在機器學習的世界裡，無論是新手還是有經驗的研究者，都會遇到一個常見的痛點：模型再訓練。想像一個情境：你剛剛花了幾天時間訓練了一個深度學習模型，但測試結果卻不如預期。你開始調整超參數、更改數據集處理方式，甚至改變模型架構。過程中你不斷嘗試，但每次實驗結束後，面對大量結果，你卻發現自己難以追蹤是哪次修改帶來了性能提升，甚至無法確定模型是否真的進步了。

這種混亂常常導致研究者花費大量時間在手動記錄、整理實驗結果，讓每個版本的模型及數據集管理變得複雜且難以維持。更糟的是，當你最終找到一個有效的解決方案，卻因為記錄不清，無法重現實驗過程。

這就是模型再訓練的困境：我們需要快速進行實驗迭代，但卻常常陷入混亂與低效的管理中。這時候，一個強大的實驗跟蹤與管理工具變得非常重要。而這就是Weights and Biases (wandb) 可以幫助我們解決的問題。

情境

你是一位機器學習工程師，正在訓練一個模型來進行產品評論的情感分析。你已經花費了數週的時間進行模型訓練，並且嘗試了不同的模型架構、超參數和數據預處理方法。

• 你使用不同的筆記本和程式碼版本進行了大量的實驗，並且很難追蹤哪個版本產生了最佳結果。
• 你嘗試手動記錄每次實驗的超參數、模型效能指標和觀察結果，但這變得越來越難以管理，而且容易出錯。
• 你希望可以輕鬆地視覺化訓練過程，例如損失函數和準確性的變化，並比較不同實驗的結果，以便更好地理解模型的行為。
• 你想要與你的團隊成員共享你的實驗結果，並讓他們能夠輕鬆地重現你的結果。

引入 Weights and Biases (wandb)

• wandb 可以自動記錄你的所有實驗數據，包括程式碼版本、超參數、模型效能指標和訓練日誌。
• 它提供了一個直觀的介面來視覺化和比較你的實驗結果。
• 你還可以輕鬆地與你的團隊成員共享你的實驗結果，並讓他們能夠重現你的結果。

透過使用 wandb，你可以更有效地管理你的實驗，並更快地找到最佳模型。

使用 wandb 追蹤模型訓練時可記錄和可視化的指標：

• 超參數 (Hyperparameters): wandb 能夠自動記錄每次實驗中的所有參數和超參數，例如學習率（learning rate）、迭代次數（epochs）、批次大小（batch size）等。 這些資訊可以幫助您追踪哪些參數設定對模型效能產生影響。在您提供的對話歷史中提到的情境中，您可以使用 wandb 來記錄您嘗試的不同模型架構、超參數和數據預處理方法。
• 損失函數 (Loss function): wandb 可以即時追蹤模型訓練過程中的損失函數變化。 損失函數是評估模型預測值與實際值之間差異的指標，可以幫助您了解模型的收斂情況。
• 準確度 (Accuracy): wandb 可以追蹤模型在訓練和驗證集上的準確度變化。 準確度是評估模型效能的重要指標，可以幫助您判斷模型是否過擬合或欠擬合。
• 模型權重 (Model weights): wandb 可以記錄每次實驗的模型權重。 這對於需要回溯到特定訓練狀態或分析模型內部機制的情況非常有用。
• 訓練日誌 (Training logs): wandb 可以記錄訓練過程中的任何訊息、警告或錯誤，例如訓練時間、GPU 使用情況等。 這些資訊有助於診斷訓練過程中的問題和優化訓練效率。

除了上述指標之外，您還可以根據需要記錄和可視化其他指標，例如精確度 (Precision)、召回率 (Recall)、F1 分數等。

從訓練模型到取得良好的成果是充滿挑戰的過程，但透過像 wandb 這樣的工具，我們可以極大地提升實驗管理的效率，清楚地追蹤每個訓練步驟的變化，並快速迭代模型，幫助研究者克服困境，專注於性能提升與創新發現。明天我們就來試試看 wandb 吧！