
Runlog
हल्का ट्रेनिंग मॉनिटर जो लाइव मेट्रिक्स स्ट्रीमिंग और ऑफलाइन-फर्स्ट रिलायबिलिटी प्रदान करता है
Runlog एक हल्का, डेवलपर-प्रथम ट्रेनिंग मॉनिटर है। किसी भी स्क्रिप्ट से मेट्रिक्स भेजें, लाइव प्रगति देखें, और प्रयोगों का इतिहास रखें। ऑफलाइन-फर्स्ट, ऑटो-डिटेक्टेड चार्ट, टीम सहयोग।

Runlog के बारे में अधिक
Runlog
Runlog एक हल्का, डेवलपर-प्रथम प्रशिक्षण मॉनिटर है। यह किसी भी स्क्रिप्ट से मीट्रिक्स भेजने, लाइव प्रगति देखने और प्रत्येक प्रयोग का स्वच्छ इतिहास रखने की सुविधा देता है। तीन लाइनों के कोड से सेटअप होता है और मीट्रिक्स स्वचालित रूप से डिटेक्ट होते हैं।
- •रीयलटाइम मीट्रिक स्ट्रीमिंग:हर स्टेप और मान को लाइव स्ट्रीम करता है, चार्ट तुरंत अपडेट होते हैं।
- •ऑफलाइन-फर्स्ट SDK:नेटवर्क खोने पर भी डेटा लोकल बफर होता है और पुनः कनेक्ट होने पर ऑटो-सिंक होता है।
- •लाइव टर्मिनल कैप्चर:प्रिंट स्टेटमेंट और फ्रेमवर्क लॉग स्वचालित रूप से कैप्चर कर डैशबोर्ड पर भेजता है।
- •वर्कस्पेस ग्रुप चैट:प्रत्येक वर्कस्पेस में बिल्ट-इन चैट से रन पर चर्चा करें।
- •क्रॉस-यूज़र रन तुलना:टीम के साथियों के रन को सीधे तुलना दृश्य में लोड करें।
- •सशर्त ईमेल अलर्ट:किसी भी मीट्रिक पर थ्रेशोल्ड नियम सेट करें और सूचना प्राप्त करें।
- •क्रैश डिटेक्शन:प्रशिक्षण क्रैश (जैसे OOM, NaN) का तुरंत पता लगाकर अलर्ट भेजता है।
- •डेड रन डिटेक्शन:यदि निर्धारित समय में कोई स्टेप लॉग नहीं होता तो रन को डेड फ्लैग कर अलर्ट करता है।
- •इंटरप्टिबल ट्रेनिंग:डैशबोर्ड से पॉज़ करने पर साफ सिग्नल भेजकर चेकपॉइंट लेता है।
- •डायनामिक मीट्रिक लॉगिंग:किसी भी स्टेप पर कोई भी की-वैल्यू पेयर लॉग करें, चार्ट स्वतः बनते हैं।
- •रन नोट्स और ऑब्ज़र्वेशन:रन पर मार्कडाउन नोट्स लिखें और विशिष्ट स्टेप पर पिन करें।
- •टीम स्पेसेज़:साझा वर्कस्पेस में सदस्यों को क्रिया-स्तरीय भूमिकाएँ असाइन करें।
- •साइड-बाय-साइड रन तुलना:एक ही चार्ट पर कई रन ओवरले करें और अंतर देखें।
- •सार्वजनिक रूप से साझा लिंक:किसी भी रन का पब्लिक रीड-ओनली URL जनरेट करें, खाते की आवश्यकता नहीं।
- •चेकपॉइंट लेज़र:डैशबोर्ड पर चेकपॉइंट पथ को मीट्रिक स्नैपशॉट के साथ टैग करें।
चाहे आप एकल प्रयोग कर रहे हों या टीम में काम कर रहे हों, यह उपकरण प्रशिक्षण प्रक्रिया को पूरी तरह दृश्यमान और नियंत्रणीय बनाता है। रीयलटाइम स्ट्रीमिंग, ऑफलाइन विश्वसनीयता और सहयोग सुविधाओं के साथ, यह मॉडल विकास को तेज़ और अधिक कुशल बनाता है।










