SwanLab

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一个专业、现代化设计的AI训练分析平台
面向模型训练团队，与50+主流框架集成，与你的实验代码轻松结合

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目录

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• 🆚 与熟悉的工具的比较
• 👥 社区
• 📃 协议

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🌟 最近更新

• 2026.03.25：📊 实验置顶上线，一键将最好的实验固定在到最好找的位置；Baseline对比功能上线，支持将实验们和baseline对比并显示差异百分比，加速找到最佳参数组合；

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• 2026.03.19：📊 新增实验复制功能，支持将创建实验副本到不同项目、团队下；parallel模式上线，支持在不同进程同时记录指标到同一实验下；实验ID现在可以自定义了；

• 2026.02.06: 🔥 swanlab.Api已正式上线，提供更强大的、面向对象式的开放API接口，文档；ECharts.Table支持CSV下载；现在支持将图表一键置于分组首位了；

• 2026.01.28：⚡️ LightningBoard V2上线，进一步提升仪表盘性能；

• 2026.01.16：⚡️ LightningBoard（闪电看板）V1 现已上线，专为超大图表数量级场景打造；新增图表嵌入链接，现在可以把你的图表嵌入到在线文档当中（如Notion、飞书云文档等）；

• 2026.01.02：🥳 新增对AMD ROCm与天数智芯Iluvatar GPU的硬件监控支持；SDK增加心跳包特性，实现更稳健的端云连接；

• 2025.12.15：🎉 SwanLab Kubernetes版 现已发布！部署文档；NVIDIA NeMo RL 框架已集成SwanLab，文档；

• 2025.12.01：🕰 新增折线图详细信息展示，鼠标悬浮在折线图上时，单击Shift将开启详细模式，支持显示当前log点的时间；📊 图表分组支持MIN/MAX区域范围显示；

• 2025.11.17：📊 全局图表配置增加X轴数据源选择、悬停模式功能，增加图表分析体验；增加SWANLAB_WEBHOOK功能；文档

<details><summary>完整更新日志</summary>

• 2025.11.06：🔪 实验分组上线，支持对大批量实验进行分组管理；工作区页面升级，支持快捷在多个组织下切换；大幅优化了折线图的渲染性能；swanlab.init上线group与job_type参数；

• 2025.10.15：📊折线图配置支持X轴数据源选择；侧边栏支持显示表格视图中Pin的列，增强实验数据对齐能力；

• 2025.09.22：📊全新UI上线；表格视图支持全局排序和筛选；数据层面统一表格视图与图表视图；

• 2025.09.12：🔢支持创建标量图，灵活显示实验指标的统计值；组织管理页面大升级，提供更强大的权限控制与项目管理能力；

• 2025.08.19：🤔更强大的图表渲染性能与低侵入式加载动画，让研究者更聚焦于实验分析本身；集成优秀的MLX-LM、SpecForge框架，提供更多场景的训练体验；

• 2025.08.06：👥训练轻协作上线，支持邀请项目协作者，分享项目链接与二维码；工作区支持列表视图，支持显示项目Tags；

• 2025.07.29：🚀侧边栏支持实验筛选、排序；📊表格视图上线列控制面板，能够方便地实现列的隐藏与显示；🔐多API Key管理上线，让你的数据更安全；swanlab sync提高了对日志文件完整性的兼容，适配训练崩溃等场景；新图表-PR曲线、ROC曲线、混淆矩阵上线，文档；

• 2025.07.17：📊更强大的折线图配置，支持灵活配置线型、颜色、粗细、网格、图例位置等；📹支持swanlab.Video数据类型，支持记录与可视化GIF格式文件；全局图表仪表盘支持配置Y轴与最大显示实验数；

• 2025.07.10：📚更强大的文本视图，支持Markdown渲染与方向键切换，可由swanlab.echarts.table与swanlab.Text创建，Demo

• 2025.07.06：🚄支持resume断点续训；新插件文件记录器；集成ray框架，文档；集成ROLL框架，感谢@PanAndy，文档

• 2025.06.27：📊支持小折线图局部放大；支持配置单个折线图平滑；大幅改进了图像图表放大后的交互效果；

• 2025.06.20：🤗集成accelerate框架，PR，文档，增强分布式训练中的实验记录体验；

• 2025.06.18：🐜集成AREAL框架，感谢@xichengpro，PR，文档；🖱支持鼠标Hover到侧边栏实验时，高亮相应曲线；支持跨组对比折线图；支持设置实验名裁剪规则；

• 2025.06.11：📊支持 swanlab.echarts.table 数据类型，支持纯文本图表展示；支持对分组进行拉伸交互，以增大同时显示的图表数量；表格视图增加 指标最大/最小值 选项；

• 2025.06.08：♻️支持在本地存储完整的实验日志文件，通过 swanlab sync 上传本地日志文件到云端/私有化部署端；硬件监控支持海光DCU；

• 2025.06.01：🏸支持图表自由拖拽；支持ECharts自定义图表，增加包括柱状图、饼状图、直方图在内的20+图表类型；硬件监控支持沐曦GPU；集成 PaddleNLP 框架；

• 2025.05.25：日志支持记录标准错误流，PyTorch Lightning等框架的打印信息可以被更好地记录；硬件监控支持摩尔线程；新增运行命令记录安全防护功能，API Key将被自动隐藏；

• 2025.05.14：支持实验Tag；支持折线图Log Scale；支持分组拖拽；大幅度优化了大量指标上传的体验；增加swanlab.OpenApi开放接口；

• 2025.05.09：支持折线图创建；配置图表功能增加数据源选择功能，支持单张图表显示不同的指标；支持生成训练项目GitHub徽章；

• 2025.04.23：支持折线图编辑，支持自由配置图表的X、Y轴数据范围和标题样式；图表搜索支持正则表达式；支持昆仑芯XPU的硬件检测与监控；

• 2025.04.11：支持折线图局部区域选取；支持全局选择仪表盘折线图的step范围；支持一键隐藏全部图表；

• 2025.04.08：支持swanlab.Molecule数据类型，支持记录与可视化生物化学分子数据；支持保存表格视图中的排序、筛选、列顺序变化状态；

• 2025.04.07：我们与 EvalScope 完成了联合集成，现在你可以在EvalScope中使用SwanLab来评估大模型性能；

• 2025.03.30：支持swanlab.Settings方法，支持更精细化的实验行为控制；支持寒武纪MLU硬件监控；支持 Slack通知、Discord通知；

• 2025.03.21：🎉🤗HuggingFace Transformers已正式集成SwanLab（>=4.50.0版本），#36433；新增 Object3D图表 ，支持记录与可视化三维点云，文档；硬件监控支持了 GPU显存（MB）、磁盘利用率、网络上下行 的记录；

• 2025.03.12：🎉🎉SwanLab私有化部署版现已发布！！🔗部署文档；SwanLab 已支持插件扩展，如 邮件通知、飞书通知

• 2025.03.09：支持实验侧边栏拉宽；新增外显 Git代码 按钮；新增 sync_mlflow 功能，支持与mlflow框架同步实验跟踪；

• 2025.03.06：我们与 DiffSynth Studio 完成了联合集成，现在你可以在DiffSynth Studio中使用SwanLab来跟踪和可视化Diffusion模型文生图/视频实验，使用指引；

• 2025.03.04：新增 MLFlow转换 功能，支持将MLFlow实验转换为SwanLab实验，使用指引；

• 2025.03.01：新增 移动实验 功能，现在可以将实验移动到不同组织的不同项目下了；

• 2025.02.24：我们与 EasyR1 完成了联合集成，现在你可以在EasyR1中使用SwanLab来跟踪和可视化多模态大模型强化学习实验，使用指引

• 2025.02.18：我们与 Swift 完成了联合集成，现在你可以在Swift的CLI/WebUI中使用SwanLab来跟踪和可视化大模型微调实验，使用指引。

• 2025.02.16：新增 图表移动分组、创建分组 功能。

• 2025.02.09：我们与 veRL 完成了联合集成，现在你可以在veRL中使用SwanLab来跟踪和可视化大模型强化学习实验，使用指引。

• 2025.02.05：swanlab.log支持嵌套字典 #812，适配Jax框架特性；支持name与notes参数；

• 2025.01.22：新增sync_tensorboardX与sync_tensorboard_torch功能，支持与此两种TensorBoard框架同步实验跟踪；

• 2025.01.17：新增sync_wandb功能，文档，支持与Weights & Biases实验跟踪同步；大幅改进了日志渲染性能

• 2025.01.11：云端版大幅优化了项目表格的性能，并支持拖拽、排序、筛选等交互

• 2025.01.01：新增折线图持久化平滑、折线图拖拽式改变大小，优化图表浏览体验

• 2024.12.22：我们与 LLaMA Factory 完成了联合集成，现在你可以在LLaMA Factory中使用SwanLab来跟踪和可视化大模型微调实验，使用指引。

• 2024.12.15：硬件监控（0.4.0） 功能上线，支持CPU、NPU（Ascend）、GPU（Nvidia）的系统级信息记录与监控。

• 2024.12.06：新增对LightGBM、XGBoost的集成；提高了对日志记录单行长度的限制。

• 2024.11.26：环境选项卡-硬件部分支持识别华为昇腾NPU与鲲鹏CPU；云厂商部分支持识别青云基石智算。

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👋🏻 什么是SwanLab

SwanLab 是一款AI训练分析与指标观测平台，面向模型训练团队，提供训练可视化、自动日志记录、超参数记录、实验对比、多人协同等功能，帮助团队快速发现训练问题，加速模型迭代。

在SwanLab上，研究者能基于直观的可视化图表发现训练问题，对比多个实验找到研究灵感，并通过在线网页的分享与基于组织的多人协同训练，打破团队沟通的壁垒，提高组织训练效率。

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以下是其核心特性列表：

1. 📊 实验指标与超参数跟踪: 极简的代码嵌入您的机器学习 pipeline，跟踪记录训练关键指标

• ☁️ 支持云端使用（类似Weights & Biases），随时随地查看训练进展。手机看实验的方法

• 📝 支持超参数记录、指标总结、表格分析

• 🌸 *可视化训练过程