SwanHubX/SwanLab

解決的問題

SwanLab 是為模型訓練團隊設計的 AI 訓練分析與指標觀測平台。它透過提供集中式儀表板進行可視化與日誌記錄，解決了追蹤訓練進度、分析超參數與協作實驗的困難，將分散的手動追蹤取代為專業、現代的介面。

如何運作

使用者只需幾行程式碼，即可將 SwanLab SDK 整合至機器學習流程中。平台會自動記錄指標、超參數、硬體環境細節與 Git 倉儲狀態。這些資料隨後同步至雲端服務或自架設實例中，並透過各種圖表類型（折線圖、媒體圖、3D 點雲等）進行可視化。它也支援與超過 30 個主流框架整合，例如 PyTorch、HuggingFace Transformers 與 LLaMA Factory。

適用對象

專為需要監控訓練穩定性、比較多個實驗執行以尋找最佳超參數，並與團隊成員即時協作的 AI 研究人員與模型訓練團隊所打造。

主要亮點

• 全面的指標追蹤：支援標量、影像、音訊、文字、影片、3D 點雲與生化分子。
• 廣泛的框架整合：相容 30 多個框架，包括 PyTorch、PyTorch Lightning 與各種 LLM 微調工具。
• 廣泛的硬體監控：支援 NVIDIA、AMD、Ascend、Cambricon、Kunlunxin 等專用 GPU/NPU 的系統層級指標追蹤。
• 彈性的部署方式：提供托管雲端版本與透過 Docker 或 Kubernetes 部署的自架設社群版。
• 協作工具：支援透過 URL 共享專案、基於團隊的組織管理，以及通知插件擴充（例如 Lark、Slack、Discord）。