MLパイプライン。あなたのマシンで。クラウド費用なし。
ドラッグ＆ドロップで機械学習モデルを構築・トレーニング・デプロイ。データはあなたのノートパソコンから出ません。
macOS 12以上、Python 3.9以上が必要
ローカルMLに必要なすべて
データ読み込みからモデルデプロイまで—すべてお使いのマシンで。
数分でモデルをトレーニング
ビジュアルフォームで定型コード不要。アルゴリズムを選び、パラメータを設定し、トレーニングをクリック。
モデルを理解する
SHAPプロットと特徴量重要度がすべての予測を説明します。
最適なハイパーパラメータを発見
Optunaがコーヒーを飲んでいる間に100回の試行を実行。
すべての実験を比較
ランにタグ付け、メトリクスを追跡、良いモデルを見失わない。
DevOpsなしでデプロイ
ワンクリックHTTPサーバー。プレイグラウンドでテスト。
データをプライベートに
クラウドアップロードなし。アカウント不要。お使いのマシンだけ。
使い方
データからデプロイまで3ステップ。
1
データを読み込む
CSVファイルをドラッグ＆ドロップ
2
モデルを設定
ビジュアルフォームでコード不要
3
トレーニング＆デプロイ
ワンクリックHTTP APIで配信
MLOps Desktopをダウンロード
数分でMLパイプラインの構築を開始。
macOS 12以上およびPython 3.9以上が必要
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