
DagsHub
マルチモーダルデータセット、アノテーション、実験、モデルを、オープンソースに親和的な1つのAIプラットフォームで管理できます。
DagsHubについて
DagsHubは、AI開発者やチーム向けに、マルチモーダルデータセットの作業、実験追跡、モデル管理を1つのプラットフォームに統合します。コード、データ、モデル、パイプライン、実験、アノテーションをプロジェクト内でまとめて保持できるため、変更と周辺のプロジェクトコンテキストとの関連性が維持されます。データとコードのバージョン管理、データセットのキュレーションとアノテーション、ノートブックのバージョン管理と差分表示、CI/CD/CT連携、インタラクティブなパイプライン、MLflow互換の実験追跡に対応しています。ワークフローは、Git、DVC、MLflow、Label Studioなど、使い慣れたオープンソースのツールと形式を基盤としています。個人プランは小規模なAIアプリケーション向けで、公開リポジトリ、制限付きの非公開プロジェクト共同作業、20GBのDagsHubストレージ、非公開リポジトリで最大100件の実験追跡が含まれます。チームプランでは、非公開リポジトリ、マルチモーダルアノテーション、外部ストレージ接続、RBAC、優先サポート、大規模データ対応が追加されます。エンタープライズプランでは、顧客クラスターへのデプロイ、VPCまたはエアギャップ環境へのインストール、企業向けID制御、OpenShift互換性、組織のリソース管理、企業向けSLAにより、大規模なワークロードにも対応します。
機能
マルチモーダルデータセットのキュレーションとアノテーション
データソースを接続し、画像、音声、LLMのデータセットを検索・可視化して、同じプロジェクトコンテキスト内でアノテーション作業を管理します。
モデルとプロンプトの実験を追跡
MLflow互換の追跡機能で実験の実行を記録・比較しながら、結果とコード、データ、共同作業者との関連性を維持します。
AIプロジェクト資産のバージョン管理
コード、データ、ノートブック、モデル、パイプラインのバージョンを一元管理し、プロジェクトのライフサイクル全体でリネージを維持します。
長所
- データセット、アノテーション、実験、モデル、プロジェクトコードを1つのワークフローに統合し、コンテキスト切り替えを減らせる
- Git、DVC、MLflow、Label Studio互換のワークフローに対応し、これらのツールを利用するチームの移行負担を軽減できる
- 小規模アプリケーションや公開または非商用の非公開作業向けに、20GBのストレージを含む無料の個人プランを提供している
短所
- 個人プランでは非公開プロジェクトの共同作業者が2人に制限されるため、大規模なチームへの導入を妨げる可能性がある
- 個人プランの非公開リポジトリでは追跡可能な実験が100件までのため、活発なプロジェクトではチームプランが必要になる場合がある
- エンタープライズ向けのデプロイと管理機能は個別見積もりが必要なため、事前の費用比較が難しい
料金プラン
個人
- 共同作業者数に制限のない無制限の公開リポジトリ
- 非商用利用の無制限の非公開リポジトリ
- 非公開リポジトリで最大100件の実験を追跡
- 非公開プロジェクトで最大2人の共同作業者
- 20GBのDagsHubストレージ
- データのバージョン管理とリネージ
- コミュニティサポート
チーム
- 個人プランの全機能
- 無制限の非公開リポジトリ
- マルチモーダルアノテーションと自動ラベル付け
- 独自ストレージへの接続
- Label Studio互換
- チーム向けRBAC
- DagsHub優先サポート
- 最大1TBのデータまたは最大200万ファイル
エンタープライズ
- チームプランの全機能
- ペタバイト規模のデータ管理
- モデルを自社クラスターにデプロイ
- 完全なVPCまたはエアギャップ構成でのオンプレミスインストール
- SSO、LDAP、OIDC RBAC
- OpenShift互換
- 組織のリソース管理
- 企業向けSLAとサポート
* 料金情報は参考用です。最新情報はDagsHub公式サイトのお知らせをご確認ください。