Neptune.ai

Neptune.ai 是 MLOps 堆疊元件，為機器學習團隊提供全面的實驗追蹤功能。它可以讓使用者在一個集中位置追蹤、比較和分享模型。藉由 Neptune，ML 團隊可以輕鬆監控訓練進度、記錄超參數和指標、建立模型和外部人工製品版本，並與團隊成員合作。

主要特色：

1. 實驗追蹤：Neptune 讓 ML 團隊能夠跨不同框架追蹤他們的實驗，並記錄任何類型的元數據。使用者可以輕鬆記錄超參數、資料集版本、訓練程序詳細資訊（例如準確度和損失指標）、測試指標和圖表、模型權重和版本。 2. 與熱門框架整合：Neptune 可以與 PyTorch、TensorFlow Keras、scikit-learn (sklearn)、LightGBM (lgbm)、XGBoost (xgboost) 等熱門機器學習框架無縫整合。這個整合讓使用者能夠在使用 Neptune 的實驗追蹤功能時，同時發揮這些框架的強大功能。 3. 協作和分享：藉由 Neptune 的協作功能，使用者可以建立儀表板來視覺化實驗結果，並儲存檢視以供日後參考。他們也可以與團隊成員或利害關係人分享永久性 UI 連結，以便輕鬆協作。此外，Neptune 提供使用者管理功能，讓管理員能夠管理組織內不同專案的存取權限。 Neptune.ai 是 MLOps 堆疊的必要元件，它為機器學習團隊提供全面的實驗追蹤功能。其主要特色包括跨框架的簡易實驗追蹤、與 PyTorch 和 TensorFlow Keras 等熱門 ML 函式庫/框架整合，以及儀表板和分享選項等協作功能。Neptune.ai 在各個用例中展現出其多功能性，從分散式訓練框架監控到模型評估和測試，證明它是一款強大的工具，可協助 ML 團隊進行有效的實驗管理。