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DeepChecks vous aide à valider vos modèles de machine learning et vos données avec un minimum d’effort. Vous pouvez vérifier l’intégrité de vos données, examiner leurs distributions, valider les découpages des données, évaluer votre modèle et comparer différents modèles. Cette page montre comment utiliser l’intégration DeepChecks avec W&B afin de consigner les résultats de validation et les suites de tests avec vos expériences. Pour plus d’informations, voir le guide d’intégration DeepChecks W&B.

Premiers pas

Pour utiliser DeepChecks avec W&B, commencez par vous inscrire pour créer un compte W&B. Grâce à l’intégration W&B dans DeepChecks, vous pouvez commencer par exécuter une seule vérification et téléverser le résultat vers W&B :
En plus de journaliser des vérifications individuelles, vous pouvez journaliser une suite de tests DeepChecks complète dans W&B :

Exemple

Pour voir à quoi ressemble l’intégration en pratique, explorez le W&B Report Validez vos données et vos modèles avec Deepchecks, qui montre comment utiliser DeepChecks et W&B ensemble.
Résultats de validation des données avec DeepChecks
Si vous avez des questions ou des problèmes avec cette intégration W&B, ouvrez une issue dans le dépôt GitHub de DeepChecks et nous vous répondrons.