告别WandB连接超时：用快马AI构建本地化机器学习实验跟踪工具

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   创建一个轻量级机器学习实验跟踪工具，替代WandB的基础功能。要求：1. 使用Python编写，基于Flask框架；2. 实现训练指标（loss/accuracy）的本地记录和可视化（Matplotlib）；3. 包含简单的Web界面展示实验结果；4. 支持基础超参数记录；5. 添加网络连接异常处理机制，当远程服务不可用时自动切换本地存储。输出应包含完整的前后端代码、依赖文件和使用说明。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在跑模型训练时频繁遇到WandB的network error (connecttimeout)问题，特别是在网络不稳定的环境下，实验数据经常丢失。于是决定自己动手，用Python+Flask搭建一个轻量级的本地实验跟踪工具。以下是具体实现思路和经验总结：

1. 整体架构设计

工具需要同时满足数据记录、可视化和展示三大功能。采用前后端分离设计： - 后端：Flask处理数据存储和API接口 - 前端：简易HTML页面+Matplotlib动态生成图表 - 存储：本地SQLite数据库

2. 关键技术实现

1. 数据记录模块
2. 创建experiments表存储实验名称、时间戳等元数据
3. metrics表记录loss/accuracy等指标随epoch的变化

4. 使用SQLAlchemy简化数据库操作

5. 可视化模块

6. 用Matplotlib生成折线图反映指标变化趋势
7. 支持同时展示多组实验对比

8. 图表自动保存为PNG供前端调用

9. 异常处理机制

10. 捕获requests库的网络异常
11. 失败时自动切换本地存储并记录警告日志
12. 提供离线模式开关强制使用本地存储

3. 前端界面优化

• 采用Bootstrap快速搭建响应式布局
• 通过Ajax实现无刷新加载最新实验结果
• 添加实验筛选和对比功能

4. 部署测试

工具完成后，在InsCode(快马)平台上测试发现几个优势： 1. 内置Python环境直接运行Flask应用 2. 实时预览功能快速调试前端展示效果 3. 一键部署生成可公开访问的演示链接

实际使用中，这个工具完美解决了我的痛点： - 训练数据100%本地存储，不再依赖外网 - 可视化图表随训练实时更新 - 超参数变更历史清晰可追溯

对于轻量级项目，完全可以替代WandB的基础功能。在快马平台上从零搭建到部署只用了不到2小时，比折腾网络问题省心多了。

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   创建一个轻量级机器学习实验跟踪工具，替代WandB的基础功能。要求：1. 使用Python编写，基于Flask框架；2. 实现训练指标（loss/accuracy）的本地记录和可视化（Matplotlib）；3. 包含简单的Web界面展示实验结果；4. 支持基础超参数记录；5. 添加网络连接异常处理机制，当远程服务不可用时自动切换本地存储。输出应包含完整的前后端代码、依赖文件和使用说明。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果