Sobrecarrega Ultralytics com Weights & Biases

Vamos mergulhar em mais um destaque da YOLO VISION 2023 (YV23), realizada no Campus Google for Startups em Madrid. Para esta palestra, vamos mergulhar no mundo dinâmico das operações de aprendizagem automática, onde Ultralytics junta forças com Weights & Biases para revolucionar o teu fluxo de trabalho. Junta-te a nós com Soumik Rakshit, engenheiro de aprendizagem automática da Weights & Biases, que nos explica como gerir facilmente as nossas experiências, modelar pontos de controlo e visualizar os resultados das nossas experiências.

A vantagem do Weights & Biases : O sonho de um programador

Weights & Biases é uma plataforma de MLOps para programadores, concebida para potenciar os teus esforços de aprendizagem automática. Com um conjunto de produtos e serviços de ponta à tua disposição, Weights & Biases permite-te desbloquear todo o potencial dos teus modelos com facilidade.

Integração de Ultralytics com W&B: uma mudança de paradigma

Na sua palestra, Soumik revelou o trabalho inovador efectuado em Weights & Biases para integrar perfeitamente funcionalidades avançadas com Ultralytics YOLOv8. Prepara-te para testemunhar a visualização de inferência de deteção de objectos como nunca antes e aprende como podes aproveitar esta integração para elevar os teus próprios fluxos de trabalho Ultralytics .

Da teoria à prática: Uma demonstração ao vivo

Vamos vê-lo em ação! Soumik guiou-nos através de um fluxo de trabalho de deteção de objectos de ponta a ponta utilizando um conjunto de dados em Weights & Biases e treinando um modelo com Ultralytics, delineando uma sinergia perfeita entre estas duas plataformas poderosas.

Principais características do Weights & biases Dashboard

Weights & biases também oferecem suporte para um painel de controlo onde podes visualizar o gráfico de formação e as métricas. Algumas das principais características incluem:

• Acompanhamento de métricas em tempo real: Monitoriza métricas de desempenho cruciais, como a precisão, a perda e as pontuações de validação em tempo real à medida que o teu modelo de aprendizagem profunda treina, permitindo ajustes atempados e informações sobre o comportamento do modelo.
• Otimização de hiperparâmetros: Utiliza ferramentas automatizadas ou técnicas manuais para ajustar os hiperparâmetros, como a taxa de aprendizagem, o tamanho do lote e a arquitetura da rede, optimizando o desempenho e a convergência do modelo.
• Visualização do progresso do treinamento: Obtém uma compreensão mais profunda do comportamento do teu modelo, visualizando o progresso do treino através de gráficos e histogramas, fornecendo informações sobre a dinâmica do treino, sobreajuste e padrões de convergência.
• Monitorização de recursos: Acompanha os recursos computacionais, como CPU, GPU e uso de memória durante o treinamento do modelo, garantindo a alocação eficiente de recursos e evitando gargalos de recursos que possam prejudicar o desempenho do treinamento.

Para obteres informações detalhadas sobre cada funcionalidade, lê mais nas nossas páginas de documentação.

Concluir

À medida que terminamos a nossa viagem, uma coisa torna-se bastante clara: o futuro das operações de ML é mais brilhante do que nunca. Por isso, quer sejas um engenheiro de ML experiente ou estejas apenas a mergulhar no mundo da IA, podes ter a certeza de que o caminho a seguir está repleto de possibilidades infinitas.

Junta-te a nós e abraça o futuro das operações de aprendizagem automática. Vê a palestra completa aqui!