What is Neptune.ai?
训练大型基础模型并非易事。动辄数月的训练任务和海量数据集,让实验管理变得异常艰难。其他工具因界面卡顿、数据不准确和可扩展性有限而降低效率。Neptune.ai 改变了这一切。
Neptune 是专为超大规模模型训练设计的实验追踪器。它允许您实时监控任务、即时可视化数千个指标,并在资源消耗殆尽之前捕获失败的运行。而且这一切都在不会崩溃用户界面的前提下完成。
关键特性
✨ 100% 精准的实时追踪
毫秒级可视化和分析数千个指标。Neptune 的 Web 应用可以流畅渲染大型运行表格和图表,让您能够自信地发现错误和异常。
✨ 分支运行以优化训练
同时测试多种配置,停止精度未提高的运行,并从最有希望的步骤重新开始。仅此一项功能,就能通过消除浪费的训练时间,节省数百万的 GPU 成本。
✨ 自托管部署
从第一天起,即可在本地或私有云中部署 Neptune。其架构能够处理每秒 10 万多个数据点,确保可扩展性和数据安全。
✨ 30 多个原生集成
无论您使用的是 PyTorch、TensorFlow、Optuna 还是 Airflow,Neptune 都能与您的技术栈无缝集成。其灵活的 API 允许您以最小的摩擦力记录和追踪元数据。
✨ 企业级安全
凭借 SOC2 Type 2 合规性、GDPR 合规性和 99.9% 的正常运行时间 SLA,Neptune 确保您的数据安全,您的实验始终可访问。
Neptune 如何解决您最大的痛点
响应迟缓:其他工具让您等待数小时才能加载数据或渲染图表。Neptune 提供即时结果,以便您更快地迭代。
数据不准确:其他工具的下采样和不完整指标会导致错过错误。Neptune 确保 100% 的准确性,让您可以信赖您的结果。
可扩展性有限:大多数实验追踪器无法处理基础模型训练的规模。Neptune 专为超大规模而构建,因此您可以无损地追踪每个指标。
使用案例
尽早捕获失败的运行
实时发现发散的损失曲线或意外峰值,以便您可以在浪费资源之前停止不收敛的运行。轻松比较实验
在一个图表上可视化数千个指标,从而轻松识别性能最佳的模型和配置。优化 GPU 使用率
使用分支功能同时测试多种方法,停止精度未提高的运行,从而节省数百万的训练成本。
Neptune 的优势
大规模响应式 UI:渲染 10 万多个运行表格并比较数千个指标,而不会出现屏幕冻结。
受企业信赖:深受 60,000 多名研究人员喜爱,并被构建大型语言模型和基础模型的团队所信赖。
显著降低成本:仅分支运行一项功能就能节省至少 5% 的训练成本,每年可节省数百万美元。
立即开始
准备好掌控您的基础模型训练了吗?注册 Neptune Scale 的抢先体验版,体验无需费力的实时实验追踪。
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常见问题
问:我可以将 Neptune 与我现有的训练框架一起使用吗?
答:当然可以。Neptune 集成了 30 多个框架,包括 PyTorch、TensorFlow 和 Optuna,并提供灵活的 API 用于自定义设置。
问:Neptune 对企业使用安全吗?
答:是的。Neptune 符合 SOC2 Type 2 和 GDPR 标准,并具有基于角色的访问控制 (RBAC) 和 SSO 身份验证,以保护您的数据。
问:分支运行如何节省成本?
答:分支功能允许您同时测试多种配置,并尽早停止不收敛的运行,从而减少浪费的 GPU 时间并节省数百万的训练成本。
问:我可以将 Neptune 部署到本地吗?
答:是的。Neptune 支持在本地或私有云中进行自托管部署,确保可扩展性和数据安全。
Neptune.ai 是一个为基础模型训练的需求而构建的实验追踪器。它快速、准确且可扩展——因此您可以专注于构建更好的模型,而不是与工具作斗争。





