Neptuneは、大規模モデルトレーニングのための実験トラッカーとして設計されており、数か月にわたるジョブのモニタリングと大量のデータのほぼリアルタイムでの可視化を可能にします。これにより、失敗した実行をより短時間で見つけ出し、無駄な支出を削減することができます。Neptuneのウェブアプリでは、巨大な（100k以上の）実行テーブルをレンダリングしたり、数千のメトリクスを単一のチャートで比較したりすることができ、他のツールで見られる画面のフリーズを防ぎます。また、データをダウンサンプリングしないため、可視化は100％正確で、単一のメトリクススパイクまで捕捉します。
Neptuneのアーキテクチャ、データモデル、アルゴリズムは、最大のスケーラビリティを実現するために構築されています。例えば、Neptuneは1秒間に100kのデータポイントを非同期で取り込むことができます（Kafkaベース）。これにより、生成されるすべてのメトリクス、結果、メタデータを追跡しながら、データの安全性を保つことができます。
NeptuneのネイティブAPIを使用すると、ゼロの摩擦で任意のスタックに接続できます。または、25以上のネイティブ統合を使用して、トレーニングパイプラインに接続することもできます。
Neptuneを使用することで、トレーニングコストの最低5％を節約することが可能です。フォーク機能により、複数のアプローチを同時にテストし、収束しない実行を即座に停止することができます。これにより、基礎モデルのトレーニングにおいて、毎月数百万ドルを節約することができます。
Neptuneは、SOC2タイプ2およびGDPRのコンプライアンスを重視しており、最高レベルのデータ保護を確保するために複数のセキュリティ対策を採用しています。また、99.9％のアップタイムSLAを提供し、ロールベースのアクセス制御（RBAC）とシングルサインオン（SSO）認証により、プロジェクトを保護し、正しいアクセスレベルを確保し、安全にコラボレーションすることができます。
