構築 vs 購入
社内開発と、世界一流のMLチームによって信頼されるプラットフォームの価値を比較検討しましょう。
社内ソリューション
Weights & Biases
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MLプロジェクトのROI
- 大量の実験に対処できないと、生産性が大きく影響を受け、開発するモデルのパフォーマンス低下につながる場合があります
- 現実のMLシステムでは一般的に、従来のコードの保守問題のほか、ML固有の問題の増加により、大規模な継続的コストが発生します
- 何千もの実験を繰り返し実行し、優れたモデルを共同で構築して、モデルをプロダクションに展開することができます
- モデルパフォーマンスメトリクスと並行して、30～50%利用率が上がることがあるGPU使用率を自動的に追跡および最適化します
開発チーム
- 多くの場合、カスタムソフトウェアの構築には複数のエンジニアが必要になります。ツールを利用するエンドユーザーの数に応じて、開発に必要なリソースが増加します
- 米国のソフトウェアエンジニアの平均給与は125,000ドルです
- エンタープライズ向けの開発には、5人以上の専用エンジニアが必要になり、これは625,000ドル以上に相当します
- 10年以上MLのお客様に関与してきたリーダーシップチームによって設立
- 製品とエンジニアリングスタッフの規模が前年比55%以上増加し、MLエンジニアの日々の問題を解決しています
- 毎月の高品質リリースを実行して、プラットフォームを絶えず強化し、市場の変化に対処し、お客様の期待を満たしています
タイムトゥバリュー
- 般的なソフトウェア開発スケジュール：
- 計画 & 要件：2～4週間
- 設計 & 構築：2～4週間
- 開発：3～8ヶ月
- 実装：2～4週間
- テスト & コンプライアンス：3～6週間
- 推定合計時間：6～12ヶ月 - 企業は、エンジニアのオンボーディングに平均3～6ヶ月費やします
- 立ち上げと稼働：60分
- 最初の実験の実施：5分
- W&Bでは、ユーザーのオンボーディングに平均3～4週間かかります
メンテナンス
- 通常、内部ツールの監視、トラブルシューティング、および改善に、1～4人のエンジニアが必要
- 推定総コスト：125,000ドル～500,000ドル - インシデントの対応に、最低1人の交代制サポートエンジニアが必要
- 新機能やアップデートの実施は開発者に依存 — 時間とリソースが必要。また、エンジニアが離職した場合、サポートが減少、またはなくなります
- お客様のフィードバックに基づいてW&Bの構築、強化、およびメンテナンスを行い、市場の変化に合わせて対処する50人を超えるエンジニアが在籍
- 75を超える高いNPCを維持
- 99.95%を超えるアップタイムを確保
- お客様の成功、サポート、およびソリューションアーキテクチャーの各チームが、お客様の導入、トラブルシューティング、およびトレーニングを継続的にお手伝いしています
相互運用性
- 複数のシステムの共存を確保することは、極めて複雑です
- 統合によってボトルネックを生み出すリスクが生じます
- すべての一般的なMLフレームワークと統合が可能
- 9,000以上の一般的なMLレポジトリを装備テクノロジーパートナーの統合はすぐに実行可
- 能です — Amazon Sagemaker、Vertex AI、およびKubeflow（これらはほんの数例に過ぎません）
拡張可能性
- 内部開発では、拡張計画は見落とされがちであり、これは高いメンテナンスコスト、不適切なユーザーエクスペリエンス、およびカスケード事故につながります
- ソリューションが拡大するにつれて、チームではテクノロジースタックを再構築する必要性が発生する場合があり、これは高い非効率性につながります
- 自動的に拡大して、ユーザーが何千もの実験を実行した時に記録されたアーティファクトとメタデータに対処します
- 複数のチームとプロジェクトはW7Bの研究結果と進捗状況を活用して、効率的なコラボレーションを確保することができます
社会的証明