Где отслеживаешь история обучений

Для отслеживания истории обучения моделей я использую специализированные инструменты:

1. MLflow - удобен для логирования параметров, метрик и артефактов. Пример:

import mlflow
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
mlflow.end_run()

2. Weights & Biases (W&B) - облачное решение с визуализацией экспериментов

3. TensorBoard - для нейросетевых моделей (особенно с TensorFlow/PyTorch)

4. DVC - для версионирования данных и моделей вместе с кодом

Для небольших проектов иногда использую простые CSV-логи или SQLite базу. Главное - сохранять не только метрики, но и гиперпараметры, версии данных и кода для воспроизводимости.