Comet ML
Plateforme de suivi d'expérimentations ML et d'observabilité LLM (Opik), en open source, gratuit limité ou abonnement payant
Fiche mise à jour le
Notre avis
Pour qui
Équipes qui veulent à la fois suivre des entraînements de modèles classiques et surveiller des applications LLM en production sous une même marque.
À éviter si
Vous cherchez une grille tarifaire unique et simple : Opik et la plateforme MLOps de Comet sont facturées séparément, ce qui double potentiellement l'abonnement pour une équipe qui utilise les deux.
- Prix
- Freemium
- À partir de
- Opik : open source gratuit, cloud Free 0 $/mois, Pro 19 $/mois. MLOps : Free 0 $/mois, Pro 19 $/utilisateur/mois, Enterprise sur devis
- Prise en main
- Intermédiaire
- En français
- Non
- API
- Oui
Présentation
Comet ML propose deux plateformes complémentaires : Opik, un outil open source d'observabilité et de test pour applications à base de LLM et d'agents (traçage, suites de tests, playground), et une plateforme MLOps classique de suivi d'expérimentations et de gestion de modèles. Opik s'auto-héberge gratuitement, ou s'utilise en cloud avec un plan Free (25 000 spans par mois, rétention 60 jours, 10 membres) et un plan Pro à 19 $/mois (100 000 spans par mois, 50 membres, spans supplémentaires facturés 5 $ par tranche de 100 000). La plateforme MLOps a sa propre grille : Free à 0 $/mois (100 Go de données, 1 utilisateur), Pro à 19 $/utilisateur/mois (1 500 heures d'entraînement, 500 Go de stockage, jusqu'à 10 utilisateurs), et Enterprise sur devis pour un nombre illimité d'utilisateurs.
Comet ML n'est pas traduit en français : le site et la documentation sont en anglais uniquement. Le plan Enterprise documente une conformité SOC 2, ISO 27001, ISO 9001, HIPAA et RGPD, mais ces garanties ne sont pas mentionnées pour les plans Free et Pro. Une API et des SDK complets couvrent la plupart des cas d'usage, avec des intégrations officielles vers PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, scikit-learn, XGBoost et PyTorch Lightning. La principale limite tient à la double grille tarifaire (Opik pour les LLM, MLOps pour le machine learning classique) qui peut prêter à confusion : une équipe qui a les deux usages doit potentiellement cumuler deux abonnements Pro distincts.
Alternatives
Weights & Biases
Plateforme de MLOps pour suivre les expérimentations, visualiser les entraînements et collaborer en équipe sur des projets IA
MLflow
Plateforme open source gratuite pour suivre les expérimentations, empaqueter et déployer des modèles de machine learning
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