Neptune.ai

Neptune.ai est un composant de la pile MLOps qui offre un suivi complet des expériences pour les équipes de machine learning. Il permet aux utilisateurs de suivre, de comparer et de partager des modèles dans un emplacement centralisé. Avec Neptune, les équipes de ML peuvent facilement surveiller la progression de la formation, consigner les hyperparamètres et les métriques, les modèles de version et les artefacts externes, et collaborer avec les membres de l'équipe.

Fonctionnalités Principales :

1. Suivi des Expériences : Neptune permet aux équipes de ML de suivre leurs expériences sur différents frameworks et de consigner tout type de métadonnées. Les utilisateurs peuvent facilement consigner les hyperparamètres, les versions de jeux de données, les détails du processus de formation tels que les métriques de précision et de perte, les métriques et les graphiques de test, les poids et les versions des modèles.

2. Intégration avec des Frameworks Populaires : Neptune s'intègre parfaitement avec des frameworks populaires de machine learning tels que PyTorch, TensorFlow Keras, scikit-learn (sklearn), LightGBM (lgbm), XGBoost (xgboost). Cette intégration permet aux utilisateurs d'exploiter la puissance de ces frameworks tout en bénéficiant des fonctionnalités de suivi des expériences de Neptune.

3. Collaboration et Partage : Grâce aux fonctionnalités de collaboration de Neptune, les utilisateurs peuvent créer des tableaux de bord pour visualiser les résultats des expériences et enregistrer des vues pour référence ultérieure. Ils peuvent également partager des liens d'interface utilisateur persistants avec les membres de l'équipe ou les parties prenantes pour faciliter la collaboration. De plus, Neptune offre des fonctionnalités de gestion des utilisateurs qui permettent aux administrateurs de gérer les droits d'accès pour différents projets au sein d'une organisation.

Neptune.ai est un composant essentiel de la pile MLOps qui offre un suivi complet des expériences pour les équipes de machine learning. Ses principales fonctionnalités comprennent un suivi facile des expériences sur différents frameworks, une intégration avec des bibliothèques/frameworks ML populaires tels que PyTorch et TensorFlow Keras, des fonctionnalités de collaboration telles que des tableaux de bord et des options de partage. Avec sa polyvalence dans les cas d'utilisation allant de la surveillance du framework de formation distribuée à l'évaluation et au test des modèles, Neptune.ai s'avère être un outil puissant pour les équipes de ML à la recherche d'une gestion efficace des expériences.