Neptune ist eine kommerzielle Plattform für das Tracking von Machine-Learning-Experimenten und die Verwaltung von Modellen. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieur:innen und MLOps-Teams, die ihre Experimente zentral dokumentieren, vergleichen und reproduzieren möchten.

Neptune verbessert die Nachvollziehbarkeit und Zusammenarbeit in komplexen ML-Workflows, indem es eine strukturierte Verwaltung von Hyperparametern, Metriken, Modellversionen und Artefakten ermöglicht. Die Plattform ist flexibel integrierbar und auf skalierbare, forschungsnahe Teams ausgelegt.

Zentrale Vorteile:

• Einheitliche Oberfläche zur Verwaltung von Experimenten und Metadaten

• Hohe Reproduzierbarkeit und Versionierbarkeit von Modellen

• Kompatibel mit gängigen ML-Tools und Workflows

Was sind die Hauptfunktionen von Neptune?

Umfassendes Experimenten-Tracking

• Protokolliert Hyperparameter, Metriken, Verlustkurven, Artefakte

• Echtzeit-Logging und Offline-Synchronisierung möglich

• Organisiert Experimente mit Tags, benutzerdefinierten Feldern und Filterfunktionen

• Erleichtert die Navigation bei vielen Experimenten

Modellregistry mit Versionierung

• Speichert und versioniert Modelle und zugehörige Metadaten

• Verknüpft Modelle mit bestimmten Experimenten, Daten und Konfigurationen

• Vergleich zwischen Modellversionen über Projekte hinweg

• Unterscheidung zwischen Produktions- und Testmodellen

Kollaboration und gemeinsame Dashboards

• Gemeinsame Arbeitsbereiche für Teams

• Kommentieren, Hervorheben und Dokumentieren einzelner Runs

• Zentrale Projektdokumentation

• Fördert Transparenz und Abstimmung im Team

Flexible Integration in ML-Stacks

• Kompatibel mit TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM usw.

• Verwendbar in Notebooks, Skripten und CI/CD-Pipelines

• Schnittstellen über Python-API und REST-API

• Datenexport für Reporting oder externe Visualisierungen

Skalierbar für große Teams und Organisationen

• Unterstützung für mehrere Nutzer, große Datenmengen und langfristige Speicherung

• Rollenbasierter Zugriff, projektbezogene Rechteverwaltung, Audit-Logs

• Cloud- oder On-Premises-Hosting möglich

• Entspricht Anforderungen an Compliance und Governance

Warum Neptune?

• Spezialisiert auf ML-Experimentierung mit klarer Struktur

• Lückenlose Nachverfolgbarkeit von Konfigurationen und Ergebnissen

• Teamorientiert mit geteilten Dashboards und Dokumentation

• Framework-unabhängig und leicht integrierbar

• Ideal für skalierbare Forschung und regulierte Branchen