Weights & Biases

Weights & Biases(W&B)는 개발자와 팀이 더 나은 모델을 더 빠르게 구축할 수 있도록 설계된 선도적인 MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼입니다. 실험 추적, 데이터 세트 버전 관리 및 모델 관리를 위한 도구 모음을 제공하여 훈련에서 생산에 이르기까지 전체 머신 러닝 수명 주기를 간소화합니다. 중요한 정보를 중앙 집중화함으로써 W&B는 모델 성능에 대한 향상된 협업, 재현성 및 통찰력을 제공합니다. 하이퍼파라미터 튜닝 및 성능 최적화와 같은 반복적인 개발과 관련된 프로젝트에 필수적인 도구입니다. 공식 문서에서 W&B를 Ultralytics 프로젝트와 통합하는 방법을 배울 수 있습니다.

Weights & Biases의 핵심 기능

W&B 플랫폼은 AI 개발의 일반적인 문제점을 해결하는 몇 가지 주요 기능을 제공합니다.

• 실험 추적: 정밀도 및 재현율과 같은 하이퍼파라미터, 성능 지표 및 GPU 사용률과 같은 시스템 지표를 자동으로 기록합니다. 이를 통해 개발자는 다양한 훈련 실행을 쉽게 비교하고 코드 또는 데이터 변경의 영향을 이해할 수 있습니다. 자세한 내용은 ML 실험 추적에 대한 가이드를 참조하십시오.
• 버전 관리를 위한 아티팩트: W&B 아티팩트는 데이터 세트 및 모델 가중치에 대한 강력한 버전 제어를 제공합니다. 이를 통해 모든 결과가 사용된 정확한 코드, 데이터 및 구성을 캡처하여 재현 가능하도록 보장하며, 이는 연구 및 상업적 모델 배포 모두에 매우 중요합니다. 공식 W&B 아티팩트 문서에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
• 대화형 시각화: 이 플랫폼에는 결과를 시각화하기 위한 강력한 대화형 대시보드가 포함되어 있습니다. 사용자는 사용자 지정 차트를 만들고, 특성 맵을 분석하고, 바운딩 박스 또는 이미지 마스크와 같은 출력을 실시간으로 검사하여 모델 동작을 디버깅할 수 있습니다.
• 협업 및 보고서: W&B는 사용자가 프로젝트를 공유하고, 결과를 비교하고, 자세한 보고서를 작성할 수 있도록 지원하여 팀워크를 촉진합니다. 이러한 W&B 보고서는 시각화, 텍스트 및 코드를 결합하여 결과를 문서화하고 조직 전체에서 통찰력을 공유할 수 있습니다.

W&B 플랫폼 vs. Weights and Biases 개념

플랫폼 "Weights & Biases"와 신경망(NN)의 기본적인 개념인 "가중치" 및 "편향"을 구별하는 것이 중요합니다.

• 가중치 및 편향(개념): 이는 모델의 핵심 학습 가능한 매개변수입니다. 모델 가중치는 뉴런 간의 연결 강도를 결정하는 반면, 편향은 활성화 함수의 출력을 이동시키는 추가 매개변수입니다. 학습 중에 이러한 값은 손실 함수를 최소화하기 위해 역전파와 같은 프로세스를 통해 조정됩니다.
• Weights & Biases(플랫폼): 이는 모델의 가중치 및 편향에 대한 최적의 값을 찾는 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 MLOps 도구입니다. PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크를 대체하는 것이 아니라 학습 프로세스를 추적하고 시각화하기 위해 이들과 통합됩니다.

본질적으로 W&B 플랫폼은 모델의 최적 가중치와 편향을 생성하는 실험을 모니터링하고 구성하기 위한 인프라를 제공합니다.

Weights & Biases의 실제 적용

W&B는 머신러닝 개발 프로세스 개선을 위해 다양한 산업 분야에서 널리 사용됩니다.

1. 컴퓨터 비전 모델 개발: 자율 주행 차량의 객체 감지를 위해 Ultralytics YOLOv8 모델을 학습하는 팀은 W&B를 사용하여 다양한 데이터 증강 전략 또는 백본 아키텍처로 학습 실행을 기록할 수 있습니다. Argoverse와 같은 데이터 세트의 성능 메트릭에 대한 영향을 시각화하고 W&B 대시보드에서 결과를 비교하고 나중에 배포할 수 있도록 Artifacts를 사용하여 최고 성능 모델 가중치를 버전 관리할 수 있습니다. Weights & Biases로 Ultralytics를 강화에 대한 블로그에서 이 통합의 이점에 대해 자세히 알아보십시오.
2. 의료 영상 분석: 예를 들어 뇌종양 데이터 세트에서 학습된 모델을 사용하여 질병을 탐지하기 위해 의료 영상 분석을 수행하는 연구원은 W&B를 활용할 수 있습니다. 사전 학습된 모델의 미세 조정과 관련된 실험을 추적하고, 분할 마스크 또는 분류 정확도를 시각화하고, 자세한 보고서를 공유하여 공동 작업할 수 있습니다. 이를 통해 투명성과 재현성이 보장되므로 민감한 애플리케이션에서 매우 중요하며 설명 가능한 AI(XAI)의 목표와 일치합니다.