Sublime写模型训练日志监控脚本_适用于机器学习任务过程追踪

%ignore_a_1% text 通过构建系统与 python 脚本协同工作,可实现日志监控。1. 创建 monitor.py 脚本,记录读取位置并持续输出新增内容;2. 配置 sublime text 构建系统 monitorlog.sublime-build,指定 python 运行脚本及日志路径;3. 在 sublime text 中运行构建系统,控制台实时显示日志内容。此外,可修改 interval 变量调整监控频率,添加 ansi 转义码高亮关键信息。最后,该工具还可集成至 ci/cd 流程,通过保存监控日志作为 artifact 实现训练过程追踪与报警。

Sublime写模型训练日志监控脚本_适用于机器学习任务过程追踪

Sublime Text 配合 Python 脚本,可以实现一个简单的模型训练日志监控工具,方便追踪机器学习任务的进度。

Sublime写模型训练日志监控脚本_适用于机器学习任务过程追踪

解决方案

创建 Python 监控脚本 (monitor.py)

Sublime写模型训练日志监控脚本_适用于机器学习任务过程追踪

import timeimport osimport sysdef monitor_log(log_file, interval=10):    """    监控日志文件,并输出新增内容。    """    try:        last_position = 0        while True:            with open(log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:                f.seek(last_position)                new_lines = f.readlines()                if new_lines:                    for line in new_lines:                        print(line.strip())                    last_position = f.tell()            time.sleep(interval)    except FileNotFoundError:        print(f"错误:日志文件 {log_file} 未找到。")    except KeyboardInterrupt:        print("监控停止。")    except Exception as e:        print(f"发生错误: {e}")if __name__ == "__main__":    if len(sys.argv) != 2:        print("用法: python monitor.py ")        sys.exit(1)    log_file = sys.argv[1]    monitor_log(log_file)

这个脚本的核心在于记录上次读取的位置

last_position

,然后不断地读取日志文件新增的内容。

try...except

块处理了文件未找到和键盘中断等情况,增加程序的健壮性。

encoding='utf-8'

处理了日志文件编码问题。

配置 Sublime Text 构建系统

Sublime写模型训练日志监控脚本_适用于机器学习任务过程追踪打开 Sublime Text,选择 “Tools” -> “Build System” -> “New Build System…”粘贴以下 JSON 配置,并保存为

MonitorLog.sublime-build

(文件名可以自定义):

{    "cmd": ["python", "$file", "$project_path/your_log_file.log"],    "working_dir": "${file_path}",    "selector": "source.python",    "shell": false,    "env": {"PYTHONIOENCODING": "utf-8"}}

修改

your_log_file.log

为你的实际日志文件路径。

$project_path

指的是 Sublime Text 打开的项目目录。 如果你的日志文件不在项目目录下,需要使用绝对路径或相对路径。

"selector": "source.python"

确保这个构建系统只对 Python 文件生效。

"shell": false

直接执行命令,避免通过 shell。

"env": {"PYTHONIOENCODING": "utf-8"}

设置环境变量,解决 Python 输出的编码问题,避免乱码。

使用方法

在 Sublime Text 中打开

monitor.py

。选择 “Tools” -> “Build System” -> “MonitorLog” (或者你自定义的名字)。按下

Ctrl+B

(Windows/Linux) 或

Cmd+B

(macOS) 运行构建系统。Sublime Text 的控制台会开始实时显示日志文件的内容。

Sublime Text 如何与 Python 脚本协同工作以实现日志监控?

Sublime Text 提供了一个构建系统,允许你配置如何运行外部程序。 通过配置

MonitorLog.sublime-build

,我们告诉 Sublime Text 使用 Python 解释器来运行

monitor.py

脚本,并将日志文件路径作为参数传递给脚本。 当按下

Ctrl+B

运行时,Sublime Text 会执行这个配置,将 Python 脚本的输出显示在控制台中,从而实现日志监控。 关键在于构建系统的配置和 Python 脚本的协同工作。

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如何自定义监控间隔和高亮显示关键信息?

修改

monitor.py

中的

interval

变量可以调整监控间隔。例如,将

interval=10

改为

interval=5

可以将监控频率提高到 5 秒一次。

高亮显示关键信息可以通过修改 Python 脚本实现。例如,可以使用 ANSI 转义码为特定关键词添加颜色。

import timeimport osimport sysRED = '33[91m'RESET = '33[0m'def monitor_log(log_file, interval=10):    """    监控日志文件,并输出新增内容。    """    try:        last_position = 0        while True:            with open(log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:                f.seek(last_position)                new_lines = f.readlines()                if new_lines:                    for line in new_lines:                        if "ERROR" in line:                            print(RED + line.strip() + RESET) # 高亮显示包含 "ERROR" 的行                        else:                            print(line.strip())                    last_position = f.tell()            time.sleep(interval)    except FileNotFoundError:        print(f"错误:日志文件 {log_file} 未找到。")    except KeyboardInterrupt:        print("监控停止。")    except Exception as e:        print(f"发生错误: {e}")if __name__ == "__main__":    if len(sys.argv) != 2:        print("用法: python monitor.py ")        sys.exit(1)    log_file = sys.argv[1]    monitor_log(log_file)

这里我们定义了

RED

RESET

变量,分别表示红色 ANSI 转义码和重置码。 当日志行包含 “ERROR” 时,我们使用红色高亮显示。 你可以根据自己的需求修改关键词和颜色。

如何将此监控脚本集成到 CI/CD 流程中?

虽然这个脚本主要用于本地开发,但也可以集成到 CI/CD 流程中,用于监控模型训练过程。 一种方法是在 CI/CD 脚本中运行这个 Python 脚本,并将输出重定向到日志文件。 然后,可以使用 CI/CD 平台的日志分析工具来分析日志文件,并根据关键信息发送警报。

例如,在 GitLab CI 中,可以这样配置:

stages:  - train  - monitortrain_model:  stage: train  script:    - python train_model.py > training.log  # 训练模型并将输出重定向到 training.logmonitor_training:  stage: monitor  script:    - python monitor.py training.log > monitor.log # 监控 training.log 并将输出重定向到 monitor.log  artifacts:    paths:      - monitor.log # 将 monitor.log 作为 artifact 保存

这样,在

monitor

阶段,

monitor.py

脚本会监控

training.log

文件,并将输出保存到

monitor.log

文件中。 你可以将

monitor.log

文件作为 artifact 保存,并在 CI/CD 平台的 Web 界面中查看。 还可以使用 CI/CD 平台的日志分析工具来分析

monitor.log

文件,并根据关键信息发送警报。

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