在AI模型训练的过程中，开发者常常面临一个难题：如何及时跟踪训练状态？无论是实验超参数的调整、关键指标的变化，还是意外中断的告警，传统的监控方式往往依赖手动刷新日志或反复检查终端，这不仅效率低下，还可能因信息滞后导致资源浪费和决策延迟。
SwanLab团队推出的Slack通知插件正是为了解决这一问题而生。通过将训练状态实时同步至团队协作工具Slack，开发者可以摆脱“被动等待”的束缚，让关键信息主动触达。无论是训练完成的通知、指标波动的预警，还是硬件资源的异常提醒，只需简单配置，即可实现自动化推送。本文将深入解析这一插件的核心功能，并通过技术教程手把手教你如何将其集成到训练流程中——无论你是独立开发者，还是团队负责人，都能从中找到提升效率的答案。
- SwanLab：https://swanlab.cn
- 官方文档：https://docs.swanlab.cn
文章目录
- 准备工作
- 基本用法
- 自由提醒
- 写在最后
如果你希望在训练完成/发生错误时，第一时间发送Slack信息通知你，那么非常推荐你使用Slack通知插件。
准备工作
- 前往 Slack-API 页面，点击 「Create an App」
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在弹窗中点击 「From scratch」
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填写 「App Name」 ，并选择用于通知的 workspace，点击右下角的 「Create App」
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进入 App 配置菜单后，点击左侧的 「Incoming Webhooks」，并开启 「Activate Incoming Webhooks」 按钮；
- 在页面下方，点击 「Add New Webhook to Workspace」，将APP添加到工作区的频道中；
- 在跳转的应用请求页面中，选择好APP要发送消息的频道，点击 「允许」
- 最后返回 APP 配置页面，复制APP的 Webhook URL
基本用法
使用Slack通知插件的方法非常简单，只需要初始化1个SlackCallback对象：
from swanlab.plugin.notification import SlackCallback
slack_callback = SlackCallback(
webhook_url='https://hooks.slack.com/services/xxxx/xxxx/xxxx',
language='zh'
)
然后将slack_callback对象传入swanlab.init的callbacks参数中：
swanlab.init(callbacks=[slack_callback])
这样，当训练完成/发生错误时（触发swanlab.finish()），你将会收到Slack消息通知。
自由提醒
你还可以使用SlackCallback对象的send_msg方法，发送自定义的的Slack消息。
这在提醒你某些指标达到某个阈值时非常有用！
if accuracy > 0.95:
# 自定义场景发送消息
slack_callback.send_msg(
content=f"Current Accuracy: {accuracy}", # 通知内容
)
写在最后
AI模型的训练从来都不是“设置好参数就等待奇迹”的过程，而是需要持续观察、快速响应的动态战场。SwanLab Slack通知插件通过轻量级的集成，将训练状态从“黑盒”变为“透明流”，让开发者能够更专注于模型优化本身，而非被动的监控操作。
无论是实验阶段的实时指标追踪，还是生产环境中的异常告警，这一插件都能成为团队协作的“隐形助手”。如果你正在寻找一种低成本、高效益的方式提升训练流程的透明度，不妨尝试将SwanLab Slack插件纳入你的工具箱。
