Trackio documentation
Transformers統合
はじめに
ハウツーガイド
トラッキングハイパーパラメータスイープトレース成果物レジストリダッシュボードを起動するServer をセルフホストするダッシュボードのデプロイと埋め込みプロジェクトの管理ランの管理のためのPython APICLIコマンドログブックストレージスキーマと直接クエリAPI と MCP サーバーアラートML Agents環境変数
統合
API
Transformers統合
TrackioはTransformersとネイティブに統合されており、最小限のセットアップでメトリクスを記録できます。transformersの最新バージョン(4.54.0以降)がインストールされていることを確認してください。
import numpy as np
from datasets import Dataset
from transformers import Trainer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments
# Create a fake dataset
data = np.random.randint(0, 1000, (8192, 64)).tolist()
dataset = Dataset.from_dict({"input_ids": data, "labels": data})
# Train a model using the Trainer API
trainer = Trainer(
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B"),
args=TrainingArguments(report_to="trackio", run_name="Qwen3-0.6B-training"),
train_dataset=dataset,
)
trainer.train()プロジェクトとスペースの構成
TrainingArgumentsにプロジェクトIDとスペースIDを直接設定します:
from transformers import TrainingArguments
args = TrainingArguments(
report_to="trackio",
run_name="my-run",
project="my-project",
trackio_space_id="username/space_id",
)