| 定價頁 | 暫無 |
| 免費方式 | N/A |
| 定價方式 | N/A |
| 采購渠道 | 官網(wǎng) |
| API適用國家/地區(qū) | 美國 |
| 支持語言 | N/A |
cml API 服務(wù)商
評分 35/100
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快速導(dǎo)航
cml是什么公司
更多CML（Continuous Machine Learning）是一個用于數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)習(xí)實驗，自動生成包含指標(biāo)和圖表的報告，并支持在云端或本地環(huán)境中部署和訓(xùn)練模型。
cml的API接口（產(chǎn)品與功能）
API產(chǎn)品信息
CML（Continuous Machine Learning）是一個開源工具，用于在機器學(xué)習(xí)項目中實現(xiàn)持續(xù)集成和持續(xù)交付（CI/CD）。它可以自動化開發(fā)工作流程的多個部分，包括模型訓(xùn)練和評估、跨項目歷史比較機器學(xué)習(xí)實驗，以及監(jiān)控變化的數(shù)據(jù)集。
核心功能
| 功能模塊 | 服務(wù)詳情 |
|---|---|
| 模型訓(xùn)練和評估 | 自動化模型訓(xùn)練和評估過程，提高開發(fā)效率。 |
| 實驗比較 | 在項目歷史中比較機器學(xué)習(xí)實驗，跟蹤模型性能變化。 |
| 數(shù)據(jù)監(jiān)控 | 監(jiān)控數(shù)據(jù)集的變化，確保模型輸入的穩(wěn)定性。 |
| Git集成 | 使用GitLab或GitHub管理機器學(xué)習(xí)實驗，跟蹤模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)修改。 |
| 自動報告 | 在每個Git Pull Request中自動生成包含指標(biāo)和圖表的報告。 |
使用場景
- 自動化開發(fā)：CML可以自動化機器學(xué)習(xí)項目中的模型訓(xùn)練和評估，減少手動操作，提高開發(fā)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(xué)習(xí)實驗的結(jié)果，優(yōu)化模型選擇。
- 數(shù)據(jù)管理：CML幫助監(jiān)控數(shù)據(jù)集的變化，確保模型訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。
- 團隊協(xié)作：CML支持Git集成，便于團隊成員協(xié)作和管理機器學(xué)習(xí)項目的版本。
cml API的價格（API免費方式與收費標(biāo)準(zhǔn)）
在選擇API服務(wù)商時，綜合評估以下維度，選擇最適合自己需求的API服務(wù)商，確保技術(shù)兼容性和成本效益。
cml API Key怎么獲取（API調(diào)用與對接教程）
暫無使用與對接教程
