Kullanım İstatistikleri Toplama

TRL, bakımcıların gerçek dünyada hangi eğitimcilerin, model mimarilerinin ve donanım yapılandırmalarının kullanıldığını anlamasına yardımcı olmak için anonim kullanım istatistikleri toplar. Bu veriler, hangi özelliklere yatırım yapılacağı ve hangilerinin kullanımdan kaldırılacağına ilişkin önceliklendirme kararlarına yön verir.

Toplananlar

Her trainer örneği oluşturulduğunda tek bir ping gönderilir. Yük şunları içerir:

• TRL sürümü (ör. 1.5.0)
• Trainer sınıf adı, yalnızca TRL tarafından tanımlanmış bir trainer ise raporlanır (ör. SFTTrainer, GRPOTrainer). Kullanıcının özel alt sınıfları other olarak raporlanır.
• Model mimarisi, yalnızca transformers tarafından bilinen bir model türü ise raporlanır (ör. llama, qwen3). Özel veya gizli mimariler other olarak raporlanır.
• PEFT'nin kullanılıp kullanılmadığı
• Eğitim veri setinin nasıl yüklendiği: hub (Hub'dan indirildi), files (json veya csv gibi dosya tabanlı bir derleyici aracılığıyla okundu — bu, ham json/csv dosyaları içeren Hub depolarını da kapsar), memory (süreç içinde oluşturuldu, örn. Dataset.from_dict) veya other. Veri seti adı ve yolu asla toplanmaz.
• Dağıtık arka uç (deepspeed, fsdp, ddp veya none)
• Dünya boyutu, sepetlenmiş (1, 2-8, 9-64, 65+)
• Hızlandırıcı türü (cuda, xpu, npu, mlu, mps, cpu)
• Mevcutsa GPU model adı (ör. NVIDIA H100 80GB HBM3)

Hiçbir veri seti adı, dosya yolu, model tanımlayıcısı, hiperparametre değeri veya başka herhangi bir kullanıcı sağlanan veri toplanmaz. Her HTTP isteğinde olduğu gibi, kaynak IP adresi ve standart HTTP başlıkları sunucuya görünür.

Telemetri, CI ortamlarında (yani CI ortam değişkeni ayarlandığında) ve çevrimdışı modda gönderilmez.

Nasıl vazgeçilir

Telemetriyi devre dışı bırakmak için aşağıdaki ortam değişkenlerinden birini ayarlayın:

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

Bunun neden faydalı olduğu

Kullanım verisi olmadan, bakımcılar kütüphanenin hangi kısımlarının kullanıcılar için önemli olduğunu bilemez. Telemetri, şu tür soruları yanıtlamamızı sağlar:

• Hangi eğitimciler yaygın olarak benimsenmiştir ve hangileri güvenle kullanımdan kaldırılabilir?
• TRL ile en sık ince ayarı yapılan model mimarileri hangileridir, böylece desteklerini önceliklendirebilir miyiz?
• Kullanıcılar hangi donanım yapılandırmalarını kullanıyor ki bunlar için test yapabilsin ve optimize edebilsin?

TRL'yi faydalı buluyorsanız, telemetriyi etkin bırakmak onu daha iyi hale getirmemize yardımcı olmanın düşük maliyetli bir yoludur.