Registrierung

Veröffentlichen und teilen Sie Ihre ML-Modelle und Datensätze

Registry ist ein kuratiertes zentrales Repository, das Versionierung, Aliase, Herkunftsverfolgung und Verwaltung von Modellen und Datensätzen speichert und bereitstellt.

ML-Lebenszyklusverwaltung

Verwalten Sie Ihre ML-Modelle und Datensätze nahtlos in jeder Phase des Lebenszyklus – von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Produktion.

CI/CD

Als einzige zuverlässige Quelle für die in der Produktion befindlichen Modelle bietet Registry die Grundlage für eine effektive CI/CD-Pipeline, indem es die richtigen Modelle zur Reproduktion, Neuschulung, Bewertung und Bereitstellung identifiziert.

Reproduzierbarkeit

Ein Aufzeichnungssystem, das einfachen Zugriff auf Artefakte des maschinellen Lernens und eine detaillierte Herkunftsverfolgung bietet, ermöglicht es Ihnen, jedes Modell neu zu erstellen und jede Aufgabe im ML-Lebenszyklus zu reproduzieren.

Auffindbarkeit

Teilen Sie Modelle und Datensätze im gesamten Unternehmen. ML-Anwender aus verschiedenen Teams können veröffentlichte Artefakte in ihren eigenen Experimenten und CI/CD-Pipelines untersuchen und verwenden.

Governance und Zugriffskontrolle

Schützen Sie Modelle und Datensätze über mehrere Teams hinweg. Stellen Sie sicher, dass Benutzer den richtigen Zugriff auf die Artefakte haben, die sie benötigen. Nicht mehr und nicht weniger.

Gewichte & Die Biases-Plattform hilft Ihnen, Ihren Arbeitsablauf von Anfang bis Ende zu optimieren.

Modell

Experiment

Tracking und Visualisierung ML-Experimente

fegen

Optimierung Hyperparameter

Modellregister

Registrierung und Verwaltung von ML-Modellen

Automatisierung

Lösen Sie Workflows automatisch aus

Start

Verpackung und Betrieb ML-Workflow-Aufgaben

salzig

Beweis

Entdecken Sie
LLM-Debug

Auswertung

Strenge Bewertung von GenAI-Anwendungen

Kern

Relikte

ML-Pipeline-Versionierung und -Management

Tisch

Visualisierung und Erkundung von ML-Daten

Bericht

Dokumentieren und teilen Sie ML-Einblicke

SDK

Protokollieren Sie ML-Experimente und -Artefakte im großen Maßstab