Ускорение Ultralytics с помощью Weights & Biases

Давайте углубимся в еще один важный момент с YOLO VISION 2023 (YV23), проходившей в Google for Startups Campus в Мадриде. В этом докладе мы погружаемся в динамичный мир машинного обучения, где Ultralytics объединяет усилия с Weights & Biases, чтобы произвести революцию в вашем рабочем процессе. Присоединяйтесь к нам вместе с инженером по машинному обучению Weights & Biases Сумиком Ракшитом, который расскажет, как легко управлять нашими экспериментами, контрольными точками моделей и визуализировать результаты наших экспериментов.

Преимущество Weights & Biases: мечта разработчика

Weights & Biases — это MLOps-платформа, ориентированная в первую очередь на разработчиков и предназначенная для ускорения ваших усилий в области машинного обучения. Благодаря набору передовых продуктов и услуг в вашем распоряжении, Weights & Biases позволяет вам с легкостью раскрыть весь потенциал ваших моделей.

Интеграция Ultralytics с W&B: кардинальное изменение

В своей презентации Сумик представил инновационную работу, проделанную в Weights & Biases для бесшовной интеграции расширенных функций с Ultralytics YOLOv8. Приготовьтесь увидеть визуализацию детектирования объектов на совершенно новом уровне и узнать, как можно использовать эту интеграцию для улучшения собственных рабочих процессов Ultralytics.

От теории к практике: живая демонстрация

Давайте посмотрим, как это работает на практике! Сумик провел нас через сквозной рабочий процесс обнаружения объектов с использованием набора данных Weights & Biases и обучения модели с помощью Ultralytics, продемонстрировав бесшовную синергию между этими двумя мощными платформами.

Ключевые особенности панели управления Weights & Biases

Weights & biases также предоставляет поддержку панели управления, где вы можете визуализировать график обучения и метрики. Некоторые ключевые особенности включают в себя:

• Отслеживание метрик в реальном времени: Отслеживайте ключевые показатели производительности, такие как точность, потери и оценки валидации, в режиме реального времени во время обучения вашей модели глубокого обучения, что позволяет своевременно вносить коррективы и получать представление о поведении модели.
  ‍
• Оптимизация гиперпараметров: Используйте автоматизированные инструменты или ручные методы для точной настройки гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер пакета и архитектура сети, оптимизируя производительность и сходимость модели.
  ‍
• Визуализация прогресса обучения: Получите более глубокое понимание поведения вашей модели, визуализируя прогресс обучения с помощью графиков, диаграмм и гистограмм, предоставляя информацию о динамике обучения, переобучении и закономерностях сходимости.
  ‍
• Мониторинг ресурсов: Отслеживайте вычислительные ресурсы, такие как ЦП, графический процессор и использование памяти, во время обучения модели, обеспечивая эффективное распределение ресурсов и предотвращая узкие места, которые могут ухудшить производительность обучения.

Подробную информацию о каждой функции можно найти на страницах нашей документации.

В заключение

Завершая наше путешествие, становится совершенно ясно одно: будущее ML-операций светлее, чем когда-либо. Итак, являетесь ли вы опытным ML-инженером или только начинаете знакомиться с миром ИИ, будьте уверены, что путь впереди усеян бесконечными возможностями.

Присоединяйтесь к нам в освоении будущего операций машинного обучения. Посмотрите полный доклад здесь!