Руководство по быстрому началу

Для начала можно запустить простой пример, который записывает в журнал некоторые фиктивные метрики обучения:

import trackio
import random
import time

runs = 3
epochs = 8


for run in range(runs):
    trackio.init(
        project="my-project",
        config={"epochs": epochs, "learning_rate": 0.001, "batch_size": 64}
    )

    for epoch in range(epochs):
        train_loss = random.uniform(0.2, 1.0)
        train_acc = random.uniform(0.6, 0.95)

        val_loss = train_loss - random.uniform(0.01, 0.1)
        val_acc = train_acc + random.uniform(0.01, 0.05)

        trackio.log({
            "epoch": epoch,
            "train_loss": train_loss,
            "train_accuracy": train_acc,
            "val_loss": val_loss,
            "val_accuracy": val_acc
        })

        time.sleep(0.2)

trackio.finish()

Запуск приведённого выше кода выведет в терминал инструкции по запуску панели управления.

Использование trackio в большинстве случаев идентично использованию wandb, поэтому вы можете легко переключаться между этими двумя библиотеками.

import trackio as wandb

Панель управления

Вы можете запустить панель управления, выполнив команду:

trackio show

import trackio

trackio.show()

Вы также можете указать необязательное имя project в качестве аргумента, чтобы загрузить конкретный проект напрямую:

trackio show --project "my-project"

import trackio 

trackio.show(project="my-project")

Развёртывание в Hugging Face Spaces

При вызове trackio.init() по умолчанию сервис работает локально и хранит данные проекта на локальной машине.

Но если вы передаёте space_id в init(), например:

trackio.init(project="my-project", space_id="orgname/space_id")

или

trackio.init(project="my-project", space_id="username/space_id")

он будет использовать существующее или автоматически развернуть новое пространство Hugging Face по мере необходимости. Вы должны быть авторизованы с помощью huggingface-cli локально, а ваш токен должен иметь права на запись для создания пространства.

В качестве альтернативы вы можете синхронизировать существующий локальный проект с Hugging Face Space, выполнив:

trackio sync --project "my-project" --space-id "username/space_id"

trackio.sync(project="my-project", space_id="username/space_id")

Это создаст Space, если он ещё не существует, и загрузит в него все runs и связанные данные. Также можно синхронизировать с лёгким статическим Space с помощью sdk="static" или создать снимок только для чтения из активного Space с помощью freeze. Замороженный Space представляет собой снимок на определённый момент времени и не будет получать новые метрики из исходного Gradio Space, если вы снова не выполните freeze. Подробнее см. на странице Deploy and Embed Dashboards.