13 января 2025 г.
Узнайте, как Lightning AI, представленная на YOLO Vision 2024, упрощает масштабируемую разработку vision AI, ускоряя обучение, развертывание и совместную работу над моделями.
%252520(1).webp)
Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком ИИ или только начинаете изучать компьютерное зрение, наличие надежной среды для экспериментов с моделями компьютерного зрения, такими как Ultralytics YOLO11, имеет ключевое значение. Под средой понимаются инструменты, ресурсы и инфраструктура, необходимые для эффективной разработки, тестирования и 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 AI была продемонстрирована на YOLO Vision 2024 (YV24), ежегодном гибридном мероприятии, организованном Ultralytics, которое было посвящено достижениям в области AI и компьютерного зрения. Лука Антига, технический директор Lightning AI, выступил с основным докладом под названием 'Going YOLO on Lightning Studios', в котором он рассказал, как быстро, плавно и без технических сложностей обучать модели Ultralytics YOLO с помощью Lightning AI.
В этой статье мы углубимся в основные выводы из доклада Луки, охватывая все, от реальных приложений компьютерного зрения до живых демонстраций обучения и развертывания моделей Ultralytics YOLO с помощью Lightning AI. Давайте начнем!
Лука начал свой основной доклад, поделившись своими мыслями и признательностью за влияние моделей YOLO в различных отраслях. Он подчеркнул, как модели YOLO могут применяться в таких секторах, как производство и сельское хозяйство. Он сказал: «Я ценю влияние, которое YOLO оказала на сообщество строителей — людей, которым нужно решать реальные, практические проблемы — это мне очень близко».
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 AI. Однако разница заключается в том, что Lightning AI — это более комплексная платформа, которая предоставляет более широкий набор инструментов и возможностей для всего процесса разработки AI, а не только для обучения моделей AI.
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, сказав: «Воспроизвести вашу среду больше не проблема. Если вам нужно перейти с машины с CPU [центральный процессор] на машину с GPU [графический процессор] 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 показал, 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 оставаться активным только во время использования; 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 моделей Ultralytics YOLO. Он открыл Studio Template, в котором уже были установлены все зависимости, и запустил машину с четырьмя GPU, чтобы ускорить процесс обучения. Что касается данных, он сказал, что вы можете хранить данные непосредственно на машине или передавать их из облака, что делает процесс обучения быстрее и эффективнее.
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 продемонстрировать это в реальном времени, Лука показал аудитории быструю демонстрацию, используя предварительно обученную модель Ultralytics YOLOv8. Он смог создать простой API для обработки входящих запросов и возврата прогнозов изображений за несколько секунд. Это означает, что любой может отправить запрос к этому API с изображением и почти мгновенно получить результаты для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов. За кулисами модель Ultralytics YOLOv8 развернута как сервис, эффективно обрабатывающий запросы, изображения и предоставляющий прогнозы с минимальной задержкой.
Он запустил инференс на изображении пиццы, и Ultralytics YOLOv8 успешно идентифицировала объекты, такие как пицца, ложка и обеденный стол. Он объяснил, что, хотя первый запрос занимает немного больше времени из-за «холодного старта», последующие запросы выполняются намного быстрее после прогрева системы.
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 задача обучения на кластере GPU прерывается из-за аппаратной проблемы или перезагрузки сервера, Lightning Studios гарантирует, что процесс возобновится ровно с того места, где он был прерван. Это делает его идеальным 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:
Основной доклад Луки на YV24 подчеркнул, 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, разработанных для решения конкретных проблем в различных отраслях.
Он проиллюстрировал, как Lightning Studios делает весь процесс разработки быстрее и доступнее, позволяя разработчикам легко создавать мощные решения. В основе передовых платформ, таких как Lightning AI, модели компьютерного зрения преобразуют способы решения задач с помощью ИИ. В частности, с помощью последней модели Ultralytics YOLO11 разработчики могут создавать решения, оказывающие 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.
.webp)