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docs(locadex): update translations on auto_translation_demo #2218

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docs(locadex): update translations on auto_translation_demo #2218

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2 changes: 2 additions & 0 deletions docs.json
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -2112,6 +2112,7 @@
{
"group": "チュートリアル",
"pages": [
"ja/inference/tutorials/integration-cline",
"ja/inference/tutorials/creating-lora"
]
},
Expand Down Expand Up @@ -3209,6 +3210,7 @@
{
"group": "튜토리얼",
"pages": [
"ko/inference/tutorials/integration-cline",
"ko/inference/tutorials/creating-lora"
]
},
Expand Down
5,458 changes: 2,775 additions & 2,683 deletions gt-lock.json
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52 changes: 26 additions & 26 deletions ja/get-started.mdx
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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,40 +1,40 @@
---
title: Weights & Biases の始め方
description: ユースケースに最適な W&B プロダクトを選び、導入方法を学ぶ
title: Weights & Biases を使い始める
description: ユースケースに適した W&B 製品の選び方と使い始める手順
---

<div id="product-comparison">
## 製品比較
</div>

Weights &amp; Biases へようこそ。製品を使い始める前に、どの製品がユースケースに最適かを見極めることが重要です。
Weights &amp; Biases へようこそ。製品の利用を開始する前に、ご自身のユースケースに最も適した製品を把握しておくことが重要です。

| 製品 | 最適な用途 | 主な機能 |
|---------|----------|--------------|
| **[W&amp;B Models](#w%26b-models)** | ML モデルをゼロから学習する場合 | 実験トラッキング、ハイパーパラメータ最適化、モデルレジストリ、可視化 |
| **[W&amp;B Weave](#w%26b-weave)** | LLM アプリケーションの構築 | トレーシング、プロンプト管理、評価、本番環境の AI アプリ向けのコストトラッキング |
| **[W&amp;B Inference](#w%26b-inference)** | 事前学習済みモデルの利用 | ホストされたオープンソースモデル、API アクセス、テスト用のモデルプレイグラウンド |
| **[W&amp;B Training](#w%26b-training)** | モデルのファインチューニング | 強化学習を用いた LoRA およびカスタムモデルの適応の作成とデプロイ |
| **[W&amp;B Models](#w%26b-models)** | ML モデルをゼロからトレーニングする場合 | 実験管理、ハイパーパラメーター最適化、モデルレジストリ、可視化 |
| **[W&amp;B Weave](#w%26b-weave)** | LLM アプリケーションの構築 | トレーシング、プロンプト管理、評価、本番 AI アプリ向けのコスト管理 |
| **[W&amp;B Inference](#w%26b-inference)** | 事前学習済みモデルの利用 | ホスト型オープンソースモデル、API アクセス、テスト用のモデルプレイグラウンド |
| **[W&amp;B Training](#w%26b-training)** | モデルのファインチューニング | LoRA や強化学習を用いたカスタムモデル適応版の作成とデプロイ |

<div id="wb-models">
## W&amp;B Models
</div>

<Columns cols={2}>
<Card title="Models クイックスタート" href="/ja/models/quickstart">
W&amp;B の「Hello World」にあたるコンテンツで、最初のデータをログするまでを案内します。
W&amp;B の「hello world」となるチュートリアルで、最初のデータを記録するところまでを案内します。
</Card>

<Card title="Models を使い始める" href="/ja/models/models_quickstart">
実際の ML 実験を通じて、Models 製品全体を一通り学べる本格的なチュートリアルです。
実際の ML 実験を使いながら、Models 製品全体をひととおり学べる本格的なチュートリアルです。
</Card>

<Card title="W&B 101 コース" href="https://wandb.ai/site/courses/101/">
実験トラッキングに重点を置き、理解度を確認するクイズを含む動画形式のコースです。
実験管理に重点を置いた動画中心のコースで、理解度を確認できるクイズも含まれています。
</Card>

<Card title="YouTube チュートリアル" href="https://www.youtube.com/watch?v=tHAFujRhZLA">
モデルがどのように学習・評価・開発・デプロイされるのか、またライフサイクルの各段階で wandb を活用して、より高性能なモデルをより速く構築する方法を学べます。
モデルがどのように学習、評価、開発、デプロイされるのか、そしてそのライフサイクルの各段階で wandb をどのように活用して、より高性能なモデルを素早く構築できるかを学びます。
</Card>
</Columns>

Expand All @@ -44,19 +44,19 @@ Weights &amp; Biases へようこそ。製品を使い始める前に、どの

<Columns cols={2}>
<Card title="Weave クイックスタート" href="/ja/weave/quickstart">
LLM を呼び出すコードにデコレータを追加して Weave のトレースを記録し、理想的な LLM ワークフローへの道を踏み出す方法を学びます。
LLM を呼び出すコードにデコレーションを施して、呼び出し時に Weave traces をログし、理想的な LLM ワークフローへの第一歩を踏み出す方法を学びます。
</Card>

<Card title="W&B Inference で Weave を学ぶ" href="/ja/weave/quickstart-inference">
W&amp;B Inference 上でホスティングされているさまざまなモデルの性能を、Weave を使って実際のユースケースで評価する方法を示す、本格的なチュートリアルです。
<Card title="W&B Inference で学ぶ Weave" href="/ja/weave/quickstart-inference">
W&amp;B Inference によってホストされているさまざまなモデルの性能を、Weave を使って実際のユースケースで評価する方法を学べる、本格的なチュートリアルです。
</Card>

<Card title="W&B Weave 101 コース" href="https://site.wandb.ai/courses/weave/">
言語モデルのワークフローをログ・デバッグ・評価する方法を学べる、動画中心のコースです。理解度を確認するクイズも含まれています。
言語モデルワークフローのログ取得、デバッグ、評価方法を学べるビデオ形式のコースで、理解度を確認するクイズも含まれています。
</Card>

<Card title="YouTube デモ" href="https://www.youtube.com/watch?v=IQcGGNLN3zo">
AI アプリケーションを継続的に評価・監視・改善し、品質、レイテンシ、コスト、安全性を向上させる方法を学びます。
AI アプリケーションを継続的に評価・監視し、反復的に改善して、品質、レイテンシ、コスト、安全性を向上させる方法を学びます。
</Card>
</Columns>

Expand All @@ -65,33 +65,33 @@ Weights &amp; Biases へようこそ。製品を使い始める前に、どの
</div>

<Columns cols={2}>
<Card title="Inference の概要" href="/ja/inference">
クイックスタートでは、標準的な OpenAI REST API を使って W&amp;B Inference 上でホストされている任意のモデルを呼び出す方法を説明します。
<Card title="Inference 入門" href="/ja/inference">
標準的な OpenAI REST API を使って、W&amp;B Inference 上でホストされているあらゆるモデルを呼び出す方法を示すクイックスタートです。
</Card>

<Card title="W&B Inference で学ぶ Weave" href="/ja/weave/quickstart-inference">
Weave を使って、W&amp;B Inference がホストするさまざまなモデルの性能を現実的なユースケースで評価する方法を解説するフルチュートリアルです。
<Card title="W&B Inference で Weave を学ぶ" href="/ja/weave/quickstart-inference">
W&amp;B Inference によってホストされているさまざまなモデルの性能を、Weave が実環境で評価する様子を示す本格的なチュートリアルです。
</Card>

<Card title="Inference Playground を試す" href="https://wandb.ai/inference">
W&amp;B Inference は非常に簡単に使えます。ホストしている任意のモデルをクリックしてプロンプトを試し始めると、オブザーバビリティレイヤーが動き出す様子を確認できます。
W&amp;B Inference はとても簡単に使えます。ホストされている任意のモデルをクリックし、プロンプトを試して、オブザーバビリティレイヤーがどのように動作するかを確認してください。
</Card>

<Card title="サンプル" href="/ja/inference/examples">
W&amp;B Inference から一般的な LLM へのトレース付き呼び出しと、その結果の評価を行う、いくつかの簡単なサンプルを試してみましょう。
いくつかの簡単なサンプルを通して、W&amp;B Inference が人気の LLM への呼び出しをどのようにトレースし、その結果を評価するかを確認してください。
</Card>
</Columns>

<div id="wb-training">
## W&amp;B トレーニング
## W&amp;B Training
</div>

<Columns cols={2}>
<Card title="クイックスタート" href="https://art.openpipe.ai/getting-started/quick-start">
W&amp;B トレーニングと OpenPipe の ART ライブラリを使って、ゲーム「2048」をプレイできるモデルを学習させます。
OpenPipe の ART ライブラリと W&amp;B Training を使って、ゲーム 2048 をプレイできるモデルをトレーニングします。
</Card>

<Card title="Use your trained models" href="/ja/training/serverless-rl/use-trained-models">
学習済みモデルを作成したら、コード内での使い方を学びましょう。
<Card title="トレーニング済みモデルの利用" href="/ja/training/serverless-rl/use-trained-models">
トレーニング済みモデルを作成したら、そのモデルをコードから利用する方法を学びましょう。
</Card>
</Columns>
16 changes: 8 additions & 8 deletions ja/index.mdx
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Expand Up @@ -11,8 +11,8 @@ import {ProductCard} from "/snippets/ProductCard.jsx";

<HomeWrapper>
<div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 gap-4">
<ProductCard title="W&B Models" iconSrc="icons/cropped-models.svg" href="/ja/models" subtitle="AIモデルを開発する">
W&amp;B Models を使って AIモデルの開発を管理できます。学習、ファインチューニング、レポート作成、ハイパーパラメータスイープの自動化、モデルレジストリを利用したバージョン管理と再現性の確保などの機能を備えています。
<ProductCard title="W&B Models" iconSrc="icons/cropped-models.svg" href="/ja/models" subtitle="AI モデルを開発する">
W&amp;B Models を使用して AI モデル開発を管理できます。機能には、トレーニング、ファインチューニング、レポート作成、ハイパーパラメーター sweep の自動化、そしてモデルのバージョニングと再現性のためのモデルレジストリの活用が含まれます。

<br />

Expand All @@ -23,8 +23,8 @@ import {ProductCard} from "/snippets/ProductCard.jsx";
• <a href="https://www.youtube.com/watch?v=tHAFujRhZLA">YouTube チュートリアル</a><br />
</ProductCard>

<ProductCard title="W&B Weave" iconSrc="icons/cropped-weave.svg" href="/ja/weave" subtitle="アプリでAIモデルを活用する">
W&amp;B Weave を使って、コード内で AIモデルを管理できます。トレース、出力評価、コスト見積もりに加えて、さまざまな大規模言語モデル (LLM) や設定を比較できるホスト型推論サービスおよびプレイグラウンドなどの機能を備えています。
<ProductCard title="W&B Weave" iconSrc="icons/cropped-weave.svg" href="/ja/weave" subtitle="アプリで AI モデルを利用する">
W&amp;B Weave を使用して、コード内の AI モデルを管理できます。機能には、トレース、出力評価、コスト見積もり、そして異なる大規模言語モデル (LLM) や設定を比較するためのホスト型推論サービスとプレイグラウンドが含まれます。

<br />

Expand All @@ -35,8 +35,8 @@ import {ProductCard} from "/snippets/ProductCard.jsx";
• <a href="https://www.youtube.com/watch?v=IQcGGNLN3zo">YouTube デモ</a><br />
</ProductCard>

<ProductCard title="W&B Inference" iconSrc="icons/cropped-inference.svg" href="/ja/inference" subtitle="ファウンデーションモデルにアクセスする">
W&amp;B Inference を使うと、OpenAI 互換 API を通じて主要なオープンソースのファウンデーションモデルにアクセスできます。複数のモデルオプション、利用状況のトラッキング、Weave とのインテグレーションによるトレースと評価などの機能を備えています。
<ProductCard title="W&B Inference" iconSrc="icons/cropped-inference.svg" href="/ja/inference" subtitle="基盤モデルにアクセスする">
W&amp;B Inference を使用して、OpenAI 互換 API を通じて主要なオープンソースの基盤モデルにアクセスできます。機能には、複数のモデルオプション、使用状況のトラッキング、そしてトレースと評価のための Weave とのインテグレーションが含まれます。

<br />

Expand All @@ -46,8 +46,8 @@ import {ProductCard} from "/snippets/ProductCard.jsx";
• <a href="https://wandb.ai/inference">Playground で試す</a>
</ProductCard>

<ProductCard title="W&B Training" iconSrc="icons/cropped-training.svg" href="/ja/training" subtitle="モデルを追加学習する">
現在パブリックプレビュー中の W&amp;B Training を使うと、サーバーレス強化学習 (RL) により大規模言語モデルを追加学習できます。フルマネージド GPU インフラストラクチャ、ART および RULER とのインテグレーション、複数ターンのエージェントタスク向けの自動スケーリングなどの機能を備えています。
<ProductCard title="W&B Training" iconSrc="icons/cropped-training.svg" href="/ja/training" subtitle="モデルをポストトレーニングする">
現在パブリックプレビューとして提供されている W&amp;B Training を使用して、サーバーレス強化学習 (RL) により大規模言語モデルをポストトレーニングできます。機能には、フルマネージド GPU インフラストラクチャ、ART と RULER とのインテグレーション、マルチターンのエージェントタスク向けの自動スケーリングが含まれます。

<br />

Expand Down
26 changes: 13 additions & 13 deletions ja/inference.mdx
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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,33 +1,33 @@
---
title: "W&B Inference"
description: W&B Weave と OpenAI 互換 API 経由でオープンソースの基盤モデルにアクセスする
description: W&B Weave と OpenAI 互換 API を通じてオープンソース基盤モデルにアクセスする
mode: wide
---

W&amp;B Inference を使うと、W&amp;B Weave と OpenAI 互換 API を通じて、主要なオープンソースの基盤モデルにアクセスできます。次のことができます。
W&amp;B Inference を使うと、W&amp;B Weave と OpenAI 互換 API を通じて、主要なオープンソース基盤モデルにアクセスできます。次のことが可能です:

* ホスティングプロバイダーへのアカウント登録やモデルのセルフホスティングを行わずに、AI アプリケーションやエージェントを構築できます
* [W&amp;B Weave Playground](/ja/weave/guides/tools/playground) で [対応しているモデル](/ja/inference/models) を試せます
* ホスティングプロバイダーへの登録を行ったりモデルを自前でホスティングしたりすることなく、AI アプリケーションやエージェントを構築する
* [サポート対象のモデル](/ja/inference/models) を [W&amp;B Weave Playground](/ja/weave/guides/tools/playground) で試す

Weave を使うと、W&amp;B Inference を利用したアプリケーションをトレース、評価、監視し、改善できます。
Weave を使うと、W&amp;B Inference を利用したアプリケーションをトレース、評価、モニタリングし、改善できます。

<div id="quickstart">
## クイックスタート
</div>

次に、Python を使った簡単な例を示します。
以下は Python を使った簡単な例です。

```python
import openai

client = openai.OpenAI(
# カスタムベースURLはW&B Inferenceを指します
# カスタムベース URL は W&B Inference を指します
base_url='https://api.inference.wandb.ai/v1',

# https://wandb.ai/settings でAPIキーを作成してください
# https://wandb.ai/settings で API キーを作成してください
api_key="<your-api-key>",

# オプション: 使用状況追跡のためのチームとプロジェクト
# オプション: 使用状況追跡のための Team とプロジェクト
project="<your-team>/<your-project>",
)

Expand All @@ -46,15 +46,15 @@ print(response.choices[0].message.content)
## 次のステップ
</div>

1. [利用可能なモデル](/ja/inference/models) と [利用情報と制限事項](/ja/inference/usage-limits/) を確認する
2. [前提条件](/ja/inference/prerequisites/) に従ってアカウントを設定する
3. [API](/ja/inference/api-reference/) または [UI](/ja/inference/ui-guide/) からサービスを利用する
1. [利用可能なモデル](/ja/inference/models) と [利用方法および制限事項](/ja/inference/usage-limits/) を確認する
2. [事前準備](/ja/inference/prerequisites/) に従ってアカウントをセットアップする
3. [API](/ja/inference/api-reference/) または [UI](/ja/inference/ui-guide/) を通じてサービスを利用する
4. [利用例](/ja/inference/examples/) を試す

<div id="usage-details">
## 利用の詳細
</div>

<Info>
料金、利用上限、クレジットに関する情報は、[Usage Information and Limits](/ja/inference/usage-limits/) を参照してください。
料金、利用制限、およびクレジットに関する詳細については、[利用情報と制限](/ja/inference/usage-limits/) を参照してください。
</Info>
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