```Java wandb: WARNING The `run_name` is currently set to the same value as `TrainingArguments.output_dir`. If this was not intended, please specify a different run name by setting the `TrainingArguments.run_name` parameter. wandb: (1) Create a W&B account wandb: (2) Use an existing W&B account wandb: (3) Don't visualize my results wandb: Enter your choice: 2 wandb: You chose 'Use an existing W&B account' wandb: Logging into wandb.ai. (Learn how to deploy a W&B server locally: https://wandb.me/wandb-server) wandb: You can find your API key in your browser here: https://wandb.ai/authorize wandb: Paste an API key from your profile and hit enter, or press ctrl+c to quit: wandb: Appending key for api.wandb.ai to your netrc file: /root/.netrc wandb: \ Waiting for wandb.init()... ``` ![CleanShot 2025-03-23 at [email protected]|1000](https://imagehosting4picgo.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/imagehosting/fix-dir%2Fmedia%2Fmedia_OE2L5mEAdA%2F2025%2F03%2F23%2F22-05-29-26857a1ac80ee5a8ba296850be1e5bf5-CleanShot%202025-03-23%20at%2022.05.19-2x-85d82b.png) ![CleanShot 2025-03-23 at [email protected]|1000](https://imagehosting4picgo.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/imagehosting/fix-dir%2Fmedia%2Fmedia_18ZFAj6Gaa%2F2025%2F03%2F23%2F22-05-39-11d477b4c30b13889135d8337fa6d174-CleanShot%202025-03-23%20at%2022.05.32-2x-bd16f2.png) Wandb（Weights & Biases）是一种帮助机器学习开发者管理和跟踪实验过程的工具，简单来说，就是一个机器学习的「实验记录本」或「仪表盘」。 想象你在厨房里做菜，想找到最好吃的配方。你可能会不断尝试不同的食材组合、火候和调料。每做一次都会记下用的原料、步骤和口感如何。最后，你再对比所有的记录，确定哪种做法最好。 Wandb 就类似这样的工具，只不过它服务的是 AI 模型训练： - **记录实验**：你每次训练模型时使用的参数、数据集、代码版本、训练耗时、模型性能（准确率、损失率等）都可以自动记录。 - **实时监控**：训练过程中，可以实时显示模型的表现，比如准确率随时间变化的趋势图。 - **结果对比**：当你做了大量实验后，它提供清晰的图表和表格，方便快速对比和分析哪些实验表现更好，找到最优配置。 - **协作共享**：支持团队协作，可以看到其他人做过哪些实验，并轻松复现这些实验。 总结一下，wandb 就是帮你轻松管理和分析大量机器学习实验结果的一款智能工具，能大幅提升实验效率。