Modelos YOLO de treinamento personalizado do Ultralytics no Lightning AI

Usar o Lightning AI e o Ultralytics YOLO para simplificar o desenvolvimento de IA

Luca começou a sua intervenção partilhando as suas ideias e o seu apreço pela influência dos modelos YOLO em vários sectores. Destacou a forma como os modelos YOLO podem ser aplicados em sectores como a indústria transformadora e a agricultura. Disse: "Aprecio o impacto que o YOLO tem tido na comunidade de construtores - pessoas que precisam de resolver problemas reais e práticos - isto é-me muito próximo".

Ligando este facto ao crescente interesse na formação em IA, apresentou a Lightning AI, uma plataforma concebida para tornar o desenvolvimento de modelos de IA mais rápido, mais simples e mais acessível a todos. É especialmente útil para apoiar avanços iterativos na IA, ajudando os programadores a refinar e melhorar os modelos.

‍

Ele também apontou que o Lightning AI é semelhante ao PyTorch Lightning, uma estrutura que simplifica o processo de treinamento de modelos de IA. No entanto, o que difere é que o Lightning AI é uma plataforma mais abrangente que fornece um conjunto mais amplo de ferramentas e recursos para todo o processo de desenvolvimento de IA, não apenas para treinar modelos de IA. 

Um componente vital do Lightning AI é o Lightning Studios, que oferece um espaço de trabalho intuitivo para projetar, treinar e implantar modelos de IA, tornando todo o fluxo de trabalho contínuo e eficiente. Você pode pensar no Lightning Studios como um ambiente de desenvolvimento reproduzível para IA que é executado na nuvem. Por exemplo, oferece um ambiente semelhante a um bloco de notas Jupyter que pode ser duplicado e partilhado com outro programador, ajudando a melhorar a colaboração. 

Luca então elaborou sobre as vantagens do Lightning Studios, dizendo: "Replicar seu ambiente não é mais um problema. Se precisar de mudar de uma máquina com CPU [Unidade Central de Processamento] para uma máquina com GPU [Unidade de Processamento Gráfico] ou lançar uma formação em mil máquinas, o seu ambiente será persistente."

Criação de estúdios relâmpago para formação e desenvolvimento

Em seguida, Luca demonstrou a rapidez com que se pode começar a usar o Lightning Studios. Com apenas alguns cliques, é possível abrir um novo estúdio e ter acesso a ferramentas e ambientes como Jupyter Notebooks e VS Code, tudo configurado e pronto para codificação. Ele mostrou como era fácil alternar entre diferentes máquinas. Se a tarefa em que está a trabalhar exigir mais potência, pode facilmente mudar de uma CPU para uma GPU mais potente. A GPU permanecerá ativa apenas quando estiver a ser utilizada; caso contrário, entrará em modo de suspensão, poupando os seus créditos.

Luca também mencionou as vantagens de utilizar os modelos do Studio. São ambientes de codificação de IA pré-fabricados pela comunidade, e pode utilizá-los sem ter de configurar nada. A configuração de um ambiente para projectos de IA pode ser morosa e os Studio Templates podem ajudar a aumentar a produtividade. Estes ambientes vêm pré-carregados com tudo o que é necessário para projectos de IA, como dependências instaladas, pesos de modelos, dados, código, etc.

‍

Treinar modelos YOLO do Ultralytics no Lightning Studios

Luca então passou para a demonstração ao vivo, destacando como você pode usar o Lightning Studio para treinar modelos YOLO do Ultralytics. Ele abriu um modelo do Studio, que já tinha todas as dependências instaladas, e ligou uma máquina com quatro GPUs para acelerar o processo de treinamento. No que diz respeito aos dados, disse que se pode optar por armazenar os dados diretamente na máquina ou transmiti-los a partir da nuvem, tornando o processo de formação mais rápido e eficiente.

Em poucos segundos, a máquina estava pronta e Luca iniciou rapidamente a sessão de formação. Durante a demonstração, um pequeno problema fez com que a máquina parasse inesperadamente, mas o Lightning Studios retomou sem problemas a partir do ponto onde tinha ficado, assegurando que não se perdia nenhum progresso. Luca salientou a forma como esta fiabilidade suporta fluxos de trabalho suaves, mesmo perante interrupções inesperadas.

Continuando com a demonstração, ele mostrou como é fácil monitorar o progresso do treinamento usando o TensorBoard, uma ferramenta para visualizar métricas de aprendizado de máquina em tempo real. O Lightning Studio torna isso ainda mais simples ao gerar automaticamente URLs que permitem que você ou seus colegas de equipe no mesmo espaço de trabalho acessem as exibições do TensorBoard sem nenhuma configuração extra. Isso simplifica a colaboração e mantém todos na mesma página. 

‍

Implementação de modelos YOLO da Ultralytics com Lit Serve

Após a demonstração, Luca mudou o foco da conversa para um novo projeto, LitServe, lançado recentemente pela Lightning AI. O LitServe simplifica o processo de pegar num modelo treinado e transformá-lo num serviço escalável que outros podem usar, eliminando a necessidade de pipelines de implementação complexos. Ele foi projetado para lidar com tudo, desde o empacotamento do modelo até a implantação com o mínimo de esforço.

Para o demonstrar em tempo real, Luca fez uma rápida demonstração à audiência utilizando um modelo YOLOv8 pré-treinado da Ultralytics. Conseguiu criar uma API simples para tratar os pedidos recebidos e devolver as previsões de imagens em poucos segundos. Isto significa que qualquer pessoa pode enviar uma imagem para esta API e receber resultados para tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos, quase instantaneamente. Nos bastidores, o modelo Ultralytics YOLOv8 é implementado como um serviço, tratando eficientemente os pedidos, processando imagens e fornecendo previsões com uma latência mínima.

‍

Executou uma inferência numa imagem de uma piza e o Ultralytics YOLOv8 identificou com êxito objectos como a piza, uma colher e uma mesa de jantar. Explicou que, embora o primeiro pedido demore um pouco mais devido a um "arranque a frio", os pedidos subsequentes são muito mais rápidos quando o sistema aquece.

Luca então perguntou: "E se eu quiser expor isso ao mundo exterior? Ele descreveu como o plug-in API Builder simplifica a transformação do seu modelo num serviço ativo e pronto para produção. Com funcionalidades como domínios personalizados, segurança acrescida e integração perfeita, pode facilmente tornar o seu modelo acessível a qualquer pessoa.

Principais vantagens de usar o Lightning Studios

Concluindo sua palestra, Luca abordou a escalabilidade e a flexibilidade do Lightning Studio para o desenvolvimento de IA. Ele mencionou como a plataforma pode treinar modelos em várias máquinas, escalando até 10.000 nós, com treinamento tolerante a falhas que é retomado automaticamente após qualquer interrupção. 

Por exemplo, se um trabalho de treinamento em um cluster de GPU for interrompido devido a um problema de hardware ou a uma reinicialização do servidor, o Lightning Studios garante que o processo seja retomado exatamente de onde parou. Isto torna-o ideal para projectos de IA em grande escala, como a formação de modelos de aprendizagem profunda em conjuntos de dados maciços, como o ImageNet ou o COCO.

Eis algumas outras vantagens importantes do Lightning Studios de que Luca falou:

• Créditos de GPU mensais gratuitos: Os utilizadores recebem 15 créditos GPU gratuitos todos os meses, que são automaticamente recarregados, garantindo que pode experimentar e desenvolver sem custos adicionais.
  ‍
• Colaboração aprimorada: Os espaços de equipa partilhados e os ambientes reproduzíveis do Lightning Studio permitem que os membros da equipa trabalhem em conjunto sem problemas, garantindo consistência e eficiência em todos os projectos.
  ‍
• Opções de instância flexíveis: Dá-lhe a flexibilidade de escolher entre instâncias interruptíveis e não-interruptíveis, permitindo aos utilizadores poupar custos em máquinas GPU com opções interruptíveis.
  ‍
• Integração com ferramentas existentes: A plataforma integra-se com ferramentas de desenvolvimento remoto como SSH (Secure Socket Shell) e VS Code, proporcionando flexibilidade para trabalhar localmente ou na nuvem.

Principais conclusões

A apresentação de Luca no YV24 destacou a forma como a IA, combinada com ferramentas como os modelos Ultralytics YOLO e Lightning AI, está a mudar a forma como resolvemos problemas do mundo real. Estas ferramentas facilitam aos programadores a formação e a implementação de modelos que foram concebidos para resolver problemas específicos numa série de sectores.

Ele ilustrou como o Lightning Studios torna todo o processo de desenvolvimento mais rápido e mais acessível, permitindo que os desenvolvedores criem soluções poderosas com facilidade. No centro de plataformas de ponta como o Lightning AI, os modelos de visão computacional estão a transformar a forma como as soluções de IA lidam com os desafios. Em particular, com o mais recente modelo Ultralytics YOLO11, os programadores podem criar soluções que causam um impacto significativo.

Junte-se à nossa comunidade para se manter atualizado sobre a IA e as suas utilizações práticas. Consulte o nosso repositório GitHub para explorar inovações em sectores como a IA em carros autónomos e a visão computacional nos cuidados de saúde.