Comet

Come(コメット)tは、機械学習と生成型AI(LLM)モデル開発の全過程を統合管理できる実務型MLOpsプラットフォームです。

0.0
Preview Image
リリース日
2017年
月間訪問者数
22.3万
開発国
アメリカ
プラットフォーム
ウェブ
言語
英語

キーワード

  • 実験追跡
  • モデルレジストリ
  • 生産監視
  • データセットバージョン管理
  • LLM評価
  • プロンプト評価ツール
  • MLOps
  • 機械学習運用の自動化
  • データドリフト検出
  • 通知設定
  • ハイパーパラメータ追跡
  • アーティファクト管理
  • モデル再現性確保
  • MLコラボレーション機能

プラットフォームの説明

Cometは、機械学習およびLLMベースのシステム開発者がモデルのトレーニングから展開までの全過程を一つのプラットフォームで追跡・比較・管理できるように支援するエンドツーエンドのMLOpsソリューションです。Opikモジュールを通じてLLM評価と自動化されたプロンプトの最適化を提供し、Experiment Management機能でトレーニング過程のメトリック、ハイパーパラメータ、学習履歴を視覚的に分析することができます。 また、ArtifactsとModel Registryでデータセットとモデルバージョンを体系的に管理し、Model Production Monitoringでリアルタイムのデータドリフト検出、機能(Feature)分析、カスタム通知などを運営環境でも行うことができます。 Web UIとPython SDKの連動が容易で、AWS SageMakerおよびオンプレミス環境に適用可能な柔軟な展開モデルをサポートします。

コア機能

  • 実験追跡

    トレーニングメトリック、ハイパーパラメータ、コードログの自動記録

  • LLM評価(Opik)

    LLM応答の品質、予測、プロンプトのパフォーマンス評価

  • モデル登録

    様々なバージョンモデルの学習・配布記録管理

  • Artifactのバージョン管理

    学習データセットと出力ファイルのバージョン管理と保存

  • 生産監視

    リアルタイムモニタリング、データドリフト検出、カスタム通知

  • データセットバージョン管理

    モデル学習に使用されたデータセットの変更履歴の追跡

  • Web-SDK二重連動

    Jupyter、Python API、Web UIの両方で同じ追跡が可能です。

  • オンプレミス展開のサポート

    自社インフラにも設置し、データ制御が可能

活用事例

  • 実験追跡
  • モデルレジストリ
  • プロダクションモニタリング
  • データセットバージョン管理
  • LLM評価
  • プロンプト評価ツール
  • 機械学習による業務自動化
  • データドリフト検出
  • 通知設定
  • ハイパーパラメータ追跡
  • アーティファクト管理
  • モデル再現性の確保
  • 機械学習コラボレーション機能

使用方法

1

Python SDKでExperimentオブジェクトを作成する

2

トレーニングループ内のメトリックおよびハイパーパラメータログ

3

ウェブUIで実験の比較・分析

4

モデル登録後、運用環境に配備、Production Monitoringの設定

料金プラン

プラン別月額料金と主な特徴
プラン 価格 主な特徴
無料(オピック - LLMの評価) $0 • 無制限のチームメンバー数
• 月25,000 spans
• 60日間のデータ保存
• LLMトレーシング
• データセットと実験の管理
• LLM-as-a-judge 評価メトリックの提供
プロ(オピック - LLM評価) $39(月) Freeプラン含む +
• チームメンバー数無制限
• 月100,000 spans
• データ60日保管
• 使用量ベース課金(pay-as-you-go)
• 月次 spans追加拡張
• データ長期保管オプション
エンタープライズ(オピック-LLM評価) お問い合わせ Proプランを含む +
• チームメンバー数無制限
• 使用量無制限(traces)
• 柔軟な展開方式(クラウド/オンプレミス)
• サービスアカウントと表示専用ユーザー設定
• SSO(シングルサインオン)サポート
• 専任サポートとSLA保証
無料(MLOpsプラットフォーム) $0 • 1ユーザー
• 無料使用量提供
• 機械学習学習実行の追跡と比較
• データセット管理とバージョン管理
• モデルレジストリ
• LLM評価機能を含む(Opik)
プロ(MLOpsプラットフォーム) $39(月) Freeプラン+
• 最大10人のユーザー
• 1,500時間の学習時間が含まれる
• メールによる技術サポート
• 十分なストレージスペース
• LLM評価機能(Opik)付き
エンタープライズ(MLpsプラットフォーム) お問い合わせ Pro Plan +
• 無制限のユーザー数
• 無制限の学習時間
• 柔軟な導入オプション(クラウド、オンプレミスなど)
• モデルの運用監視
• サービスアカウントと表示専用ユーザーのサポート
• シングルサインオン(SSO)
• 専任サポートとSLA保証
• LLM評価機能付き(Opik)。

よくあるご質問

  • Cometは、機械学習と生成型AIモデルを開発・追跡・評価できるAI開発管理プラットフォーム(MLOps)です。
    モデルトレーニング、実験比較、性能評価、展開後のモニタリングまで、全過程を体系的に管理することができます。
  • Cometはインストールしなくてもウェブダッシュボードから使用することができます。しかし、機械学習実験を追跡するためには、PythonコードにComet SDKをインストール(pip install comet_ml)する必要があります。
  • Cometは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、生成型AI開発者など、モデルの反復実験と管理が必要なユーザーに特に役立ちます。
  • はい、アカウントの種類(無料/有料)に応じて、1日のダウンロード数に制限があります。これは、アカウントごとまたはモデルバージョンごとにそれぞれ適用されます。 - 無料アカウントは、アカウント全体で1日1,000回までダウンロード可能で、モデルバージョンごとに1,000回まで制限されます。 - 有料プランユーザーは、1日最大5,000回までモデルをダウンロードすることができ、モデルバージョンごとに5,000回までダウンロードが可能です。
  • はい。Cometは毎秒最大20モデルまでしかダウンロードできないように速度制限を設けています。 この毎秒の制限を超えると、Cometは429 Too Many Requestsエラーを返します。
  • 基本的な実験追跡、モデル記録、LLM評価機能は無料で提供され、個人的な研究や小規模なテストには十分に使用できます。
  • support@comet.com으로 メールでお問い合わせいただくか、Cometの公式Slackチャンネルでお問い合わせいただければ、ダウンロード制限の引き上げに関するサポートを受けることができます。
  • Cometで言う「実験」は、モデル学習の一回の実行単位です。 学習中に発生するログ、メトリック、パラメータなどを自動的に記録し、比較することができます。
  • 可能です。Cometはチーム単位のワークスペースをサポートし、実験結果をリアルタイムで共有・比較・協力することができます。
Comet のレーティングを選択してください。