核心概念

项目(Project)

实验的顶级分组。Tracker(project="demo") 把所有 run 归入 demo 项目。一个项目可以包含任意数量的 run。前端首页按项目展示实验。

Run

一次独立实验运行,由 Tracker 创建。每个 run 有:

• run_id:唯一标识(自动生成,如 run_a1b2c3),可用 resume_from 恢复
• state:运行状态 running → finished | crashed | archived
• created_at / heartbeat_at:创建与最近心跳时间
• owner_id:归属用户(多用户模式下隔离)

Run 状态由心跳机制管理:SDK 每 30s 发一次心跳,server 60s 未收到心跳自动标记 crashed。

Step

训练迭代步数,是指标的 x 轴。t.log({...}, step=step) 显式指定;不指定时自动递增。

指标(Metric)

log() 记录的标量。支持 TensorBoard 风格的 key/context 命名(如 train/loss、val/accuracy),前端会自动按 train/val 分组。

Summary

每个 run 每项指标的增量统计:last、min、max、best、best_step。best 按 metric_directions 声明的方向计算。前端表格直接展示,无需全量拉取指标。

Sweep

超参搜索分组。实际使用 Explore 工作台 的 Parallel(平行坐标) 图对比超参组合。

配置(Config)

Tracker(config={...}) 记录超参,支持:

• 显式 dict
• 自动捕获 argparse / OmegaConf / Hydra 参数
• 前端 Config Tab 查看,Compare 页支持配置差异对比

数据流

Python SDK [log()] → RingBuffer → FlushThread → PyO3/HTTP
    → Rust Ingest [Channel → Writer → SQLite/PostgreSQL/文件]
    → Axum API → Web UI