実験追跡・モデル管理のツール - 製品一覧から機能の違いや活用事例を紹介

Aimはオープンソースの実験トラッキングツールで、何万ものメタデータを扱える高性能UIとSDKを備え、トレーニングの進捗を視覚化・比較・検索でき、プロンプトエンジニアリングにも対応します

Valohaiはクラウド非依存のMLOpsプラットフォームで、データ・コード・ログ・ハイパーパラを自動的にバージョン管理し、CI/CDのようなワークフローを実現することで、再現性とオートメーションを提供します

DVCはGitと連携しつつ、大規模データ、モデル、実験のバージョン管理および再現可能なMLパイプライン構築を支援するオープンソースツールです

ClearMLは実験トラッキング、パイプライン自動化、データおよびモデル管理を包含したMLOpsプラットフォームで、セルフホストまたはクラウド提供から選べる柔軟性があります

機械学習実験のトラッキング、モデルとデータセットのバージョン管理、およびLLMやエージェント向け開発支援を含む、AI開発者向け総合 MLOps プラットフォームです

オープンソースで提供される機械学習プロジェクトのライフサイクル全体を管理するプラットフォームで、実験の追跡、モデル登録、デプロイまで一貫してサポート

実験のメタデータストアおよびモデルのメトリクス可視化・比較を可能にするMLOpsプラットフォームで、モデル訓練に関する大量データのトラッキングとチーム内での高速な比較・共有を支援