看示例，快速上手 Neptune 实验管理
Neptune 是一个用于机器学习实验管理和 MLOps 的元数据存储库。这个名为 examples 的仓库是 Neptune 官方提供的示例集合，展示了如何将 Neptune 应用于不同的机器学习用例，并集成各种 MLOps 工具。它解决了用户在实验跟踪、模型注册、数据版本管理等方面的常见问题，通过 Jupyter Notebook 形式提供可运行的代码示例，帮助用户快速上手 Neptune 的核心功能，如实验记录、指标可视化、参数比较和模型管理。示例覆盖了从基础实验跟踪到与主流框架（如 PyTorch、TensorFlow）及工具（如 Optuna、DVC）集成的场景，是学习和实践 MLOps 工作流的实用资源。
MLflow examples、Weights & Biases examples、Kubeflow examples
examples 是模型训练领域的开源项目，由 neptune-ai 开发，2021 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 522 个项目，GitHub 星标数为 87。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-06-04。开源示例代码，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学习Neptune基础实验跟踪功能。同类可对比的替代方案包括 MLflow examples、Weights & Biases examples、Kubeflow examples。
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