产品简介
traceml TraceML为AI/ML实验提供数据跟踪、可视化、可解释性分析、漂移检测和仪表板功能，集成主流框架如Keras、PyTorch，支持离线模式，适合机器学习工程师和数据科学家管理实验。
核心功能
- 数据跟踪
- 可视化
- 可解释性分析
- 漂移检测
- 交互式仪表板
快速开始
- 安装traceml：pip install traceml
- （可选）安装polyaxon：pip install polyaxon traceml
- 在Python代码中导入并初始化tracking模块
- 使用log_metrics等方法记录实验数据
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | 本工具 | 同类商业软件 | 在线服务 |
|---|---|---|---|
| 费用 | 开源免费 | 通常收费或含广告 | 可能有订阅或上传限制 |
| 隐私 | 本地运行，数据自持 | 依赖厂商政策 | 需上传数据到服务器 |
| 可定制性 | 源码开放，社区活跃 | 受限于官方功能 | 功能固定 |
适合谁用
- 机器学习工程师，用于记录实验参数与指标
- 数据科学家，用于可视化模型训练和检测数据漂移
下载与版本
当前最新版本为 master，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/polyaxon/traceml