Наводите порядок в экспериментах 🧹

Если вы обучаете ML-модели, то могли заметить, что с ростом количества проектов и задач наводить порядок в экспериментах становится всё тяжелее, как следствие:

1️⃣ Теряются результаты экспериментов
2️⃣ Одни и те же эксперименты проводятся по несколько раз
3️⃣ Разработка моделей становится все дольше

Чтобы поддерживать порядок, существуют различные инструменты. Советую обратить внимание на бесплатное решение — ClearML.

Почему стоит использовать ClearML:

1️⃣ Легко сравнивать результаты экспериментов, не теряются параметры лучших экспериментов.
2️⃣ Простота в управлении ресурсами. В ClearML можно распределять задачи по свободным серверным мощностям. Также видно, чей эксперимент "выжирает" память на определённом сервере.
3️⃣ Лёгкость совместной работы. Всем видно, какие эксперименты уже проводились и какие были получены результаты.

Удачи в экспериментах! 💥

__
Подписывайтесь: "Как приручить ИИ"