背景 近年来，人工智能与数据科学领域发展迅速，传统项目在演化中也越来越复杂了，如何管理大量的机器学习项目成为一个难题。 在真正的机器学习项目中，我们需要在模型之外花费大量的时间。比如： 跟踪实验效果 机器学习算法有可配置的超参通常都是十几个到几十个不等，如何跟踪这些参数、代码以及数据在每个实验中的表...