AI 에이전트를 활용한 자율 머신러닝 모델 학습 자동화 가이드

import trackio

# ... (중략)

def main():
    # ... (중략)
    trackio.init(
        project="nanogpt_experiments",
        name=name,
        space="nanogpt_experiments",
        config={
            "optimizer": args.optimizer,
            "learning_rate": primary_lr,
            "batch_size": args.batch_size,
        }
    )

    # 학습 루프 내에서 로그 기록
    trackio.log({"train_loss": loss_accum, "lr": current_lr})

    # 검증 손실이 증가하면 경고 생성
    if val_loss > prev_val_loss:
        trackio.alert(
            title="Loss increasing",
            text=f"Val loss rose from {prev_val_loss:.4f} to {val_loss:.4f}",
            level=trackio.AlertLevel.WARN
        )