Comet è una piattaforma commerciale progettata per il monitoraggio degli esperimenti, il controllo delle prestazioni dei modelli e la tracciabilità nello sviluppo di machine learning. Si rivolge a data scientist, ingegneri ML e team di ricerca che desiderano documentare, confrontare e riprodurre esperimenti ML lungo tutto il ciclo di vita.

Comet permette di centralizzare le metriche, gestire gli artefatti e collaborare facilmente tra team, offrendo visibilità completa sulle configurazioni, risultati e versioni dei modelli. È compatibile con i principali strumenti ML e si adatta sia a progetti individuali che a infrastrutture su larga scala.

Vantaggi principali:

• Tracciamento completo di esperimenti, parametri e output

• Supporto alla riproducibilità e auditabilità

• Progettato per collaborazione e sviluppo ML in produzione

Quali sono le funzionalità principali di Comet?

Tracciamento degli esperimenti e log dei metadati

• Registra parametri, metriche, dati, codice, output

• Dashboard interattivi in tempo reale

• Compatibile con TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ecc.

• Supporta salvataggio automatico di metriche e artefatti personalizzati

Confronto tra modelli e analisi delle performance

• Confronto tra run diversi visivamente e numericamente

• Analisi di curve di perdita, accuratezza, metriche di valutazione

• Annotazioni e documentazione dei risultati

• Tracciamento delle modifiche tra versioni dei modelli

Collaborazione in team e gestione progetti

• Dashboard condivisi e librerie di esperimenti

• Controllo degli accessi per progetto o ruolo

• Strumenti di commento e revisione per il lavoro in team

• Favorisce la trasparenza nello sviluppo dei modelli

Gestione artefatti e versionamento

• Versionamento di dati, script, checkpoint e output di modello

• Rintracciabilità completa di ogni esperimento

• Ideale per compliance e governance dei processi ML

• Accesso rapido a esperimenti precedenti per riuso o auditing

Integrazione con pipeline MLOps

• Utilizzabile via notebook, CLI, API Python

• Integrazione con Git, MLflow, S3, Kubernetes, ecc.

• Esportazione dei dati verso tool esterni

• Connessione fluida tra fase sperimentale e deployment

Perché scegliere Comet?

• Controllo totale su esperimenti e versioni

• Riproducibilità garantita in ogni fase del processo

• Strumenti collaborativi per team di ML e ricerca

• Integrazione flessibile con gli strumenti già in uso

• Adatto a progetti regolamentati e ad alta tracciabilità