O caso de uso: como Canva implanta Weights & Biases
Canva's ML platform team uses Weights & Biases for experiment tracking and uses the W&B Registry as a central hub to separate production-ready models from experimental ones. Aliases show which model will be deployed to production or used for A/B testing.
Nas palavras do cliente
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.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.Outras ferramentas de IA usadas por Canva
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Com base no estudo de caso publicado por Weights & Biases. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
wandb.ai- Fonte publicada em
- 10 de abr. de 2024
- Última verificação
- 8 de out. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de Canva.
- A data de publicaçãoVerificado
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- Canva usa Weights & BiasesVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
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.