Neptune.ai

Neptune.ai는 기계 학습 팀을 위한 포괄적 실험 추적을 제공하는 MLOps 스택 구성 요소입니다. 사용자가 한 곳에서 모델을 추적, 비교, 공유할 수 있습니다. 넵튠을 사용하면 ML 팀에서 손쉽게 학습 과정을 모니터링하고, 하이퍼파라미터와 지표를 기록하고, 모델과 외부 아티팩트의 새로운버전을 만들 수 있고, 팀원과 협업할 수 있습니다.

주요 기능:

1. 실험 추적: 넵튠을 사용하면 ML 팀에서 다양한 프레임워크에서 실험을 추적하고 어떤 유형의 메타데이타도 기록할 수 있습니다. 사용자가 손쉽게 하이퍼파라미터, 데이터셋의 새로운버전, 정확도 및 손실 지표, 테스트 지표와 도표, 모델의 무게와 새로운버전과 같은 내용을 기록할 수 있습니다.

2. 인기 있는 프레임워크와의 연동: 넵튠은 PyTorch, 텐서플로우 케라스, 사이킷런(스키런), 라이트GBM(엘지비엠), XGBoost(엑스지부스트)와 같은 인기 기계 학습 프레임워크와 원활하게 연동됩니다. 이 연동을 통해 사용자가 이러한 프레임워크의 힘을 활용하면서 넵튠의 실험 추적 기능의 이점도 누릴 수 있습니다.

3. 협업 및 공유: 넵튠의 협업 기능을 사용하면 사용자가 대시보드를 만들어 실험 결과를 시각화하고 나중에 참조할 수 있도록 뷰를 저장할 수 있습니다. 사용자가 넵튠 UI 링크를 팀원이나 넵튠과 공유하여 손쉽게 협업할 수도 있습니다. 넵튠은 다양한 프로젝트에 대한 액세스 권한을 관리할 수 있는 사용자 관리 기능도 제공합니다.

Neptune.ai는 기계 학습 팀에서 실험을 포괄적 추적할 수 있는 MLOps 스택의 중요한 구성 요소입니다. 주요 기능으로는 다양한 프레임워크에서 간단히 실험을 추적할 수 있고, PyTorch, 텐서플로우 케라스와 같은 인기 ML 라이브러리/프레임워크와 연동할 수 있으며, 대시보드와 공유 옵션과 같은 협업 기능이 있습니다. 분산 학습 프레임워크 모니터링에서 모델 평가 및 테스트에 이르기까지 광범위한 유스 케이스에서 넵튠이 사용되면서 넵튠은 효율적 실험 관리를 추구하는 ML 팀을 위한 포괄적 도구임을 증명해 보였습니다.