Изучение интеграций отслеживания ML-экспериментов Ultralytics YOLOv8

Сбор данных, их аннотирование и обучение моделей, таких как модель Ultralytics YOLOv8, является основой любого проекта в области компьютерного зрения. Часто вам потребуется обучить свою пользовательскую модель несколько раз с разными параметрами, чтобы создать наиболее оптимальную модель. Использование инструментов для отслеживания ваших экспериментов по обучению может немного упростить управление вашим проектом компьютерного зрения. Отслеживание экспериментов - это процесс записи деталей каждого запуска обучения, таких как используемые параметры, достигнутые результаты и любые внесенные изменения. 

‍

Ведение записей этих деталей помогает воспроизводить результаты, понимать, что работает, а что нет, и более эффективно точно настраивать модели. Для организаций это помогает поддерживать согласованность между командами, способствует сотрудничеству и обеспечивает четкий контрольный след. Для отдельных лиц это поддержание четкой и организованной документации вашей работы, которая позволяет совершенствовать ваш подход и со временем добиваться лучших результатов. 

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

Отслеживание экспериментов машинного обучения с помощью MLflow

MLflow — это платформа с открытым исходным кодом, разработанная Databricks, которая упрощает управление всем жизненным циклом машинного обучения. MLflow Tracking — важный компонент MLflow, предоставляющий API и пользовательский интерфейс, который помогает специалистам по анализу данных и инженерам регистрировать и визуализировать свои эксперименты машинного обучения. Он поддерживает несколько языков и интерфейсов, включая Python, REST, Java и R API. 

MLflow Tracking легко интегрируется с YOLOv8, и вы можете регистрировать важные метрики, такие как точность, полнота и потери, непосредственно из ваших моделей. Настройка MLflow с YOLOv8 проста, и есть гибкие варианты: вы можете использовать настройку localhost по умолчанию, подключаться к различным хранилищам данных или запустить удаленный сервер отслеживания MLflow, чтобы все было организовано.

‍

Вот несколько вводных данных, которые помогут вам решить, подходит ли MLflow для вашего проекта:

• Масштабируемость: MLflow хорошо масштабируется в соответствии с вашими потребностями, независимо от того, работаете ли вы на одном компьютере или развертываете на больших кластерах. Если ваш проект включает 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 вашему проекту требуются эти полномасштабные функции, MLflow может оптимизировать ваши рабочие процессы.
  ‍
• Настройка и обслуживание: Несмотря на свою мощность, MLflow имеет кривую обучения и накладные расходы на настройку. 

Использование Weights & Biases (W&B) для отслеживания моделей компьютерного зрения

Weights & Biases — это платформа MLOps для отслеживания, визуализации и управления экспериментами машинного обучения. Используя W&B с YOLOv8, вы можете отслеживать производительность ваших моделей по мере их обучения и тонкой настройки. Интерактивная панель управления W&B обеспечивает четкое представление этих метрик в режиме реального времени и упрощает выявление тенденций, сравнение вариантов моделей и устранение неполадок в процессе обучения.

W&B автоматически регистрирует метрики обучения и контрольные точки модели, и вы даже можете использовать его для точной настройки гиперпараметров, таких как скорость обучения и размер пакета. Платформа поддерживает широкий спектр вариантов настройки, от отслеживания запусков на вашей локальной машине до управления крупномасштабными проектами с облачным хранилищем.

‍

Вот несколько вводных данных, которые помогут вам решить, подходит ли Weights & Biases для вашего проекта:

• Улучшенная визуализация и отслеживание: W&B предоставляет интуитивно понятную панель для визуализации метрик обучения и производительности модели в режиме реального времени. 
  ‍
• Модель ценообразования: Ценообразование основано на отслеживаемых часах, что может быть не идеальным для пользователей с ограниченным бюджетом или проектов, которые включают длительное время обучения.

Отслеживание MLOps-экспериментов с помощью ClearML

ClearML - это платформа MLOps с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизации, мониторинга и организации рабочих процессов машинного обучения. Она поддерживает популярные фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch, TensorFlow и Keras, и может легко интегрироваться с вашими существующими процессами. ClearML также поддерживает распределенные вычисления на локальных машинах или в облаке и может отслеживать использование ЦП и графического процессора.

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 важные метрики, такие как потери, точность и оценки валидации, в режиме реального времени. Интеграция также поддерживает расширенные функции, такие как удаленное выполнение, настройка гиперпараметров и сохранение контрольных точек модели.

‍

Вот несколько вводных данных, которые помогут вам решить, подходит ли ClearML для вашего проекта:

• Необходимость расширенного отслеживания экспериментов: ClearML обеспечивает надежное отслеживание экспериментов, которое включает автоматическую интеграцию с Git.
  ‍
• Гибкое развертывание: ClearML можно использовать локально, в облаке или в кластерах Kubernetes, что делает его адаптируемым к различным настройкам.

Отслеживайте эксперименты по обучению с помощью Comet ML

Comet ML – это удобная платформа, которая помогает управлять экспериментами машинного обучения и отслеживать их. Интеграция YOLOv8 с Comet ML позволяет регистрировать эксперименты и просматривать результаты с течением времени. Интеграция упрощает выявление тенденций и сравнение различных запусков. 

Comet ML можно использовать в облаке, в виртуальном частном облаке (VPC) или даже локально, что делает его адаптируемым к различным настройкам и потребностям. Этот инструмент предназначен для командной работы. Вы можете делиться проектами, отмечать товарищей по команде и оставлять комментарии, чтобы все были в курсе и могли точно воспроизводить эксперименты.

Вот несколько вводных данных, которые помогут вам решить, подходит ли Comet ML для вашего проекта:

• Поддерживает несколько 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 использует ваш проект.
  ‍
• Настраиваемые панели мониторинга и отчеты: Интерфейс Comet ML обладает широкими возможностями настройки, поэтому вы можете создавать отчеты и панели мониторинга, которые имеют наибольший смысл для вашего проекта. 
  ‍
• Стоимость: Comet ML — это коммерческая платформа, и для некоторых ее расширенных функций требуется платная подписка.

TensorBoard может помочь с визуализацией

TensorBoard — это мощный инструмент визуализации, специально разработанный для экспериментов с TensorFlow, но он также является отличным инструментом 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, вложения и другие типы данных.

Одним из главных преимуществ использования TensorBoard с YOLOv8 является то, что он удобно предустановлен, что устраняет необходимость в дополнительной настройке. Еще одним преимуществом является способность TensorBoard работать полностью локально. Это особенно важно для проектов со строгими требованиями к конфиденциальности данных или для тех, в которых загрузка в облако невозможна.

‍

Вот несколько вводных 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 моделей машинного обучения. Он полезен для тех, кто хочет получить представление о моделях типа «черный ящик» и улучшить объяснимость.
  ‍
• Простое отслеживание экспериментов: TensorBoard идеально подходит для основных потребностей отслеживания с ограниченным сравнением экспериментов и не имеет надежных функций для совместной работы в команде, контроля версий и управления конфиденциальностью.

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

Интеграция YOLOv8 с DVCLive обеспечивает оптимизированный способ отслеживания экспериментов и управления ими путем версионирования наборов данных, моделей и кода вместе, без хранения больших файлов в Git. Она использует команды, аналогичные Git, и хранит отслеживаемые метрики в текстовых файлах для удобного контроля версий. DVCLive регистрирует ключевые метрики, визуализирует результаты и управляет экспериментами, не загромождая репозиторий. Она поддерживает широкий спектр поставщиков хранилищ и может работать локально или в облаке. DVCLive идеально подходит для команд, стремящихся оптимизировать отслеживание экспериментов без дополнительной инфраструктуры или облачных зависимостей.

Управление моделями и рабочими процессами Ultralytics с помощью Ultralytics HUB

Ultralytics HUB — это внутренняя универсальная платформа, предназначенная для упрощения обучения, развертывания и управления моделями Ultralytics YOLO моделями, такими как YOLOv5 и YOLOv8. В отличие от внешних интеграций, Ultralytics HUB предлагает бесшовный, нативный опыт, созданный специально для пользователей YOLO. Он упрощает весь процесс, позволяя вам легко загружать наборы данных, выбирать предварительно обученные модели и начинать обучение всего несколькими щелчками мыши, используя облачные ресурсы — и все это в простом в использовании 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 ваших экспериментов машинного обучения может иметь большое значение. Все инструменты, которые мы обсудили, могут помочь в отслеживании экспериментов по обучению YOLOv8, но важно взвесить все за и против каждого из них, чтобы найти лучший вариант для вашего проекта. Правильный инструмент поможет вам оставаться организованным и улучшить производительность вашей модели YOLOv8! 

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

Узнайте больше об ИИ, изучив наш репозиторий GitHub и присоединившись к нашему сообществу. Ознакомьтесь с нашими страницами решений для получения подробной информации об ИИ в производстве и здравоохранении. 🚀