在大模型训练过程中，日志监控与可视化是确保训练稳定性和效率的关键环节。本文将分享几个实用的监控工具及其使用心得。
1. TensorBoard
TensorBoard是TensorFlow官方推荐的可视化工具，可实时监控损失、准确率等指标。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/experiment_1')
for epoch in range(100):
train_loss = train_one_epoch()
writer.add_scalar('Loss/Train', train_loss, epoch)
writer.close()
2. Weights & Biases (W&B)
W&B提供完整的实验追踪功能，支持模型版本控制和可视化。
import wandb
wandb.init(project="my-model", name="experiment-1")
wandb.log({"loss": loss, "accuracy": acc})
wandb.finish()
3. MLflow
MLflow适用于模型生命周期管理，包含实验追踪和模型注册功能。
import mlflow
with mlflow.start_run():
mlflow.log_param("lr", 0.001)
mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
实践建议
- 使用TensorBoard进行基础监控
- 结合W&B进行实验对比
- 配置自动告警机制
这些工具可帮助工程师及时发现训练异常，优化模型性能。
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