Trackio documentation
Интеграция с Transformers
Начало работы
Руководства
ОтслеживатьПодбор гиперпараметровТрассировкиАртефактыРеестрЗапустите DashboardРазверните Server на собственном сервереРазвёртывание и встраивание дашбордовУправление проектамиPython API для управления запускамиКоманды CLIЖурналыСхема хранения и прямые запросыAPI и MCP-серверОповещенияML AgentsПеременные окружения
Интеграция
API
Интеграция с Transformers
Trackio нативно интегрируется с Transformers, что позволяет вести учёт метрик с минимальной настройкой. Убедитесь, что у вас установлена последняя версия transformers (версия 4.54.0 или выше).
import numpy as np
from datasets import Dataset
from transformers import Trainer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments
# Create a fake dataset
data = np.random.randint(0, 1000, (8192, 64)).tolist()
dataset = Dataset.from_dict({"input_ids": data, "labels": data})
# Train a model using the Trainer API
trainer = Trainer(
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B"),
args=TrainingArguments(report_to="trackio", run_name="Qwen3-0.6B-training"),
train_dataset=dataset,
)
trainer.train()Настройка проекта и пространства
Укажите идентификаторы проекта и пространства непосредственно в TrainingArguments:
from transformers import TrainingArguments
args = TrainingArguments(
report_to="trackio",
run_name="my-run",
project="my-project",
trackio_space_id="username/space_id",
)