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huggingface-trackioउद्देश्य, उपयोग और स्रोत
Trackio के साथ ML प्रशिक्षण प्रयोगों को ट्रैक और विज़ुअलाइज़ करें। प्रशिक्षण के दौरान मेट्रिक्स लॉग करने (Python API), प्रशिक्षण निदान के लिए अलर्ट ट्रिगर करने, या अन्य कार्यों के लिए इसका उपयोग करें।retrieving/analyzingलॉग किए गए मेट्रिक्स (CLI)। रीयल-टाइम डैशबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन, वेबहुक के साथ अलर्ट, HF स्पेस सिंकिंग और ऑटोमेशन के लिए JSON आउटपुट का समर्थन करता है।
स्रोत प्राप्त किया गया:
- स्रोत रिपॉज़िटरी
- huggingface/skills
- SKILL.md
skills/huggingface-trackio/SKILL.md- रिपॉज़िटरी Star
- 11,241
- रिपॉज़िटरी का अंतिम अपडेट
- 2026-10-30
- क्षमता वर्गीकरण
- विकास
- अंतिम संग्रह समय
लाइसेंस: Apache-2.0
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यह कौशल क्या करता है
Trackio के साथ ML प्रशिक्षण प्रयोगों को ट्रैक और विज़ुअलाइज़ करें। प्रशिक्षण के दौरान मेट्रिक्स लॉग करने (Python API), प्रशिक्षण निदान के लिए अलर्ट ट्रिगर करने, या अन्य कार्यों के लिए इसका उपयोग करें।retrieving/analyzingलॉग किए गए मेट्रिक्स (CLI)। रीयल-टाइम डैशबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन, वेबहुक के साथ अलर्ट, HF स्पेस सिंकिंग और ऑटोमेशन के लिए JSON आउटपुट का समर्थन करता है।
अपस्ट्रीम वर्कफ़्लो कैसे काम करता है
स्वायत्त एमएल प्रयोग कार्यप्रवाह
जब LLM एजेंट के रूप में प्रयोगों को स्वायत्त रूप से चलाया जाता है, तो अनुशंसित कार्यप्रणाली इस प्रकार है: अलर्ट के साथ प्रशिक्षण सेट अप करें — सम्मिलित करेंtrackio.alert()नैदानिक स्थितियों के लिए कॉल करें प्रशिक्षण शुरू करें — स्क्रिप्ट को पृष्ठभूमि में चलाएँ अलर्ट के लिए पोल करें — उपयोग करेंtrackio list alerts --project --json --since नए अलर्ट की जांच करने के लिए
Trackio - मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए प्रयोग ट्रैकिंग
Trackio एक प्रयोग ट्रैकिंग लाइब्रेरी है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग प्रशिक्षण मेट्रिक्स को लॉग करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए किया जाता है। यह रीयल-टाइम मॉनिटरिंग डैशबोर्ड के लिए Hugging Face Spaces के साथ सिंक्रोनाइज़ होता है।
ऊपर की ओर मार्ग · L6 ↗पायथन एपीआई → लॉगिंग
उपयोगimport trackioअपने प्रशिक्षण स्क्रिप्ट में मैट्रिक्स को लॉग करने के लिए: ट्रैकिंग को प्रारंभ करेंtrackio.init()
आवश्यकताएँ और सेटअप
import trackio
# Spaces are PUBLIC by default (good for shareable dashboards);
# pass private=True if the metrics should not be public
trackio.init(project="my-project", space_id="username/trackio", private=True)
trackio.log({"loss": 0.1, "accuracy": 0.9})
trackio.log({"loss": 0.09, "accuracy": 0.91})
trackio.finish()सीमाएं और गुणवत्ता जांच
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सम्बंधित योग्यता
अनुवाद और दायरा
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