Visdom 加入原生實驗追蹤，支援多次訓練結果比較

值得記下的 5 件事

1. [2:40]
   實驗追蹤補上圖表缺少的背景 Saini 表示，Visdom 把參數、指標、標籤與狀態存進實驗紀錄，協助理解不同執行結果

   使用者可依準確率、學習率及完成狀態篩選，不必逐一打開實驗環境尋找資料。

2. [3:40]
   儀表板協助比較參數設定與實驗結果 超參數儀表板可排序、篩選多次實驗，並以不同圖表探索參數設定與結果的關係

   Saini 也介紹 Optuna 自動調整參數工具的整合：每次試驗都會成為 Visdom 實驗，可查看調整歷程、參數重要性及提前終止的試驗。

3. [6:00]
   非同步傳送減少等待視覺化請求的情況 傳統 Python 客戶端會等待同步請求完成，可能讓呼叫它的程式暫停

   新增的 AsyncVisdom 可搭配 Python 的 asyncio，同時傳送多個視覺化請求；更新視窗也省去事先確認視窗是否存在的一次往返，但演講未提供效能測試資料。

4. [7:20]
   圖表註記保留變化原因，匯出方便製作報告 Saini 示範在曲線資料點加上註記，例如記錄曾調整學習率

   註記儲存在伺服器，重新載入頁面仍會保留；圖表可匯出為圖片或 PDF，表格則可匯出為 CSV 或 JSON 資料檔，不必只靠截圖保存結果。

5. [11:20]
   代管工作區提供另一種團隊分享方式 Saini 表示，自架 Visdom 不需外部帳號，資料留在自己的基礎設施

   另行提供的 Visdom Dev 代管服務，以專案工作區、成員角色與 API 金鑰管理存取；他稱服務已可試用，但仍在早期階段，邀請使用者回饋需求。