hugging-face-trackio

Track and visualize ML training experiments with Trackio. Use when logging metrics during training (Python API) or retrieving/analyzing logged metrics (CLI). Supports real-time dashboard visualization, HF Space syncing, and JSON output for automation.

1. Zainstaluj Trackio w swoim środowisku Python razem z zależnościami projektu, następnie zaimportuj bibliotekę w skrypcie treningowym poleceniem import trackio.

2. Zainicjuj śledzenie na początku treningu, wywołując trackio.init() z parametrem project określającym nazwę projektu. Jeśli trenujesz w chmurze, przekaż space_id aby metryki synchronizowały się do dashboardu na Hugging Face Spaces.

3. Loguj metryki podczas treningu za pomocą trackio.log() w pętli treningowej, lub jeśli używasz biblioteki TRL, ustaw report_to="trackio" w konfiguracji trenera.

4. Zakończ śledzenie, wywołując trackio.finish() na koniec skryptu, aby upewnić się, że wszystkie dane zostały zapisane.

5. Po treningu użyj interfejsu CLI do pobierania i analizy metryk: trackio list aby odkryć dostępne projekty i uruchomienia, trackio get aby pobrać konkretne metryki, lub trackio show aby uruchomić dashboard.

6. Do automatyzacji i integracji z agentami AI dodaj flagę --json do poleceń CLI, aby otrzymać dane w formacie JSON gotowym do przetwarzania programowego.