比较Neptune对TensorBoard

TensorBoard是第一大工具跟踪实验
移位到复杂模型少点

奈普奈-龙卷风
vs系统
腾索波德

和TensorBoard在一起你觉得自学起就用它
并使用它 因为它开源可你工作越长
复杂度越高实验 腾索波尔受限越难

是时候你尝试更精密的解决方案

5分队
工作空间搭建
高级实验
可视化
专用
用户支持

选择海王星时起始级kb88凯时开户平台实验跟踪绑定你

图标维护

全元数据中,总可用

重开服务器等待。将日志下载到带图形界面的机器画图每一个单片时间问题光看你的度量你肯定有更好的方法和海王星在一起

海王星主机解决方案允许将所有数据登录到中央元数据存储器所有实验都可即时在线从机器获取不再需要DevOps展示日志

引用
停止启动VM系统只是为了查看一些老日志停止移动数据比较TensorBoards未花时间查找数据海王星常有 可用 并显示我们想要的方式
尼古拉斯洛佩兹卡兰扎 Deep Chain和BioAIInstaDeep铅
Neptune SaaS-零维护(3)
图标团队化

手工艺协作

CSV和屏幕截图你寄去分享工作罐(并做!)很容易丢失越复杂你的工作, 越沮丧依赖 笨手笨脚的工作补丁

海王星内置协作特征令协同工作不费力集中化数据表示所有团队成员都能看到 其他人正在做什么共享工作很简单 对比表持续链接Neptune网络应用

引用
令海王星分治的是共享日志的易易易性能力发送海王星链路Slack
格雷格罗威斯 计算机科学圣路易斯大学初级研究生
图标可缩放性

威尔比例尺永不失败

海王星不会爆炸-或甚至减速-当你达到100次运行时可同时运行数以百计的实验性能零效果.

甚至在制作复杂图表查看数据时,像Matpolib数字或Bokeh绘图-Neptune决不会令你失望

引用
原用Tensorboard并多运行有可扩缩性问题和海王星一起,我们可以经历千模型设计 和一切似乎工作良好,右出盒子
布赖恩盖尔 数据科学家Tenet3
图标接口

比较实验无云

管理实验而不为您的项目搭建适当结构 可能是一个乱七八糟的业务和海王星无关

使用直觉用户界面很容易

  • 组织化实验元数据可定制文件夹类结构
  • 可视化运行参数和度量日志交互视觉化海王星
  • 比较实验四类比较视图
引用
当我运行大量实验时 腾索波尔德非常混乱很难整理比较NeptuneUI清晰直觉性我可以按参数分组实验以观察对结果的冲击
Ihab本第 生物医学AI研究人员
特征逐特性比较

深入下潜
是什么令海王星不同

只显示差数

商业需求

商业需求 切夫伦
单片或广度ML平台

单机组件

开源工具腾索Flow生态圈

产品有租房和/或私有/公共云吗?

TensorBoard本地托管
tensorBoard.dev可免费从托管服务器获取服务

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

TensorBoard开源,TensorBoard.dev免费托管云服务

SLOS/SLAs:供应商是否提供服务级保障
支持: 供销商提供24x7支持吗

SSO,ACL:服务商提供用户访问管理吗?

安全策略和守法

通用能力

搭建 切夫伦
基础设施需求是什么

无特殊需求neptune客户安装并访问互联网使用管理托管检验基础设施预部署需求

基本日志安装最高级日志也需要安装TensorFlow

训练过程需要多少改变

最小化几行代码跟踪读更多

最小化使用TensorFlow框架

是否通过CLI/YAML/Client库整合培训过程

对 通过neptune客户端库内

TensorBoard同时提供客户库和CLItensorBoard.dev仅提供CLI

带WebUI或控制台

webUI

无服务器UI

灵活性、速度和无障碍性 切夫伦
可定制元数据结构

如何访问模型元数据
gRPCAPI

CLI/自定义API

RESTAPI

PythonSDK

RSDK
avaSDK

JuliaSDK

支持操作
-搜索

-更新

- 删除

-下载

分布式培训支持

管道支持

日志模式
离线

禁止/关闭

异步

同步

直播监控

移动支持

webhoks通知

kb88凯时开户平台

日志显示元数据 切夫伦
数据集
- 位置(路径/s3)

hash-md5

预览表

预览图像

预览文本

预览富媒体

多文件支持

代码版本

Git-Git

-源头

-笔记本

参数解析

度量损
单值

串行值

串行集量(min/max/avg/var/last)

标签标签

Descriptions/comments

丰富格式
图像支持标签描述

绘图

交互式可视化(widgets插件和插件)

视频

音频

神经网络直方图

预测可视化

预测视觉化

预测视觉化(图像-交互式混淆矩阵图像分类)

农城

预测可视化(图像-叠加预测屏蔽图像分割)

农城

预测可视化(图像-重叠预测框检测对象)

农城

硬件消耗
CPU系统

GPU系统

TPU系统

内存

系统信息
控制室日志

错误栈跟踪

-执行命令

系统细节(主机、用户、硬件规格)

环境配置
Pip需求t

- condaenv.yml

-多克多克文件

文件类
模型二进制

CSV

外部文件参考

比较实验 切夫伦
表格式diff

重叠学习曲线

参数和度量
群论实验值

并行坐标图

参数重要性绘图

富格式(并排)
-图像

视频

音频

绘图

交互式可视化

-文本

神经网络直方图

预测可视化

预测可视化(图像、视频、音频)

代码解析
Git-Git

-源文件

-笔记本

环境
Pip需求t

- condaenv.yml

-多克多克文件

硬件
CPU系统

GPU系统

内存

系统信息
控制室日志

错误栈跟踪

-执行命令

系统细节(主机主)

数据版本
-位置

哈希

数据集diff

外部引用版本diff

文件类
模型类

CSV

自定义比较仪表板
组合多元数据类型(图像学习曲线硬件)

登录笔记本/编码定制比较

比较/比数3+实验/运行

组织搜索实验和元数据 切夫伦
实验表定制
增加/删除列

UI重命名列

增加列颜色

显示像表培训度量等数列集(min/max/avg/vag/var/last)

自动磁列建议

实验滤波搜索
搜索多重条件

有限

查询语言对固定选择器

Regex有限查询语言tensorBoard.dev实验主页

保存过滤器和搜索历史

自定义单项实验仪表板
组合不同元数据类型

保存实验表视图

日志项目级元数据

自定义部件插件

挂起并搜索标签

嵌套元数据支持UI

可复制性可追踪性 切夫伦
单命令实验重运行

实验线程
下游使用数据集列表

下游使用的其他文物清单

下游文物依赖图

可复制协议

环境编译并可复制

保存/获取/缓存数据集供实验

协作和知识分享 切夫伦
用户群和ACL

分享UI链接项目成员

分享UI链接外部

注释化

交互项目级报表

模型寄存器

模型编译 切夫伦
代码版本(培训使用)

环境版

参数解析

数据集版本

结果(计数可视化)

解释(SHAP,DALEX)

模型文件(打包模型、模型权重、指针人工存储器)

模型线程和评价历史 切夫伦
模型/实验生成下游

评价/测试历史运行

支持持续测试

用户创建模型或下游实验

存取控制模型审查模型推广模型 切夫伦
主级切换标签(开发、阶段制作)

自定义级标签

锁定模型版和下游运行、实验和人工制品

添加注解/注释和UI批准

模型比较(当前对挑战者等)

兼容性审核

遵章审核(数据集使用、创建过程审批、结果/解释验证)

CI/CD/CT兼容 切夫伦
webhooks网络

模型无障碍

支持持续测试

集成CI/CD工具

模型搜索 切夫伦
注册模型

活动模型

通过元数据/artifacts创建

按日期

用户/所有者

通过生产阶段

搜索查询语言

模型打包 切夫伦
原生打包系统

兼容打包协议(ONNX等)

模型单文件或柔性结构

集成打包框架

整合支持

语言类 切夫伦
ava大全

朱莉亚

ython语言

R

优先API

模型培训 切夫伦
催化器

Catboost

捷台市

FB预测

古龙市

hugging脸孔

H2O

LightGBM

拼接

yToch

PyTarkIgnite

PyTorrch闪电

ikit学习

斯库奇

斯派西

SparkMLLIB

Stats模型

TesorFlow/Keras

XGBoost

超参数优化 切夫伦
超优

Keras图纳

Optuna软件

雷通

Scikit优化

模型可视化调试 切夫伦
DALEX系统

内特龙

SHAP

腾索波德

农城

IDEs笔记本 切夫伦
ypyterLab和jupyter笔记本

谷歌Colab

深调

AWSSGEMAKER

数据版化 切夫伦
DVC

编程管线 切夫伦
空气流

Argo

克德罗

库贝波

enML

kb88凯时开户平台实验跟踪工具 切夫伦
ML流

圣洁

腾索波德

农城

CI/CD 切夫伦
github动作

GitlabCI

环形CI

特拉维斯

詹金斯

模型服务 切夫伦
塞尔顿市

数据布列克

模型编译 切夫伦
塞尔顿市

idder.ai

亚瑟.

LLM 切夫伦
兰卓

表于2023年8月7日更新某些信息可能过期
报表过期资料.

实验更多高级比起开始
跟踪工具也应该

检查最合宜计划 今天业务

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