ML流对TensorBoard对sNeptu
面向什么时候ML元数据管理缩放
vs系统
vs系统
实验发展到百分百你的团队也壮大
运行时滑动性能和笨拙工作变通协作
正在减慢你是时候你试海王星
深入潜入ML流、Tensorboard和Neptu
只显示差数
ML流
腾索波德
海王星
商业需求
商业需求
产品是作为商业软件、开源软件或受控云服务提供
开源
TensorBoard开源,TensorBoard.dev免费托管云服务
托管云服务
通用能力
搭建
无服务器UI
对
对
号
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日志显示元数据
数据集
代码版本
号
度量损
丰富格式
预测可视化
号
号
号
预测视觉化
号
号
号
预测视觉化(图像-交互式混淆矩阵图像分类)
号
农城
号
预测可视化(图像-叠加预测屏蔽图像分割)
号
农城
号
预测可视化(图像-重叠预测框检测对象)
号
农城
号
硬件消耗
TPU系统
号
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
号
富格式(并排)
视频
号
号
号
音频
号
号
号
绘图
号
号
号
交互式可视化
号
号
号
神经网络直方图
号
号
号
预测可视化(图像、视频、音频)
号
号
号
代码解析
Git-Git
号
号
号
-源文件
号
号
号
环境
Pip需求t
号
号
号
- condaenv.yml
号
号
号
-多克多克文件
号
号
号
硬件
系统信息
-执行命令
号
号
号
数据版本
文件类
模型类
号
号
号
CSV
号
号
号
自定义比较仪表板
登录笔记本/编码定制比较
号
号
号
组织搜索实验和元数据
可复制性可追踪性
协作和知识分享
交互项目级报表
号
号
号
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1月26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.
做超参数优化时 运行了很多实验 天索波亚德非常混乱很难整理比较NeptuneUI清晰可见 直觉性 量级多运行
Ihab本第
生物医学AI研究人员
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
Tensorboard的好处是免费运行,但工程师想向团队显示训练曲线时,他们需要启动VM(虚拟机)日志或提供本地主机端口,向互联网发布它,并不十分安全.当你不得不启动VM直视某些日志时,你就会发现应该有更好的工具
尼古拉斯洛佩兹卡兰扎
Deep Chain和BioAIInstaDeep铅
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
球队不做慢
两者都容不下海王星
海王星为受ML流和TensorBoard限制的团队提供轻量解法 大规模协作运行MLOPs