Исследование интеграций Ultralytics YOLOv8 для отслеживания экспериментов с помощью ML

Сбор данных, их аннотирование и обучение моделей, подобных модели Ultralytics YOLOv8, является основой любого проекта по компьютерному зрению. Часто для создания оптимальной модели требуется многократное обучение с различными параметрами. Использование инструментов для отслеживания обучающих экспериментов может немного упростить управление проектом по компьютерному зрению. Отслеживание экспериментов - это процесс записи деталей каждой тренировки, таких как используемые параметры, достигнутые результаты и любые изменения, внесенные по ходу эксперимента. 

‍

Запись этих данных поможет вам воспроизвести результаты, понять, что работает, а что нет, и более эффективно настроить свои модели. Для организаций это помогает поддерживать согласованность в работе команд, способствует сотрудничеству и обеспечивает четкий аудиторский след. Для отдельных людей - это четкое и организованное документирование своей работы, которое позволяет совершенствовать подход и добиваться лучших результатов с течением времени. 

В этой статье мы расскажем вам о различных учебных интеграциях, доступных для управления и мониторинга экспериментов YOLOv8. Независимо от того, работаете ли вы самостоятельно или в составе большой команды, понимание и использование правильных инструментов отслеживания может реально повлиять на успех ваших проектов YOLOv8.

Отслеживание экспериментов в машинном обучении с помощью MLflow

MLflow - это платформа с открытым исходным кодом, разработанная компанией Databricks, которая упрощает управление всем жизненным циклом машинного обучения. MLflow Tracking - это важный компонент MLflow, который предоставляет API и пользовательский интерфейс, помогающий специалистам по исследованию данных и инженерам регистрировать и визуализировать эксперименты по машинному обучению. Он поддерживает множество языков и интерфейсов, включая Python, REST, Java и R API. 

Отслеживание MLflow легко интегрируется с YOLOv8, и вы можете регистрировать такие важные показатели, как точность, отзыв и потери, непосредственно из ваших моделей. Настройка MLflow с YOLOv8 проста и имеет гибкие возможности: вы можете использовать стандартную настройку localhost, подключиться к различным хранилищам данных или запустить удаленный сервер отслеживания MLflow, чтобы держать все в порядке.

‍

Вот некоторые исходные данные, которые помогут вам решить, подходит ли MLflow для вашего проекта:

• Масштабируемость: MLflow отлично масштабируется в соответствии с вашими потребностями, независимо от того, работаете ли вы на одной машине или развертываете крупные кластеры. Если ваш проект предполагает масштабирование от разработки до производства, MLflow может поддержать этот рост.
  ‍
• Сложность проекта: MLflow идеально подходит для сложных проектов, требующих тщательного отслеживания, управления моделями и возможностей развертывания. Если ваш проект требует таких полномасштабных функций, MLflow может рационализировать ваши рабочие процессы.
  ‍
• Настройка и обслуживание: Несмотря на свою мощь, MLflow требует определенного обучения и дополнительных затрат на настройку. 

Использование весов и погрешностей (W&B) для отслеживания моделей компьютерного зрения

Weights & Biases - это платформа MLOps для отслеживания, визуализации и управления экспериментами по машинному обучению. Используя W&B вместе с YOLOv8, вы можете отслеживать производительность своих моделей по мере их обучения и тонкой настройки. Интерактивная панель W&B обеспечивает четкое представление этих показателей в режиме реального времени и позволяет выявлять тенденции, сравнивать варианты моделей и устранять неполадки в процессе обучения.

W&B автоматически регистрирует показатели обучения и контрольные точки модели, и вы даже можете использовать его для точной настройки таких гиперпараметров, как скорость обучения и размер партии. Платформа поддерживает широкий спектр вариантов настройки: от отслеживания прогонов на локальной машине до управления крупными проектами с помощью облачного хранилища.

‍

Вот некоторые исходные данные, которые помогут вам решить, подходит ли инструмент Weights & Biases для вашего проекта:

• Улучшенная визуализация и отслеживание: W&B предоставляет интуитивно понятную приборную панель для визуализации показателей обучения и производительности модели в режиме реального времени.
  ‍
• Модель ценообразования: Цена основана на отслеживаемых часах, что может быть не идеальным для пользователей с ограниченным бюджетом или проектов, предполагающих длительное обучение.

Отслеживание экспериментов MLOps с помощью ClearML

ClearML - это платформа MLOps с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизации, мониторинга и оркестровки рабочих процессов машинного обучения. Она поддерживает популярные фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch, TensorFlow и Keras, и легко интегрируется в существующие процессы. ClearML также поддерживает распределенные вычисления на локальных машинах или в облаке и позволяет отслеживать использование CPU и GPU.

Интеграция YOLOv8 с ClearML предоставляет инструменты для отслеживания экспериментов, управления моделями и мониторинга ресурсов. Интуитивно понятный веб-интерфейс платформы позволяет визуализировать данные, сравнивать эксперименты и отслеживать такие важные показатели, как потери, точность и оценки валидации в режиме реального времени. Интеграция также поддерживает такие расширенные функции, как удаленное выполнение, настройка гиперпараметров и контрольная точка модели.

‍

Вот некоторые исходные данные, которые помогут вам решить, подходит ли ClearML для вашего проекта:

• Необходимость в расширенном отслеживании экспериментов: ClearML обеспечивает надежное отслеживание экспериментов, включая автоматическую интеграцию с Git.
  ‍
• Гибкость развертывания: ClearML можно использовать в локальной сети, в облаке или на кластерах Kubernetes, что позволяет адаптировать его к различным системам.

Эксперименты по обучению треку с помощью Comet ML

Comet ML - это удобная платформа, которая помогает управлять экспериментами по машинному обучению и отслеживать их результаты. Интеграция YOLOv8 с Comet ML позволяет вести журнал экспериментов и просматривать результаты с течением времени. Интеграция облегчает выявление тенденций и сравнение различных экспериментов. 

Comet ML можно использовать в облаке, виртуальном частном облаке (VPC) или даже в локальной сети, что позволяет адаптировать его к различным конфигурациям и потребностям. Этот инструмент создан для командной работы. Вы можете делиться проектами, отмечать товарищей по команде и оставлять комментарии, чтобы все могли оставаться на одной волне и точно воспроизводить эксперименты.

Вот некоторые исходные данные, которые помогут вам решить, подходит ли Comet ML для вашего проекта:

• Поддержка множества фреймворков и языков: Comet ML работает с Python, JavaScript, Java, R и другими, что делает его универсальным вариантом независимо от того, какие инструменты или языки используются в вашем проекте.
  ‍
• Настраиваемые информационные панели и отчеты: Интерфейс Comet ML очень настраиваемый, поэтому вы можете создавать отчеты и приборные панели, наиболее подходящие для вашего проекта.
  ‍
• Стоимость: Comet ML - это коммерческая платформа, и некоторые ее расширенные функции требуют платной подписки.

TensorBoard может помочь с визуализацией

TensorBoard - это мощный набор инструментов визуализации, специально разработанный для экспериментов с TensorFlow, но это также отличный инструмент для отслеживания и визуализации метрик в широком спектре проектов машинного обучения. Известный своей простотой и скоростью, TensorBoard позволяет пользователям легко отслеживать ключевые метрики и визуализировать графы моделей, вкрапления и другие типы данных.

Одним из главных преимуществ использования TensorBoard в YOLOv8 является то, что он поставляется с предустановленным интерфейсом, что избавляет от необходимости дополнительной настройки. Еще одно преимущество - способность TensorBoard работать полностью в локальной сети. Это особенно важно для проектов со строгими требованиями к конфиденциальности данных или для тех, где загрузка данных в облако невозможна.

‍

Вот несколько исходных данных, которые помогут вам решить, подходит ли TensorBoard для вашего проекта:

• Объяснимость с помощью What-If Tool (WIT): TensorBoard включает в себя What-If Tool, который предлагает простой в использовании интерфейс для изучения и понимания ML-моделей. Он полезен для тех, кто хочет получить представление о моделях "черного ящика" и улучшить объяснимость.
  ‍
• Простое отслеживание экспериментов: TensorBoard идеально подходит для базовых потребностей в отслеживании с ограниченным сравнением экспериментов и не имеет надежных функций совместной работы в команде, контроля версий и управления конфиденциальностью.

Использование DVCLive (Data Version Control Live) для отслеживания экспериментов ML

Интеграция YOLOv8 с DVCLive обеспечивает упрощенный способ отслеживания и управления экспериментами путем версионирования наборов данных, моделей и кода без хранения больших файлов в Git. Он использует Git-подобные команды и хранит отслеживаемые метрики в обычных текстовых файлах для удобства контроля версий. DVCLive регистрирует ключевые метрики, визуализирует результаты и управляет экспериментами в чистом виде, не загромождая ваш репозиторий. Он поддерживает широкий спектр провайдеров хранения данных и может работать как локально, так и в облаке. DVCLive идеально подходит для команд, которые хотят упростить отслеживание экспериментов без дополнительной инфраструктуры или облачных зависимостей.

Управление моделями и рабочими процессами Ultralytics с помощью Ultralytics HUB

Ultralytics HUB - это собственная платформа "все в одном", разработанная для упрощения обучения, развертывания и управления моделями Ultralytics YOLO, такими как YOLOv5 и YOLOv8. В отличие от внешних интеграций, Ultralytics HUB предлагает бесшовный, собственный опыт, созданный специально для пользователей YOLO. Он упрощает весь процесс, позволяя вам легко загружать наборы данных, выбирать предварительно обученные модели и начинать обучение всего в несколько кликов с использованием облачных ресурсов - все это в удобном интерфейсе HUB. UltralyticsHUB также поддерживает отслеживание экспериментов, что упрощает мониторинг хода обучения, сравнение результатов и тонкую настройку моделей.

‍

Основные выводы

Выбор правильного инструмента для отслеживания экспериментов по машинному обучению может иметь большое значение. Все рассмотренные нами инструменты могут помочь в отслеживании обучающих экспериментов YOLOv8, но важно взвесить все плюсы и минусы каждого из них, чтобы найти оптимальный вариант для вашего проекта. Правильно подобранный инструмент поможет вам организовать работу и повысить эффективность модели YOLOv8! 

Интеграции могут упростить использование YOLOv8 в ваших инновационных проектах и ускорить ваш прогресс. Чтобы узнать больше об интересных интеграциях YOLOv8, ознакомьтесь с нашей документацией.

Узнайте больше об искусственном интеллекте, изучив наш репозиторий на GitHub и присоединившись к нашему сообществу. Ознакомьтесь со страницами наших решений для получения подробной информации об ИИ в производстве и здравоохранении. 🚀