Thu thập thống kê sử dụng

TRL thu thập thống kê sử dụng ẩn danh để giúp các nhà bảo trì hiểu được những trainer, kiến trúc mô hình và cấu hình phần cứng nào đang được sử dụng trong thực tế. Dữ liệu này hỗ trợ các quyết định ưu tiên về việc đầu tư vào tính năng nào và loại bỏ tính năng nào.

Những gì được thu thập

Một ping duy nhất được gửi mỗi khi một trainer được khởi tạo. Nội dung tải (payload) bao gồm:

• Phiên bản TRL (ví dụ: 1.5.0)
• Tên lớp Trainer, chỉ được báo cáo nếu đó là trainer do TRL định nghĩa (ví dụ: SFTTrainer, GRPOTrainer). Các lớp con tùy chỉnh của người dùng được báo cáo là other.
• Kiến trúc mô hình, chỉ được báo cáo nếu đó là một loại mô hình được biết đến bởi transformers (ví dụ: llama, qwen3). Các kiến trúc tùy chỉnh hoặc riêng tư được báo cáo là other.
• PEFT có đang được sử dụng hay không
• Cách tập dữ liệu huấn luyện được nạp: hub (tải xuống từ Hub), files (đọc thông qua trình xây dựng dựa trên tệp như json hoặc csv — điều này cũng bao gồm các kho Hub chứa tệp json/csv thô), memory (xây dựng trong tiến trình, ví dụ Dataset.from_dict), hoặc other. Tên và đường dẫn của tập dữ liệu không bao giờ được thu thập.
• Backend phân tán (deepspeed, fsdp, ddp, hoặc none)
• Kích thước thế giới, theo nhóm (1, 2-8, 9-64, 65+)
• Loại bộ tăng tốc (cuda, xpu, npu, mlu, mps, cpu)
• Tên model GPU (ví dụ: NVIDIA H100 80GB HBM3), khi có sẵn

Không có tên bộ dữ liệu, đường dẫn tệp, định danh mô hình, giá trị siêu tham số hay bất kỳ dữ liệu nào khác do người dùng cung cấp được thu thập. Giống như bất kỳ yêu cầu HTTP nào, địa chỉ IP nguồn và các tiêu đề HTTP tiêu chuẩn đều hiển thị cho máy chủ.

Telemetry không được gửi trong môi trường CI (tức là khi biến môi trường CI được đặt), cũng như trong chế độ ngoại tuyến.

Cách từ chối

Đặt một trong các biến môi trường sau để vô hiệu hóa việc thu thập dữ liệu đo lường:

export HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY=1   # disables telemetry for all HF libraries
export HF_HUB_OFFLINE=1             # disables all network calls to the Hub

Lý do điều này hữu ích

Không có dữ liệu sử dụng, các nhà phát triển không có cách nào để biết những phần nào của thư viện quan trọng đối với người dùng. Telemetry cho phép chúng tôi trả lời các câu hỏi như:

• Những trainer nào được áp dụng rộng rãi và những trainer nào có thể bị loại bỏ một cách an toàn?
• Những kiến trúc mô hình nào thường được tinh chỉnh nhất với TRL để chúng ta có thể ưu tiên hỗ trợ chúng?
• Người dùng đang chạy trên các cấu hình phần cứng nào để chúng ta có thể kiểm thử và tối ưu hóa cho chúng?

Nếu bạn thấy TRL hữu ích, việc giữ tính năng đo lường (telemetry) được bật là một cách ít tốn kém để giúp chúng tôi cải thiện nó.