1. Interface utilisateur rapide et esthétique avec de nombreuses fonctionnalités pour organiser les exécutions en groupes, enregistrer des vues de tableau de bord personnalisées et les partager avec l’équipe.

Versionner, stocker, organiser et interroger les modèles, ainsi que les métadonnées de développement de modèles, y compris les versions d’ensemble de données, de code et de configuration d’environnement, paramètres et métriques d’évaluation, binaires du modèle, description et autres détails

2. Filtrez, triez et regroupez les formations sur modèles dans un tableau de bord pour mieux organiser votre travail.

3. Comparez les métriques et les paramètres dans un tableau qui trouve automatiquement ce qui a changé entre les exécutions et quelles sont les anomalies

4. Enregistrez automatiquement le code, l’environnement, les paramètres, les binaires du modèle et les métriques d’évaluation à chaque fois que vous exécutez une expérience

5. Votre équipe peut suivre les expériences exécutées dans des scripts (Python, R, autres), des notebooks (local, Google Colab, AWS SageMaker) et le faire sur n’importe quelle infrastructure (cloud, ordinateur portable, cluster)

6. Capacités étendues de suivi et de visualisation des expériences (consommation de ressources, défilement des listes d’images)