[机器学习新闻] 斯坦福大学人工智能研究院推出基础模型，并揭露一起高调剽窃案...

Weights & Biases Artifacts：简化机器学习模型和数据管理

这篇文章介绍了 Weights & Biases 的一项新功能：Artifacts。Artifacts 允许开发者将机器学习项目中的数据和模型存储在云端，并方便地进行版本管理和使用。

Artifacts 的优势:

• 简化数据管理: 可以将大型数据集存储在云端，避免版本冲突和本地存储空间不足的问题。
• 模型版本控制: 可以保存模型的多个版本，方便进行比较和回溯。
• 便捷的模型使用: 可以通过简单的代码调用下载模型，并在后续代码中直接使用。
• 模型可视化: Weights & Biases 可以自动识别模型类型，并提供可视化工具方便查看模型结构和参数。
• 数据安全: 支持将数据存储在私有存储桶中，并设置访问权限控制。

案例:

作者演示了如何使用 Artifacts 来管理数据和模型。首先将原始数据集上传到 Artifacts，然后将数据分割为训练集、验证集和测试集，并将其保存为新的 Artifacts。在后续操作中，可以直接使用这些 Artifacts，即使原始数据更新了，也会自动更新分割后的数据集。作者还展示了如何将训练后的模型保存为 Artifacts，并在后续代码中轻松使用。

总结:

Weights & Biases Artifacts 提供了一种便捷、高效的管理机器学习项目数据和模型的方法。它可以帮助开发者简化开发流程，提高工作效率，并确保项目的可重复性和可维护性。

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