Comment Captur utilise Weights & Biases
Tel que publié sur wandb.ai, janvier 2025. Capturé par usedby le 8 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Captur's ML team uses Weights & Biases to track training runs and metrics, record datasets, training, evaluation and deployment as Artifacts, and manage release candidates and production deployments through Registry for its on-device computer vision models.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Weights & Biases et de Captur, pas les nôtres.
W&B has become a critical component for Captur, not just in terms of serving as the system of record for all ML results and activities, but also with Registry becoming the hub for all models preparing for release and deployment.
For our model training, having all the metrics in one place in W&B and comparing runs easily is so useful. Making sure we can do fire-and-forget and see all the metrics coming in has been super helpful. We’re tracking all the loss functions, evaluation metrics like precision, recall, and of course GPU usage metrics as well.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 8 oct. 2026.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Captur.
- La date de publicationVérifiéLue dans les métadonnées de la page, jamais devinée.
- Captur utilise Weights & BiasesVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 8 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
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