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# W&B Models

> W&B Models を使用して、実験管理、データセットのバージョン管理、モデル管理、共同での ML 開発を行います。

W\&B Models は、モデルを整理し、生産性とコラボレーションを高め、大規模な本番 ML を実現したい ML 実務者のための中核的な記録基盤です。

<img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-sandboxes-integrations-placement/o_NUj-zO1if2NqBx/images/general/architecture.png?fit=max&auto=format&n=o_NUj-zO1if2NqBx&q=85&s=bb50b1b9247cd5eb07847b4e05c42455" alt="W&B Models アーキテクチャ図" style={{width: "450px"}} width="1452" height="759" data-path="images/general/architecture.png" />

W\&B Models を使用すると、次のことができます。

* すべての [ML 実験](/ja/models/track/) をトラッキングして可視化する。
* [ハイパーパラメーター sweeps](/ja/models/sweeps/) を使って、大規模にモデルを最適化および微調整する。
* [すべてのモデルを一元管理するハブを維持し](/ja/models/registry/)、DevOps やデプロイへシームレスに引き継ぐ。
* [モデル CI/CD](/ja/models/automations/) の重要なワークフローをトリガーするカスタムの自動化を設定する。

機械学習の実務者は、実験をトラッキングして可視化し、モデル バージョンとリネージを管理し、ハイパーパラメーターを最適化するための ML の記録基盤として W\&B Models を利用しています。