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 Ultralytics une forças com 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

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, Weights & Biases permite-lhe desbloquear todo o potencial dos seus modelos com facilidade.

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

Na sua palestra, Soumik revelou o trabalho inovador efectuado na Weights & Biases para integrar perfeitamente funcionalidades avançadas 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 Ultralytics .

Da teoria à prática: Uma demonstração ao vivo

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 Weights & Biases

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, enquanto seu modelo de aprendizado profundo é treinado, permitindo ajustes oportunos e insights sobre o comportamento do modelo.
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• Otimização de Hiperparâmetros: Utilize ferramentas automatizadas ou técnicas manuais para ajustar os hiperparâmetros, como taxa de aprendizagem, tamanho do lote e arquitetura de rede, otimizando o desempenho e a convergência do modelo.
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• Visualização do Progresso do Treino: Obtenha uma compreensão mais profunda do comportamento do seu modelo, visualizando o progresso do treino através de plots, gráficos e histogramas, fornecendo insights sobre a dinâmica do treino, overfitting e padrões de convergência.
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• Monitorização de recursos: Acompanhe track 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 detalhes aprofundados sobre cada recurso, leia mais em nossas páginas de documentação.

Concluindo

Ao concluirmos nossa jornada, uma coisa fica abundantemente clara: o futuro das operações de ML é mais brilhante do que nunca. Portanto, seja você um engenheiro de ML experiente ou apenas começando a se aventurar no mundo da IA, tenha certeza de que o caminho à frente está pavimentado com infinitas possibilidades.

Junte-se a nós para abraçar o futuro das operações de aprendizado de máquina. Assista à palestra completa aqui!