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# Weights & Biases を使い始める
> ユースケースに適した W&B プロダクトを選び、開始方法を学びましょう
## プロダクト比較
Weights & Biases へようこそ！各プロダクトを使い始める前に、どれが自分のユースケースに最も適しているかを見極めることが重要です。
| Product | Best For | Key Features |
| -------------------------------------- | -------------------- | ---------------------------------------- |
| **[W\&B Models](#w%26b-models)** | MLモデルをゼロからトレーニングする場合 | 実験管理、ハイパーパラメーター最適化、モデルレジストリ、可視化 |
| **[W\&B Weave](#w%26b-weave)** | LLMアプリケーションの構築 | トレース、プロンプト管理、評価、本番AIアプリのコスト管理 |
| **[W\&B Inference](#w%26b-inference)** | 事前学習済みモデルを使用する場合 | ホスト型のオープンソースモデル、APIアクセス、テスト用のモデルプレイグラウンド |
| **[W\&B Training](#w%26b-training)** | モデルのファインチューニング | 強化学習を用いたLoRAやカスタムモデル適応の作成とデプロイ |
## W\&B Models
W\&B の「hello world」で、最初のデータをログする手順を案内します。
実際の ML 実験を使って Models プロダクト全体を一通り紹介する、本格的なチュートリアルです。
実験管理に重点を置き、理解度を確認するためのクイズも含まれる動画中心のコースです。
モデルがどのようにトレーニング、評価、開発、デプロイされるのか、またそのライフサイクルの各 step で wandb を使用し、より高性能なモデルをより短時間で構築する方法を学べます。
## W\&B Weave
コードをデコレートして、LLM の呼び出し時に Weave のトレースをログし、理想的な LLM ワークフロー構築への第一歩を踏み出す方法を学びます。
W\&B Inference でホストされているさまざまなモデルのパフォーマンスを、Weave が実際のユースケースでどのように評価するかを示す本格的なチュートリアルです
言語モデルのワークフローをログし、デバッグし、評価する方法を学べる動画形式のコースで、理解を確かめるためのクイズも含まれています。
AI アプリケーションを継続的に評価・監視し、反復的に改善して、品質、レイテンシ、コスト、安全性を向上させる方法を学びます。
## W\&B Inference
標準の OpenAI REST API を使って、W\&B Inference でホストされている任意のモデルを呼び出す方法を紹介するクイックスタートです。
W\&B Inference でホストされているさまざまなモデルのパフォーマンスを、Weave が実際のユースケースで評価する様子を紹介する本格的なチュートリアルです。
W\&B Inference はとても簡単に使えます。W\&B がホストする任意のモデルをクリックしてプロンプトを試すと、可観測性レイヤーが動作する様子を確認できます。
人気の LLM への呼び出しを W\&B Inference でトレースし、その結果を評価する簡単な例をいくつか紹介します。
## W\&B Training
OpenPipe の ART ライブラリと W\&B Training を使って、2048 をプレイするモデルをトレーニングします。
トレーニング済みモデルを作成したら、コード内での使い方を確認しましょう。