MLOps Desktop
機械学習を、まるごとMacの中で。
CSVから、学習・説明・配信まで。クラウドも設定も不要で、データがMacの外に出ることはありません。
macOS 12以上、Python 3.9以上が必要
機能
CSVからモデル配信まで
データ読み込みから予測配信まで、ノートPC上で完結。
パイプラインを視覚的に構築
データ読み込み、分割、特徴量処理、学習、評価、エクスポートを1つのキャンバスでつなぎます。
アプリ内でチューニング
Optuna探索を実行し、勝ちパラメータを過去の試行と比較できます。
すべてのランを追跡
実験にタグを付け、指標を追跡し、実際に良かったモデルへ戻れます。
ローカルでモデルを配信
ローカルHTTPエンドポイントを起動し、内蔵プレイグラウンドで予測をテストできます。
ワークフロー
使い方
データからデプロイまで3ステップ。
01
データを読み込む
CSVを読み込み、スキーマを確認
02
モデルを設定
分割、特徴量、アルゴリズム、探索範囲を選択
03
トレーニング＆デプロイ
指標を比較し、挙動を説明して、ローカル配信
あなたの成果は、あなただけのもの。
よくある質問
気になることに、お答えします
本当に無料ですか？
はい。MITライセンスのオープンソースで、完全に無料です。有料プランも、試用期間も、アカウント登録もありません。
私のデータはどこに送られますか？
どこにも送られません。学習・評価・配信まで、すべてあなたのMac上で完結します。データセットやモデルが外部に出ることはなく、テレメトリ（利用状況の送信）も一切ありません。
プログラミングの知識は必要ですか？
不要です。キャンバス上でノードをつなぐだけで、視覚的にパイプラインを構築できます。さらに踏み込みたいときは、内部のPythonとscikit-learnにいつでもアクセスできます。
具体的に何ができますか？
分類・回帰モデルを作れます。CSVを読み込み、データ分割や特徴量処理を行い、学習、Optunaでのチューニング、SHAPによる説明、結果の比較、そしてローカルAPIからの予測配信まで対応します。
動かすには何が必要ですか？
macOS 12以降のMac（Apple SiliconまたはIntel）と、Python 3.9以降です。ダウンロードして開けば、数分で構築を始められます。
はじめる
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版をダウンロードApple Silicon · Intel — macOS 12以上およびPython 3.9以上が必要