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mlop.ai: 全部开源的超高效实验追踪及数据管理平台
mlop使用教程 (开源WandB平替)
在AI模型开发中，我们常面临训练过程黑箱、团队协作低效、实验难以复现等痛点。
mlop.ai 是一个主流解决方案的平替（如ClearML, Comet, WandB），并专为中国企业提供优化支持。
上车仅需五行代码
代码语言：python代码运行次数：0运行复制%pip install -Uq "mlop[full]"
import mlop
mlop.init(project="deepseek-r1")
mlop.log({"e": 2.718})
mlop.finish()本地部署三行代码
代码语言：sh复制git clone --recurse-submodules .git; cd server
cp .env.example .env
sudo docker-compose --env-file .env up --build核心功能
1. 超高速训练支持
- 无损训练：拒绝人为降速，基于Rust，支持企业级高频数据写入
- 资源优化：监控GPU/CPU利用率，识别资源瓶颈，主打降低成本
- 多卡监控：统一聚合分布式训练日志，实时显示各节点状态
- 多媒体支持：支持图片、视频、音频、直方图等多种格式及普通模型中间件
2. 实验追踪与对比
- 训练指标可视化：实时监控loss、accuracy等关键指标，支持自定义看板
- 模型结构可视化：支持复杂结构交互式展示，类Netron集成
- 实验复现：保存数据、环境和git diff，确保结果可追溯
- 超参数对比：自动记录每次实验参数，快速定位最佳配置
3. 自动化模型调优
- 自动早停：根据指标变化自动终止无效训练，节省算力
- 智能超参：支持自助搜索、贝叶斯优化，加速模型收敛
立即体验极速训练
- 企业解决方案：邮件联系cn@mlop.ai，我们会优先回复
- 开源社区版本：github/mlop-ai/server
- 查看速度对比：教程及使用方法在此
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