أطلقت شركة هوجينج فايس (Hugging Face) مكتبة تُسمى "Trackio"، وهي أداة خفيفة الوزن لتسجيل التجارب في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تهدف هذه المكتبة إلى تحسين عملية تتبع الأداء أثناء تدريب النماذج، مثل المعايير (Metrics)، والمتغيرات (Parameters)، والمتغيرات المفرطة (Hyperparameters)، وتمكين الباحثين من عرض هذه البيانات وتحليلها بسهولة. في السابق، كانت معظم أدوات تتبع التجارب تتطلب إعدادًا معقدًا أو تكاليف دفع، أو كانت تفتقر إلى المرونة المطلوبة لإجراء تجارب سريعة ومشاركة النتائج بسهولة. لكن Trackio تقدم حلًا بديلاً يجمع بين السهولة، والشفافية، وسهولة المشاركة، ويعمل بشكل متوافق مع أدوات مثل W&B (Weights & Biases)، مما يسهل استخدامها على الباحثين. تتميز Trackio بسهولة مشاركة التقدم في التدريب عبر إدراج الرسوم البيانية مباشرة في المقالات أو المستندات باستخدام iframe. كما أن لديها القدرة على تتبع معايير مثل استهلاك الطاقة من وحدة المعالجة الرسومية (GPU) بشكل مباشر من خلال الأمر "nvidia-smi"، مما يساعد الباحثين على مقارنة استهلاك الطاقة بين النماذج وتحليل تأثيرها البيئي. كما أن البيانات المُسجلة في Trackio تُخزن بشكل مفتوح، مما يمكّن الباحثين من استخراجها وتحليلها بحرية دون الاعتماد على واجهات برمجية مغلقة. تُعتبر Trackio مكتبة مفتوحة المصدر باللغة بايثون، ويمكن استخدامها بسهولة كاستبدال لـ W&B، حيث تدعم واجهات API مماثلة مثل "wandb.init"، "wandb.log"، و"wandb.finish". كما يمكن للمستخدمين ربط لوحة تحكم Trackio الخاصة بهم مع "Hugging Face Spaces"، مما يسمح بمشاركة النتائج عبر روابط مباشرة، سواء كانت عامة أو خاصة داخل المؤسسة. بعد تسجيل التجارب، يمكن للمستخدمين تشغيل لوحة التحكم عبر الأمر "trackio show" في الطرفية أو من داخل كود بايثون. كما يمكن تخصيص المشاريع وتخصيص عرض البيانات عبر معايير معينة. عند ربط Trackio مع Hugging Face Spaces، يتم حفظ البيانات تلقائيًا في قاعدة بيانات "Sqlite" وتحويلها إلى ملف "Parquet" كل 5 دقائق، مما يضمن سهولة الوصول إليها وتحليلها في أي وقت. بالإضافة إلى ذلك، تدعم Trackio تكاملًا مباشرًا مع مكتبات Hugging Face مثل "Transformers" و"Accelerate"، مما يسمح بتسجيل البيانات دون الحاجة إلى إعدادات إضافية. على سبيل المثال، يمكن استخدام "Trainer" من مكتبة Transformers مع تعيين "report_to" إلى "trackio"، أو استخدام "Accelerator" من مكتبة Accelerate لتسجيل المعايير أثناء التدريب. على الرغم من أن Trackio في مرحلة تجريبية (Beta)، إلا أنها تقدم ميزات أساسية مفيدة للمستخدمين، وتخطط الشركة لتطويرها في المستقبل لتشمل ميزات مثل إدارة الأصول (Artifacts) ورسوم بيانية أكثر تعقيدًا. وتشجع Hugging Face المجتمع العلمي على مشاركة آرائهم واقتراحاتهم عبر قسم "Issues" على GitHub. Trackio تمثل خطوة مهمة في تبسيط عملية تتبع التجارب في مجال الذكاء الاصطناعي، مع الحفاظ على مرونة عالية وسهولة في الاستخدام، مما يجعلها خيارًا مناسبًا للباحثين والمهتمين بتطوير النماذج.