Supercharging Ultralytics with Weights & Biases

Vamos mergulhar noutro destaque do YOLO VISION 2023 (YV23) realizado no Campus Google for Startups em Madrid. Para esta palestra, vamos mergulhar no mundo dinâmico das operações de aprendizagem automática, onde a Ultralytics une forças com a Weights & Biases para revolucionar o seu fluxo de trabalho. Junte-se a nós com o engenheiro de aprendizado de máquina da Weights & Biases, Soumik Rakshit, enquanto ele descreve como gerenciar facilmente nossos experimentos, modelar pontos de verificação e visualizar os resultados de nossos experimentos.

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

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

Integração da Ultralytics com a W&B: um fator de mudança

Em sua palestra, Soumik revelou o trabalho inovador feito na Weights & Biases para integrar perfeitamente recursos avançados com o Ultralytics YOLOv8. Prepare-se para testemunhar a visualização de inferência de deteção de objetos como nunca antes e aprenda como você pode aproveitar essa integração para elevar seus próprios fluxos de trabalho do Ultralytics.

Da teoria à prática: Uma demonstração em direto

Vamos ver isso em ação! Soumik guiou-nos através de um fluxo de trabalho de deteção de objectos de ponta a ponta, utilizando um conjunto de dados no Weights & Biases e treinando um modelo com o Ultralytics, delineando uma sinergia perfeita entre estas duas plataformas poderosas.

Principais caraterísticas do painel de controlo Pesos e Vieses

O Weights & biases também suporta um painel de controlo onde pode visualizar o gráfico de treino e as métricas. Algumas das principais caraterísticas incluem:

• Rastreamento de métricas em tempo real: Monitore métricas de desempenho cruciais, como precisão, perda e pontuações de validação em tempo real à medida que seu modelo de aprendizado profundo treina, permitindo ajustes oportunos e insights sobre o comportamento do modelo.
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• Otimização de hiperparâmetros: Utilizar ferramentas automatizadas ou técnicas manuais para afinar os hiperparâmetros, como a taxa de aprendizagem, o tamanho do lote e a arquitetura da rede, optimizando o desempenho e a convergência do modelo.
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• Visualização do progresso do treinamento: Obtenha uma compreensão mais profunda do comportamento do seu modelo, visualizando o progresso do treinamento por meio de gráficos e histogramas, fornecendo informações sobre a dinâmica do treinamento, sobreajuste e padrões de convergência.
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• Monitorização de recursos: Acompanhe 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 obter detalhes pormenorizados sobre cada funcionalidade, leia 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 seja um engenheiro de ML experiente ou esteja apenas a mergulhar no mundo da IA, tenha a certeza de que o caminho que tem pela frente está repleto de possibilidades infinitas.

Junte-se a nós para abraçar o futuro das operações de aprendizagem automática. Veja a palestra completa aqui!