AI 工程的可观测底座
把实验、数据与模型版本变成可复现的资产
训练一次模型不难，难的是三个月后复现同一结果、对比哪次改动更好。W&B 的实验追踪（Tracking）把超参、指标、数据集版本与产物统一记录成可检索的时间线，团队不再靠散落的本地铁砖与截图拼凑结论。
进入 LLM 时代，W&B 用 Weave 为生成式应用提供调用链追踪、评测与成本可观测；配合 Sweeps 自动调参、Registry 管理模型版本、Models 与 Serverless 推理/训练，覆盖从研究到上线的全链路。平台通过 ISO/SOC2/HIPAA 合规，适合对数据安全与审计有要求的团队，已被 40 万+ ML 从业者使用。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
实验追踪 Tracking
统一记录超参、指标、数据集版本与产物，实验可对比、可复现、可回溯。
Weave（LLM 可观测）
为 LLM 应用提供调用链追踪、评测与成本可观测，定位幻觉与回归更快。
Sweeps 自动调参
声明搜索空间即可并行跑超参搜索，自动收敛到更优配置，减少手工试错。
Registry 与 Models
集中管理模型版本与产物，规范从研发到生产的模型交付与回滚。
合规与算力
通过 ISO/SOC2/HIPAA，支持 W&B Server 私有化与 Serverless 推理/训练，守住数据边界。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
接入 Tracking
pip 安装 wandb，用 login 与一小段 init 代码把训练循环的指标上报到面板。
对比实验
在 Workspace 并排不同 run 的指标曲线，用 tags 与 notes 标注关键改动。
用 Sweeps 调参
写一份 sweep 配置声明搜索空间，启动 agent 并行搜索更优超参组合。
Weave 观测 LLM
用 Weave 装饰 LLM 调用，查看 trace、跑评测并监控成本与质量回归。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
W&B 和 MLflow 怎么选？
MLflow 轻量开源、易自托管；W&B 在可视化、协作、LLM 可观测（Weave）与合规上更完整，适合需要强可观测与审计的团队。
Weave 解决什么问题？
Weave 给 LLM/生成式应用加调用链追踪、评测与成本可观测，帮助定位幻觉、延迟与质量回归，是 Tracking 在推理侧的延伸。
数据合规怎么保障？
W&B 通过 ISO/SOC2/HIPAA，并支持 W&B Server 私有化部署，敏感数据可留在企 业内网。
与同类 ML 实验平台对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | Weights & Biases | MLflow | Comet |
|---|---|---|---|
| 实验追踪 | 原生 Tracking | 开源 Tracking | Experiments |
| LLM 应用 | Weave | 无原生 | 无原生 |
| 合规 | SOC2/HIPAA/ISO | 自管合规 | SOC2 |
| 托管 | W&B Server/云 | 自托管 | 云/自托管 |
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