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训练日志分析工具

一个用于分析机器学习训练日志并检测过拟合和发散等问题的工具。

  • by AB-SJSU
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 AB-SJSU/MCP-training-analyzer

使用说明

MCP训练日志分析器

一个带有6个工具的MCP服务器，用于分析机器学习训练日志并检测过拟合和发散等问题。

它做什么

  • 解析训练日志文件（CSV、JSON、YAML）
  • 检测训练问题（过拟合、发散、平稳、收敛缓慢）
  • 计算度量和统计数据
  • 比较历元性能
  • 建议对超参数进行改进
  • 生成可视化

工具

  1. parse_training_log -从文件中解析训练数据
  2. 检测培训问题 -识别过拟合、发散等。
  3. get_metrics_summary -获取详细统计数据
  4. 比较纪元 -比较不同时期的性能
  5. 建议高参数 -获取可操作的建议
  6. 生成可视化 -创建损失/精度曲线

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/mcp-training-analyzer.git
cd mcp-training-analyzer

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

用法

运行HTTP服务器

python http_server.py
# Server runs on http://localhost:8000

使用MCP检查员进行测试

npx @modelcontextprotocol/inspector python```

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