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Supercharger Ultralytics avec Weights & Biases

Weights & Biases est une plateforme MLOps réservée aux développeurs et conçue pour donner un coup de fouet à tes efforts en matière d'apprentissage automatique.

Let’s delve into another highlight from YOLO VISION 2023 (YV23) held at the Google for Startups Campus in Madrid. For this talk, we're diving into the dynamic world of machine learning operations, where Ultralytics joins forces with Weights & Biases to revolutionize your workflow. Join us with Weights & Biases’ Machine Learning Engineer Soumik Rakshit as he outlines how to easily manage our experiments, model checkpoints, and visualize the results of our experiments.

L'avantage Weights & Biases : Le rêve d'un développeur

Weights & Biases est une plateforme MLOps destinée aux développeurs et conçue pour booster tes efforts en matière d'apprentissage automatique. Avec une suite de produits et de services de pointe à ta disposition, Weights & Biases te permet de libérer le plein potentiel de tes modèles en toute simplicité.

Intégrer Ultralytics à W&B : un changement de donne

Dans son exposé, Soumik a dévoilé le travail novateur effectué à Weights & Biases pour intégrer de façon transparente des fonctions avancées à la technologie de l'information. Ultralytics YOLOv8. Prépare-toi à assister à la visualisation de la détection et de l'inférence d'objets comme jamais auparavant et à apprendre comment tu peux tirer parti de cette intégration pour améliorer tes propres flux de travail sur Ultralytics .

De la théorie à la pratique : Une démonstration en direct

Voyons cela en action ! Soumik nous a guidés dans un processus de détection d'objets de bout en bout en utilisant un ensemble de données sur Weights & Biases et en entraînant un modèle avec Ultralytics, en soulignant une synergie transparente entre ces deux plates-formes puissantes.

Principales caractéristiques du tableau de bord Weights & biases

Weights & biases fournissent également un support pour un tableau de bord où tu peux visualiser le graphique et les métriques de la formation. Parmi les principales caractéristiques, on peut citer :

  • Suivi des métriques en temps réel : Surveille les mesures de performance cruciales telles que la précision, la perte et les scores de validation en temps réel pendant que ton modèle d'apprentissage profond s'entraîne, ce qui permet d'effectuer des ajustements en temps voulu et d'obtenir des informations sur le comportement du modèle.
  • Optimisation des hyperparamètres : Utilise des outils automatisés ou des techniques manuelles pour affiner les hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et l'architecture du réseau, afin d'optimiser les performances et la convergence du modèle.
  • Visualisation de la progression de l'entraînement : Comprends mieux le comportement de ton modèle en visualisant la progression de l'entraînement à l'aide de tracés, de graphiques et d'histogrammes, ce qui permet de mieux comprendre la dynamique de l'entraînement, le surajustement et les modèles de convergence.
  • Resource Monitoring: Keep track of computational resources such as CPU, GPU, and memory usage during model training, ensuring efficient resource allocation and preventing resource bottlenecks that may hinder training performance.

Pour obtenir des détails approfondis sur chaque fonctionnalité, lis-en plus sur nos pages de documentation.

Pour conclure

Alors que nous terminons notre voyage, une chose devient tout à fait claire : l'avenir des opérations de ML est plus brillant que jamais. Alors, que tu sois un ingénieur ML chevronné ou que tu plonges juste tes orteils dans le monde de l'IA, sois assuré que le chemin à venir est pavé de possibilités infinies.

Rejoins-nous pour embrasser l'avenir des opérations d'apprentissage automatique. Regarde l'intégralité de la conférence ici

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