استكشاف عمليات تكامل تتبع تجارب التعلم الآلي في Ultralytics YOLOv8

إن جمع البيانات وتعليقها وتدريب النماذج مثل نموذجUltralytics YOLOv8 هو جوهر أي مشروع رؤية حاسوبية. في كثير من الأحيان، ستحتاج إلى تدريب نموذجك المخصص عدة مرات بمعلمات مختلفة لإنشاء النموذج الأمثل. يمكن أن يؤدي استخدام أدوات track تجاربك التدريبية إلى تسهيل إدارة مشروع الرؤية الحاسوبية الخاص بك. تتبع التجربة هو عملية تسجيل تفاصيل كل عملية تدريب - مثل المعلمات التي استخدمتها والنتائج التي حققتها وأي تغييرات أجريتها على طول الطريق. 

‍

يساعدك الاحتفاظ بسجل لهذه التفاصيل على إعادة إنتاج نتائجك، وفهم ما هو ناجح وما هو غير ناجح، و ضبط نماذجك بدقة بشكل أكثر فعالية. بالنسبة للمؤسسات، فإنه يساعد في الحفاظ على الاتساق عبر الفرق، ويعزز التعاون ويوفر مسار تدقيق واضح. بالنسبة للأفراد، يتعلق الأمر بالحفاظ على توثيق واضح ومنظم لعملك يتيح لك تحسين أسلوبك وتحقيق نتائج أفضل بمرور الوقت. 

في هذه المقالة، سنطلعك في هذه المقالة على مختلف عمليات التكامل التدريبية المتاحة لإدارة ومراقبة تجارب YOLOv8 الخاصة بك. سواءً كنت تعمل بمفردك أو كجزء من فريق أكبر، فإن فهم واستخدام أدوات التتبع الصحيحة يمكن أن يُحدث فرقًا حقيقيًا في نجاح مشاريعYOLOv8 الخاصة بك.

تتبع تجارب تعلم الآلة باستخدام MLflow

MLflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر تم تطويرها من قبل Databricks تجعل إدارة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها أسهل. يُعد تتبع MLflow Tracking مكونًا أساسيًا في MLflow يوفر واجهة برمجة تطبيقات وواجهة مستخدم تساعد علماء البيانات والمهندسين على تسجيل تجارب التعلم الآلي الخاصة بهم وتصورها. وهو يدعم لغات وواجهات متعددة، بما في ذلك Python و REST و Java و R APIs. 

يتكامل تعقب MLflow Tracking بسلاسة مع YOLOv8 ويمكنك تسجيل مقاييس مهمة مثل الدقة والاستدعاء والخسارة مباشرةً من نماذجك. إن إعداد MLflow مع YOLOv8 سهل ومباشر، وهناك خيارات مرنة: يمكنك استخدام إعداد المضيف المحلي الافتراضي، أو الاتصال بمخازن بيانات مختلفة، أو بدء تشغيل خادم تتبع MLflow عن بُعد للحفاظ على كل شيء منظم.

‍

إليك بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كانت MLflow هي الأداة المناسبة لمشروعك:

• قابلية التوسع: يتوسع MLflow بشكل جيد مع احتياجاتك، سواء كنت تعمل على جهاز واحد أو تنشر على مجموعات كبيرة. إذا كان مشروعك يتضمن التوسع من التطوير إلى الإنتاج، فيمكن لـ MLflow دعم هذا النمو.
  ‍
• تعقيد المشروع: MLflow مثالي للمشاريع المعقدة التي تحتاج إلى تتبع شامل وإدارة النماذج وقدرات النشر. إذا كان مشروعك يتطلب هذه الميزات واسعة النطاق، فيمكن لـ MLflow تبسيط سير العمل الخاص بك.
  ‍
• الإعداد والصيانة: على الرغم من قوة MLflow، إلا أنه يأتي مع منحنى تعليمي وتكاليف إعداد. 

استخدام Weights & Biases (W&B) لتتبع نموذج الرؤية الحاسوبية

Weights & Biases هي منصة MLOps لتتبع تجارب التعلم الآلي وتصورها وإدارتها. باستخدام W&B مع YOLOv8 يمكنك مراقبة أداء نماذجك أثناء تدريبها وضبطها. توفر لوحة المعلومات التفاعلية الخاصة ب W&B عرضًا واضحًا وفي الوقت الفعلي لهذه المقاييس وتسهّل اكتشاف الاتجاهات ومقارنة متغيرات النموذج واستكشاف المشكلات أثناء عملية التدريب.

تقوم W&B تلقائيًا بتسجيل مقاييس التدريب ونقاط تفتيش النموذج، ويمكنك حتى استخدامها لضبط المعلمات الفائقة مثل معدل التعلم وحجم الدفعة. تدعم المنصة مجموعة واسعة من خيارات الإعداد، من تتبع عمليات التشغيل على جهازك المحلي إلى إدارة المشاريع واسعة النطاق باستخدام التخزين السحابي.

‍

إليك بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كانت Weights & Biases هي الأداة المناسبة لمشروعك:

• تحسين التصور والتتبع: يوفر W&B لوحة معلومات سهلة الاستخدام لتصور مقاييس التدريب وأداء النموذج في الوقت الفعلي.
  ‍
• نموذج التسعير: يعتمد التسعير على الساعات المتعقبة، والتي قد لا تكون مثالية للمستخدمين ذوي الميزانيات المحدودة أو المشاريع التي تتضمن أوقات تدريب طويلة.

تتبع تجارب MLOPS باستخدام ClearML

ClearML هي منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي مصممة لأتمتة عمليات سير عمل التعلم الآلي ومراقبتها وتنسيقها. وهي تدعم أطر عمل التعلّم الآلي الشائعة مثل PyTorch TensorFlow وKeras، ويمكن أن تتكامل بسهولة مع عملياتك الحالية. يدعم ClearML أيضًا الحوسبة الموزعة على الأجهزة المحلية أو في السحابة ويمكنه مراقبة استخدام CPU GPU .

يوفر تكاملYOLOv8مع ClearML أدوات لتتبع التجارب وإدارة النماذج ومراقبة الموارد. تسمح لك واجهة مستخدم الويب البديهية للمنصة بتصور البيانات، ومقارنة التجارب، track المقاييس الهامة مثل الخسارة والدقة ودرجات التحقق من الصحة في الوقت الفعلي. كما يدعم التكامل أيضًا ميزات متقدمة مثل التنفيذ عن بُعد، وضبط المعلمة الفائقة، ونقطة فحص النموذج.

‍

إليك بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كان ClearML هو الأداة المناسبة لمشروعك:

• الحاجة إلى تتبع متقدم للتجارب: يوفر ClearML تتبعًا قويًا للتجارب يتضمن التكامل التلقائي مع Git.
  ‍
• النشر المرن: يمكن استخدام ClearML في أماكن العمل، أو في السحابة، أو على مجموعات Kubernetes، مما يجعله قابلاً للتكيف مع إعدادات مختلفة.

تتبُّع تجارب التدريب باستخدام Comet تعلّم الآلة

Comet ML هي منصة سهلة الاستخدام تساعد في إدارة track تجارب التعلم الآلي. يتيح لك تكاملYOLOv8مع Comet ML تسجيل تجاربك وعرض نتائجك بمرور الوقت. يسهّل التكامل اكتشاف الاتجاهات ومقارنة عمليات التشغيل المختلفة. 

يمكن استخدام Comet ML في السحابة، أو على سحابة افتراضية خاصة (VPC)، أو حتى في أماكن العمل، مما يجعلها قابلة للتكيف مع مختلف الإعدادات والاحتياجات. تم تصميم هذه الأداة للعمل الجماعي. يمكنك مشاركة المشاريع ووضع علامات على زملائك في الفريق وترك التعليقات حتى يتمكن الجميع من البقاء على نفس الصفحة وإعادة إنتاج التجارب بدقة.

فيما يلي بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كان Comet ML هو الأداة المناسبة لمشروعك:

• يدعم العديد من الأطر واللغات: يعملComet ML مع Pythonوجافا سكريبت، وجافا جافا، و R، وأكثر من ذلك، مما يجعله خيارًا متعدد الاستخدامات بغض النظر عن الأدوات أو اللغات التي يستخدمها مشروعك.
  ‍
• لوحات معلومات وتقارير قابلة للتخصيص: واجهة Comet ML قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة، بحيث يمكنك إنشاء التقارير ولوحات المعلومات الأكثر ملاءمة لمشروعك.
  ‍
• التكلفة: Comet ML هي منصة تجارية، وتتطلب بعض ميزاتها المتقدمة اشتراكًا مدفوعًا.

يمكن أن يساعد TensorBoard في التصورات

TensorBoard عبارة عن مجموعة أدوات تصور قوية مصممة خصيصًا لتجارب TensorFlow ولكنها أيضًا أداة رائعة لتتبع المقاييس وتصورها عبر مجموعة واسعة من مشاريع التعلم الآلي. تتيح TensorBoard، المعروفة ببساطتها وسرعتها، للمستخدمين track المقاييس الرئيسية بسهولة وتصور الرسوم البيانية للنماذج والتضمينات وأنواع البيانات الأخرى.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام TensorBoard مع YOLOv8 في أنه يأتي مثبتًا مسبقًا بشكل ملائم، مما يلغي الحاجة إلى إعداد إضافي. ومن المزايا الأخرى قدرة TensorBoard على العمل بالكامل في أماكن العمل. وهذا أمر أساسي بشكل خاص للمشاريع ذات المتطلبات الصارمة لخصوصية البيانات أو تلك الموجودة في البيئات التي لا تكون فيها عمليات التحميل السحابية خياراً متاحاً.

‍

فيما يلي بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كان TensorBoard هو الأداة المناسبة لمشروعك:

• إمكانية الشرح باستخدام أداة ماذا لو (WIT): يتضمن TensorBoard أداة ماذا لو، والتي توفر واجهة سهلة الاستخدام لاستكشاف نماذج تعلم الآلة وفهمها. إنه ذو قيمة لأولئك الذين يتطلعون إلى اكتساب رؤى حول نماذج الصندوق الأسود وتحسين إمكانية الشرح.
  ‍
• تتبع بسيط للتجارب: يعتبر TensorBoard مثاليًا لاحتياجات التتبع الأساسية مع مقارنة محدودة للتجارب ويفتقر إلى ميزات التعاون القوية للفريق، والتحكم في الإصدار، وإدارة الخصوصية.

استخدام DVCLive (التحكم في إصدار البيانات المباشر) لتتبع تجارب تعلم الآلة

يوفر تكاملYOLOv8مع DVCLive طريقة مبسطة track التجارب وإدارتها من خلال إصدار مجموعات البيانات والنماذج والرموز معًا دون تخزين ملفات كبيرة في Git. يستخدم أوامر شبيهة بأوامر Git ويخزن المقاييس المتعقبة في ملفات نصية عادية لسهولة التحكم في الإصدار. تقوم DVCLive بتسجيل المقاييس الرئيسية، وتصور النتائج، وتدير التجارب بشكل نظيف دون تشويش مستودعك. يدعم مجموعة واسعة من مزودي التخزين ويمكنه العمل محليًا أو في السحابة. يعد DVCLive مثاليًا للفرق التي تتطلع إلى تبسيط تتبع التجارب دون الحاجة إلى بنية تحتية إضافية أو تبعيات سحابية.

إدارة نماذج Ultralytics وسير العمل باستخدام Ultralytics HUB

إن Ultralytics HUB عبارة عن منصة داخلية شاملة مصممة لتبسيط التدريب والنشر والإدارةلنماذج Ultralytics YOLO مثل YOLOv5 و YOLOv8. على عكس عمليات التكامل الخارجية، يوفر Ultralytics HUB تجربة أصلية سلسة ومصممة خصيصًا لمستخدمي YOLO . فهو يبسط العملية بأكملها، مما يسمح لك بتحميل مجموعات البيانات بسهولة، واختيار النماذج المدربة مسبقًا، وبدء التدريب ببضع نقرات فقط باستخدام الموارد السحابية - كل ذلك داخل واجهة HUB سهلة الاستخدام. يدعم UltralyticsHUB أيضًا تتبع التجربة، مما يجعل مراقبة تقدم التدريب ومقارنة النتائج وضبط النماذج أمرًا سهلاً.

‍

النقاط الرئيسية

يمكن أن يُحدث اختيار الأداة المناسبة لتتبع تجارب التعلّم الآلي فرقًا كبيرًا. يمكن أن تساعد جميع الأدوات التي ناقشناها في تتبع تجارب تدريب YOLOv8 ولكن من المهم أن تزن إيجابيات وسلبيات كل أداة للعثور على أفضل ما يناسب مشروعك. الأداة المناسبة ستبقيك منظمًا وتساعدك على تحسين أداء نموذج YOLOv8 الخاص بك! 

يمكن لعمليات التكامل تبسيط استخدام YOLOv8 في مشاريعك المبتكرة وتسريع تقدمك. لاستكشاف المزيد من عمليات تكامل YOLOv8 المثيرة، اطلع على وثائقنا.

تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي من خلال استكشاف مستودع GitHub الخاص بنا والانضمام إلى مجتمعنا. تحقق من صفحات الحلول الخاصة بنا للحصول على رؤى تفصيلية حول الذكاء الاصطناعي في التصنيع و الرعاية الصحية. 🚀