Что и зачем логировать при отслеживании экспериментов (experiment tracking): MLflow / W&B / Neptune?

Логируй четыре группы: параметры (гиперпараметры, версия данных, git SHA), метрики (loss/accuracy по шагам и по эпохам), артефакты (веса модели, графики, confusion matrix) и окружение (requirements, GPU, random seed). Без полного набора нельзя ответить на вопрос «почему run X на 2% лучше run Y», и нельзя воспроизвести результат через 3 месяца. MLflow — open-source стандарт, W&B — лучший UI и коллаборация, Neptune — метаданные для больших команд.