文 | SisyphusBJ

源 | Pytorch Lightning

1. wandb.ai

2. comet.ml

3. neptune.ai

4. allegro trains

5. mlflow

6. guild.ai

7. sacred

8. test-tube

9. tensorboard

相信很多同学看到上面这个列表的第一印象是懵的。我们先看下机器学习实验管理平台 到底是做神马滴：

• 一句话概括就是：，以下来自 comet.ml 对自己的说明： allowing data scientists and teams to track, compare, explain, and optimize experiments and models.

接下来我们逐个盘点下当前市面上做机器学习实验管理平台的玩家。

先看两个用的比较多但功能相对单薄的两个工具：

1. 一个是Tensorboard，包括用于 Pytorch 的 TensorboardX(https://github.com/lanpa/tensorboardX) ，Tensorboard 本身被设计成插件化的方式，好处是轻量、轻耦合，可以按需要很快的自定义一个新的 tab，这种方式的缺点是缺少一个用户整体的视图，用户很难在宏观视角上对整个训练流程有一个比较清楚的认识。

• 出的比较早，格式通用

• 虽然是跟 Tnesorflow 出的，但并不仅限于 Tensorflow

• 实验全流程记录

• 报表和跟其他系统的兼容性比较好，因为出的早?...

2. 另一个是来自 Pytorch Lightning 的 test-tube, 后者可以算是 PL(Pytorch Lightning) 自己的一个 logger 优化工具，也放在这里一并比较了吧，有兴趣的同学可以去：PL(Pytorch Lightning: https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning) 查看细节。接下来看下主要的 SAAS 玩家，当然，基本上每家都同时提供 self-host 方式可选择，毕竟 SAAS 号称主要是卖服务的。

1. 首先当然是 comet.ml,主要的功能如下 :

• 假设你手头同时有十几个、几十上百个实验要做，那么 comet 或者其他这些工具会必不可少

• 团队协作，把几个可能的方向分给其他同学，实验过程、结果分享

• comet 兼容目前主流的 tensorflow、pytorch、keras、chainer 等等框架

• comet 支持你针对同一个实验里的不同超参数进行比较，找出关键点

• comet 支持保存实验所用数据、上下文信息、代码等等

• 各种类型的数据可视化

• 懒，不想自己部署实验管理工具。当然这里你可以找下 IT 组的同学，看他们能否帮你搭建一套开源的类 comet 的系统。

2. 接下来是 neptune.ai, 这个就很有趣了，但从名字上看，comet 是彗星，neptune 是海王星，从 neptune 的官方 blog 上看起来也大有针对 comet 的意思... 停止八卦，下面看主要功能简介：

• 首先 neptune.ai 的定位是一个“实验管理和协作工具”（Neptune is an experiment management and collaboration tool）。

• 当然，也是 frame-agnostic 的。

• neptune 支持实验数据、模型、代码等相关数据的存储、获取、共享操作

• neptune 在团队协作上据说更有效率一些

• neptune 支持通过 notebook、python script 等方式触发的训练过程记录，当然，默认其实也就只记录一下你的主要损失函数 loss 值和 epoch 这种，真要做到细致能指导自己实验思路的，还是得花心思在配置代码上面。

• 最后，neptune 的 client 端 code 跟 wandb/comet 比写的是最简练的（个人喜好）。

3. 然后是 wandb.ai，wandb 就是 Weights & Biases， 谜底就在谜面上名字起的有点意思，功能也不错：

• Reports 功能很有特点，基本上就是把你的实验整理成一个 blog 文档，你做的什么实验、怎么做的、选的那些参数为什么这么选，都可以有个记录，形成文档之后可以把相关的实验附上去，请团队的人或者其他感兴趣的人一起来探讨，隐隐有点社区的意思，赞！

• 其他功能中规中矩，基本上 cover 了上面提到的几个基本功能

• 用户和团队管理，数据和实验过程分享

• UI 挺简洁，跟其他产品的兼容性也不错，毕竟是半开源，因为他的 server 端提供的也是 docker 镜像。

4. 最后是 guild.ai

• 终端的 client 程序做的挺用心

• 文档写的比较简洁

• 其它基本跟上面三个一样，to run, track, and compare experiments.

• 通用性更好一些据说，对模型实现语言、framework 中立

• 方便重现效果

• 对其他系统兼容性佳

以上是几个主要的 SAAS 玩家，下面说一下开源的几个选手:

1. allegro trains ，其实产品名字叫 Trains 是 allegro.ai 出的，是这几个产品中唯一一个客户端、服务端都开源的产品，基于 Apache 2.0 协议开源，限制比较小，企业部署的话可以考虑一下

• 服务端也开源，有兴趣自己折腾的企业可以优先考虑内网部署一下

• web 端风格比较贴近前端主流风

• 功能跟其他 saas 基本没什么大的出入

• 这家的思路基本是反 saas，嗯，这点也挺有意思

2. sacred

• 单机版，没有团队分享功能

• 但好处是兼容了几个其他的 frontend，比如 neptune 就可以用作接受 sacred 发过来的数据。其他还有 Omniboard

3. mlflow,  Databrick 出品，没错就是 Spark 家那个，功能上跟其他项目比也没有他多的出入：

• 实验跟踪和记录

• 项目管理

• 模型管理

以上这两个从产品上基本上都囊括在上面介绍的几个里面了，这里就不再深入展开，如有需要请自行去 github 上查看。

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