定價頁 | 暫無 |
免費方式 | N/A |
定價方式 | N/A |
采購渠道 | 官網 |
API適用國家/地區 | 美國 |
支持語言 | N/A |
快速導航
cml是什么公司
更多CML(Continuous Machine Learning)是一個用于數據科學項目管理和自動化報告的工具,支持GitLab、GitHub和Bitbucket。它通過集成DVC(Data Version Control)來管理機器學習實驗,自動生成包含指標和圖表的報告,并支持在云端或本地環境中部署和訓練模型。
cml的API接口(產品與功能)
API產品信息
CML(Continuous Machine Learning)是一個開源工具,用于在機器學習項目中實現持續集成和持續交付(CI/CD)。它可以自動化開發工作流程的多個部分,包括模型訓練和評估、跨項目歷史比較機器學習實驗,以及監控變化的數據集。
核心功能
功能模塊 | 服務詳情 |
---|---|
模型訓練和評估 | 自動化模型訓練和評估過程,提高開發效率。 |
實驗比較 | 在項目歷史中比較機器學習實驗,跟蹤模型性能變化。 |
數據監控 | 監控數據集的變化,確保模型輸入的穩定性。 |
Git集成 | 使用GitLab或GitHub管理機器學習實驗,跟蹤模型訓練和數據修改。 |
自動報告 | 在每個Git Pull Request中自動生成包含指標和圖表的報告。 |
使用場景
- 自動化開發:CML可以自動化機器學習項目中的模型訓練和評估,減少手動操作,提高開發效率。
- 實驗跟蹤:通過CML,團隊可以在項目歷史中比較不同機器學習實驗的結果,優化模型選擇。
- 數據管理:CML幫助監控數據集的變化,確保模型訓練使用的數據質量和一致性。
- 團隊協作:CML支持Git集成,便于團隊成員協作和管理機器學習項目的版本。
cml API的價格(API免費方式與收費標準)
在選擇API服務商時,綜合評估以下維度,選擇最適合自己需求的API服務商,確保技術兼容性和成本效益。
cml API Key怎么獲取(API調用與對接教程)
暫無使用與對接教程