ML工程师模型注册
集中式制作准备模型模型仓库
版本即时制作模型和元数据单点关联
评审模型并转换成开发阶段
存取通过API创建的所有模型或浏览UI
免用信用卡
neptune#注册模型=neptune.int_mode/servations/ditsets
寄存器
寄存器模型化
注册制作模式可附加元数据或人工品并组织成任意结构
版本化
创建模型版
对任何注册模型,创建尽可能多的模型版本重现时,您可以附加任何元数据
版本外部模型人工品
保存hash、位置和其他模型人工元数据你不用上传模型到海王星保持模型引用本地或S3兼容存储
评审
评审并改变阶段
查看验证测试度量 和其他模型元数据 并核准阶段转换可移动模型None/Stage/Production/Active
共享
存取并共享分享模型化
每一种模型和模型版本都可通过NeptuneApp或API访问拥有所有模型手工艺品后,可以将模型插进生产管道或通过API服务
集成化
归并MLOps栈
案例研究
受信任20000+ML实践者并500+商业并研究队
海王星常使用UI于是我加了一些自定义列 使我很容易看到趣味参数 并基于此 我只是移转运行
Wojciech Rosiński
CTO回播视觉
消失时间写东西到谷歌文档 并努力记住运行执行内普图内拥有一切使我们能够专注于结果和更好的算法
Andreas Malekos
康斯坦丁工业人工智能主管
海王星美学因此我们可以简单使用报告生成的可视化
共训练12万多模型7千多子题归根结底海王星,我们能够过滤子题实验并比较以找到最佳子题并存储了大量元数据 超参数调优可视化 预测 泡菜模型等简言之,我们正在保存海王星需要的一切
PatrykMiziu
高级数据科学家深思.
共训练12万多模型7千多子题归根结底海王星,我们能够过滤子题实验并比较以找到最佳子题并存储了大量元数据 超参数调优可视化 预测 泡菜模型等简言之,我们正在保存海王星需要的一切
工作方式不常实验查查海王星和Weights和Biases后,海王星由于其付费法或使用法定价而使我们理解现在当我们做主动实验时,我们可以扩大规模,当我们忙于整合所有模型数月时,我们再次缩放。
越元
CTOHEPEGERS
开始
一号
签名海王星并安装客户库
Pip安装neptune
2
轨迹实验
neptune运行 = neptune.init_run
3
注册模型
neptune模型 = neptune.int_mode模型
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代码示例、视频、项目画廊AG凯时手机版和其他资源
对可操作性Neptu等解答
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对,你只需参考数据集 坐在您的基础设施或云中
举例说,S3上可以存取数据集并引用桶子
run["train_dataset"].track_files("s3://datasets/train.csv")
海王星将保存以下元数据集
- 版本hash
- 位置选择
- 体积大小
- 文件夹结构与内容
海王星从不上传数据集,只记录元数据
稍后您可以在UI中用数据集版本比较数据集或分组实验
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短版本人民选择海王星时
- kb88凯时开户平台他们想支付合理的代价 实验跟踪解决方案
- 需要超弹性工具(可定制日志结构、仪表板、用时序ML工作优异)
- kb88凯时开户平台需要实验跟踪和模型编译组件,非端对端平台(WandB有HPO、管弦化和模型部署等)整合空间最优类工具
长版阅读全特征逐特性比较
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取决于你指什么模型监控
和团队交谈时, 模型监控似乎对三位不同者有六大意义:
- 监控模型制作性能看模型性能是否随时间变弱,你应重新培训
- 监听模型输入输出分布看见输入数据、特征和预测分布随时间变化
- 监控模型再培训学习曲线、训练模型预测分布或训练再训练期间混淆矩阵
- 监控模型评价测试日志度量图、图表、预测和其他元数据用于自动化评价或测试管道
- 5监控硬件度量查看CPU/GPU或内存模型培训推理使用
- (6) ML监控CI/CD管道查看Ci/CD管道作业评价并视像比较
取工具风景和海王星
- 海王星3和4都非常好可我们看到团队使用它(5)和(6)
- Prometheus+Grafana真正擅长(5),但人们使用它(1)和(2)
- whyLabs或Arize真正擅长(1)和(2)