혁신적인 ML實驗追蹤 도구

창의적이고 혁신적인 ML實驗追蹤 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

ML實驗追蹤

  • AutoML-Agent는 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 검색, 하이퍼파라미터 튜닝 및 배포를 LLM 기반 워크플로우를 통해 자동화하여 간소화된 ML 파이프라인을 제공합니다.
    0
    0
    AutoML-Agent란?
    AutoML-Agent는 데이터 수집, 탐색적 분석, 누락 값 처리, 특징 엔지니어링을 구성 가능한 파이프라인으로 수행하는 지능형 에이전트 인터페이스를 통해 머신러닝 생명주기의 모든 단계를 조율하는 다목적 파이썬 기반 프레임워크입니다. 다음으로, 대형 언어 모델을 활용하여 최적의 구성을 추천하는 모델 구조 검색과 하이퍼파라미터 최적화를 수행합니다. 에이전트는 병렬로 실험을 실행하고, 지표와 시각화를 통해 성능을 비교하며, 최상의 모델이 선택되면 Docker 컨테이너 또는 MLOps 플랫폼과 호환되는 클라우드 네이티브 아티팩트를 생성하여 배포 과정을 간소화합니다. 사용자는 플러그인 모듈을 통해 워크플로우를 더욱 맞춤화하고, 시간 경과에 따른 모델 드리프트를 모니터링하여 강력하고 효율적이며 재현 가능한 AI 솔루션을 프로덕션 환경에서 구현할 수 있습니다.
    AutoML-Agent 핵심 기능
    • 자동 데이터 전처리
    • 특징 엔지니어링 파이프라인
    • LLM 기반 모델 구조 검색
    • 하이퍼파라미터 최적화
    • 실험 추적 및 비교
    • 모델 평가 및 설명 가능성
    • 배포 자동화(도커, 클라우드)
    • 플러그인 기반 확장성
    • 모델 드리프트 모니터링
    AutoML-Agent 장단점

    단점

    여러 LLM 에이전트를 조정하는 잠재적인 복잡성으로 계산 비용이 증가할 수 있습니다.
    명확한 가격 정보가 없어 잠재적인 미확인 비용이 있음을 나타냅니다.
    전체 파이프라인을 실행하려면 상당한 계산 자원이 필요할 수 있습니다.

    장점

    데이터 수집부터 배포까지 AutoML의 전체 파이프라인을 자동화합니다.
    효율적이고 병렬적인 작업 실행을 위해 다중 에이전트 LLM 프레임워크를 사용합니다.
    자연어 인터페이스는 비전문 사용자도 접근 가능하게 합니다.
    검색 강화 계획은 최적 솔루션 탐색을 향상시킵니다.
    다단계 검증은 생성된 모델의 신뢰성을 높입니다.
    다양한 데이터셋과 작업에서 높은 성공률이 입증되었습니다.
    AutoML-Agent 가격
    무료 플랜 있음No
    무료 평가판 정보
    가격 모델
    신용카드 필요 여부No
    평생 플랜 있음No
    청구 빈도
    최신 가격은 다음을 방문하세요: https://deepauto-ai.github.io/automl-agent/
추천