[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-experiment-tracking::ru":3,"gloss-cluster-experiment-tracking::ru":26,"gloss-next-experiment-tracking::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"experiment-tracking","mlops","Трекинг экспериментов (Experiment Tracking)","Трекинг экспериментов — это дисциплина фиксировать каждый прогон обучения и оценки так, чтобы результаты были сопоставимы и воспроизводимы. Каждый прогон записывает свои гиперпараметры, коммит кода, версию датасета, полученные метрики и артефакты. Месяцы проб и ошибок превращаются в таблицу с поиском вместо папки со скриншотами и тающего воспоминания о том, какие настройки на самом деле сработали. Машинное обучение беспощадно итеративно — вы пробуете десятки конфигураций, и победитель бессмыслен, если вы не можете его воспроизвести. Трекинг отвечает на вопрос «какое изменение подняло метрику?» и позволяет коллеге в точности повторить ваш лучший прогон. Среди инструментов — MLflow, Weights & Biases и Neptune. Для команд, строящих на LLM, та же идея применима к экспериментам с промптами и моделями: записывайте версию промпта, имя модели, температуру и оценки для каждой попытки. Практическая заметка: внедряйте трекинг с первого дня, а не после сорокового прогона — вся ценность в истории, которую иначе вы бы просто выбросили.","Трекинг экспериментов пишет для каждого прогона гиперпараметры, коммит, версию датасета, метрики и артефакты: месяцы проб превращаются в таблицу с поиском.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"eval-harness","Испытательный стенд оценки (Eval Harness)",{"slug":15,"name":16},"fine-tuning","Дообучение (Fine-Tuning)",{"slug":18,"name":19},"golden-dataset","Золотой датасет",{"slug":21,"name":22},"model-registry","Реестр моделей (Model Registry)",{"slug":24,"name":25},"prompt-versioning","Версионирование промптов",[27,31,35,38,41,45,48,51,54,57,60,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"annotation-guidelines","Инструкции по разметке","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"baseline-model","Базовая модель (baseline)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":34},"batch-inference","Батч-инференс",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"canary-prompt","Канареечный промпт",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":44},"champion-challenger","Чемпион–претендент (A\u002FB-тестирование моделей)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"class-imbalance","Дисбаланс классов",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"continuous-batching","Continuous Batching (непрерывная пакетная обработка)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":34},"cross-validation","Перекрёстная проверка",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"data-labeling","Разметка данных",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":44},"drift-detection","Обнаружение дрейфа (Drift Detection)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":44},{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":34},"explainability","Объяснимость"]