实验跟踪的重要性

使用DVC等工具管理数据集是实现可复现机器学习 (machine learning)的重大一步。然而，建模过程本身会增加另一层复杂性。开发机器学习模型很少是线性的过程。它是一个迭代循环，包括：

• 尝试不同的算法（例如，线性回归与随机森林）。
• 调整模型超参数（例如学习率、树深度或正则化 (regularization)强度）。
• 尝试使用不同组的输入特征。
• 修改数据预处理或模型架构的代码。
• 使用不同版本的输入数据（由DVC跟踪）。

如果没有系统化的方法，这个过程很快就会变得混乱。想象一下训练几十甚至上百个模型。几周后，你可能会发现自己问：

• "哪种参数 (parameter)组合产生了最佳验证准确率？"
• "上个月部署的模型使用了哪个具体的代码版本？"
• "我在那次有希望的运行中使用了normalized_data_v2还是normalized_data_v3数据集？"
• "为什么我无法复现上次团队会议上展示的结果？"

手动将这些信息记录在电子表格、文件名或分散的笔记中容易出错，难以查找，并且无法有效扩展，尤其是在团队内部。这正是实验跟踪旨在解决的问题。

实验跟踪是指系统记录每次尝试（或“运行”）训练机器学习模型时所有相关信息的做法。这通常包括：

• 参数： 控制运行的输入，例如超参数 (hyperparameter)（learning_rate=0.01，n_estimators=100）、特征集选择或算法选择。
• 指标： 衡量模型性能的定量输出，如准确率、精确率、召回率、F1分数、RMSE或损失值，通常在训练时期或最终评估后记录。
• 代码版本： 用于该次运行的训练脚本和相关代码的具体的版本（例如Git提交哈希）。
• 数据版本： 识别用于训练和评估的准确数据集版本的信息（可能链接回DVC跟踪的版本）。
• 产物： 运行期间生成的任何输出文件，例如训练好的模型文件本身、图表（如混淆矩阵或学习曲线）、特征重要性表或环境规格（requirements.txt、Conda环境文件）。

系统化跟踪的好处

采用结构化的方法进行实验跟踪，在机器学习 (machine learning)生命周期中提供了多项显著优点：

可复现性

这可能是最直接的好处。如果你细致记录参数 (parameter)、代码版本、数据版本和环境细节，你（或同事）将更有可能准确地复现那次具体的训练运行及其结果。这为调试、验证和建立结果信任度提供了根本支持。

比较与分析

记录了多次运行后，你可以轻松比较它们的参数和结果指标。你的随机森林中增加树的数量是否提升了性能？使用特征集B是否优于特征集A？跟踪工具通常提供界面来可视化这些比较，帮助你理解变化的影响，并高效地找到最有前景的模型配置。

协作与知识共享

在团队中工作时，共享的实验跟踪系统充当中央日志本。团队成员可以查看彼此的实验，理解所用的设置，查看结果，并在前人的工作基础上进行，而无需不断询问细节。这促进更好的沟通并避免重复劳动。

调试与审计

如果模型突然表现不佳，或者你需要理解为什么做出了特定的预测，跟踪日志会提供必要的上下文 (context)信息。你可以将有问题运行与成功运行进行比较以找出差异，或追溯已部署模型所用的准确代码、数据和参数。

做出明智的决策

跟踪提供了所需的经验证据，以就模型选择、超参数 (hyperparameter)调优策略和特征工程方向做出明智的决策。它将开发从猜测转向更数据驱动的优化过程。

优化工作流程

实验跟踪不是管理分散的文件和笔记，而是将日志记录直接集成到你的训练脚本中。这创建了更规范高效的工作流程，节省时间并减少记忆实验细节的精神负担。

虽然简单的跟踪可能始于print语句或基本的日志文件记录，但现代机器学习开发的复杂性很快就需要更专业的工具。本章主要介绍MLflow Tracking，这是一个流行的开源方案，专门为管理机器学习生命周期而设计，包括实验跟踪功能。我们将探讨如何将MLflow集成到你的训练过程中，以实现上述优点。