Trackio documentation
Интеграция с TRL
Начало работы
Руководства
ОтслеживатьПодбор гиперпараметровТрассировкиАртефактыРеестрЗапустите DashboardРазверните Server на собственном сервереРазвёртывание и встраивание дашбордовУправление проектамиPython API для управления запускамиКоманды CLIЖурналыСхема хранения и прямые запросыAPI и MCP-серверОповещенияML AgentsПеременные окружения
Интеграция
API
Интеграция с TRL
Trackio нативно интегрируется с TRL, что позволяет фиксировать метрики любого тренера TRL (SFTTrainer, DPOTrainer, GRPOTrainer и т. д.) с минимальной настройкой. Убедитесь, что у вас установлена последняя версия trl (1.2.0 или выше).
from datasets import Dataset
from trl import SFTConfig, SFTTrainer
# Create a small fake dataset
prompts = ["The capital of France is", "Hamlet was written by"] * 12
completions = [" Paris.", " Shakespeare."] * 12
dataset = Dataset.from_dict({"prompt": prompts, "completion": completions})
# Train a model using the TRL SFTTrainer API
trainer = SFTTrainer(
model="Qwen/Qwen3-0.6B",
args=SFTConfig(report_to="trackio", run_name="Qwen3-0.6B-sft"),
train_dataset=dataset,
)
trainer.train()Настройка проекта и пространства
Укажите идентификаторы проекта и пространства непосредственно в конфигурации TRL (например, SFTConfig, DPOConfig, GRPOConfig):
from trl import SFTConfig
args = SFTConfig(
report_to="trackio",
run_name="my-run",
project="my-project",
trackio_space_id="username/space_id",
)