实验管理与可复现性

每次训练的配置、代码版本、数据版本、指标曲线与产物需要被系统记录。本章比较 MLflow、W&B 等工具的定位，以及在数千次实验规模下的组织方式。

本章要点

• 配置即代码：所有超参入版本控制
• 指标与系统指标（MFU、吞吐）应一起记录
• 实验命名与标签体系决定半年后能否找回

写作状态

本章目前为提纲，正文待撰写。