比较海王星对ML流
if you want to尺度化模型开发需要海王星
vs系统
ML流对数据科学家和ML工程师寻找基本ML生命周期平台大有裨益但它不给你功能或协作特征海王星知道
ML流一目了然
- 功能性 :
- kb88凯时开户平台
- 模型寄存器
- 模型打包
- 管道
- 开源
- 社区支持
neptune.a一目了然
- 功能性 :
- kb88凯时开户平台
- 数据集模型编译
- SaaS或部署
- 高级UI
- 用户访问管理
- 协作特征
- 专用用户支持
- 安全达标
选择海王星时裸骨元数据管理阻塞你
维护
SaaS=零维护
日复一日处理存储备份、管理用户访问并搭建服务器自动升级令人沮丧更别提需要为每个项目创建新实例
海王星SaaS解决方案允许你多项目工作并自动处理后端集中管理模型开发
ML流需要我称之为软件高手,因为你需要自己托管所以,你必须管理整个基础建设-有时是好的,经常不是的
高级数据科学家
保健分析平台,英国
团队化
创建对象协作
开源软件存取管理 实验分享的局限性
海王星装满协作特征-像可定制工作空间和持久共享链路-海王星从待办列表中取队管理
试ML流问题在于他们没有用户管理特征 这使很多事乱套
AI/ML产品管理员
客户服务自动化平台
接口
调试模型快速化带软性用户界面
海王星允许你用干净易达用户界面比较所有元数据海王星通过侧侧运行表、并行坐标图和学习曲线图很容易分析实验
海王星UI高度可配置性 比ML流好多了
首席数据科学家
HR软件启动,亚洲
可缩放性
威尔比例.永不失败
海王星不会同时冻住大流日志运行1000项实验甚至在制作复杂图表查看数据时,像Matpolib数字或Bokeh绘图-Neptude决不会减慢你
ML流出时,我登录CSV文件约10,000行时ML流出停止工作点击CSV文件可能需要三分钟后它出现, 即使是启动时,它也不再顺利工作完全不可使用,但海王星没有问题
卡
高级数据科学家@Zoined
深入下潜
是什么令海王星不同
只显示差数
海王星
ML流
商业需求
商业需求
单片或广度ML平台
单机组件
kb88凯时开户平台开源平台提供四种独立组件用于实验跟踪、代码打包、模型部署和模型注册
产品是作为商业软件、开源软件或受控云服务提供
托管云服务
开源
通用能力
搭建
无服务器UI
号
对
kb88凯时开户平台
日志显示元数据
数据集
代码版本
度量损
丰富格式
神经网络直方图
号
号
预测可视化
号
号
预测视觉化
号
号
预测视觉化(图像-交互式混淆矩阵图像分类)
号
号
预测可视化(图像-叠加预测屏蔽图像分割)
号
号
预测可视化(图像-重叠预测框检测对象)
号
号
硬件消耗
TPU系统
号
号
系统信息
环境配置
文件类
比较实验
参数和度量
参数重要性绘图
号
号
富格式(并排)
视频
号
号
音频
号
号
绘图
号
号
交互式可视化
号
号
神经网络直方图
号
号
预测可视化(图像、视频、音频)
号
号
代码解析
Git-Git
号
号
-源文件
号
号
环境
Pip需求t
号
号
- condaenv.yml
号
号
-多克多克文件
号
号
硬件
系统信息
-执行命令
号
号
数据版本
文件类
模型类
号
号
CSV
号
号
自定义比较仪表板
登录笔记本/编码定制比较
号
号
组织搜索实验和元数据
可复制性可追踪性
模型寄存器
模型编译
模型线程和评价历史
存取控制模型审查模型推广模型
整合支持
模型培训
数据版化
模型编译
LLM
表于2023年12月1日更新某些信息可能过期
报表过期资料来.
报表过期资料来.
从我切换海王星以来,我不再使用ML流是因为我觉得海王星超集ML流提供
卡
高级数据科学家
做它简单缩放模型开发
海王星为ML团队的轻量解法 因MLFl有限功能而灰心
检查最合宜计划 今天业务
5分队
工作空间搭建
工作空间搭建
软API模型
跟踪打包
跟踪打包
专用
用户支持
用户支持