比较
海王星vs系统库贝波
vs系统
只显示差数
海王星
库贝波
商业需求
商业需求
单片或广度ML平台
单机组件
库贝涅斯环境
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
基础产品开源化,云提供商提供受控分发
通用能力
搭建
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
预测视觉化
号
号
预测视觉化(图像-交互式混淆矩阵图像分类)
号
农城
预测可视化(图像-叠加预测屏蔽图像分割)
号
农城
预测可视化(图像-重叠预测框检测对象)
号
农城
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
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
模型服务
数据布列克
号
号
模型编译
塞尔顿市
号
号
idder.ai
号
号
亚瑟.
号
号
LLM
兰卓
号
号
关键长处海王星之后呢
看这些特征运行中
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
数千ML已经选择工具
Exmorboard和Azureml前用过,但Neptune大有改进特别是启动真的很容易文档极佳,图表布局和参数清晰得多
赛门马肯兹
AI工程师和数据科学家
.感谢大工具.......优于我尝试过的其他工具
我猜我偏爱奈普纳的主要原因是界面, 在我看来它最干净最直观, 中心视图表非常通情达理并保存不同视图配置并不像wandb那样阴险外加点火集成化 正因如此我使用高层次模型训练框架
Klaus-Michael路由
数据学和AI学生,德国克兰根堡
我猜我偏爱奈普纳的主要原因是界面, 在我看来它最干净最直观, 中心视图表非常通情达理并保存不同视图配置并不像wandb那样阴险外加点火集成化 正因如此我使用高层次模型训练框架
这东西比腾索板好多了 爱你们创建它
达涅尔-列瓦伊
Renyi Alfréd数学学院初级研究员
令海王星在实验室分治的是 分享日志的易易易性光寄海王星链路松放 并让我的同事看到结果 自己是真棒前文使用Tensorboard+本地保存CSVs并发回截图和CSV文件Neptune促进协作能力最大增益
格雷格罗威斯
计算机科学圣路易斯大学初级研究生
快速搭建爱它:
高比费尔顿
巴黎Telecom音乐信息处理博士生
对我来说海王星最重要的事 在于它的灵活性即便我用Keras或Tensorflow培训本地笔记本电脑,
Victor Penado
高级NLP/ML工程师
5分钟内将海王星和代码整合
千万别过头