Sacred é uma biblioteca open source em Python desenvolvida para organizar, registrar e tornar reproduzíveis experimentos de machine learning. Criada pelo laboratório suíço IDSIA, é voltada para pesquisadores e desenvolvedores que precisam de uma ferramenta leve, flexível e orientada ao código, sem dependências complexas.

Ao contrário de plataformas robustas de MLOps, Sacred oferece uma abordagem minimalista, com extensões opcionais como MongoDB e o Sacredboard para visualização e armazenamento de experimentos.

Principais benefícios:

• Registro detalhado de parâmetros, resultados e execuções

• Estrutura leve e voltada à reprodutibilidade científica

• Ideal para projetos acadêmicos e prototipagem rápida em Python

Quais são as principais funcionalidades do Sacred?

Gerenciamento de configurações e reprodutibilidade

• Usa decoradores para rastrear todos os parâmetros configuráveis

• Suporte a configurações nomeadas e componentes reutilizáveis ("ingredients")

• Registra automaticamente versões de código, argumentos e dependências

• Permite repetir experimentos de forma idêntica e rastreável

Registro de resultados e execução

• Armazena métricas, artefatos, status e erros durante a execução

• Suporte a logs estruturados e observadores customizados

• Coleta informações como hora, host e código de saída

• Integração opcional com MongoDB para armazenamento persistente

Sistema de observadores extensível

• Usa observers para enviar dados para diferentes destinos

• Observadores integrados: arquivos locais, MongoDB, Slack, SQL e outros

• Possibilidade de criar observadores personalizados

• Arquitetura modular para fácil adaptação às necessidades do usuário

Biblioteca leve e independente de frameworks

• Não depende de bibliotecas específicas de ML

• Integra-se com qualquer loop de treinamento ou script Python

• Adequada para ambientes acadêmicos, notebooks e execução offline

• Pode ser usada sem modificar estruturas já existentes

Visualização opcional com Sacredboard

• O Sacredboard oferece uma interface web para visualizar os experimentos

• Mostra parâmetros, métricas, logs e saídas

• Facilita a análise e comparação histórica de execuções

• Útil para equipes ou projetos com múltiplos experimentos simultâneos

Por que escolher o Sacred?

• Foco na simplicidade, rastreabilidade e reprodutibilidade científica

• Biblioteca leve, gratuita e fácil de integrar a qualquer pipeline em Python

• Arquitetura extensível com observadores customizáveis

• Ideal para pesquisa, prototipagem e controle de experimentos offline

• Documenta automaticamente todas as configurações e execuções