TraceML 使用教程

TraceML 使用教程

tracemlEngine for ML/Data tracking, visualization, explainability, drift detection, and dashboards for Polyaxon.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/traceml

项目介绍

TraceML 是一个用于机器学习（ML）和数据跟踪、可视化、解释性、漂移检测和仪表板的引擎。它是 Polyaxon 项目的一部分，旨在提供一个全面的解决方案来跟踪和管理机器学习实验和模型。

项目快速启动

安装 TraceML

首先，你需要安装 TraceML。你可以使用 pip 来安装：

pip install traceml

如果你想要使用跟踪功能，还需要安装 Polyaxon：

pip install polyaxon traceml

初始化 TraceML

以下是一个简单的 Python 脚本示例，展示了如何初始化 TraceML 并开始跟踪：

import random
import traceml as tracking

tracking.init(
    is_offline=True,
    project='quick-start',
    name="my-new-run",
    description="trying TraceML",
    tags=["examples"],
    artifacts_path="path/to/artifacts/repo"
)

应用案例和最佳实践

案例一：模型训练跟踪

在模型训练过程中，TraceML 可以用来跟踪模型的性能指标、损失函数和其他关键参数。以下是一个示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)

# 初始化模型
model = RandomForestClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 使用 TraceML 记录指标
tracking.log_metrics(accuracy=accuracy)

最佳实践

1. 定期记录指标：在训练过程中定期记录关键指标，以便后续分析和比较。
2. 使用标签和描述：为每个实验添加标签和描述，以便更好地组织和查找实验记录。
3. 离线模式：在无网络环境下使用离线模式进行跟踪，确保实验数据不会丢失。

典型生态项目

Polyaxon

Polyaxon 是一个强大的机器学习实验管理和跟踪平台，与 TraceML 紧密集成。它提供了丰富的功能，包括实验调度、资源管理、模型版本控制等。

TensorFlow

TensorFlow 是一个广泛使用的机器学习框架，TraceML 可以与 TensorFlow 集成，用于跟踪和可视化 TensorFlow 模型的训练过程。

PyTorch

PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，TraceML 同样支持与 PyTorch 的集成，帮助用户跟踪和分析 PyTorch 模型的性能。

通过这些生态项目的集成，TraceML 能够提供一个全面的解决方案，满足不同用户的需求。

tracemlEngine for ML/Data tracking, visualization, explainability, drift detection, and dashboards for Polyaxon.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/traceml