SwanHub模型训练跟踪与可视化

SwanLab 是一款开源、轻量的 AI 模型训练跟踪与可视化工具，提供了一个跟踪、记录、比较、和协作实验的平台。 SwanLab 面向人工智能研究者，设计了友好的Python API 和漂亮的UI界面，并提供训练可视化、自动日志记录、超参数记录、实验对比、多人协同等功能。在SwanLab上，研究者能基于直观的可视化图表发现训练问题，对比多个实验找到研究灵感，并通过在线网页的分享与基于组织的多人协同训练，打破团队沟通的壁垒，提高组织训练效率。 借助SwanLab，科研人员可以沉淀自己的每一次训练经验，与合作者无缝地交流和协作，机器学习工程师可以更快地开发可用于生产的模型。 SwanLab能做什么？ 1. ? 实验指标与超参数跟踪: 极简的代码嵌入您的机器学习 pipeline，跟踪记录训练关键指标 ☁️ 支持云端使用（类似Weights & Biases），随时随地查看训练进展。手机看实验的方法 ? 可视化训练过程: 通过UI界面对实验跟踪数据进行可视化，可以让训练师直观地看到实验每一步的结果，分析指标走势，判断哪些变化导致了模型效果的提升，从而整体性地提升模型迭代效率。 ? 超参数记录、指标总结、表格分析 支持的元数据类型：标量指标、图像、音频、文本、3D点云、生物化学分子、Echarts自定义图表… 支持的图表类型：折线图、媒体图（图像、音频、文本）、3D点云、生物化学分子、柱状图、散点图、箱线图、热力图、饼状图、雷达图…