Theo dõi thử nghiệm là một phương pháp vận hành ghi lại các điều kiện học tập, siêu tham số, chỉ báo đánh giá và các thành phần của mô hình học máy, giúp có thể so sánh và tái tạo nhiều thử nghiệm.
Quản lý thử nghiệm là một hệ thống liên kết và ghi lại dữ liệu học tập, siêu tham số, mã và chỉ số đánh giá thay đổi mỗi khi phát triển mô hình để có thể so sánh và sao chép kết quả sau này. Các công cụ như MLflow và Weights & Biases được cho là được sử dụng rộng rãi làm tiêu chuẩn ngành. Kể từ khi LLM nổi lên, phạm vi đã mở rộng để bao gồm tinh chỉnh và kiểm soát phiên bản nhanh chóng, đồng thời người ta nói rằng các hoạt động không chỉ ghi lại độ chính xác của mô hình mà còn theo dõi chi phí và độ trễ đang gia tăng. Trong hoạt động thực tế vào năm 2026, những cạm bẫy đã được chỉ ra như các mục trong bản ghi không giống nhau ở mỗi địa điểm, giảm khả năng tìm kiếm cũng như chi phí lưu trữ và quản lý nhật ký tăng lên khi số lượng thử nghiệm tăng lên. Khi lựa chọn các công cụ trong lĩnh vực này, tiêu chí cơ bản là tính dễ tích hợp với các quy trình ML hiện có và các công cụ LLM Ops, nhiều cấp độ miễn phí và giá thị trường tương xứng với quy mô của nhóm. Đối với các nhóm nhỏ, việc bắt đầu với một công cụ ghi nhật ký nhẹ và chuyển sang SaaS chuyên dụng khi quy mô mở rộng là điều thực tế.