Neptune은 대규모 모델 훈련 과정에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 모니터링하고 시각화할 수 있는 실험 추적 도구입니다. 이 도구는 사용자가 장기간에 걸친 작업을 쉽게 모니터링할 수 있도록 설계되었으며, UI의 충돌 없이 거의 실시간으로 데이터를 처리합니다. 이를 통해 사용자는 실패한 실행을 더 빠르게 찾아내고, 불필요한 비용을 절감할 수 있습니다.
Neptune의 웹 앱은 10만 개 이상의 실행 테이블을 렌더링하거나, 단일 차트에서 수천 개의 메트릭을 비교할 수 있는 기능을 제공합니다. 다른 도구들과 달리 데이터를 다운샘플링하지 않기 때문에 시각화는 단일 메트릭 스파이크까지 100% 정확합니다. 이는 실시간 실험 추적을 통해 신뢰를 얻을 수 있는 현실을 가능하게 합니다.
또한, Neptune은 새로운 실행을 실험의 어떤 저장된 단계에서든 포크할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 여러 구성을 동시에 테스트하고, 정확도를 개선하지 못하는 실행을 중단하며, 가장 정확한 마지막 단계에서 계속할 수 있습니다. 이는 수렴하지 않는 훈련 실험에 수백만 달러를 낭비하는 것을 방지합니다.
Neptune의 아키텍처, 데이터 모델, 그리고 알고리즘은 최대의 확장성을 위해 설계되었습니다. 예를 들어, Neptune은 초당 10만 개의 데이터 포인트를 비동기적으로(Kafka 기반) 처리할 수 있습니다. 이는 생성하는 모든 메트릭, 결과, 메타데이터를 추적하면서도 데이터를 안전하게 보관할 수 있음을 의미합니다.
Neptune은 또한 SOC2 유형 2 및 GDPR 준수를 통해 데이터 보호의 최고 수준을 보장합니다. 99.9%의 가동 시간 SLA와 RBAC 및 SSO 인증을 통해 프로젝트를 보호하고, 올바른 접근 수준을 보장하며, 안전하게 협업할 수 있습니다.
