Sacredboard：机器学习实验管理的Web仪表板

1. 项目介绍

Sacredboard 是一个为Sacred机器学习实验管理工具设计的Web仪表板。它通过连接到Sacred使用的MongoDB数据库，展示实验列表、实验状态、Sacred配置以及运行程序的的标准输出。该工具在Python 3.5及以上版本和现代Web浏览器上可以正常工作。

Sacredboard最初作为捷克技术大学一篇硕士论文的一部分被开发出来，并由Sacred的主要开发者Klaus Greff在SciPy 2017 Python会议上推广。目前，Sacredboard作为侧项目，更新不如之前频繁，但仍然在不断改进和修复bug。

2. 项目快速启动

安装

使用pip安装Sacredboard：

pip install sacredboard

若要安装带有新特性的最新开发版本，运行：

pip install https://github.com/chovanecm/sacredboard/archive/develop.zip

运行

运行Sacredboard以连接到本地MongoDB数据库（默认监听27017端口，数据库名为sacred）：

sacredboard

若要连接到其他机器或数据库，指定连接字符串使用 -m 选项：

sacredboard -m sacred

或者，如果你想连接到其他机器和/或使用非默认的Sacred runs 集合名称（使用 -mc 选项）：

sacredboard -m 192.168.1.1:27017:sacred -mc default.runs

对于设置更高级的连接属性，使用 -mu 选项与Sacred数据库名称一起：

sacredboard -mu mongodb://user:pwd@host/admin?authMechanism=SCRAM-SHA-1 sacred

更多信息请查看MongoDB连接字符串文档。

运行后，Sacredboard应该会自动在Web浏览器中打开。

显示帮助

运行以下命令显示帮助信息：

sacredboard --help

3. 应用案例和最佳实践

Sacredboard提供了以下功能：

• 获取运行中和已完成实验的概览。
• 过滤实验。
• 查看实验的详细信息，例如实验产生的文本输出。
• 直接从Web控制台运行Tensorboard，查看详细信息、图表和Tensorflow图可视化。
• 在图表中可视化指标。
• 使用MongoDB和新的FileStorage后端（实验性）。
• 从UI中删除实验。

在使用Sacredboard时，建议的最佳实践包括：

• 确保MongoDB服务正常运行并且可访问。
• 在生产环境中使用合适的数据库用户权限和安全设置。
• 定期备份数据库以保护实验数据。

4. 典型生态项目

Sacredboard是Sacred生态系统中的一个项目，该生态系统还包括以下项目：

• Sacred：一个用于机器学习实验的Python框架，可以与Sacredboard无缝集成。
• Omniboard：由Vivek Ratnavel Subramanian和Yusaku Sako开发的Sacredboard替代品，目前是活跃开发状态。
• Tensorboard：一个用于可视化Tensorflow实验的工具，可以与Sacredboard集成使用。

通过结合这些项目，用户可以构建一个强大的机器学习实验管理环境。