比较海王星比重

kb88凯时开户平台廉价实验跟踪面向您的MLOPS

奈普奈-龙卷风
vs系统
权重分解

最合理规模ML团队没有WandB完全成熟平台的预算
kb88凯时开户平台兴建海王星-轻价MLOPS栈组件实验跟踪

用法定价计划
进化与您的需要
弹性数据结构
无缝迁移
清除详细文件
教程( T)

选择海王星创建更多可定制元数据结构.远远少

图标成本计算

合理定价适应现实

由团队测试海王星功能实战项目-零预算支出-免费计划包括5个用户和1个活动项目

以使用为基础的支付计划随你增长需求而进化需要时可添加活动项目到包中

引用
重商和比亚斯从合理定价转向过高更何况半数以上想看模型的人 不做建模当我们寻找替代物时 海王星是唯一能提供所需一切
机器学习工程师 AI-dowerplace,USA
图标响应式路径图

您请求我们的行进图

很容易对永无改进的软件不耐烦内普图内普特特性和错误修复待办列表.因为我们相信,随着你的工作提高,你使用的工具也应该提高客户发现差

引用
海王星前我使用Wights和Biases一开始令人印象深刻,从盒子里工作,UI非常好但在四年内我使用它时,它没有改善-他们没有完全开发出他们正在开发的特征我很感激海王星在我使用它的整个时间里 有了明显的改善
Shane Acton公司 Instadeep研究工程师
图标焦点化

百分百聚焦ML元数据管理

kb88凯时开户平台wandB广域特征会感觉超杀,而你需要的只是实验跟踪和模型编译

海王星建点解ML元数据管理这是我们所要做的并所有我们计划做, 微调功能沿途内普特完全合用MLOps堆栈

引用
我选择海王星比WandB强 因为它比较轻重,我比较自在
强纳森东扎拉 数据科学研究者
图标灵活性

可软化元数据结构中选用例

自由登录并显示模式元数据使用嵌套参数结构模型、子文件夹训练验证度量或打包模型或制作人工品单独空间

海王星允许你组织模型实验 以最有价值方式处理具体使用案例

引用
海王星运行时数据结构大粉丝事实我们可以基本设计 我们自己文件结构不遗余力 给了我们巨大的弹性
Andreas Malekos 康斯坦丁工业AI主管
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

单机组件

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

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

无特殊需求wandbpython库安装并访问互联网检验基础设施预部署需求

训练过程需要多少改变

最小化几行代码跟踪读更多

最小化几行代码跟踪读更多

是否通过CLI/YAML/Client库整合培训过程

对 通过neptune客户端库内

带WebUI或控制台
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)

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

查询语言对固定选择器

Regex项目级名称选择器固定运行级

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
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

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

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11月2日更新某些信息可能过期
报表过期资料.

配得上公平价位,柔性ML元数据管理

和海王星完全一样

检查最合宜计划 今天业务

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