13 января 2025 г.
Узнайте, как Lightning AI, представленный на выставке YOLO Vision 2024, упрощает разработку масштабируемого искусственного интеллекта, ускоряя обучение моделей, их развертывание и совместную работу.
%252520(1).webp)
Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком ИИ или только начинаете изучать искусственное зрение, наличие надежной среды для игр и экспериментов с моделями компьютерного зрения, такими как Ultralytics YOLO11 имеет ключевое значение. Среда - это инструменты, ресурсы и инфраструктура, необходимые для разработки, тестирования и эффективного развертывания моделей ИИ.
В то время как несколько онлайн-платформ предлагают различные инструменты AI, многие из них не предоставляют унифицированную среду для всего жизненного цикла AI, от подготовки данных до развертывания моделей. Именно здесь Lightning AI, универсальная платформа для разработки AI, вступает в игру, чтобы оптимизировать процесс от подготовки данных до развертывания.
Актуальность упрощения разработки ИИ была продемонстрирована на YOLO Vision 2024 (YV24), ежегодном гибридном мероприятии, организованном компанией Ultralytics и посвященном достижениям в области ИИ и компьютерного зрения. Лука Антига, технический директор Lightning AI, выступил с основным докладом под названием"Going YOLO on Lightning Studios", в котором рассказал о том, как с помощью Lightning AI быстро, плавно и не вникая в технические сложности обучать модели Ultralytics YOLO .
В этой статье мы рассмотрим основные моменты выступления Луки, начиная с реальных приложений компьютерного зрения и заканчивая живыми демонстрациями обучения и развертывания моделей Ultralytics YOLO с помощью Lightning AI. Давайте начнем!
Лука начал свой доклад с того, что поделился своими мыслями и оценил влияние моделей YOLO в различных отраслях. Он подчеркнул, как модели YOLO могут применяться в таких отраслях, как производство и сельское хозяйство. Он сказал: "Я ценю влияние YOLO на сообщество строителей - людей, которым нужно решать реальные, практические проблемы - это очень близко мне".
Связав это с растущим интересом к обучению AI, он представил Lightning AI, платформу, разработанную для того, чтобы сделать разработку моделей AI быстрее, проще и доступнее для всех. Она особенно полезна для поддержки итеративных улучшений в AI, помогая разработчикам совершенствовать и улучшать модели.
Он также отметил, что Lightning AI похожа на PyTorch Lightning, фреймворк, который упрощает процесс обучения моделей ИИ. Однако отличие заключается в том, что Lightning AI - это более комплексная платформа, предоставляющая более широкий набор инструментов и возможностей для всего процесса разработки ИИ, а не только для обучения моделей ИИ.
Жизненно важным компонентом Lightning AI является Lightning Studios, которая предлагает интуитивно понятное рабочее пространство для разработки, обучения и развертывания моделей AI, делая весь рабочий процесс бесшовным и эффективным. Вы можете думать о Lightning Studios как о воспроизводимой среде разработки для AI, которая работает в облаке. Например, она предлагает среду, подобную Jupyter Notebook, которую можно дублировать и совместно использовать с другим разработчиком, что помогает улучшить сотрудничество.
Затем Лука подробно рассказал о преимуществах Lightning Studios: "Репликация среды больше не является проблемой. Если вам нужно сменить машину с CPU [центральным процессором] на машину с GPU [графическим процессором] или запустить обучение на тысяче машин, ваша среда будет постоянной".
Далее Лука продемонстрировал, как быстро можно начать работу с Lightning Studios. Всего за несколько кликов вы можете открыть новую студию и получить доступ к таким инструментам и средам, как Jupyter Notebooks и VS Code, все настроено и готово к кодированию. Он продемонстрировал, как легко переключаться между разными машинами. Если задача, над которой вы работаете, требует большей мощности, вы можете легко переключиться с CPU на более мощный GPU. GPU будет активен только во время работы, в противном случае он перейдет в спящий режим, экономя ваши кредиты.
Лука также упомянул о преимуществах использования Studio Templates. Это среды кодирования AI, которые предварительно созданы сообществом, и вы можете использовать их без какой-либо настройки. Настройка среды для проектов AI может занять много времени, и Studio Templates могут помочь повысить производительность. Эти среды поставляются с предустановленным всем необходимым для проектов AI, таким как установленные зависимости, веса моделей, данные, код и т. д.
Затем Лука перешел к живой демонстрации, показав, как можно использовать Lightning Studio для обучения моделейUltralytics YOLO . Он открыл шаблон Studio, в котором уже были установлены все зависимости, и запустил машину с четырьмя графическими процессорами, чтобы ускорить процесс обучения. Что касается данных, то, по его словам, вы можете хранить их непосредственно на машине или передавать из облака, что делает процесс обучения более быстрым и эффективным.
Через несколько секунд машина была готова, и Лука быстро запустил сеанс обучения. Во время демонстрации небольшая проблема привела к неожиданной остановке машины, но Lightning Studios плавно возобновила работу с того места, где остановилась, гарантируя, что прогресс не будет потерян. Лука отметил, как эта надежность поддерживает плавные рабочие процессы, даже перед лицом неожиданных перебоев.
Продолжая демонстрацию, он показал, как легко отслеживать прогресс обучения с помощью TensorBoard, инструмента для визуализации метрик машинного обучения в реальном времени. Lightning Studio делает это еще проще, автоматически генерируя URL-адреса, которые позволяют вам или вашим товарищам по команде в том же рабочем пространстве получать доступ к представлениям TensorBoard без какой-либо дополнительной настройки. Это упрощает сотрудничество и позволяет всем быть в курсе.
После демонстрации Лука переключил внимание доклада на новый проект, LitServe, недавно запущенный Lightning AI. LitServe упрощает процесс преобразования обученной модели в масштабируемый сервис, который могут использовать другие, устраняя необходимость в сложных конвейерах развертывания. Он предназначен для обработки всего, от упаковки модели до ее развертывания с минимальными усилиями.
Чтобы показать это в реальном времени, Лука продемонстрировал аудитории быстрый демонстрационный пример с использованием предварительно обученного Ultralytics YOLOv8 модели. Он смог создать простой API, который обрабатывает входящие запросы и возвращает предсказания изображений за несколько секунд. Это означает, что любой человек может отправить этому API изображение и практически мгновенно получить результаты для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов. За кулисами модель Ultralytics YOLOv8 развернута как сервис, эффективно обрабатывает запросы, обрабатывает изображения и выдает прогнозы с минимальной задержкой.
Он выполнил вывод на изображении пиццы, и Ultralytics YOLOv8 успешно идентифицировала такие объекты, как пицца, ложка и обеденный стол. Он объяснил, что хотя первый запрос занимает немного больше времени из-за "холодного старта", последующие запросы выполняются гораздо быстрее, как только система разогревается.
Затем Лука спросил: «Что, если я хочу предоставить доступ к этому внешнему миру?» Он рассказал, как плагин API Builder упрощает превращение вашей модели в живой, готовый к производству сервис. Благодаря таким функциям, как пользовательские домены, дополнительная безопасность и простая интеграция, вы можете легко сделать свою модель доступной для всех.
В заключение своего выступления Лука затронул тему масштабируемости и гибкости Lightning Studio для разработки ИИ. Он упомянул, как платформа может обучать модели на нескольких машинах, масштабируясь до 10 000 узлов, с отказоустойчивым обучением, которое автоматически возобновляется после любых прерываний.
Например, если процесс обучения на кластере GPU прерывается из-за проблем с оборудованием или перезагрузки сервера, Lightning Studios гарантирует, что процесс возобновится с того самого места, на котором он остановился. Это делает ее идеальной для крупномасштабных проектов ИИ, таких как обучение моделей глубокого обучения на массивных наборах данных, таких как ImageNet или COCO.
Вот некоторые другие ключевые преимущества Lightning Studios, о которых говорил Лука:
В своем выступлении на YV24 Лука рассказал о том, как ИИ в сочетании с такими инструментами, как модели Ultralytics YOLO и Lightning AI, меняет способы решения реальных проблем. Они облегчают разработчикам обучение и развертывание моделей, созданных для решения конкретных задач в различных отраслях.
Он рассказал о том, как Lightning Studios ускоряет и делает более доступным весь процесс разработки, позволяя разработчикам легко создавать мощные решения. Модели компьютерного зрения, лежащие в основе таких передовых платформ, как Lightning AI, меняют способы решения задач ИИ. В частности, с помощью новейшей модели Ultralytics YOLO11 разработчики могут создавать решения, которые оказывают значимое влияние.
Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы быть в курсе новостей об ИИ и его практическом применении. Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы изучить инновации в таких секторах, как ИИ в самоуправляемых автомобилях и компьютерное зрение в здравоохранении.
