SwanLab - AI训练实验管理平台
项目概述
国产开源的AI训练可视化与实验管理平台,类似Weights & Biases但支持自托管。通过3行代码集成到训练脚本,自动记录指标、超参数、硬件状态,提供实验对比、多人协作、云端同步等功能。
推荐理由
简历加分项: 集成到任何训练项目立即提升专业度,生成的可视化图表可直接在面试中展示
快速上手: 仅需几行代码,自动记录训练过程,中文文档友好
功能实用: 支持30+框架(PyTorch/HuggingFace/LLaMA-Factory),多种图表类型,硬件监控全面
工程化实践: 自动记录Git/环境信息,实验可复现,体现工程思维
核心技术栈
Python SDK、PyTorch、HuggingFace、LLaMA-Factory、ECharts可视化、分布式训练支持、多硬件监控(NVIDIA/AMD/昇腾/寒武纪等)
项目网址: https://github.com/SwanHubX/SwanLab #推荐一个值得做的AI项目#
国产开源的AI训练可视化与实验管理平台,类似Weights & Biases但支持自托管。通过3行代码集成到训练脚本,自动记录指标、超参数、硬件状态,提供实验对比、多人协作、云端同步等功能。
推荐理由
简历加分项: 集成到任何训练项目立即提升专业度,生成的可视化图表可直接在面试中展示
快速上手: 仅需几行代码,自动记录训练过程,中文文档友好
功能实用: 支持30+框架(PyTorch/HuggingFace/LLaMA-Factory),多种图表类型,硬件监控全面
工程化实践: 自动记录Git/环境信息,实验可复现,体现工程思维
核心技术栈
Python SDK、PyTorch、HuggingFace、LLaMA-Factory、ECharts可视化、分布式训练支持、多硬件监控(NVIDIA/AMD/昇腾/寒武纪等)
项目网址: https://github.com/SwanHubX/SwanLab #推荐一个值得做的AI项目#
全部评论
算法岗不太注重可视化吧
SwanLab 这个思路不错,但有个实际问题:如果只是把它集成到已有项目里记录训练过程,面试官会不会觉得技术含量不够
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