Neptune est une plateforme commerciale dédiée au suivi d’expériences et à la gestion de modèles dans le développement machine learning. Elle permet de centraliser l’enregistrement, la visualisation et la comparaison des expériences, facilitant la reproductibilité et l’organisation dans des environnements ML complexes.

Conçue pour les data scientists, ingénieurs ML et équipes MLOps, Neptune aide à documenter et suivre efficacement les essais de modèles, hyperparamètres, métriques et versions, tout en favorisant la collaboration entre membres d’un même projet.

Principaux avantages :

• Hub central pour le tracking d’expériences et la gestion des métadonnées

• Renforce la reproductibilité et la traçabilité des modèles

• S’intègre facilement aux outils ML existants

Quelles sont les fonctionnalités principales de Neptune ?

Suivi complet des expériences ML

• Enregistre les hyperparamètres, métriques, courbes de perte, artefacts

• Supporte la journalisation en temps réel et la synchronisation hors ligne

• Organisation avec tags, métadonnées personnalisées et filtres avancés

• Navigation fluide dans les historiques de runs

Registre de modèles avec versioning

• Versionne les modèles entraînés et leurs métadonnées

• Lie chaque modèle à son expérience, dataset et configuration

• Comparaison entre versions sur différents projets ou environnements

• Suivi des modèles de test ou déployés

Espaces collaboratifs et documentation partagée

• Projets partagés avec accès multi-utilisateurs

• Annotations, surlignage des runs importants, affectation de tâches

• Documentation centralisée pour chaque expérience

• Aligne les équipes data, recherche et ingénierie

Intégration souple aux stacks ML

• Compatible avec TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, etc.

• Utilisable dans notebooks, scripts ou pipelines CI/CD

• API Python et REST pour intégrations personnalisées

• Export vers outils externes pour analyse ou reporting

Infrastructure adaptée aux grandes équipes

• Gestion de nombreux utilisateurs et volumes importants de données

• Contrôle des accès, permissions par projet et journalisation d’audit

• Déploiement possible en cloud ou sur site

• Prêt pour des environnements nécessitant conformité et gouvernance

Pourquoi choisir Neptune ?

• Conçu pour le pilotage des expérimentations ML

• Assure une traçabilité complète des essais et configurations

• Favorise la collaboration structurée entre équipes

• Indépendant des frameworks, adaptable à tous les workflows

• Idéal pour équipes de R&D et environnements réglementés