SwanLab: 全方位AI实验管理与可视化工具

SwanLab简介

SwanLab是一款开源的轻量级AI实验跟踪工具,为机器学习从业者提供了一个全方位的实验管理、数据可视化和团队协作平台。它提供了简洁易用的API和直观的界面,集成了实验指标跟踪、超参数记录、在线协作以及实验链接共享等多项功能。

SwanLab概览

作为一款现代化的AI实验管理工具,SwanLab的核心特性包括:

📊 实验指标和超参数跟踪:只需嵌入少量代码,即可跟踪关键训练指标。
- 灵活记录超参数和实验配置
- 支持多种元数据类型:标量指标、图像、音频、文本等
- 支持多种图表类型:折线图、媒体图表(图像、音频、文本)等
- 自动记录:控制台日志、GPU硬件信息、Git信息、Python解释器、Python库列表、代码目录
⚡️ 全面的框架集成:支持PyTorch、TensorFlow、PyTorch Lightning、🤗HuggingFace、Transformers、MMEngine、Ultralytics、fastai、Tensorboard、OpenAI、ZhipuAI、Hydra等主流框架和工具。
📦 实验组织管理:提供集中式仪表板,高效管理多个项目和实验,一目了然地概览训练进度。
🆚 结果比较:使用在线表格和配对图表比较不同实验的超参数和结果,激发迭代灵感。
👥 在线协作:支持团队在训练项目上协作,实现同一项目下实验的实时同步,允许在线同步团队的训练记录,并基于结果分享见解和建议。
✉️ 结果分享:复制并发送持久URL以分享每个实验,高效地发送给同事或嵌入在线笔记。
💻 自托管支持:支持离线模式,社区版还允许查看仪表板和管理实验。

快速上手SwanLab

1. 安装

首先,我们需要通过pip安装SwanLab:

pip install swanlab

2. 登录并获取API密钥

在SwanLab官网免费注册账号
登录账号后,进入用户设置 > API Key页面,复制你的API密钥
打开终端,输入以下命令:

swanlab login

根据提示输入你的API密钥并按Enter完成登录。

3. 在代码中集成SwanLab

以下是一个简单的示例,展示如何在你的机器学习代码中集成SwanLab:

import swanlab

# 创建一个新的SwanLab实验
swanlab.init(
    project="my-first-ml",
    config={'learning-rate': 0.003}
)

# 记录指标
for i in range(10):
    swanlab.log({"loss": i})

完成以上步骤后,你就可以在SwanLab平台上查看你的第一个SwanLab实验了!

SwanLab的核心功能

实验追踪与可视化

SwanLab提供了强大的实验追踪和可视化功能。你可以轻松记录训练过程中的各种指标,如损失函数、准确率等。这些指标会以直观的图表形式呈现,方便你实时监控训练进度和效果。

MNIST实验示例

超参数管理

在机器学习实验中,超参数的选择往往对模型性能有重大影响。SwanLab允许你轻松记录和管理各种超参数,并在不同实验间进行比较。这有助于你更快地找到最优的参数组合。

实验对比

SwanLab的一大亮点是其强大的实验对比功能。你可以并排比较不同实验的结果,包括性能指标、超参数设置等。这对于理解不同配置的影响和选择最佳模型至关重要。

团队协作

在现代AI开发环境中,团队协作变得越来越重要。SwanLab提供了强大的协作功能,允许团队成员共享实验结果、讨论发现,并协同优化模型。这大大提高了团队的工作效率和创新能力。

与其他工具的对比

SwanLab vs TensorBoard

虽然TensorBoard是一个广受欢迎的可视化工具,但SwanLab在以下几个方面具有明显优势:

在线使用支持: SwanLab支持将训练实验同步并保存到云端,方便远程监控训练进度、管理历史项目、分享实验链接等。而TensorBoard主要是一个离线实验跟踪工具。
协作多用户环境: SwanLab便于管理多人训练项目,分享实验链接,实现团队机器学习协作。它还支持跨空间交流和讨论。相比之下,TensorBoard主要面向个人使用,难以实现多用户协作和实验共享。
持久化、集中式仪表板: 无论你在本地电脑、实验室集群还是公共云GPU实例上训练模型,结果都会记录到同一个集中式仪表板。而使用TensorBoard时,需要花时间从不同机器上复制和管理TFEvent文件。
更强大的表格功能: SwanLab的表格允许你查看、搜索和过滤来自各种实验的结果,轻松回顾数千个模型版本,找到不同任务的最佳表现模型。TensorBoard不太适合大规模项目。