Weights & Biases

Was sind Weights & Biases?

Weights & Biases ist eine umfassende MLOps-Plattform, die darauf abzielt, die Produktivität von Praktikern des maschinellen Lernens (ML) zu steigern. Sie bietet eine systematische Möglichkeit, alle Komponenten eines ML-Experiments zu protokollieren, zu verfolgen und zu visualisieren. Dazu gehören Datensätze (wie COCO oder benutzerdefinierte Datensätze, die über Ultralytics HUB verwaltet werden), Hyperparameter, Trainingsmetriken wie Genauigkeit und Verlust, Codeversionen und resultierende Modellgewichte. Mit einem übersichtlichen Dashboard vereinfacht W&B den Vergleich verschiedener Versuchsläufe, das Debugging von Modellen und den Austausch von Ergebnissen mit Kollegen. W&B lässt sich problemlos in gängige Frameworks integrieren, wie z. B. PyTorch und TensorFlowund ist somit für verschiedene KI-Projekte geeignet, von Computer Vision (CV) bis hin zu Natural Language Processing (NLP).

Es ist wichtig, diePlattform Weights & Biases von den Konzepten der "Gewichte" und "Verzerrungen" in einem neuronalen Netz (NN) zu unterscheiden. In einem neuronalen Netz sind weights and biases die lernbaren Parameter, die das Modell während des Trainings mithilfe von Optimierungsalgorithmen anpasst, um die Verlustfunktion zu minimieren. Die Gewichte bestimmen die Stärke der Verbindung zwischen den Neuronen, während die Biases einen Offset darstellen, der es ermöglicht, den Schwellenwert der Aktivierungsfunktion zu verschieben. Die Plattform Weights & Biases dient dazu, die Experimente zu verfolgen und zu verwalten, die darauf abzielen, die optimalen Werte für diese Parameter des neuronalen Netzes zu finden. Mehr über die Integration von Ultralytics mit W&B erfährst du in der Dokumentation.

Hauptmerkmale von Weights & Biases

Weights & Biases bietet mehrere Funktionen zur Unterstützung des ML-Lebenszyklus:

• Experiment Tracking: Protokolliert automatisch Metriken (z. B. mAP, F1-Score), Hyperparameter (wie Lernrate oder Stapelgröße), Konfigurationsdateien und Umgebungsdetails für jeden Lauf. So wird sichergestellt, dass die Experimente nachvollziehbar und vergleichbar sind.
• Hyperparameter-Sweeps: Stellt Werkzeuge zur Verfügung, mit denen du die Abstimmung der Hyperparameter automatisieren kannst, indem du verschiedene Kombinationen ausprobierst, um die beste Modellkonfiguration mit Methoden wie Bayes'scher Optimierung oder Zufallssuche zu finden. Dies entspricht den Best Practices, die in den Tipps zum Modelltraining beschrieben sind.
• Daten- und Modellversionierung (Artefakte): Ermöglicht die Versionierung von Datensätzen und Modellgewichten. Dies ist wichtig für die Reproduzierbarkeit, die Nachverfolgung der Modellabfolge und die Verwaltung von Assets für die Modellbereitstellung.
• Visualisierungs-Tools: Bietet reichhaltige, interaktive Visualisierungen zum Vergleich von Versuchsergebnissen, zur Analyse von Modellvorhersagen (z. B. Bounding Boxes bei der Objekterkennung), zum Verständnis des Modellverhaltens und zur Identifizierung von Problemen wie Overfitting.
• Funktionen für die Zusammenarbeit (Berichte): Ermöglicht die Erstellung dynamischer Berichte, in denen Visualisierungen, Textbeschreibungen und protokollierte Daten kombiniert werden, um Erkenntnisse und Ergebnisse mit Teammitgliedern oder der breiteren Öffentlichkeit zu teilen.
• Ressourcenüberwachung: Verfolgt die Hardware-Auslastung, einschließlich GPU und CPU Nutzung, Speicherverbrauch und Temperatur und hilft dabei, Leistungsengpässe zu erkennen.

Anwendungen in der realen Welt von Weights & Biases

Weights & Biases wird in vielen Branchen eingesetzt, um Entwicklungsprozesse für maschinelles Lernen zu verbessern.

1. Entwicklung von Computer Vision Modellen: Ein Teamtraining und Ultralytics YOLOv8 Modell für die Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen trainiert, kann W&B nutzen, um Trainingsläufe mit verschiedenen Strategien zur Datenerweiterung oder Backbone-Architekturen zu protokollieren. Sie können die Auswirkungen auf die Präzisions- und Recall-Metriken auf Datensätzen wie Argoverse visualisieren, die Ergebnisse im W&B-Dashboard vergleichen und die besten Modellgewichte mit Hilfe von Artifacts für den späteren Einsatz versionieren. Lies mehr über die Integration vonUltralytics und W&B.
2. Medizinische Bildanalyse: Forscherinnen und Forscher, die medizinische Bildanalysen durchführen, um Krankheiten zu erkennen, können W&B nutzen, indem sie z. B. ein Modell verwenden, das mit dem Hirntumordatensatz trainiert wurde. Sie können Experimente zur Feinabstimmung der trainierten Modelle verfolgen, Segmentierungsmasken oder die Klassifizierungsgenauigkeit visualisieren, die GPU Sie können die GPU-Nutzung während langwieriger Trainingssitzungen überwachen und detaillierte Berichte über ihre Ergebnisse austauschen, um Transparenz und Reproduzierbarkeit in sensiblen Anwendungen zu gewährleisten. Dies entspricht den Zielen der erklärbaren KI (XAI).

Durch die Bereitstellung einer strukturierten Umgebung für die Verwaltung des ML-Lebenszyklus hilft Weights & Biases Teams dabei, bessere Modelle schneller zu erstellen und erleichtert die Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit bei der KI-Entwicklung. Wie du W&B in deine Ultralytics Projekte integrieren kannst, erfährst du in der offiziellen Dokumentation.