شحن Ultralytics بقوة باستخدام Weights & Biases

دعونا نتعمق في تسليط الضوء الآخر من YOLO VISION 2023 (YV23) الذي عقد في Google for Startups Campus في مدريد. في هذه المحادثة، نتعمق في العالم الديناميكي لعمليات تعلم الآلة، حيث تتحد Ultralytics مع Weights & Biases لإحداث ثورة في سير عملك. انضم إلينا مع مهندس تعلم الآلة في Weights & Biases Soumik Rakshit وهو يوضح كيفية إدارة تجاربنا ونقاط تفتيش النموذج وتصور نتائج تجاربنا بسهولة.

ميزة Weights & Biases: حلم كل مطور

Weights & Biases هي منصة MLOps تركز على المطورين ومصممة لشحن مساعيك في تعلم الآلة. مع مجموعة من المنتجات والخدمات المتطورة المتاحة لك، تمكنك Weights & Biases من إطلاق الإمكانات الكاملة لنماذجك بسهولة.

دمج Ultralytics مع W&B: تغيير جذري

في حديثه، كشف Soumik النقاب عن العمل المبتكر الذي تم إنجازه في Weights & Biases لدمج الميزات المتقدمة بسلاسة مع Ultralytics YOLOv8. استعد لمشاهدة تصور استدلال الكشف عن الأجسام كما لم يحدث من قبل وتعلم كيف يمكنك الاستفادة من هذا التكامل لرفع مستوى سير عمل Ultralytics الخاص بك.

من النظرية إلى التطبيق: عرض توضيحي مباشر

دعونا نرى ذلك عمليًا! أرشدنا سوميك خلال سير عمل كامل للكشف عن الكائنات باستخدام مجموعة بيانات على Weights & Biases وتدريب نموذج باستخدام Ultralytics، مع تحديد تآزر سلس بين هاتين المنصتين القويتين.

الميزات الرئيسية للوحة معلومات Weights & Biases

توفر Weights & biases أيضًا دعمًا للوحة معلومات حيث يمكنك تصور الرسم البياني للتدريب والمقاييس. تتضمن بعض الميزات الرئيسية ما يلي:

• تتبع المقاييس في الوقت الفعلي: راقب مقاييس الأداء الحاسمة مثل الدقة والخسارة ودرجات التحقق في الوقت الفعلي أثناء تدريب نموذج التعلم العميق الخاص بك، مما يتيح إجراء تعديلات في الوقت المناسب والحصول على رؤى حول سلوك النموذج.
  ‍
• تحسين المعلمات الفائقة: استخدم الأدوات الآلية أو التقنيات اليدوية لضبط المعلمات الفائقة مثل معدل التعلم وحجم الدفعة وبنية الشبكة بدقة، وتحسين أداء النموذج وتقاربه.
  ‍
• تصور تقدم التدريب: اكتسب فهمًا أعمق لسلوك النموذج الخاص بك عن طريق تصور تقدم التدريب من خلال الرسوم البيانية والمخططات والمدرجات التكرارية، مما يوفر رؤى حول ديناميكيات التدريب، والتجاوز، وأنماط التقارب.
  ‍
• مراقبة الموارد: تتبع الموارد الحسابية مثل وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) واستخدام الذاكرة أثناء تدريب النموذج، مما يضمن تخصيصًا فعالًا للموارد ويمنع الاختناقات التي قد تعيق أداء التدريب.

للحصول على تفاصيل متعمقة حول كل ميزة، اقرأ المزيد في صفحات الوثائق الخاصة بنا.

ملخص

بينما نختتم رحلتنا، يصبح شيء واحد واضحًا تمامًا: مستقبل عمليات تعلم الآلة أكثر إشراقًا من أي وقت مضى. لذلك، سواء كنت مهندس تعلم آلة متمرسًا أو مجرد تغمس أصابع قدميك في عالم الذكاء الاصطناعي، كن مطمئنًا إلى أن الطريق أمامك ممهد بإمكانيات لا حصر لها.

انضموا إلينا في تبني مستقبل عمليات تعلم الآلة. شاهدوا الحديث كاملاً هنا!