這幾天的文章主要分享三個頗受好評的模型實驗管理工具，市面上還有很多類似的工具，這些工具各有特色與強項，團隊可視情況選擇好維護的工具。

這些工具的目的都是在幫助團隊管理多專案與多實驗的狀況，可以輔助開發過程較為順利，所有的實驗數據都會被紀錄與備份，可以減少實驗數據遺失的風險。

這邊提供大家選擇工具上的建議：

• Tensorboard : 如果是個人使用，它可以簡易快速實現模型實驗紀錄的功能，它有優秀的各種參數紀錄功能與模型架構紀錄功能，但如果要多人協作就不建議使用Tensorboard。
• Weight&Bias : 這個工具主要是以多人協作為主的開發平台，會將實驗紀錄上傳至雲端中，這樣可以減少團隊開發上的系統維護，只是要注意免費使用空間是100GB。
• MLflow : 這個工具如果要使團隊一起開發協作，需要自己建立伺服器，需要團隊維護，但好處是可以將實驗紀錄儲存在公司內部，MLflow 工具是開源且免費。

參考文獻
1.初探mlflow-tracking-保持ml實驗的可追溯性與可重現性-
2.Weights & Biases — ML 實驗數據追蹤

（撰稿工程師：顧祥龍）
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