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在机器学习项目中，获得单个模型训练运行的良好结果是一回事，但保持机器学习试验的良好组织并从中得出可靠结论是另一回事。 实验跟踪为这些问题提供了解决方案。机器学习中的实验跟踪是保留每个实验的所有相关数据的实践。 实验跟踪由机器学习团队以多种方式实施，包括使用电子表格、GitHub或内部平台。然而，使用专门用于管理和跟踪机器学习实验的工具是最高效的选择。 以下是机器学习实验跟踪和管理的顶级工具 Weight & Biases Weight & Biases是一个用于模型管理、数据集版本控制和实验监控的机器学习框架。实验跟踪组件的主要目标是帮助数据科学家记录模型训练过程的每个步骤，可视化模型并比较试验。 Weight & Biases可以在本地和云端使用。Weights & Biases在集成方面支持多种不同的框架和库，包括Keras、PyTorch环境、TensorFlow、Fastai、Scikit-learn等。 Comet 数据科学家可以使用Comet ML平台跟踪、比较、解释和优化实验和模型，从训练到生产的整个模型生命周期。对于实验跟踪，数据科学家可以记录数据集、代码更改、实验历史和模型。 Comet提供给团队、个人、学术机构和企业使用，适用于希望进行实验、促进工作并快速可视化结果的所有人。它可以在本地安装或用作托管平台。 Sacred + Omniboard 机器学习研究人员可以使用开源程序Sacred配置、安排、记录和复制实验。尽管Sacred缺乏出色的用户界面，但您可以将其与一些仪表盘工具（如Omniboard，还可以使用其他集成，如Sacredboard或Neptune）进行链接。 尽管Sacred缺乏其他工具的可扩展性，并且没有为团队协作而设计（除非与其他工具结合使用），但它对于独立研究有很多可能性。 MLflow…