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

%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

git clone --recurse-submodules https://github.com/mlop-ai/server.git; cd server
cp .env.example .env
sudo docker-compose --env-file .env up --build

mlop 平台多实验对比

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

自动读取模型架构

自动早停及邮件通知

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.com/mlop-ai/server
• 查看速度对比：教程及使用方法在此
• 如果这篇文案帮到了你，请在GitHub加颗星🌟

相对于主流工具，mlop.ai 保持全栈全部开源，可大幅度提升训练效率，降低管理成本：

• 🚀 纯本地化部署：支持企业私有化部署，数据完全自主可控
• 💳 大幅节约成本：相同功能，更低价格，适合各种规模团队
• ⚡️ 超快响应速度：后台性能及稳定远超常规工具，无损扩张
• ✅ 完全兼容WandB API：现有代码基本无需修改，平滑迁移