Comment Canva utilise Weights & Biases
Tel que publié sur wandb.ai, avril 2024. Capturé par usedby le 3 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Canva's ML platform team uses Weights & Biases for experiment tracking and uses the W&B Registry as a central hub to move models from experimentation to deployment. The Registry separates production-ready models from experimental ones, and aliases show which model is deployed to production or used for A/B testing.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Weights & Biases et de Canva, pas les nôtres.
Using the W&B Registry provided a clear separation between production and experimentation, while aliases made it much clearer for users to understand which model would be deployed to production or to carry out A/B testing.
Weave enables our engineers to score changes to product features using different LLMs under the hood. This allows them to make an informed decision about which one to use, taking into consideration not just quality but also cost.
The W&B Registry simplifies our lives in so many ways. It brings less noise to the user experience, as we are now only seeing models that are production-ready. It stores all the production-level information we need.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 3 oct. 2026.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Canva.
- La date de publicationVérifiéLue dans les métadonnées de la page, jamais devinée.
- Canva utilise Weights & BiasesVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 3 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
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