定价页 | 暂无 |
免费方式 | N/A |
定价方式 | N/A |
采购渠道 | 官网 |
API适用国家/地区 | 美国 |
支持语言 | N/A |
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cml是什么公司
更多CML(Continuous Machine Learning)是一个用于数据科学项目管理和自动化报告的工具,支持GitLab、GitHub和Bitbucket。它通过集成DVC(Data Version Control)来管理机器学习实验,自动生成包含指标和图表的报告,并支持在云端或本地环境中部署和训练模型。
cml的API接口(产品与功能)
API产品信息
CML(Continuous Machine Learning)是一个开源工具,用于在机器学习项目中实现持续集成和持续交付(CI/CD)。它可以自动化开发工作流程的多个部分,包括模型训练和评估、跨项目历史比较机器学习实验,以及监控变化的数据集。
核心功能
功能模块 | 服务详情 |
---|---|
模型训练和评估 | 自动化模型训练和评估过程,提高开发效率。 |
实验比较 | 在项目历史中比较机器学习实验,跟踪模型性能变化。 |
数据监控 | 监控数据集的变化,确保模型输入的稳定性。 |
Git集成 | 使用GitLab或GitHub管理机器学习实验,跟踪模型训练和数据修改。 |
自动报告 | 在每个Git Pull Request中自动生成包含指标和图表的报告。 |
使用场景
- 自动化开发:CML可以自动化机器学习项目中的模型训练和评估,减少手动操作,提高开发效率。
- 实验跟踪:通过CML,团队可以在项目历史中比较不同机器学习实验的结果,优化模型选择。
- 数据管理:CML帮助监控数据集的变化,确保模型训练使用的数据质量和一致性。
- 团队协作:CML支持Git集成,便于团队成员协作和管理机器学习项目的版本。
cml API的价格(API免费方式与收费标准)
在选择API服务商时,综合评估以下维度,选择最适合自己需求的API服务商,确保技术兼容性和成本效益。
cml API Key怎么获取(API调用与对接教程)
暂无使用与对接教程