Sacred es una biblioteca de Python de código abierto creada para organizar, registrar y reproducir experimentos de machine learning. Desarrollada por el laboratorio suizo IDSIA, está orientada a investigadores y desarrolladores que necesitan una herramienta ligera y flexible para gestionar configuraciones, resultados y trazabilidad experimental sin dependencias pesadas.

A diferencia de plataformas más completas, Sacred ofrece un enfoque centrado en el código, extensible mediante observadores (por ejemplo, para integrarse con MongoDB o Sacredboard).

Beneficios clave:

• Registro detallado de parámetros, resultados y ejecuciones

• Enfoque en la reproducibilidad con una estructura minimalista

• Ideal para proyectos académicos y prototipado rápido en Python

¿Cuáles son las funciones principales de Sacred?

Gestión de configuraciones y reproducibilidad

• Controla todos los parámetros del experimento usando decoradores

• Permite definir configuraciones nombradas y componentes reutilizables

• Guarda automáticamente el código fuente, argumentos y dependencias

• Facilita la repetición exacta de experimentos anteriores

Registro de métricas y resultados

• Registra métricas, artefactos, errores y estado de ejecución

• Soporta salida estructurada de resultados y logs personalizados

• Guarda datos como hora de ejecución, host, código de salida

• Puede integrarse con MongoDB para almacenamiento persistente

Sistema de observadores extensible

• Utiliza observadores para enviar datos a distintos destinos

• Observadores incluidos: archivos, MongoDB, Slack, bases SQL, etc.

• Posibilidad de crear observadores personalizados

• Arquitectura modular adaptable a necesidades específicas

Ligera y sin dependencias de frameworks ML

• No depende de ningún framework específico de IA

• Compatible con cualquier pipeline o bucle de entrenamiento en Python

• Ideal para scripts científicos, entornos académicos y notebooks

• Se integra fácilmente sin cambiar estructuras existentes

Interfaz opcional con Sacredboard

• Sacredboard ofrece una interfaz web para explorar experimentos

• Muestra parámetros, métricas, logs y salidas asociadas

• Útil para revisar y comparar experimentos guardados en MongoDB

• Aporta una visión estructurada del historial experimental

¿Por qué elegir Sacred?

• Diseñada para la claridad, la trazabilidad y la reproducibilidad

• Código abierto, ligera y fácil de integrar en flujos existentes

• Extensible mediante observadores personalizados

• Ideal para investigación académica, prototipado y control experimental

• Documenta automáticamente todos los elementos de la ejecución