W&B का मुख्य उत्पाद प्रयोग ट्रैकिंग है: आपकी प्रशिक्षण स्क्रिप्ट में कोड की कुछ पंक्तियाँ loss curves, learning rates, GPU उपयोग, sample आउटपुट, और किसी भी कस्टम metrics को एक dashboard में लॉग करती हैं। आप सैकड़ों प्रशिक्षण runs को अगल-बगल तुलना कर सकते हैं, hyperparameters से फ़िल्टर कर सकते हैं, और पहचान सकते हैं कि कौन सी configurations सबसे अच्छी रहीं। मुख्य अंतर्दृष्टि इसे frictionless बनाना था — wandb.init() और wandb.log() वह सब है जो अधिकांश उपयोगकर्ताओं को चाहिए।
W&B ने आसन्न उपकरणों में विस्तार किया: Sweeps (स्वचालित hyperparameter खोज), Artifacts (dataset और मॉडल versioning), Tables (इंटरैक्टिव डेटा अन्वेषण), और Reports (साझा करने योग्य प्रयोग विश्लेषण)। उनका Weave उत्पाद विशेष रूप से LLM अनुप्रयोग विकास को लक्षित करता है, prompt मूल्यांकन, LLM पाइपलाइन ट्रेसिंग, और आउटपुट गुणवत्ता मॉनिटरिंग के लिए उपकरणों के साथ। प्लेटफ़ॉर्म प्रयोग से प्रोडक्शन मॉनिटरिंग तक पूर्ण ML जीवनचक्र को कवर करता है।