> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-wbdocs-1882.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Premiers pas avec Weights & Biases
> Choisissez le produit W&B adapté à votre cas d’usage et apprenez à démarrer
## Comparaison des produits
Bienvenue sur Weights & Biases ! Avant de commencer à utiliser nos produits, il est important d’identifier ceux qui correspondent à votre cas d’usage.
| Produit | Idéal pour | Fonctionnalités clés |
| -------------------------------------- | -------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **[W\&B Models](#w%26b-models)** | Entraîner des modèles de ML à partir de zéro | suivi des expériences, optimisation des hyperparamètres, registre de modèles, visualisations |
| **[W\&B Weave](#w%26b-weave)** | Créer des applications LLM | Tracing, gestion des prompts, évaluation, suivi des coûts pour les applications d’IA en production |
| **[W\&B Inference](#w%26b-inference)** | Utiliser des modèles préentraînés | modèles open source hébergés, accès à l’API, playground de modèles pour les tests |
| **[W\&B Training](#w%26b-training)** | Fine-tuning de modèles | Créer et déployer des LoRAs et des adaptations de modèles personnalisées à l’aide de l’apprentissage par renforcement |
## W\&B Models
Le « hello world » de W\&B, qui vous guide pour enregistrer vos premières données.
Un tutoriel complet qui vous fait découvrir l’ensemble du produit Models à l’aide d’une véritable expérience de ML.
Un cours vidéo axé sur le suivi des expériences, avec des quiz pour valider votre compréhension.
Découvrez comment les modèles sont entraînés, évalués, développés et déployés, et comment utiliser wandb à chaque étape de ce cycle de vie pour créer plus rapidement des modèles plus performants.
## W\&B Weave
Découvrez comment décorer votre code afin que les appels à un LLM journalisent des traces Weave et vous mettent sur la voie d’un flux de travail LLM optimal.
Un tutoriel complet qui montre comment Weave effectue, en conditions réelles, l’évaluation des performances de différents modèles hébergés par W\&B Inference
Un cours en vidéo qui vous apprend à journaliser, déboguer et évaluer des flux de travail de modèles de langage, avec des quiz pour vérifier votre compréhension.
Découvrez comment évaluer, surveiller et faire évoluer en continu vos applications d’IA afin d’améliorer la qualité, la latence, le coût et la sécurité.
## W\&B Inference
Comprend un démarrage rapide qui montre comment utiliser l’API REST OpenAI standard pour appeler n’importe quel modèle hébergé sur W\&B Inference.
Un tutoriel complet qui montre comment Weave effectue une évaluation en conditions réelles des performances de différents modèles hébergés sur W\&B Inference
W\&B Inference est très simple à utiliser. Cliquez sur n’importe quel modèle que nous hébergeons, commencez à tester des prompts et voyez notre couche d’observabilité se mettre en action.
Parcourez quelques exemples rapides montrant comment W\&B Inference assure le Tracing des appels à des LLM populaires et évalue les résultats.
## W\&B Training
Utilisez W\&B Training avec la bibliothèque ART d'OpenPipe pour entraîner un modèle afin qu'il joue au 2048.
Une fois votre modèle entraîné, découvrez comment l'utiliser dans votre code.