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Tangle
FreiOpen-Source-Visueller Editor zum Erstellen von ML-Pipelines ohne Programmierung, für Data Scientists.
Tangle ist ein Open-Source-Vis editor der es dir ermöglicht Pipelines zu erstellen, zu verwalten und auszuführen mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche. Es ist plattformunabhängig und kann bestehenden Code in Containern mit jeder Sprache oder jedem Framework einhüllen. Es bietet auch fortschrittliche Ausführungs-Caching-Optionen um Experimente zu beschleunigen und Berechnungskosten zu senken.
Die Aha-Moment Visual Pipelines Schnellere Ergebnisse
Mit Tangle gestaltest du Workflows indem du Komponenten verbindest, Code containerisierst und gecachte Ausführungen ausführst um schnell zu iterieren, ML-Experimente zugänglich, reproduzierbar und kosteneffizient zu machen.
Schnelles Urteil
Basierend auf 2 Bewertungen
Vorteile
- Drag-and-drop interface lets me wire up an end-to-end pipeline—from data prep to training—without writing code.
- Execution caching lets me reuse results across experiments, cutting compute waste.
- Visual management makes it easy to monitor runs and tweak hyperparameters without touching the codebase.
Cons
- Wrapping legacy Python steps into containers requires extra boilerplate to fit our Kubernetes setup.
- The canvas slows a bit on bigger graphs, making drag-and-drop feel less responsive.
- Governance features like granular access controls and audit trails are missing, complicating collaboration at scale.
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Kundenbewertungen für Tangle
Gesamtanalyse
Umfassende Einblicke in die Bewertung und die historische Leistung.
6-monatiger Zeitplan
am hilfreichsten
I can wrap Python, SQL, and Spark steps into containers and stitch them into a single visual workflow, which makes cross-language reuse effortless. Reproducible experiments across frameworks keep us aligned across data scientists. Visual run controls help me monitor, stop, and compare variants in real time. The initial wrapper setup for new languages is a bit fiddly, and we miss per-project access controls for multi-team onboarding.
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Liam Miller
Trusted ReviewerI leverage platform-agnostic wrapping for cross-language workflows, with governance gaps to address
Was ich mochte
Was könnte besser sein
I can wrap Python, SQL, and Spark steps into containers and stitch them into a single visual workflow, which makes cross-language reuse effortless. Reproducible experiments across frameworks keep us aligned across data scientists. Visual run controls help me monitor, stop, and compare variants in real time. The initial wrapper setup for new languages is a bit fiddly, and we miss per-project access controls for multi-team onboarding.
Grace Walker
Trusted Reviewer Verifizierter KaufI built an end-to-end pipeline with drag-and-drop in under an hour, but wrapping needs polish
Was ich mochte
Was könnte besser sein
I've built an end-to-end ML flow in under an hour using the drag-and-drop editor, connecting data prep, feature extraction, and training with no code. The execution caching is a real win when I test variants. Yet wrapping legacy Python steps into containers requires extra boilerplate to fit our Kubernetes setup, and the canvas slows a bit on bigger graphs. Governance gaps also pop up when teams scale.
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Preishistorie
Wie sich der Preis von Tangle im Laufe der Zeit entwickelt hat.
Verfügbarkeit
Is Tangle up or down? Weekly reachability checks of its website.
Betriebszeit
0%
Zurzeit unerreichbar
In den letzten 1 wöchentlichen Prüfungen
Wie es funktioniert
Wie Tangle Arbeitet In 3 Schritten?
1. Install Tangle
Download or run the open-source editor to start building ML pipelines visually.
2. Drag & Connect
Wire components to define data flow and model steps without coding.
3. Run & Iterate
Execute pipelines, view results, and cache experiments to save compute.
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Integrationen
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