Potenciación de Ultralytics con Weights & Biases

Vamos a profundizar en otro de los puntos destacados de YOLO VISION 2023 (YV23) celebrado en el Campus Google for Startups de Madrid. Para esta charla, nos sumergimos en el dinámico mundo de las operaciones de machine learning, donde Ultralytics une fuerzas con Weights & Biases para revolucionar tu flujo de trabajo. Acompáñenos con Soumik Rakshit, ingeniero de aprendizaje automático de Weights & Biasesiases, mientras nos explica cómo gestionar fácilmente nuestros experimentos, modelar los puntos de control y visualizar los resultados de nuestros experimentos.

La ventaja de Weights & Biases : El sueño del desarrollador

Weights & Biases Biases es una plataforma de MLOps diseñada para potenciar sus esfuerzos de aprendizaje automático. Con un conjunto de productos y servicios de vanguardia a su disposición, Weights & Biases iases le permite liberar todo el potencial de sus modelos con facilidad.

Integración de Ultralytics con W&B: un cambio de juego

En su charla, Soumik desveló el innovador trabajo realizado en Weights & Biases para integrar a la perfección funciones avanzadas con Ultralytics YOLOv8. Prepárese para presenciar la visualización de la inferencia de detección de objetos como nunca antes y aprenda cómo puede aprovechar esta integración para elevar sus propios flujos de trabajo Ultralytics .

De la teoría a la práctica: Una demostración en vivo

¡Veámoslo en acción! Soumik nos guió a través de un flujo de trabajo de detección de objetos de extremo a extremo utilizando un conjunto de datos en Weights & Biases y entrenando un modelo con Ultralytics, esbozando una sinergia perfecta entre estas dos potentes plataformas.

Principales características del cuadro de mandos de Weights & Biases

Weights & biases también ofrece soporte para un panel de control en el que puedes visualizar el gráfico de entrenamiento y las métricas. Algunas características clave incluyen:

• Seguimiento de métricas en tiempo real: Supervise las métricas de rendimiento cruciales, como la precisión, la pérdida y las puntuaciones de validación en tiempo real, a medida que se entrena su modelo de aprendizaje profundo, lo que permite realizar ajustes oportunos y obtener información sobre el comportamiento del modelo.
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• Optimización de hiperparámetros: Utilice herramientas automatizadas o técnicas manuales para ajustar con precisión los hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la arquitectura de la red, optimizando el rendimiento y la convergencia del modelo.
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• Visualización del progreso del entrenamiento: Obtenga una comprensión más profunda del comportamiento de su modelo visualizando el progreso del entrenamiento a través de diagramas, gráficos e histogramas, lo que proporciona información sobre la dinámica del entrenamiento, el sobreajuste y los patrones de convergencia.
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• Monitorización de recursos: Realice un track de los recursos computacionales como la CPU, la GPU y el uso de la memoria durante el entrenamiento del modelo, garantizando una asignación eficiente de los recursos y evitando cuellos de botella de recursos que puedan obstaculizar el rendimiento del entrenamiento.

Para obtener información detallada sobre cada función, lea más en nuestras páginas de documentación.

Resumiendo

A medida que concluimos nuestro viaje, una cosa queda muy clara: el futuro de las operaciones de ML es más brillante que nunca. Por lo tanto, tanto si es un ingeniero de ML experimentado como si simplemente está dando sus primeros pasos en el mundo de la IA, tenga la seguridad de que el camino que tiene por delante está lleno de infinitas posibilidades.

Únase a nosotros para adoptar el futuro de las operaciones de aprendizaje automático. Vea la charla completa aquí.