Weights & Biases로 Ultralytics 성능 향상

YOLO VISION 2023(YV23)의 또 다른 주요 내용을 살펴보겠습니다. 이 행사는 마드리드의 Google for Startups Campus에서 개최되었습니다. 이번 강연에서는 머신러닝 운영의 역동적인 세계를 탐구하며, Ultralytics는 Weights & Biases와 협력하여 워크플로우를 혁신합니다. Weights & Biases의 머신러닝 엔지니어인 Soumik Rakshit와 함께 실험 관리, 모델 체크포인트, 실험 결과 시각화를 얼마나 쉽게 할 수 있는지 알아봅니다.

Weights & Biases의 장점: 개발자의 꿈

Weights & Biases는 머신러닝 노력을 강화하도록 설계된 개발자 우선 MLOps 플랫폼입니다. Weights & Biases는 최첨단 제품 및 서비스 모음을 통해 모델의 잠재력을 최대한 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.

Ultralytics와 W&B 통합: 획기적인 변화

그의 강연에서 Soumik는 고급 기능을 Ultralytics YOLOv8과 완벽하게 통합하기 위해 Weights & Biases에서 수행한 혁신적인 작업을 공개했습니다. 이전과는 전혀 다른 객체 감지 추론 시각화를 보고 이 통합을 활용하여 Ultralytics 워크플로를 향상시키는 방법을 알아보세요.

이론에서 실습으로: 라이브 시연

실제로 어떻게 작동하는지 살펴봅시다! Soumik은 Weights & Biases의 데이터 세트를 사용하여 엔드 투 엔드 객체 감지 워크플로를 안내하고 Ultralytics로 모델을 학습하여 이 두 강력한 플랫폼 간의 원활한 시너지 효과를 설명했습니다.

Weights & Biases dashboard의 주요 기능

Weights & Biases는 학습 그래프와 지표를 시각화할 수 있는 대시보드도 지원합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 실시간 메트릭 추적: 딥러닝 모델 훈련 시 정확도, 손실, 검증 점수와 같은 중요한 성능 메트릭을 실시간으로 모니터링하여 모델 동작에 대한 시기적절한 조정 및 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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• 하이퍼파라미터 최적화: 학습률, 배치 크기 및 네트워크 아키텍처와 같은 하이퍼파라미터를 미세 조정하기 위해 자동화된 도구 또는 수동 기술을 활용하여 모델 성능 및 수렴을 최적화합니다.
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• 학습 진행 시각화: 플롯, 그래프 및 히스토그램을 통해 학습 진행 상황을 시각화하여 모델의 동작을 더 깊이 이해하고 학습 역학, 과적합 및 수렴 패턴에 대한 통찰력을 얻으십시오.
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• 리소스 모니터링: 모델 훈련 중 CPU, GPU 및 메모리 사용량과 같은 컴퓨팅 리소스를 추적하여 효율적인 리소스 할당을 보장하고 훈련 성능을 저해할 수 있는 리소스 병목 현상을 방지합니다.

각 기능에 대한 자세한 내용은 설명서 페이지에서 자세히 알아보세요.

마무리

여정을 마무리하면서 한 가지 분명해지는 것은 ML 운영의 미래가 그 어느 때보다 밝다는 것입니다. 숙련된 ML 엔지니어이든 AI 세계에 발을 담그고 있든 앞으로 나아갈 길이 무한한 가능성으로 가득 차 있다는 것을 확신하십시오.

미래의 머신러닝 운영을 함께 받아들여 보십시오. 전체 강연은 여기에서 시청하세요!