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👋🏻 什么是SwanLab
SwanLab 是一款开源、轻量的 AI 实验跟踪工具，提供了一个跟踪、比较、和协作实验的平台。
SwanLab 提供了友好的 API 和漂亮的界面，结合了超参数跟踪、指标记录、在线协作、实验链接分享等功能，让您可以快速跟踪 AI 实验、可视化过程、记录超参数，并分享给伙伴。
以下是其核心特性列表：
1. 📊 实验指标与超参数跟踪: 极简的代码嵌入您的机器学习 pipeline，跟踪记录训练关键指标
- 自由的超参数与实验配置记录
- 支持的元数据类型：标量指标、图像、音频、文本、...
- 支持的图表类型：折线图、媒体图（图像、音频、文本）、...
- 自动记录：控制台 logging、GPU 硬件、Git 信息、Python 解释器、Python 库列表、代码目录
2. ⚡️ 全面的框架集成: PyTorch、Tensorflow、PyTorch Lightning、🤗HuggingFace、Transformers、MMEngine、Ultralytics、fastai、Tensorboard、OpenAI、ZhipuAI、Hydra、...
3. 📦 组织实验: 集中式仪表板，快速管理多个项目与实验，通过整体视图速览训练全局
4. 🆚 比较结果: 通过在线表格与对比图表比较不同实验的超参数和结果，挖掘迭代灵感
5. 👥 在线协作: 您可以与团队进行协作式训练，支持将实验实时同步在一个项目下，您可以在线查看团队的训练记录，基于结果发表看法与建议
6. ✉️ 分享结果: 复制和发送持久的 URL 来共享每个实验，方便地发送给伙伴，或嵌入到在线笔记中
7. 💻 支持自托管: 支持不联网使用，自托管的社区版同样可以查看仪表盘与管理实验
[!IMPORTANT]
收藏项目，你将从 GitHub 上无延迟地接收所有发布通知～ ⭐️
📃 在线演示
来看看 SwanLab 的在线演示：
| ResNet50 猫狗分类 | Yolov8-COCO128 目标检测 |
|---|---|
 |
 |
| 跟踪一个简单的 ResNet50 模型在猫狗数据集上训练的图像分类任务。 | 使用 Yolov8 在 COCO128 数据集上进行目标检测任务，跟踪训练超参数和指标。 |
| Qwen2 指令微调 | LSTM Google 股票预测 |
|---|---|
 |
 |
| 跟踪 Qwen2 大语言模型的指令微调训练，完成简单的指令遵循。 | 使用简单的 LSTM 模型在 Google 股价数据集上训练，实现对未来股价的预测。 |
🏁 快速开始
1.安装
pip install swanlab2.登录并获取 API Key
swanlab login出现提示时，输入您的 API Key，按下回车，完成登陆。
3.将 SwanLab 与你的代码集成
import swanlab
# 初始化一个新的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, "acc": i})大功告成！前往SwanLab查看你的第一个 SwanLab 实验。
💻 自托管
自托管社区版支持离线查看 SwanLab 仪表盘。
离线实验跟踪
在 swanlab.init 中设置logir和mode这两个参数，即可离线跟踪实验：
...
swanlab.init(
logdir='./logs',
mode='local',
)
...-
参数
mode设置为local，关闭将实验同步到云端 -
参数
logdir的设置是可选的，它的作用是指定了 SwanLab 日志文件的保存位置（默认保存在swanlog文件夹下）- 日志文件会在跟踪实验的过程中被创建和更新，离线看板的启动也将基于这些日志文件
其他部分和云端使用完全一致。
开启离线看板
打开终端，使用下面的指令，开启一个 SwanLab 仪表板:
swanlab watch ./logs运行完成后，SwanLab 会给你 1 个本地的 URL 链接（默认是http://127.0.0.1:5092）
访问该链接，就可以在浏览器用离线看板查看实验了。
🚗 框架集成
将您最喜欢的框架与 SwanLab 结合使用，更多集成。
⚡️ PyTorch Lightning
使用`SwanLabLogger`创建示例，并代入`Trainer`的`logger`参数中，即可实现 SwanLab 记录训练指标。 ```python from swanlab.integration.pytorch_lightning import SwanLabLogger import importlib.util import os import pytorch_lightning as pl from torch import nn, optim, utils from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor encoder = nn.Sequential(nn.Linear(28 * 28, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 3)) decoder = nn.Sequential(nn.Linear(3, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 28 * 28)) class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self, encoder, decoder): super().__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder def training_step(self, batch, batch_idx): # training_step defines the train loop. # it is independent of forward x, y = batch x = x.view(x.size(0), -1) z = self.encoder(x) x_hat = self.decoder(z) loss = nn.functional.mse_loss(x_hat, x) # Logging to SwanLab (if installed) by default self.log("train_loss", loss) return loss def test_step(self, batch, batch_idx): # test_step defines the test loop. # it is independent of forward x, y = batch x = x.view(x.size(0), -1) z = self.encoder(x) x_hat = self.decoder(z) loss = nn.functional.mse_loss(x_hat, x) # Logging to SwanLab (if installed) by default self.log("test_loss", loss) return loss def configure_optimizers(self): optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3) return optimizer # init the autoencoder autoencoder = LitAutoEncoder(encoder, decoder) # setup data dataset = MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=ToTensor()) train_dataset, val_dataset = utils.data.random_split(dataset, [55000, 5000]) test_dataset = MNIST(os.getcwd(), train=False, download=True, transform=ToTensor()) train_loader = utils.data.DataLoader(train_dataset) val_loader = utils.data.DataLoader(val_dataset) test_loader = utils.data.DataLoader(test_dataset) swanlab_logger = SwanLabLogger( project="swanlab_example", experiment_name="example_experiment", cloud=False, ) trainer = pl.Trainer(limit_train_batches=100, max_epochs=5, logger=swanlab_logger) trainer.fit(model=autoencoder, train_dataloaders=train_loader, val_dataloaders=val_loader) trainer.test(dataloaders=test_loader) ```
🤗HuggingFace Transformers
使用`SwanLabCallback`创建示例，并代入`Trainer`的`callbacks`参数中，即可实现 SwanLab 记录训练指标。 ```python import evaluate import numpy as np import swanlab from swanlab.integration.huggingface import SwanLabCallback from datasets import load_dataset from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True) def compute_metrics(eval_pred): logits, labels = eval_pred predictions = np.argmax(logits, axis=-1) return metric.compute(predictions=predictions, references=labels) dataset = load_dataset("yelp_review_full") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True) small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) metric = evaluate.load("accuracy") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5) training_args = TrainingArguments( output_dir="test_trainer", report_to="none", num_train_epochs=3, logging_steps=50, ) swanlab_callback = SwanLabCallback(experiment_name="TransformersTest", cloud=False) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=small_train_dataset, eval_dataset=small_eval_dataset, compute_metrics=compute_metrics, callbacks=[swanlab_callback], ) trainer.train() ```
MMEngine(MMDetection etc.)
将 SwanLab 专为 MMEngine 设计的`SwanlabVisBackend`集成到 MMEngine 中，即可实现 SwanLab 自动记录训练指标。 在你的 MM 配置文件中，加入下面的代码片段，开始训练即可。 ```python custom_imports = dict(imports=["swanlab.integration.mmengine"], allow_failed_imports=False) vis_backends = [ dict( type="SwanlabVisBackend", save_dir="runs/swanlab", init_kwargs={ "project": "swanlab-mmengine", }, ), ] visualizer = dict( type="Visualizer", vis_backends=vis_backends, ) ```
Ultralytics
将 SwanLab 集成到 Ultralytics 中非常简单，只需要用`add_swanlab_callback`函数即可实现: ```python from ultralytics import YOLO from swanlab.integration.ultralytics import add_swanlab_callback model = YOLO("yolov8n.yaml") model.load() # 添加swanlab回调 add_swanlab_callback(model) model.train( data="./coco.yaml", epochs=50, imgsz=320, ) ```
🆚 与熟悉的工具的比较
Tensorboard vs SwanLab
-
☁️ 支持在线使用： 通过 SwanLab 可以方便地将训练实验在云端在线同步与保存，便于远程查看训练进展、管理历史项目、分享实验链接、发送实时消息通知、多端看实验等。而 Tensorboard 是一个离线的实验跟踪工具。
-
👥 多人协作： 在进行多人、跨团队的机器学习协作时，通过 SwanLab 可以轻松管理多人的训练项目、分享实验链接、跨空间交流讨论。而 Tensorboard 主要为个人设计，难以进行多人协作和分享实验。
-
💻 持久、集中的仪表板： 无论你在何处训练模型，无论是在本地计算机上、在实验室集群还是在公有云的 GPU 实例中，你的结果都会记录到同一个集中式仪表板中。而使用 TensorBoard 需要花费时间从不同的机器复制和管理 TFEvent 文件。
-
💪 更强大的表格： 通过 SwanLab 表格可以查看、搜索、过滤来自不同实验的结果，可以轻松查看数千个模型版本并找到适合不同任务的最佳性能模型。 TensorBoard 不适用于大型项目。
Weights and Biases vs SwanLab
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Weights and Biases 是一个必须联网使用的闭源 MLOps 平台
-
SwanLab 不仅支持联网使用，也支持开源、免费、自托管的版本
👥 社区
社区与支持
- GitHub Issues：使用 SwanLab 时遇到的错误和问题
- 电子邮件支持：反馈关于使用 SwanLab 的问题
- 微信交流群：交流使用 SwanLab 的问题、分享最新的 AI 技术
SwanLab README 徽章
如果你喜欢在工作中使用 SwanLab，请将 SwanLab 徽章添加到你的 README 中：
[](https://github.com/swanhubx/swanlab)在论文中引用 SwanLab
如果您发现 SwanLab 对您的研究之旅有帮助，请考虑以下列格式引用：
@software{Zeyilin_SwanLab_2023,
author = {Zeyi Lin, Shaohong Chen, Kang Li, Qiushan Jiang, Zirui Cai, Kaifang Ji and {The SwanLab team}},
doi = {10.5281/zenodo.11100550},
license = {Apache-2.0},
title = {{SwanLab}},
url = {https://github.com/swanhubx/swanlab},
year = {2023}
}为 SwanLab 做出贡献
考虑为 SwanLab 做出贡献吗？首先，请花点时间阅读 贡献指南。
同时，我们非常欢迎通过社交媒体、活动和会议的分享来支持 SwanLab，衷心感谢！
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