Erkundung der ML-Experimentverfolgungs-Integrationen von Ultralytics YOLOv8

Das Sammeln von Daten, deren Annotation und das Trainieren von Modellen wie dem Ultralytics YOLOv8-Modell ist der Kern jedes Computer-Vision-Projekts. Oft müssen Sie Ihr benutzerdefiniertes Modell mehrmals mit verschiedenen Parametern trainieren, um das optimalste Modell zu erstellen. Die Verwendung von Tools zur Verfolgung Ihrer Trainingsversuche kann die Verwaltung Ihres Computer-Vision-Projekts etwas einfacher machen. Die Experimentverfolgung ist der Prozess der Aufzeichnung der Details jedes Trainingslaufs - wie z. B. die verwendeten Parameter, die erzielten Ergebnisse und alle vorgenommenen Änderungen. 

‍

Das Festhalten dieser Details hilft Ihnen, Ihre Ergebnisse zu reproduzieren, zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und Ihre Modelle effektiver zu optimieren. Für Organisationen hilft es, die Konsistenz zwischen den Teams aufrechtzuerhalten, die Zusammenarbeit zu fördern und einen klaren Revisionspfad bereitzustellen. Für Einzelpersonen geht es darum, eine klare und organisierte Dokumentation Ihrer Arbeit zu führen, die es Ihnen ermöglicht, Ihren Ansatz zu verfeinern und im Laufe der Zeit bessere Ergebnisse zu erzielen. 

In diesem Artikel führen wir Sie durch die verschiedenen Trainingsintegrationen, die für die Verwaltung und Überwachung Ihrer YOLOv8-Experimente zur Verfügung stehen. Egal, ob Sie alleine oder als Teil eines größeren Teams arbeiten, das Verständnis und die Verwendung der richtigen Tracking-Tools kann einen echten Unterschied für den Erfolg Ihrer YOLOv8-Projekte machen.

Tracking von Machine-Learning-Experimenten mit MLflow

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die von Databricks entwickelt wurde und die Verwaltung des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus vereinfacht. MLflow Tracking ist eine wesentliche Komponente von MLflow, die eine API und eine Benutzeroberfläche bereitstellt, mit der Data Scientists und Ingenieure ihre Machine-Learning-Experimente protokollieren und visualisieren können. Es unterstützt mehrere Sprachen und Schnittstellen, darunter Python, REST, Java und R APIs. 

MLflow Tracking lässt sich reibungslos in YOLOv8 integrieren, und Sie können wichtige Metriken wie Präzision, Recall und Loss direkt von Ihren Modellen protokollieren. Die Einrichtung von MLflow mit YOLOv8 ist unkompliziert, und es gibt flexible Optionen: Sie können die Standard-Localhost-Einrichtung verwenden, sich mit verschiedenen Datenspeichern verbinden oder einen Remote-MLflow-Tracking-Server starten, um alles organisiert zu halten.

‍

Hier sind einige Eingaben, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob MLflow das richtige Werkzeug für Ihr Projekt ist:

• Skalierbarkeit: MLflow lässt sich gut an Ihre Bedürfnisse anpassen, egal ob Sie auf einem einzelnen Rechner arbeiten oder auf großen Clustern bereitstellen. Wenn Ihr Projekt die Skalierung von der Entwicklung zur Produktion umfasst, kann MLflow dieses Wachstum unterstützen.
  ‍
• Projektkomplexität: MLflow ist ideal für komplexe Projekte, die eine gründliche Nachverfolgung, Modellverwaltung und Bereitstellungsfunktionen erfordern. Wenn Ihr Projekt diese umfassenden Funktionen benötigt, kann MLflow Ihre Arbeitsabläufe optimieren.
  ‍
• Einrichtung und Wartung: Obwohl MLflow leistungsstark ist, bringt es eine Lernkurve und einen Einrichtungsaufwand mit sich. 

Verwendung von Weights & Biases (W&B) für die Verfolgung von Computer-Vision-Modellen

Weights & Biases ist eine MLOps-Plattform zum Verfolgen, Visualisieren und Verwalten von Machine-Learning-Experimenten. Durch die Verwendung von W&B mit YOLOv8 können Sie die Leistung Ihrer Modelle während des Trainings und der Feinabstimmung überwachen. Das interaktive Dashboard von W&B bietet eine klare Echtzeitansicht dieser Metriken und erleichtert das Erkennen von Trends, das Vergleichen von Modellvarianten und die Fehlerbehebung während des Trainingsprozesses.

W&B protokolliert automatisch Trainingsmetriken und Modell-Checkpoints, und Sie können es sogar verwenden, um Hyperparameter wie Lernrate und Batch-Größe feinabzustimmen. Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Setup-Optionen, von der Verfolgung von Durchläufen auf Ihrem lokalen Rechner bis hin zur Verwaltung von Großprojekten mit Cloud-Speicher.

‍

Hier sind einige Eingaben, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob Weights & Biases das richtige Werkzeug für Ihr Projekt ist:

• Verbesserte Visualisierung und Nachverfolgung: W&B bietet ein intuitives Dashboard zur Visualisierung von Trainingsmetriken und Modellleistung in Echtzeit. 
  ‍
• Preismodell: Die Preisgestaltung basiert auf den erfassten Stunden, was für Benutzer mit begrenztem Budget oder für Projekte mit langen Trainingszeiten möglicherweise nicht ideal ist.

MLOps-Experimentverfolgung mit ClearML

ClearML ist eine Open-Source-MLOps-Plattform, die entwickelt wurde, um Machine-Learning-Workflows zu automatisieren, zu überwachen und zu orchestrieren. Sie unterstützt gängige Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Keras und lässt sich problemlos in Ihre bestehenden Prozesse integrieren. ClearML unterstützt auch verteiltes Rechnen auf lokalen Rechnern oder in der Cloud und kann die CPU- und GPU-Auslastung überwachen.

Die Integration von YOLOv8 mit ClearML bietet Tools für die Verfolgung von Experimenten, das Management von Modellen und die Überwachung von Ressourcen. Die intuitive Web-UI der Plattform ermöglicht es Ihnen, Daten zu visualisieren, Experimente zu vergleichen und wichtige Metriken wie Loss, Accuracy und Validierungsergebnisse in Echtzeit zu verfolgen. Die Integration unterstützt auch erweiterte Funktionen wie Remote Execution, Hyperparameter-Optimierung und Model Checkpointing.

‍

Hier sind einige Eingaben, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob ClearML das richtige Werkzeug für Ihr Projekt ist:

• Bedarf an fortschrittlicher Experimentverfolgung: ClearML bietet eine robuste Experimentverfolgung, die eine automatische Integration mit Git beinhaltet. 
  ‍
• Flexible Bereitstellung: ClearML kann On-Premises, in der Cloud oder auf Kubernetes-Clustern verwendet werden, wodurch es an verschiedene Setups anpassbar ist.

Verfolgen Sie Trainingsversuche mit Comet ML

Comet ML ist eine benutzerfreundliche Plattform, die bei der Verwaltung und Verfolgung von Machine-Learning-Experimenten hilft. Die Integration von YOLOv8 mit Comet ML ermöglicht es Ihnen, Ihre Experimente zu protokollieren und Ihre Ergebnisse im Zeitverlauf anzuzeigen. Die Integration erleichtert das Erkennen von Trends und das Vergleichen verschiedener Läufe. 

Comet ML kann in der Cloud, in einer Virtual Private Cloud (VPC) oder sogar On-Premises verwendet werden, wodurch es an verschiedene Setups und Bedürfnisse angepasst werden kann. Dieses Tool ist für die Teamarbeit konzipiert. Sie können Projekte teilen, Teamkollegen markieren und Kommentare hinterlassen, damit alle auf dem gleichen Stand sind und Experimente genau reproduzieren können.

Hier sind einige Eingaben, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob Comet ML das richtige Werkzeug für Ihr Projekt ist:

• Unterstützt mehrere Frameworks und Sprachen: Comet ML funktioniert mit Python, JavaScript, Java, R und mehr, was es zu einer vielseitigen Option macht, unabhängig davon, welche Tools oder Sprachen Ihr Projekt verwendet.
  ‍
• Anpassbare Dashboards und Berichte: Die Benutzeroberfläche von Comet ML ist hochgradig anpassbar, sodass Sie die Berichte und Dashboards erstellen können, die für Ihr Projekt am sinnvollsten sind. 
  ‍
• Kosten: Comet ML ist eine kommerzielle Plattform, und einige der erweiterten Funktionen erfordern ein kostenpflichtiges Abonnement.

TensorBoard kann bei Visualisierungen helfen

TensorBoard ist ein leistungsstarkes Visualisierungstoolkit, das speziell für TensorFlow-Experimente entwickelt wurde, aber es ist auch ein großartiges Tool zum Verfolgen und Visualisieren von Metriken in einer Vielzahl von Machine-Learning-Projekten. TensorBoard ist bekannt für seine Einfachheit und Geschwindigkeit und ermöglicht es Benutzern, auf einfache Weise wichtige Metriken zu verfolgen und Modellgraphen, Einbettungen und andere Datentypen zu visualisieren.

Ein großer Vorteil der Verwendung von TensorBoard mit YOLOv8 ist, dass es praktischerweise vorinstalliert ist, wodurch zusätzliche Einrichtungsschritte entfallen. Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit von TensorBoard, vollständig On-Premises zu laufen. Dies ist besonders wichtig für Projekte mit strengen Datenschutzanforderungen oder solche in Umgebungen, in denen Cloud-Uploads keine Option sind.

‍

Hier sind einige Eingaben, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob TensorBoard das richtige Werkzeug für Ihr Projekt ist:

• Erklärbarkeit mit dem What-If Tool (WIT): TensorBoard enthält das What-If Tool, das eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erkunden und Verstehen von ML-Modellen bietet. Es ist wertvoll für diejenigen, die Einblicke in Black-Box-Modelle gewinnen und die Erklärbarkeit verbessern möchten.
  ‍
• Einfaches Experiment-Tracking: TensorBoard ist ideal für grundlegende Tracking-Anforderungen mit begrenztem Experimentvergleich und es fehlen robuste Funktionen für die Teamzusammenarbeit, Versionskontrolle und Datenschutzverwaltung.

DVCLive (Data Version Control Live) zur Verfolgung von ML-Experimenten verwenden

Die Integration von YOLOv8 mit DVCLive bietet eine optimierte Möglichkeit, Experimente zu verfolgen und zu verwalten, indem Ihre Datensätze, Modelle und Ihr Code gemeinsam versioniert werden, ohne große Dateien in Git zu speichern. Es verwendet Git-ähnliche Befehle und speichert verfolgte Metriken in Klartextdateien zur einfachen Versionskontrolle. DVCLive protokolliert wichtige Metriken, visualisiert Ergebnisse und verwaltet Experimente sauber, ohne Ihr Repository zu überladen. Es unterstützt eine breite Palette von Storage-Providern und kann lokal oder in der Cloud betrieben werden. DVCLive ist perfekt für Teams, die die Experimentverfolgung ohne zusätzliche Infrastruktur oder Cloud-Abhängigkeiten optimieren möchten.

Verwalten von Ultralytics-Modellen und -Workflows mit Ultralytics HUB

Ultralytics HUB ist eine interne All-in-One-Plattform, die entwickelt wurde, um das Training, die Bereitstellung und die Verwaltung von Ultralytics YOLO Modellen wie YOLOv5 und YOLOv8 zu vereinfachen. Im Gegensatz zu externen Integrationen bietet Ultralytics HUB eine nahtlose, native Erfahrung, die speziell für YOLO-Benutzer entwickelt wurde. Es vereinfacht den gesamten Prozess und ermöglicht es Ihnen, auf einfache Weise Datensätze hochzuladen, vortrainierte Modelle auszuwählen und mit nur wenigen Klicks mit dem Training unter Verwendung von Cloud-Ressourcen zu beginnen - alles innerhalb der benutzerfreundlichen Oberfläche des HUB. UltralyticsHUB unterstützt auch die Verfolgung von Experimenten, wodurch die Überwachung des Trainingsfortschritts, der Vergleich von Ergebnissen und die Feinabstimmung von Modellen vereinfacht werden.

‍

Wesentliche Erkenntnisse

Die Wahl des richtigen Tools zur Verfolgung Ihrer Machine-Learning-Experimente kann einen großen Unterschied machen. Alle Tools, die wir besprochen haben, können bei der Verfolgung von YOLOv8-Trainingsexperimenten helfen, aber es ist wichtig, die Vor- und Nachteile der einzelnen Tools abzuwägen, um das beste für Ihr Projekt zu finden. Das richtige Tool hilft Ihnen, organisiert zu bleiben und die Leistung Ihres YOLOv8-Modells zu verbessern! 

Integrationen können die Verwendung von YOLOv8 in Ihren innovativen Projekten vereinfachen und Ihren Fortschritt beschleunigen. Um weitere spannende YOLOv8-Integrationen zu entdecken, besuchen Sie unsere Dokumentation.

Erfahren Sie mehr über KI, indem Sie unser GitHub-Repository erkunden und unserer Community beitreten. Auf unseren Lösungsseiten finden Sie detaillierte Einblicke in KI in der Fertigung und im Gesundheitswesen. 🚀