Neptune es una plataforma comercial diseñada para el seguimiento de experimentos de machine learning y la gestión de modelos. Está orientada a científicos de datos, ingenieros de ML y equipos MLOps que buscan organizar, comparar y reproducir sus experimentos de manera eficiente y escalable.

Neptune permite centralizar el registro de métricas, hiperparámetros, versiones de modelos y artefactos, facilitando la colaboración y la trazabilidad en entornos de desarrollo complejos. Es flexible, compatible con los principales frameworks de ML y pensada para equipos con alta carga experimental.

Beneficios clave:

• Plataforma unificada para experimentos, versiones y metadatos

• Mejora la reproducibilidad y el control de modelos

• Se integra fácilmente en flujos de trabajo ML existentes

¿Cuáles son las funciones principales de Neptune?

Seguimiento completo de experimentos

• Registra hiperparámetros, métricas, artefactos, curvas de pérdida

• Compatible con registro en tiempo real y sincronización offline

• Organización por etiquetas, filtros y metadatos personalizados

• Navegación eficiente entre múltiples ejecuciones

Registro y versionado de modelos

• Guarda y versiona modelos entrenados y sus configuraciones

• Relaciona cada modelo con su experimento, datos y parámetros

• Permite comparar versiones entre proyectos y equipos

• Soporta distinción entre modelos de prueba y modelos en producción

Colaboración y paneles compartidos

• Espacios de trabajo para equipos con acceso compartido

• Anotación de runs, seguimiento de experimentos clave

• Documentación centralizada para experimentos

• Mejora la alineación entre ciencia de datos e ingeniería

Integración flexible con stacks ML

• Compatible con TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, entre otros

• Funciona en notebooks, scripts o pipelines CI/CD

• APIs en Python y REST para integraciones personalizadas

• Exportación de datos para análisis externo o visualización

Escalabilidad para entornos empresariales

• Soporta múltiples usuarios y proyectos con alto volumen de datos

• Gestión de permisos por rol y registro de auditoría

• Disponible en la nube o para instalación on-premise

• Cumple con requisitos de gobernanza y conformidad

¿Por qué elegir Neptune?

• Enfocado en el seguimiento estructurado de experimentos ML

• Reproducibilidad garantizada para cada configuración y resultado

• Herramientas de colaboración efectiva en equipos de datos

• Flexible e integrable con herramientas y flujos existentes

• Escalable para proyectos complejos o regulados