Neptune è una piattaforma commerciale pensata per il monitoraggio degli esperimenti di machine learning e la gestione delle versioni dei modelli. È rivolta a data scientist, ingegneri ML e team MLOps che desiderano organizzare, confrontare e riprodurre esperimenti in modo efficace e strutturato.

Neptune consente di registrare metriche, iperparametri, modelli e artefatti, facilitando la collaborazione e la tracciabilità in flussi di lavoro complessi. Si integra facilmente con gli strumenti più comuni del mondo ML ed è adatta a team con alto volume di sperimentazione.

Vantaggi principali:

• Piattaforma centralizzata per esperimenti, metadati e versioni

• Garantisce riproducibilità e gestione del ciclo di vita dei modelli

• Si adatta a flussi di lavoro personalizzati e collaborativi

Quali sono le funzionalità principali di Neptune?

Tracciamento completo degli esperimenti

• Registra iperparametri, metriche, artefatti, curve di perdita

• Supporta logging in tempo reale e sincronizzazione offline

• Organizzazione per tag, filtri e metadati personalizzati

• Ricerca rapida tra numerose esecuzioni

Registro dei modelli e controllo di versione

• Versionamento dei modelli allenati e delle relative configurazioni

• Associa ogni modello all’esperimento, ai dati e agli script usati

• Confronto tra versioni in progetti diversi o tra team

• Distingue tra modelli sperimentali e modelli pronti per la produzione

Collaborazione e workspace condivisi

• Progetti condivisi con gestione degli accessi

• Annotazioni, evidenziazione dei run principali, documentazione centralizzata

• Favorisce la collaborazione tra team tecnici e scientifici

• Strumenti per tracciare il lavoro e assegnare responsabilità

Integrazione con gli stack ML esistenti

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

• Utilizzabile in notebook, script e pipeline CI/CD

• API Python e REST per integrazioni personalizzate

• Esporta dati e log per analisi esterne o visualizzazioni

Scalabilità per ambienti enterprise

• Supporta più utenti e grandi volumi di dati

• Controlli di accesso, ruoli e tracciamento delle modifiche (audit)

• Disponibile in cloud o per installazione on-premise

• Conforme a requisiti di governance e conformità normativa

Perché scegliere Neptune?

• Progettato per gestire l’intero ciclo di vita degli esperimenti ML

• Garantisce tracciabilità completa di configurazioni e risultati

• Favorisce collaborazione e documentazione condivisa

• Flessibile e facilmente integrabile con tool esistenti

• Ideale per team di ricerca, industria regolamentata e progetti complessi