대시보드 시작

로컬 대시보드 시작

다음 명령을 실행하여 대시보드를 시작할 수 있습니다:

Shell

Python

특정 프로젝트 로드

특정 프로젝트를 직접 로드하려면 선택적 project 이름을 인수로 제공할 수도 있습니다:

Shell

Python

커스텀 프론트엔드 사용

번들된 대시보드를 사용자 정의 정적 프론트엔드 디렉터리로 교체할 수 있습니다. 디렉터리에는 index.html 파일만 있으면 되며, 프론트엔드에서 /api/* 아래에 있는 기존 Trackio API를 호출할 수 있습니다.

의도된 워크플로우는 다음과 같습니다:

trackio show --frontend ./my-trackio-frontend를 실행합니다.
LLM에게 해당 디렉토리의 파일을 수정하도록 요청하세요.
가 해당 파일이 변경될 때마다 프론트엔드를 실시간으로 다시 로드하는 동안 브라우저를 열어 두세요.

--frontend에 전달된 디렉터리가 존재하지 않거나 존재하더라도 비어 있는 경우, Trackio는 시작용 프론트엔드를 자동으로 복사하고, 이를 수행했다는 메시지를 출력한 후 해당 디렉터리를 서빙합니다. 시작용 템플릿은 완전한 plain-HTML/CSS/JS 템플릿으로, Trackio API를 호출하여 프로젝트와 실행(run)을 로드하고, 지표(metric) 값을 가져오며, 사용자가 자체 UI로 교체할 수 있는 간단한 차트를 그립니다.

현재 사용 가능한 HTTP 엔드포인트는 다음과 같습니다:

POST /api/get_run_mutation_status
POST /api/upload_db_to_space
POST /api/bulk_upload_media
POST /api/log
POST /api/bulk_log
POST /api/bulk_log_system
POST /api/bulk_alert
POST /api/get_alerts
POST /api/get_metric_values
POST /api/get_runs_for_project
POST /api/get_metrics_for_run
POST /api/get_all_projects
POST /api/get_project_summary
POST /api/get_run_summary
POST /api/get_system_metrics_for_run
POST /api/get_system_logs
POST /api/get_system_logs_batch
POST /api/get_snapshot
POST /api/get_logs
POST /api/get_logs_batch
POST /api/get_traces
POST /api/query_project
POST /api/get_settings
POST /api/get_project_files
POST /api/delete_run
POST /api/rename_run
POST /api/force_sync
POST /api/upload는 미디어 및 파일 관련 플로우에서 사용되는 multipart 파일 업로드를 위한 엔드포인트입니다

API에서 반환된 저장된 파일을 읽기 위해 Trackio는 GET /file?path=...도 제공합니다.

Shell

Python

제공된 프론트엔드 디렉터리가 비어 있지 않지만 유효하지 않은 경우, Trackio는 포함된 스타터 템플릿으로 폴백합니다.

지속적인 기본 프론트엔드 설정

trackio show, trackio sync 및 배포 플로우에서 기본적으로 동일한 사용자 정의 프론트엔드를 사용하려면 Trackio의 영속적 설정에 저장하세요:

trackio config set frontend ./my-trackio-frontend

다음으로 초기화합니다:

trackio config unset frontend

플롯 색상 사용자 지정

color_palette 인수를 제공하여 플롯 라인에 사용되는 색상 팔레트를 사용자 지정할 수 있습니다. 이는 조직의 브랜딩에 맞추거나 특정 색상 선호도가 있는 경우 유용합니다.

Shell

Python

여러 실행을 표시할 때 색상이 순환됩니다. 원하는 만큼의 색상을 지정할 수 있습니다.

원격 액세스 활성화

기본적으로 대시보드는 127.0.0.1(localhost)에 바인딩되어 같은 머신에서만 접근할 수 있습니다. 네트워크의 다른 머신에서 원격으로 접근하려면 --host 옵션을 사용하세요:

Shell

Python

Trackio를 원격 서버나 컨테이너화한 환경에서 실행할 때, 다른 머신에서 대시보드에 액세스해야 하는 경우 특히 유용합니다.

Jupyter Notebooks에서 대시보드 실행

Jupyter Notebook에서 대시보드를 직접 실행할 수도 있습니다. 위의 명령어를 그대로 사용하면 됩니다:

import trackio

trackio.show()

데모 노트북을 확인하세요.

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