Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) عبارة عن منصة رائدة في مجال عمليات تعلم الآلة (MLOps) مصممة لمساعدة المطورين والفرق على بناء نماذج أفضل بشكل أسرع. وهي توفر مجموعة من الأدوات لتتبع التجارب وإصدار مجموعات البيانات وإدارة النماذج، مما يبسط دورة حياة تعلم الآلة بأكملها من التدريب إلى الإنتاج. من خلال مركزية المعلومات الهامة، تتيح W&B تعزيز التعاون وإمكانية التكرار واكتساب رؤى حول أداء النموذج. إنها أداة أساسية للمشاريع التي تتضمن تطويرًا تكراريًا، مثل ضبط المعلمات الفائقة وتحسين الأداء. يمكنك معرفة كيفية دمج W&B مع مشاريع Ultralytics الخاصة بك في الوثائق الرسمية.

الوظائف الأساسية لـ Weights & Biases

توفر منصة W&B العديد من الميزات الرئيسية التي تعالج التحديات الشائعة في تطوير الذكاء الاصطناعي:

• تتبع التجارب: سجل تلقائيًا المعلمات الفائقة ومقاييس الأداء مثل الدقة و الاسترجاع، ومقاييس النظام مثل استخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU). يتيح ذلك للمطورين مقارنة عمليات التدريب المختلفة بسهولة وفهم تأثير تغييرات التعليمات البرمجية أو البيانات. لمزيد من المعلومات، يمكنك استكشاف الأدلة حول تتبع تجارب تعلم الآلة (ML).
• التحف المستخدمة في التحكم بالإصدار: توفر W&B Artifacts تحكمًا قويًا في الإصدارات لمجموعات البيانات و أوزان النموذج. يضمن ذلك إمكانية إعادة إنتاج كل نتيجة من خلال التقاط التعليمات البرمجية والبيانات والتكوين الدقيق المستخدم، وهو أمر بالغ الأهمية لكل من البحث و نشر النموذج التجاري. يمكنك قراءة المزيد عنها في وثائق W&B Artifacts الرسمية.
• التصور التفاعلي: تتضمن المنصة لوحات معلومات قوية وتفاعلية لتصور النتائج. يمكن للمستخدمين إنشاء مخططات مخصصة وتحليل خرائط الميزات وتصحيح سلوك النموذج عن طريق فحص المخرجات مثل المربعات المحيطة أو أقنعة الصور في الوقت الفعلي.
• التعاون والتقارير: تسهل W&B العمل الجماعي من خلال السماح للمستخدمين بمشاركة المشاريع ومقارنة النتائج وإنشاء تقارير مفصلة. يمكن أن تجمع تقارير W&B هذه بين التصورات والنصوص والتعليمات البرمجية لتوثيق النتائج ومشاركة الأفكار عبر المؤسسة.

منصة W&B مقابل مفاهيم Weights and Biases

من المهم التمييز بين منصة "Weights & Biases" والمفاهيم الأساسية لـ "الأوزان" و "الانحيازات" في الشبكات العصبية (NN).

• الأوزان والانحيازات (المفاهيم): هذه هي المعلمات الأساسية القابلة للتعلم في النموذج. تحدد أوزان النموذج قوة الاتصال بين الخلايا العصبية، بينما الانحيازات هي معلمات إضافية تغير ناتج دالة التنشيط. أثناء التدريب، يتم تعديل هذه القيم من خلال عمليات مثل الانتشار الخلفي لتقليل دالة الخسارة.
• Weights & Biases (النظام الأساسي): هذه هي أداة MLOps التي تساعدك على إدارة عملية إيجاد القيم المثلى لأوزان وانحيازات النموذج. وهي لا تحل محل أطر العمل مثل PyTorch أو TensorFlow ولكنها تتكامل معها لتتبع وتصور عملية التدريب.

باختصار، توفر منصة W&B البنية التحتية لمراقبة وتنظيم التجارب التي تنتج الأوزان والانحيازات المثالية للنموذج.

تطبيقات واقعية لـ Weights & Biases

يستخدم W&B على نطاق واسع في مختلف الصناعات لتحسين عمليات تطوير تعلم الآلة.

1. تطوير نماذج رؤية الكمبيوتر: يمكن لفريق يقوم بتدريب نموذج Ultralytics YOLOv8 لـ اكتشاف الكائنات في المركبات ذاتية القيادة استخدام W&B لتسجيل عمليات التدريب باستراتيجيات زيادة البيانات المختلفة أو هياكل العمود الفقري. يمكنهم تصور التأثير على مقاييس الأداء على مجموعات البيانات مثل Argoverse، ومقارنة النتائج في لوحة معلومات W&B، وتحديد إصدارات أوزان النموذج الأفضل أداءً باستخدام Artifacts للنشر لاحقًا. اقرأ المزيد عن فوائد هذا التكامل في مدونتنا حول شحن Ultralytics الفائق باستخدام Weights & Biases.
2. تحليل الصور الطبية: يمكن للباحثين الذين يجرون تحليل الصور الطبية للكشف عن الأمراض، على سبيل المثال، باستخدام نموذج مُدرَّب على مجموعة بيانات أورام الدماغ، الاستفادة من W&B. يمكنهم تتبع التجارب التي تتضمن الضبط الدقيق للنماذج المدربة مسبقًا، وتصور أقنعة التقسيم أو دقة التصنيف، والتعاون من خلال مشاركة التقارير التفصيلية. وهذا يضمن الشفافية والتكرار، وهو أمر بالغ الأهمية في التطبيقات الحساسة ويتماشى مع أهداف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI).