TRLの統合
Trackio は TRL とネイティブに統合されており、TRL のどのトレーナー(SFTTrainer、DPOTrainer、GRPOTrainer など)からも、最小限のセットアップでメトリクスを記録できます。trl の最新バージョン(1.2.0 以降)がインストールされていることを確認してください。
from datasets import Dataset
from trl import SFTConfig, SFTTrainer
# Create a small fake dataset
prompts = ["The capital of France is", "Hamlet was written by"] * 12
completions = [" Paris.", " Shakespeare."] * 12
dataset = Dataset.from_dict({"prompt": prompts, "completion": completions})
# Train a model using the TRL SFTTrainer API
trainer = SFTTrainer(
model="Qwen/Qwen3-0.6B",
args=SFTConfig(report_to="trackio", run_name="Qwen3-0.6B-sft"),
train_dataset=dataset,
)
trainer.train()プロジェクトとスペースの構成
TRL の設定(例: SFTConfig、DPOConfig、GRPOConfig)に、プロジェクト ID とスペース ID を直接設定します:
from trl import SFTConfig
args = SFTConfig(
report_to="trackio",
run_name="my-run",
project="my-project",
trackio_space_id="username/space_id",
)