Neptune 을 사용하여 한 공간에서 모델을 추적하고, 비교하고, 공유하세요.
실험 메타데이터를 모두 한곳에 모아두면 어떤 학습 전략이 가장 효과가 좋은지, 그 이유는 무엇인지 파악할 수 있습니다. 더 짧은 시간에 더 많은 확신을 가지고 다양한 가설을 반복할 수 있습니다.
여러 실행에서 어떤 하이퍼파라미터 세트가 가장 좋은 지표를 생성하는지 빠르게 파악하고, 관심있는 매개변수 및 측정항목 범위를 탐색합니다.
단일 지표를 병렬로 비교하여 앞으로 진행할 모델을 결정하는 데 필요한 폭넓은 시각을 확보할 수 있습니다.
이미지 메타데이터를 병렬로 비교하여 분류 및 물체 감지와 같은 컴퓨터 비전 문제를 해결하거나, 이미지로 기록된 모든 메트릭을 동시에 빠르게 분석할 수 있습니다.
소스 실행과 대상 실행 간의 데이터 세트의 차이를 쉽게 비교할 수 있습니다. 경로, 크기, MD5 해시를 대조하세요. 모델 성능 변화의 원인이 매개변수인지 데이터인지 파악할 수 있습니다.
서로 다른 Epoch, 데이터 조각 간의 손실 또는 정확도 메트릭을 비교하여 특정 모델이 예측값에 더 빠르게 수렴하거나 또는 벗어나는 이유를 확인할 수 있습니다.
액세스할 수 있는 기록으로 ML 팀의 역량을 강화하세요. 어떤 실험이 가장 성과가 좋았는지, 누가 실험을 실행했는지 즉시 파악할 수 있습니다. 또한 모델 학습에 사용된 데이터 세트와 매개변수도 확인할 수 있습니다.
실험에 대한 즉각적인 피드백으로 시간과 리소스를 절약하세요.
모델 성능의 실시간 피드를 통해 학습 상태에 대한 지속적인 인사이트를 확보하세요.
실험 전반에 걸쳐 하드웨어 사용량을 모니터링하여 학습의 병목 현상을 제거하세요.
최상의 결과를 재현하는 데 필요한 모든 메타데이터를 한 곳에 저장하세요.
모든 메타데이터를 한곳에 모아둠으로써 모델의 마지막 작업 단계로 쉽게 롤백하여 중단된 단계를 수정할 수 있습니다.
Neptune 을 사용하면 등록된 버전부터 학습에 사용된 데이터까지 모델의 전체 계보를 빠르고 정확하게 확인할 수 있습니다.
재현성을 통해 동료의 작업을 이해하고 그 위에 구축할 수 있으며, 이유 없는 작업 복제로 인한 리소스 손실을 방지할 수 있습니다.
Neptune 사용자 지정 가능한 대시보드, 저장된 테이블 보기, 태그를 사용하여 여러 팀이 서로 다른 프로젝트와 데이터로 간편하게 작업할 수 있습니다. 모두 동일한 도구 내에서 가능합니다.
첫 번째 데이터 세트부터 프로덕션에 전송하는 최종 모델 버전까지의 전체 모델 라이프사이클을 쉽게 추적하세요.
운영팀이 요청하는 즉시 배포에 필요한 모든 데이터를 제공할 수 있습니다. 라이프사이클 전반의 모든 모델에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스 활용이 가능합니다.
모델을 만든 사람, 학습된 데이터, 메트릭, 마지막으로 업데이트된 시기를 파악할 수 있습니다. 이제 주요 이해관계자의 감사 요청을 스트레스 없이 처리할 수 있습니다.
모든 모델을 한 곳에 저장하면 배포에 가장 적합한 모델을 쉽게 선택할 수 있습니다. 또한 모델을 프로덕션으로 이동할 때 실수할 가능성을 현저하게 줄일 수 있습니다.
관리자, 소유자, 기여자, 보기 전용 등 역할에 따라 액세스를 필터링하거나 각 사용자에게 권한을 부여하여 프로젝트와 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
영구 UI 링크를 사용하면 분산된 팀원들이 동일한 콘텐츠에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 적절한 스크린샷을 찾는 데 시간을 낭비할 필요가 없으며, 결과를 논의하고 더 빠르게 피드백을 받을 수 있습니다.
테이블 열, 이름, 색상을 사용자 지정하여 팀의 특정 요구사항에 맞는 중요한 지표와 결과를 쉽게 확인할 수 있습니다.
메타데이터를 Neptune 서버에 저장하고 Neptune 의 유지 관리 및 성능은 본사에서 처리됩니다.
자체 인프라 또는 프라이빗 클라우드, Kubernetes 클러스터 또는 내부적으로 Kubernetes 클러스터를 실행하는 가상 머신에 Neptune 을 배포할 수 있습니다.
무슨 데이터든 Neptune 이 지원합니다. 클래식 메트릭과 매개변수부터 ML 업종별 메타데이터까지. 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 또는 표 형식의 데이터도 포함됩니다.
