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# 新着記事
> W&B ドキュメントサイトに公開された新着記事の一覧。
このページでは、過去 6 か月間に W\&B ドキュメントサイトに公開された記事を新しい順に一覧表示します。毎週自動的に更新され、6 か月を超えた記事は削除されます。
各月の記事は、**Models**、**Weave**、**Support** など、属するドキュメントのセクションごとに分類されます。自動生成されたリファレンスページとローカライズ済みのコンテンツは含まれません。
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## 2026年7月
### Models
Weave プロンプト オブジェクトをコレクションにリンクして、W\&B Registry で AI プロンプトをトラッキング、バージョン管理、管理します。
Eval Table を作成する際に、入力、出力、スコアが含まれる列を指定します。
W\&B で Eval Table を作成する方法を確認します。
Eval Tables を使用して、複数の Runs にわたる入力、出力、スコアを比較します。
W\&B で Eval Tables を作成、比較、可視化する方法を確認します。
### Weave
2 つ以上の評価を視覚的に比較し、run 間の回帰、改善、スコアリングの差異を特定します
バイトデータを Weave にインポートせず、URI をログして独自のクラウド bucket 内の画像や動画を Weave トレースで表示します。
バイトデータを Weave にインポートせず、エージェントの tool スパンから URI を返して、独自のクラウド bucket 内の画像や動画を Weave Agents ビューで表示します。
セルフマネージド Weave インスタンスでストレージと LLM スコアリングのコストを管理するため、受信トレースの一部のみを保持します
Weave で Amazon Bedrock Agents の invocation をトレースし、エージェントの入力、foundation model の使用状況、完了時の出力をキャプチャします。
## 2026年6月
### Models
LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool) TUI を使用すると、ターミナルからローカルの W\&B runs を探索して比較できます。
### Weave
W\&B Weave の Agents ビューを使用して、エージェントの動作、コスト、正常に機能した箇所や問題が発生した箇所を詳しく確認します。
Weave のサブエージェント span を使用して、サブエージェントへの委任をトレースし、ネストされたエージェント呼び出しを確認します。
Weave SDK を使用してマルチターンのエージェント型アプリケーションをインストルメントし、Agents タブで確認します。
LLM Call がすでに完了しており、その記録が必要なフレームワーク向けに、エージェントトレースを手動でログします。
Pi のエージェント型セッション、LLM Call、ツール実行を Weave でトレースします。
オブザーバビリティとデバッグのために、OpenClaw エージェントセッションを W\&B Weave でトラッキングします。
OpenAI Agents SDK で構築したエージェントを Weave でトレースします。
Google の Agent Development Kit (ADK) で構築したエージェントを Weave でトレースします。
Codex のエージェント型セッション、LLM Call、ツール実行を W\&B Weave でトレースします。
オブザーバビリティとデバッグのために、Claude Code セッションを W\&B Weave でトラッキングします。
Claude Agent SDK で構築したエージェントを Weave でトレースします。
### ARIA
ARIA は、W\&B の AI Research and Iteration Agent です。実験の分析・実行、結果の説明、Runs 全体にわたるパターンの特定、次のステップの推奨、可視化やレポートの作成などを W\&B 内で支援する、パーソナライズされたリサーチアシスタントです。
ARIA などの W\&B AI 機能による組織のデータ利用を、W\&B Admin が制御する方法を学びます。
次のページでは、新しいチャットの開始、チャット履歴の表示、過去の会話の削除、チャットウィンドウの切り離し、プロンプト での特定の run の参照、会話への画像の追加、ARIA の応答に対するフィードバックの提供方法について説明します。
W\&B の AI Research and Iteration Agent である ARIA を使用して、結果を分析し、実験を実行する方法を学びます。
### HiveMind
AI コーディングセッション向けの共有ダッシュボード。leaderboards、チームビュー、効率性に関するインサイトを通じて、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI などのアクティビティ、コスト、成果をトラッキングします。
### サポート
Weave は、LLM Call から取得したデータに基づいてコストとトークン使用量の推定値を表示します。Weave の数値とプロバイダーの請求額に差が生じる原因として、以下の問題が考えられます。
`wandb.init()` の実行が遅い、またはメトリクスのアップロードが遅い場合は、通常、ネットワーク遅延、大きなメディアペイロード、高頻度のログ記録、または W\&B service プロセスの起動遅延が原因です。
sweep agent が起動しても新しい run 設定を受け取らない場合や、1 つの run を受け取った後にアイドル状態になる場合には、一般的な原因がいくつかあります。
`wandb.init()` を呼び出したプロセスからハートビートを受信しなくなり、そのプロセスが `wandb.finish()` を呼び出していない場合、W\&B は run を Crashed としてマークします。
W\&B はスクリプトの stdout と stderr を取得し、run の Files タブに output.log として保存します。
W\&B では現在、より長い APIキー (約 86 文字) を発行しています。
Workspace layout (パネル、フィルター、グループ化) は、ビューを保存した場合にのみ保持されます。
`wandb.log()` でログしたメトリクスが W\&B UI に表示されない場合には、一般的な原因がいくつかあります。
W\&B にサインアップすると、プラットフォームはユーザー名と同じ名前の個人チームを自動的に作成します。
W\&B には JAX 専用のインテグレーションはありません。
parallel coordinates チャートは、多数の run にわたるハイパーパラメーターとメトリクスの関係を示します。
run の完了後、Public API ガイドを使用して、実験を再実行せずに設定、表示名、タグ、メモを編集できます。
W\&B Settings ページからアラートと通知を設定できます。
標準的な遅延イテレーターのパターンと perpage パラメーターを使用して、API 結果をページ送りできます。
コーパスレベルの NLP スコア (BLEU、ROUGE、パープレキシティ) は wandb.log() で、サンプルごとの出力は wandb.Table でログできます。
wandb.watch() は PyTorch モデルのパラメーターと勾配にフックし、それらの値のヒストグラムを定期的にログします。
招待を送信できるのはチーム管理者のみです。
W\&B はスクリプトの stdout と stderr を output.log (または logs/ 配下の multipart チャンク) として保存します。
Teams は W\&B における主要なコラボレーション単位です。
W\&B セルフマネージド は、お客様のインフラストラクチャー上で稼働するセルフホスト型デプロイメントです。
W\&B sweep 内で run を再開することはサポートされていません。
chat completion リクエストの無効なパラメーターは、検証が実行される箇所に応じて、HTTP 422 (Unprocessable Entity) または HTTP 400 (Bad Request) として返されることがよくあります。
W\&B Inference API からの 404 応答 は、サーバーが要求されたモデルまたはリソースを見つけられなかったことを意味します。
W\&B セルフマネージド インスタンスに認証するには、ログインする前に CLI と SDK の接続先をインスタンス URL に設定します。
構築するものによって異なります。
@weave.op は個々の Python 関数をトレースし、結果を Traces タブに表示します。
## 2026年5月
### Models
project の run 失敗アラートや Registry alias オートメーションの作成方法を学びます。
Registry artifact に "production" などの特定の alias が付与されたときに webhook を実行するオートメーションを作成します。
project 内の run が失敗したときに Slack 通知を送信する run 失敗アラートを作成します。
Python API を使用して、プログラムからオートメーションを管理します。一部のクライアント バージョンでは、作成と更新が正常に機能しない場合があります。SDK の修正がリリースされるまでは、W\&B App を使用してください。
## 2026年4月
### Weave
WeaveConnector インテグレーションを使用して、W\&B Weave で Deepset Haystack パイプラインをトレースします。
ライトアヘッドログにより、W\&B Weave のトレースデータ取得の耐障害性を向上させます。
OpenTelemetry を使用して、Weave で Vercel AI SDK の Call をトレースします。
モニターのメトリクスとトレースアクティビティに基づいてアクションをトリガーするイベント駆動型オートメーションを作成します。
### Platform
W\&B でのオブジェクトストレージの使用方法、削除がバケットのバイト数にどう反映されるか、ストレージ使用量とコストを削減する方法について説明します。
### サンドボックス
Serverless Sandboxes でシークレットを管理する方法を学びます。
サンドボックス環境でコマンドを実行し、出力と終了コードを確認する方法を学びます。
このステップバイステップチュートリアルでは、Serverless Sandbox 環境で PyTorch モデルをトレーニングする方法を学びます。
Serverless Sandbox のライフサイクル、状態、状態の変更を待機する方法、サンドボックスを停止する方法について学びます。
Serverless Sandbox 環境内で OpenAI エージェントを呼び出す方法を学びます。
Serverless Sandboxes でファイルの読み取り、書き込み、マウントを行う方法を学びます。
独自のファイルシステム、ネットワーク、プロセス空間を備えた分離コンテナーでコードを実行する W\&B Serverless Sandboxes を作成します。
W\&B Serverless Sandboxes では、Python からオンデマンドの分離コンピューティング環境を作成、使用、破棄できます。
### サポート
デフォルトでは、Weave の .call() メソッドは例外を送出する代わりに取得し、call.exception に保存します。
project に多数のメトリクス、Runs、パネルがあると、Workspace の読み込みが遅くなることがあります。
この記事では、W\&B を分散トレーニングフレームワークと併用した際に発生するトレーニングの停止を解決し、Runs を滞りなく開始・終了する方法を説明します。
サービスアカウントを使用して W\&B ワークフローを自動化すると、認可エラーが発生したり、Runs が想定した場所に表示されなかったりすることがあります。
wandb.log() の呼び出し時に HTTP 429 Rate limit exceeded エラーが発生する場合は、project のレート制限クォータを超過しています。
このページでは、Hydra と W\&B を併用してプロセスを開始した際に発生するプロセスの応答停止を解決する方法を説明します。
このページでは、W\&B が Enterprise ライセンスを認識しない場合や、ライセンスの設定後に機能を利用できない場合に、W\&B Enterprise デプロイの管理者が一般的な問題を診断する方法を説明します。
sweep 中に Cuda out of memory が表示される場合は、プロセスベースの実行を使用するようにコードをリファクタリングしてください。
sweep 中に CommError, Run does not exist と ERROR Error uploading の両方が表示される場合、最も考えられる原因は、コード内で Run ID を手動で設定していることです。
artifact を W\&B Registry にリンクできない場合、最も一般的な原因は、artifact がチーム entity ではなく個人 entity でログされたことです。
sweep 中に anaconda 400 error が発生する場合は、多くの場合、最適化対象のメトリクスをログしていないことを示しています。
## 2026年3月
### Models
W\&B Sweeps が sweep run で UNIX シグナル、終了コード、プリエンプションをどのように処理するかを確認します。
### Weave
Weave を使用して、OpenAI Realtime API への Call を自動的にトレースします。
LLM アプリケーション用のプロンプトのバージョンを取得・管理します
簡素化されたレビューインターフェースでトレース項目を評価し、構造化フィードバックを送信します。
アノテーションキューを作成し、トレースをドメインエキスパートにルーティングして、構造化フィードバックをエクスポートします。
### プラットフォーム
iPhone または iPad からトレーニング Runs をトラッキングし、コンソールログを確認したり、折れ線グラフやシステムメトリクスを表示したり、W\&B Models projects を探索したりできます。
W\&B Skills をインストールすると、W\&B の AI 開発プラットフォームを使用したモデルのトレーニング、エージェントの構築、Experiments の分析をコーディングエージェントに教えることができます。
安定性のためにセルフマネージドインスタンスに任意で設定できるレート制限
W\&B 専用クラウド instances で利用可能な、サポート対象の AWS、Google Cloud、Azure の全リージョンを表示します。
専用クラウドのデフォルトのレート制限と変更のリクエスト方法
Python SDK API を使用して、W\&B 専用クラウド instance から Runs、メトリクス、artifact、report をエクスポートします。
### Inference
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## 2026年2月
### Weave
Weave プロジェクトを使用して、トレース、プロンプト、評価、モデル、ダッシュボードなどの関連アセットを整理します。
### プラットフォーム
IDE や AI エージェントを W\&B Model Context Protocol (MCP) サーバーに接続し、自然言語で W\&B のデータやドキュメントをクエリ、分析できます。
### Inference
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