O produto principal do W&B é rastreamento de experimentos: algumas linhas de código no seu script de treinamento registram curvas de loss, learning rates, utilização de GPU, saídas de exemplo e quaisquer métricas customizadas em um dashboard. Você pode comparar centenas de runs de treinamento lado a lado, filtrar por hiperparâmetros e identificar quais configurações funcionaram melhor. O insight chave foi tornar isso sem fricção — wandb.init() e wandb.log() são tudo que a maioria dos usuários precisa.
W&B expandiu para ferramentas adjacentes: Sweeps (busca automatizada de hiperparâmetros), Artifacts (versionamento de datasets e modelos), Tables (exploração interativa de dados) e Reports (análises compartilháveis de experimentos). Seu produto Weave é voltado especificamente para desenvolvimento de aplicações LLM, com ferramentas para avaliação de prompts, rastreamento de pipelines de LLM e monitoramento de qualidade de saída. A plataforma cobre todo o ciclo de vida de ML desde experimento até monitoramento em produção.