استكشاف تكاملات تتبع تجارب تعلم الآلة في Ultralytics YOLOv8

يعد جمع البيانات وتحديدها (Collecting data, annotating it)، و تدريب (training) النماذج مثل نموذج Ultralytics YOLOv8 جوهر أي مشروع رؤية حاسوبية (computer vision). غالبًا ما ستحتاج إلى تدريب النموذج المخصص الخاص بك عدة مرات بمعلمات مختلفة لإنشاء النموذج الأمثل. يمكن أن يؤدي استخدام الأدوات لتتبع تجارب التدريب الخاصة بك إلى تسهيل إدارة مشروع رؤية الحاسوب (computer vision project) الخاص بك قليلاً. تتبع التجارب 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، سوف نصحبك عبر عمليات تكامل التدريب المختلفة المتاحة لإدارة ومراقبة تجارب YOLOv8 الخاصة بك. سواء كنت تعمل بمفردك أو كجزء من فريق أكبر، فإن فهم واستخدام أدوات التتبع الصحيحة يمكن أن يحدث فرقًا حقيقيًا في نجاح مشاريع YOLOv8 الخاصة بك.

تتبع تجارب تعلم الآلة باستخدام MLflow

MLflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر طورتها Databricks تسهل إدارة دورة حياة تعلم الآلة بأكملها. يعد MLflow Tracking مكونًا أساسيًا في MLflow يوفر واجهة برمجة تطبيقات وواجهة مستخدم تساعد علماء البيانات والمهندسين على تسجيل وتصور تجارب تعلم الآلة الخاصة بهم. وهو يدعم لغات وواجهات متعددة، بما في ذلك واجهات برمجة تطبيقات Python و REST و Java و R. 

يتكامل MLflow Tracking بسلاسة مع YOLOv8، ويمكنك تسجيل مقاييس مهمة مثل الدقة والاسترجاع والخسارة مباشرة من نماذجك. يعد إعداد MLflow مع YOLOv8 أمرًا بسيطًا، 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 منظمًا.

‍

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 رؤية الكمبيوتر

Weights & Biases هي منصة MLOps لتتبع وتصور وإدارة تجارب تعلم الآلة. من خلال استخدام W&B مع YOLOv8، يمكنك مراقبة أداء نماذجك أثناء التدريب وضبطها بدقة. توفر لوحة المعلومات التفاعلية الخاصة بـ W&B عرضًا واضحًا وفي الوقت الفعلي لهذه المقاييس وتسهل اكتشاف الاتجاهات ومقارنة متغيرات النموذج و استكشاف المشكلات وإصلاحها 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.

‍

فيما يلي 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 عبارة عن منصة MLOps مفتوحة المصدر مصممة لأتمتة ومراقبة وتنظيم سير عمل تعلم الآلة. وهو يدعم أطر عمل تعلم الآلة الشائعة مثل PyTorch و TensorFlow و Keras ويمكن دمجه بسهولة مع العمليات الحالية لديك. يدعم ClearML أيضًا الحوسبة الموزعة على الأجهزة المحلية أو في السحابة ويمكنه مراقبة استخدام وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

يوفر تكامل YOLOv8 مع ClearML أدوات لتتبع التجارب وإدارة النماذج ومراقبة الموارد. تتيح واجهة المستخدم الرسومية البديهية للمنصة تصور البيانات ومقارنة التجارب وتتبع المقاييس الهامة مثل الخسارة والدقة ونتائج التحقق في الوقت الفعلي. يدعم التكامل أيضًا ميزات متقدمة مثل التنفيذ عن بعد وضبط المعلمات الفائقة والتحقق من نقاط النموذج.

‍

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

• الحاجة إلى تتبع متقدم للتجارب: يوفر ClearML تتبعًا قويًا للتجارب يتضمن تكاملاً تلقائيًا مع Git.
  ‍
• نشر مرن: يمكن استخدام ClearML في أماكن العمل أو في السحابة أو على مجموعات Kubernetes، مما يجعله قابلاً للتكيف مع الإعدادات المختلفة.

تتبع تجارب التدريب باستخدام Comet ML

Comet ML عبارة عن منصة سهلة الاستخدام تساعد في إدارة وتتبع تجارب تعلم الآلة. يتيح لك تكامل YOLOv8 مع Comet ML تسجيل تجاربك وعرض نتائجك بمرور الوقت. يسهل التكامل اكتشاف الاتجاهات ومقارنة عمليات التشغيل المختلفة. 

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

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

• يدعم أطر عمل ولغات متعددة: يعمل Comet ML مع Python و JavaScript و Java و R والمزيد، 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 التي تحقق أقصى استفادة لمشروعك. 
  ‍
• التكلفة: Comet ML عبارة عن 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، ولكنه أيضًا أداة رائعة لتتبع وتصور المقاييس عبر مجموعة واسعة من مشاريع تعلم الآلة. يتيح TensorBoard، المعروف ببساطته وسرعته، للمستخدمين تتبع المقاييس الرئيسية بسهولة وتصور الرسوم البيانية للنماذج والتضمينات وأنواع البيانات الأخرى.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ استخدام TensorBoard مع YOLOv8 في أنه يأتي مثبتًا مسبقًا بشكل ملائم، مما يلغي الحاجة إلى إعداد إضافي. فائدة أخرى هي قدرة TensorBoard على التشغيل بالكامل في أماكن العمل. يعد هذا أمرًا أساسيًا بشكل خاص للمشاريع التي لديها متطلبات صارمة لخصوصية البيانات أو تلك الموجودة في بيئات لا يكون فيها تحميل السحابة خيارًا.

‍

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 تكامل YOLOv8 مع DVCLive طريقة مبسطة لتتبع وإدارة التجارب عن طريق تتبع إصدارات مجموعات البيانات والنماذج والشفرة معًا دون تخزين ملفات كبيرة في Git. يستخدم أوامر شبيهة بـ Git ويخزن المقاييس التي تم تتبعها في ملفات نصية عادية لسهولة التحكم في الإصدار. يسجل DVCLive المقاييس الرئيسية، ويتصور النتائج، ويدير التجارب بشكل نظيف دون إحداث فوضى في المستودع الخاص بك. وهو يدعم مجموعة واسعة من موفري التخزين ويمكن أن يعمل محليًا أو في السحابة. يعتبر DVCLive مثاليًا للفرق التي تتطلع إلى تبسيط تتبع التجارب دون بنية تحتية إضافية أو تبعيات سحابية.

إدارة نماذج Ultralytics وسير العمل باستخدام Ultralytics HUB

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

‍

النقاط الرئيسية

يمكن أن يحدث اختيار الأداة المناسبة لتتبع تجارب تعلم الآلة الخاصة بك فرقًا كبيرًا. يمكن لجميع الأدوات التي ناقشناها أن تساعد في تتبع تجارب تدريب YOLOv8، ولكن من المهم الموازنة بين إيجابيات وسلبيات كل أداة للعثور على الأداة الأنسب لمشروعك. ستبقيك الأداة المناسبة منظمًا وتساعد على تحسين أداء نموذج YOLOv8 الخاص بك! 

يمكن أن يؤدي التكامل إلى تبسيط استخدام YOLOv8 في مشاريعك المبتكرة وتسريع تقدمك. لاستكشاف المزيد من عمليات تكامل YOLOv8 المثيرة، تحقق من 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. 🚀