Le produit principal de W&B est le suivi d'expériences : quelques lignes de code dans ton script d'entraînement journalisent les courbes de perte, les taux d'apprentissage, l'utilisation GPU, les sorties d'échantillons et toutes les métriques personnalisées dans un tableau de bord. Tu peux comparer des centaines d'exécutions d'entraînement côte à côte, filtrer par hyperparamètres et identifier quelles configurations ont le mieux fonctionné. L'insight clé était de rendre ça sans friction — wandb.init() et wandb.log() sont tout ce dont la plupart des utilisateurs ont besoin.
W&B s'est étendu vers des outils adjacents : Sweeps (recherche automatisée d'hyperparamètres), Artifacts (versionnement de jeux de données et modèles), Tables (exploration interactive des données), et Reports (analyses d'expériences partageables). Leur produit Weave cible le développement d'applications LLM spécifiquement, avec des outils pour l'évaluation de prompts, le traçage de pipelines LLM et le monitoring de la qualité des sorties. La plateforme couvre le cycle de vie ML complet de l'expérimentation au monitoring en production.