实验跟踪

实验跟踪是MLOps的重要组成部分，提供了一个系统来监控和记录机器学习模型开发过程中进行的各种实验。这涉及捕获、组织和可视化每个实验相关的元数据，例如使用的超参数、生成的模型、准确率或损失等指标，以及关于计算环境的其他信息。这种跟踪允许实验的可重复性，跨不同实验运行进行比较，并有助于识别最佳模型。