해 팀원 간의 효과적인 의사소통과 협업을 촉진한다. 팀원들은 서로의 실험 결과를 실시간으로 확인하고 피드백을 주고받으며, 프로젝트 진행 상황을 공유할 수 있다. 이는 특히 원격 근무 환경이나 대규모 팀에서 머신러닝 프로젝트를 수행할 때 필수적인 요소이다. 또한, W&B는 PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn 등 주요 ML 프레임워크 및 라이브러리와 원활하게 통합된다. 몇 줄의 코드 추가만으로 기존 워크플로우에 쉽게 적용할 수 있어, 개발자들이 익숙한 환경에서 W&B의 강력한 기능을 활용할 수 있다. 이러한 유연한 통합은 다양한 개발 환경과 도구를 사용하는 팀에게 큰 이점을 제공한다.

4. Weights & Biases의 주요 활용 사례

W&B는 다양한 산업 분야에서 머신러닝 모델 개발 및 운영에 필수적인 도구로 활용되고 있다.

4.1. MLOps 워크플로우 간소화

W&B는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 모델 개발 과정을 체계적으로 관리하고, 재현 가능한 ML 워크플로우를 구축하는 데 필수적인 도구로 사용된다. 머신러닝 프로젝트는 데이터 준비, 모델 훈련, 검증, 배포, 모니터링 등 복잡한 단계를 포함하며, 이 과정에서 수많은 실험과 반복이 이루어진다. W&B는 이러한 복잡한 과정을 단일 시스템에서 기록하고 관리함으로써, 팀이 모델의 계보(lineage), 성능, 출력을 추적하고 감사할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 규제 준수 및 거버넌스 요구사항이 있는 기업 환경에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 금융 기관이나 의료 분야에서는 모델의 결정에 대한 투명성과 설명 가능성이 필수적이며, W&B는 이러한 요구사항을 충족하는 데 기여한다.

4.2. AI 개발 가속화

실험 기록, 성능 로깅, 수동 작업 자동화를 통해 AI 모델의 개발 및 반복 주기를 단축하고 전반적인 생산성을 향상시킨다. 머신러닝 모델을 효과적으로 훈련하기 위해서는 수백만 번의 실행이 필요할 수 있으며, W&B는 이러한 방대한 실험을 추적하고 성공과 실패를 기록하며 수동 작업을 자동화하여 개발 시간을 크게 줄여준다. 이는 마치 ‘실험실 노트북’처럼 작동하여 데이터 과학자와 개발자가 모델을 더 빠르고 효율적으로 구축하고 반복할 수 있도록 돕는다. W&B를 사용하는 기업들은 모델 개발 속도를 높이고 시장 출시 시간을 단축하여 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

4.3. 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI 개발

LLM 기반 생성형 AI(GenAI) 애플리케이션의 개발이 폭발적으로 증가함에 따라, W&B는 이러한 모델의 추적 및 평가에 적극적으로 사용된다. W&B는 LLM 특정 지표 로깅, 프롬프트 및 응답 추적, 에이전트 단계 문서화 등 LLM 개발에 필요한 특화된 기능을 제공한다. 특히 ‘W&B Weave’와 같은 도구는 LLM 애플리케이션의 평가 및 모니터링을 위해 설계되어, 복잡한 LLM 기반 시스템의 상호작용을 기록, 구성, 시각화하여 평가 프로세스를 더욱 체계적이고 원활하게 만든다. 이를 통해 개발팀은 LLM의 성능을 면밀히 분석하고, 문제점을 디버깅하며, 모델을 효율적으로 개선할 수 있다.

4.4. 산업별 특수 응용

W&B는 다양한 산업 분야에서 AI 기술 개발을 촉진하는 데 기여하고 있다. 예를 들어, 제약 및 생명 과학 분야에서는 단백질 분석을 통한 약물 발견 가속화에 활용되며, 전자상거래 및 미디어 분야에서는 추천 엔진 최적화에 사용된다. 또한, 자율 시스템(자율주행 차량, 드론 등)의 성능 향상에도 W&B가 중요한 역할을 한다. OpenAI, Meta, NVIDIA, Snowflake, AstraZeneca, Toyota, Canva, Square, Wayve 등 혁신적인 ML 팀들이 W&B를 활용하여 모델을 추적, 비교, 시각화하며 더 나은 모델을 더 빠르게 구축하고 있다.

5. Weights & Biases의 현재 동향

W&B는 MLOps 플랫폼으로서 ML 개발 수명 주기의 핵심적인 위치를 차지하며 지속적으로 발전하고 있다. 특히 LLM 및 생성형 AI 개발의 폭발적인 증가에 발맞춰 LLMOps 기능을 강화하고 있다. W&B Weave는 LLM 호출 추적, 문서 검색, 에이전트 단계 기록 등을 지원하며, AI 에이전트의 개발, 평가 및 모니터링을 위한 전용 툴킷으로 자리매김하고 있다. 2025년 4월 Google Cloud와 Weights & Biases는 AI 에이전트 간의 상호 운용성을 위한 개방형 프로토콜인 Agent2Agent (A2A) 프로토콜에 협력한다고 발표했다. 이는 다양한 기술과 프레임워크로 구축된 AI 에이전트들이 안전하게 통신하고 정보를 교환하며 작업을 조율할 수 있도록 하는 중요한 발전이다.

또한, 기업 환경에서 요구되는 엄격한 규정 준수 및 보안, 거버넌스 기능을 강화하여 신뢰성을 높이고 있다. W&B AI 개발 플랫폼은 ISO/IEC 27001:2022, ISO/IEC 27017:2015, ISO/IEC 27018:2019 인증을 획득했으며, SOC 2 및 HIPAA 표준을 준수한다. 또한 NIST 800-53 준수를 지원하고 GDPR 요구사항과도 일치한다. 이러한 인증과 준수는 기업 고객들이 W&B를 사용하여 민감한 데이터를 다루고 규제 산업에서 모델을 배포할 때 필요한 보안 및 개인 정보 보호를 보장한다. W&B는 클라우드(SaaS), 전용 인스턴스, 고객 관리형(온프레미스) 등 다양한 배포 옵션을 제공하여 기업의 특정 보안 및 인프라 요구사항을 충족시킨다.

6. Weights & Biases의 미래 전망

AI/ML 개발이 더욱 복잡해지고 대규모화됨에 따라, W&B와 같은 MLOps 플랫폼의 역할은 더욱 중요해질 것이다. 특히 LLM 및 에이전트 기반 AI 애플리케이션의 개발 및 배포가 증가하면서, 이러한 새로운 패러다임에 최적화된 추적, 평가, 관리 기능이 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. W&B는 LLM 기반 시스템의 평가 프레임워크를 고도화하고, AI 에이전트의 상호작용 및 행동을 모니터링하며, 복잡한 에이전트 워크플로우를 디버깅하는 데 필수적인 도구가 될 것이다.

모델의 재현성, 투명성, 설명 가능성, 공정성에 대한 요구가 높아지면서, W&B는 이러한 거버넌스 및 감사 요구사항을 충족하는 데 핵심적인 역할을 수행할 것이다. W&B Reports는 데이터 및 모델의 편향을 식별하고 조직 전체에 지식을 공유하는 데 활용될 수 있으며, 아티팩트 계보(Artifact lineage)는 모델이 사용한 모든 데이터에 대한 가시성을 제공하여 데이터 접근과 관련된 규제 감사를 충족시킬 수 있다. 또한, AI 시스템의 보안과 안정성에 대한 중요성이 커지면서, W&B는 AI 행동에 대한 지속적인 로깅, 행동 이상 감지, 그리고 자동화된 프로세스가 위험해질 때 인간의 개입을 보장하는 기능을 강화할 것으로 보인다.

앞으로도 W&B는 ML 팀이 더 빠르고 효율적으로 모델을 구축하고 프로덕션에 배포할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션으로 발전할 것으로 기대된다. CoreWeave와의 통합을 통해 W&B는 AI 모델 훈련 및 미세 조정, AI 애플리케이션 개발을 위한 시스템 기록 역할을 더욱 공고히 하며, 컴퓨팅 자원 관리부터 모델 관리, AI 애플리케이션 평가 및 모니터링에 이르는 엔드투엔드 플랫폼을 구축하여 AI 혁신을 가속화할 것이다.

참고 문헌

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• Weights & Biases Accelerates Gen AI Model Development and Management – YouTube. (2023-10-25). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFmz4ZK8kJq0K_XCRO3kQsaAY_C0ON665rU8ehf2YdN-G-FdJF10833nc4zbHg79-0bExGjkE6Rs8z8hJPmnIF3-CwalkR3JAZsQ-VSzALVXyps1ao5COT8eUzGy-4yhBHc4rSDCfo=
• Evaluating and Debugging Generative AI Models Using Weights and Biases. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFr9jqhK7IcFeXMfjpZRZc7JOdYxUY1H-fHGKMZ1mEgnuPJGl5PcGE_j2bI8k1IBNJAZ49S4u6ia4bpccjHeE-7RGB2ePylFj4Q2PzpbiGpZ-3xTT1RqhApCRIIe2w1st2g7rlwiWUdMntpTpxSYSbbta_7t2Lk1mvBd_92g7IdupO0ZnC96GtK
• Learn Weights and Biases Now! Beginner Tutorial – YouTube. (2024-10-01). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEsc2Prm7AheH8bQQUqqB1ITug9HAOWZxgtRI-hK4jp7X5hp09gTzWgD5-2tpcpA1wlkfTFH8PCBXzP4PVIzmM4bL7cJm4153Fuue0FftUjKf_m3ok59xwQ2byD0SENC0YBF_T5BM0=
• MLOps: Weights & Biases Experiments Tracking | by Muhammad Faizan | Medium. (2023-08-16). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEwGbHIM2LTimbXZU-NRXw_MnC5RhKV32irdGOGEhOo1usLz47pZhlcW9iUsANiB0JCk-N8xjPngOKilbO8kRgQd8DxVapfnwQRGjL4Dmxnio8mKQVv8SCnYpE5jdFPpXSiV5mCJ8vho9__ATX9-xG2Rfq85srWoGGlE94iSid_0bolWOKuKSsbnmlungvYhGvW
• Experiment tracking with Weights & Biases AI tools – Wandb. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEZ3c-nGIur568B2snHP-h8gvz76bPtwf8kYS1XWrcUr0RoYIv0qHQ8rHCZvn9HqqykjV2phD3z8Wo2ipJ8mx6Jfzudni7M9k_oGdKdPrXvYFvDLL-cq1hvbH5Or67Vw9BuIStfhQ==
• Dashboard: Track and compare experiments, visualize results – Wandb. (2025-08-21). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFOdvaBYiW7cCB8zUaoU1_L8mcLm_SHMW8GnkZ7_sxKHtE0bur3QEx7m2g1KsTpqJdGj8rRRf-ddeUHkM6dBTIifPWFRxXyINF8C1WxjawdS0FCd9PZDAUmLTqagT8DronU_IP7zlZH29wvifU-dQB9kDNv4ielEh6H3lJ9bvBaFAwpjbk-MXAbTuL2oZnCLk9dYpOzY9ntu2QATmtFT1GVxdN1Ki1vOEmiqduD5JPh6M5kxf9FfLNzIuezfZ9EIDJx3d8=
• Companies that use Weights and Biases (active customers including churned) – Bloomberry. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEpkhqGHclEPemRxu-yhEiedR31WozeE9fi1c-JGeUNX99gOlRVrg7hhspPKP0EUkfbz1Co8eUEAkirNOk6o5jNM5557k8fZGRfPuvgWbxHb26pyLBQcJU_gXbjNmj_5QYQ9np8vv4X2NdD
• Exploring the W&B Dashboard – YouTube. (2020-07-16). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGojc_-89r6BOXV3nMB_4z2qa3pskA1HlaTfNTK1hnN5nlYgGngj3aKosrn1ENg_LT7DRPzwbEkh3dGFniOHmIL7mwc41eG0Sl9t30T6o0fuoVqminZXbDaIz2fgjeZf3KH8kGOwyQ=
• LLM evaluation: Metrics, frameworks, and best practices | genai-research – Wandb. (2025-02-12). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHZx_f0VHj20oVVFphL0hIgmTMzwNNVFDUf67wnNt_u2qQ6fAm9-OmXAnG4Ohl9_VMdIYn9Py8yNbmq_ypHTczu0bjcb5WBlUhOJRYh1Hdq12WhJRCdcQHJ9UwO6Emm7EVWthbnyK41DmqwCtTVMMq7GFtJXKvPWVJIL_ExQMSRDZbo5iYHDYOaWJyonHX3i38c7gr7eKw7eor5IQ3LPOeO6QPzMFunyLMcEpo0P1Hr61V88wO2hGafxf79Vw==
• About Weights & Biases – Wandb. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEitisYLiQAlM30uykfiY5ktCCceFyhNsET3sw4mb2S1ounuWPBIIuN8e6yszbVCAnybMEsyI9-nExAsXPkjG8UOWHmfzKi5QrLnWZnz9LCr6AunsBBtHs7c0FjCE7r1OTcZQ==
• WandB Pricing Guide: How Much Does the Platform Cost? – ZenML Blog. (2025-06-08). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEEGRELVXN2JfQ4z5ooaopG_rPoHBrfOayu7AmBEq-zyEmxGCYhYCIaqrKlDEUYVMG9IJmG2cwf1R-5aVphForVGK-iAlTgqdPD4xwmhO-qTF2dzmwBz7ljeUYhbkMnmCCu2w==
• A Guide To ML Experiment Tracking – With Weights & Biases | Towards Data Science. (2022-03-07). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEmqTso3Qu3kcHHDVMWGmXgJMfuAGE0OI84Xdrq8OmzfrKBwhNR9mL00Aud2INHqz4eub_lQ09Um_j1ksRRJXUqY4M5ZAO5qaBUSMITGMDLghngE054OieTCQL55XdqYwcLBwTCHMepDiTlpKiDHXQ7YHOI90G0yWTh7jbH0DiR6cDzBCoWl2vOkU7nQmuxPMYaN_ehZdO0dCQQMMIr
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• Lukas Biewald. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQF4RHrdpIikNkE5BO5h5hOcWlIRFjvOO679idVDr3VPueMwPHapGyCNBdpuoCgYovjCpBVGyzEZrQcpYBAb_G8ax95PyV_z5GHOMxrrfdv7HjJqZNo=
• Enhance AI projects with Weights & Biases for enterprise companies – Wandb. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFoe-B44XrXXdqmzHIByP3Shs7Mur_CP1eMS2r44WjUy2U_GKoHMCXd4azFGrn5pduztIlApaO8Y3f5-uiaIlBLj8jS-9uIe9jZSItTiPi2IqPpBlJQSaBrO6kh-kkc3g8=
• Weights & Biases: Building Robust LLM Evaluation Frameworks: W&B’s Evaluation-Driven Development Approach – ZenML LLMOps Database. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHzweZbFdM6CAeF9Ai-QpXiFB–JYrwOa1_q4HegkloN8mhwhD9z1-wVCsgznH35yQ7yV1mOEXhxbz-fUQxUP7qNnSXGYPCe_mVkxoZF8U1jiPDrrOZRsDLZTt1s_ju43sY4l60Nm6KOUyHphhs8JfKtRn1sBpNC0t_m-rMrbUn8o-a26JGG_NB5l40VABxNUVsKjr0FDfkLk8TXm5psWZED2uFUoq0wypJrb29L0EmOazrX8jsKQ==
• From AI Risks to Security Mandates: Building an AI Security Policy for the Full AI Lifecycle | by Chris Fong | Feb, 2026 | Medium. (2026-02-03). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGSZIJPkjJh5CilNNGdvz_GNsVu4StecMfMJ5YnROnE1Iv-5FQbG_hIVcPpWQwG-iuHfYaSkWli4ww3msJS5-AcqnVdm9y8cakxCOvEhSf2im8hd6XeT2pehTTFRiyszWI1QPsGwUKvAam2goCqgchQ8dvjDZ9cgjmMXA5Xl7f5zvn6Ujx871zLdktX-yY-rHHi0sUeGQPTYIkwnTE6qoWfNqCutrD1nLyIng-v4I28gjf15pM0CFLb_-rWXeesUyW_Anso
• Lukas Biewald on Founding Weights & Biases and FigureEight (Full Stack Deep Learning – March 2019) – YouTube. (2019-04-17). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFT4obqPXwZBGdl4cs2QpFLJIGawPn9QuYrk3HwyxJqX7lk_6b9lr_wnL-mkIgatJyH4hTPGu_CMyysZCWJeb0VkrXa-LATdEE5djSzUA2_Lq4EmS6SEQOtZWdbz7z-zeiGAc2ivN8=
• Log Datasets & Models with Weights & Biases | Track Artifacts in MLOps Pipelines. (2025-11-04). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFiRTFRe80i2fF_HMU8GNFRC_W7in0XJKpVpZDnq02fiXdbtBzL-f7etyMJXyWy39m9C9Dcqtuwj6VkU2t2ZQXINR8H-sY-MlvW16YsKm69jDqO1FH3OVrdSVwweg_6fcP9-0OUixg=
• CoreWeave to Acquire Weights & Biases – Industry Leading AI Developer Platform for Building and Deploying AI Applications – PR Newswire. (2025-03-04). https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHrZmlIg3rnDDeD-irmhnsnRx-lsKTw0ioxN4nR-qldJY1ywkzTVBq3roARejaXvibkTlHwUsuowrwVhprPm6opI6409OM13rZm_UL6U8rqxjPTCO32TdsQ9-Z7VHKMWsTSPx81bTKfsCpQhUHbHKzyoGVORN1kWdVfG5Cd2uS1_MTJyfRE-0mKBgG3_iUObX25TFPkO8ug4NAqILZTpvfzA0mrJRZs7KkRK3mVJCEAGm-rL_uENEf95iBYjFOg72zsyPTsQbGd9W0WEaeikEg_Zgxx6bKUdgWko_N8kf_35W844ACwuD6wsuEVlg==
• Reports overview – Weights & Biases Documentation – Wandb. https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFYWuSCQOcRdydsPlOtbU0MCLbSbq0gnq3RB9jm0368W_6oVVx2ds1p0PNZ7WeFOXfGKkAKl7pdjDeRlmnQCld5ObQVQNNHO8zL80qlzNnuCYnlT-zSOBjvQ0zqN1YafA==