Weights & Biases

ما هي Weights & Biases

Weights & Biases هي عبارة عن منصة شاملة لعمليات التعلُّم الآلي تهدف إلى تعزيز إنتاجية ممارسي التعلُّم الآلي (ML). وهي توفر طريقة منهجية لتسجيل وتتبع وتصور كل مكون من مكونات تجربة تعلّم الآلة، بما في ذلك مجموعات البيانات (مثل COCO أو تلك المخصصة التي تتم إدارتها عبر Ultralytics HUB)، والمقاييس الفائقة، ومقاييس التدريب مثل الدقة والخسارة، وإصدارات التعليمات البرمجية، وأوزان النماذج الناتجة. من خلال تقديم لوحة تحكم واضحة ومنظمة، تُبسّط W&B عملية مقارنة عمليات التشغيل التجريبية المختلفة، وتصحيح النماذج، ومشاركة النتائج مع المتعاونين. يتكامل بسلاسة مع الأطر الشائعة مثل PyTorch و TensorFlowمما يجعله قابلاً للتكيف مع مختلف مشاريع الذكاء الاصطناعي، من الرؤية الحاسوبية إلى معالجة اللغات الطبيعية.

من المهم التمييز بينمنصة الأوزان Weights & Biases ومفهومي "الأوزان" و"التحيزات" داخل الشبكة العصبية (NN). في الشبكة العصبونية، الأوزان weights and biases هي المعلمات القابلة للتعلم التي يقوم النموذج بتعديلها أثناء التدريب باستخدام خوارزميات التحسين لتقليل دالة الخسارة. وتحدد الأوزان قوة الاتصال بين الخلايا العصبية، بينما توفر التحيزات إزاحة تسمح بتغيير عتبة دالة التنشيط. Weights & Biases وهي المنصة هي الأداة المستخدمة لتتبع وإدارة التجارب التي تهدف إلى إيجاد القيم المثلى لمعلمات الشبكة العصبية هذه. يمكنك معرفة المزيد حول دمج Ultralytics مع W&B في الوثائق.

الميزات الرئيسية ل Weights & Biases

تقدم Weights & Biases العديد من الميزات لدعم دورة حياة تعلّم الآلة:

• تتبع التجربة: تسجيل المقاييس تلقائيًا (مثل mAP، ودرجة F1)، والمعلمات الفائقة (مثل معدل التعلم أو حجم الدفعة)، وملفات التكوين، وتفاصيل البيئة لكل عملية تشغيل. يضمن ذلك إمكانية تتبع التجارب وقابليتها للمقارنة.
• عمليات المسح بالمقياس الفائق: يوفر أدوات لأتمتة ضبط المعامل الفائق، واستكشاف تركيبات مختلفة للعثور على أفضل تكوين للنموذج باستخدام طرق مثل التحسين البايزي أو البحث العشوائي. يتوافق ذلك مع أفضل الممارسات الموضحة في نصائح تدريب النماذج.
• إصدار البيانات والنماذج (القطع الأثرية): يسمح بإصدار مجموعات البيانات وأوزان النماذج. وهذا أمر بالغ الأهمية لقابلية الاستنساخ وتتبع نسب النماذج وإدارة الأصول لنشر النماذج.
• أدوات التصور: تقدم تصورات تفاعلية غنية وتفاعلية لمقارنة نتائج التجارب، وتحليل تنبؤات النموذج (على سبيل المثال، المربعات المحدودة في اكتشاف الأجسام)، وفهم سلوك النموذج، وتحديد المشكلات مثل الإفراط في التركيب.
• ميزات التعاون (التقارير): تمكين المستخدمين من إنشاء تقارير ديناميكية تجمع بين التصورات والأوصاف النصية والبيانات المسجلة لمشاركة الرؤى وتوثيق النتائج مع أعضاء الفريق أو المجتمع الأوسع.
• مراقبة الموارد: تتبع استخدام الأجهزة، بما في ذلك GPU ووحدة CPU واستهلاك الذاكرة، ودرجة الحرارة، مما يساعد على تحديد اختناقات الأداء.

تطبيقات العالم الحقيقي لـ Weights & Biases

تُستخدم Weights & Biases على نطاق واسع في مختلف الصناعات لتحسين عمليات تطوير التعلم الآلي.

1. تطوير نماذج الرؤية الحاسوبية: فريق تدريب فريق Ultralytics YOLOv8للكشف عن الأجسام في المركبات ذاتية القيادة استخدام W&B لتسجيل عمليات التدريب باستخدام استراتيجيات مختلفة لزيادة البيانات أو البنى الأساسية. ويمكنهم تصور التأثير على مقاييس الدقة والاستدعاء على مجموعات البيانات مثل Argoverse، ومقارنة النتائج في لوحة معلومات W&B، وإصدار أوزان النموذج الأفضل أداءً باستخدام Artifacts للنشر لاحقًا. اقرأ عن تكاملUltralytics وW&B.
2. تحليل الصور الطبية: يمكن للباحثين الذين يجرون تحليلاً للصور الطبية للكشف عن الأمراض، على سبيل المثال، باستخدام نموذج مدرّب على مجموعة بيانات أورام الدماغ، الاستفادة من W&B. يمكنهم تتبع التجارب التي تتضمن ضبط النماذج المدربة مسبقًا، وتصور أقنعة التجزئة أو دقة التصنيف، ومراقبة GPU أثناء جلسات التدريب المطولة، والتعاون من خلال مشاركة تقارير مفصلة عن نتائجها، مما يضمن الشفافية وقابلية التكرار في التطبيقات الحساسة. يتوافق هذا مع أهداف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI).

من خلال توفير بيئة منظمة لإدارة دورة حياة التعلم الآلي، تساعد Weights & Biases الفرق على بناء نماذج أفضل بشكل أسرع وتسهيل التعاون وقابلية التكرار في تطوير الذكاء الاصطناعي. يمكنك استكشاف كيفية دمج W&B مع مشاريع Ultralytics الخاصة بك من خلال الوثائق الرسمية.