Comet ist eine kommerzielle Plattform für das Tracking von Machine-Learning-Experimenten, die Leistungsüberwachung von Modellen und die Versionskontrolle im KI-Entwicklungsprozess. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieur:innen und Forschungsteams, die Trainingsläufe, Parameter und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren, vergleichen und reproduzieren möchten.

Comet zentralisiert Metriken, Artefakte und Konfigurationen und ermöglicht so Transparenz, Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit in ML-Projekten. Die Plattform ist mit den gängigen ML-Frameworks kompatibel und eignet sich für skalierbare und teamorientierte Arbeitsumgebungen.

Zentrale Vorteile:

• Vollständiges Tracking von Experimenten, Parametern und Ergebnissen

• Unterstützt Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit

• Entwickelt für produktive ML-Entwicklung in Unternehmen

Was sind die Hauptfunktionen von Comet?

Experimenten-Tracking und Metadaten-Protokollierung

• Erfasst Hyperparameter, Metriken, Datensätze, Code-Versionen und Ausgaben

• Visualisierung über interaktive Dashboards in Echtzeit

• Kompatibel mit TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn u. a.

• Speicherung benutzerdefinierter Metriken und Artefakte

Modellvergleich und Performance-Analyse

• Vergleicht Experimente und Modellvarianten visuell und numerisch

• Analyse von Loss-Kurven, Genauigkeit und Evaluierungsmetriken

• Dokumentation durch Notizen und Annotationen

• Versionskontrolle für Modelle und Konfigurationen

Teamzusammenarbeit und Projektorganisation

• Gemeinsame Dashboards und experimentenbasierte Projektstruktur

• Benutzer- und Zugriffsverwaltung

• Kommentarfunktion für kollaborative Analyse

• Fördert Konsistenz in der Modellentwicklung im Team

Artefaktverwaltung und Versionierung

• Versioniert Skripte, Daten, Modelle, Checkpoints

• Rückverfolgbarkeit jeder Modellausgabe zur ursprünglichen Konfiguration

• Ideal für Compliance, Governance und Wiederverwendbarkeit

• Unterstützung bei Audits und Dokumentation

Integration in MLOps-Workflows

• Nutzbar über Jupyter Notebooks, CLI oder Python API

• Integrierbar mit Git, MLflow, S3, Kubernetes u. a.

• Export von Daten für externe Tools und Visualisierung

• Verbindung von Experimentierphase und Deployment-Prozess

Warum Comet?

• Lückenloses Tracking des gesamten ML-Experimentierzyklus

• Reproduzierbare Experimente mit transparenter Versionierung

• Kollaborative Funktionen für ML-Teams

• Flexible Integration in bestehende ML-Stacks

• Ideal für Forschung, Unternehmen und regulierte Branchen