Усиление Ultralytics с помощью Weights & Biases

Давайте погрузимся в еще один яркий момент YOLO VISION 2023 (YV23), прошедшего в кампусе Google for Startups в Мадриде. В этом докладе мы погрузимся в динамичный мир операций машинного обучения, где Ultralytics объединяет усилия с Weights & Biases чтобы революционизировать ваш рабочий процесс. Вместе с инженером по машинному обучению компании Weights & Biases Сумиком Ракшитом мы узнаем, как легко управлять экспериментами, контрольными точками моделирования и визуализировать результаты экспериментов.

Преимущество Weights & Biases : Мечта разработчика

Weights & Biases - это платформа MLOps, созданная разработчиками для повышения эффективности ваших усилий в области машинного обучения. Имея в своем распоряжении набор передовых продуктов и услуг, Weights & Biases позволяет вам с легкостью раскрыть весь потенциал ваших моделей.

Интеграция Ultralytics с W&B: изменение игры

В своем выступлении Сумик рассказал о новаторской работе, проделанной в компании Weights & Biases по интеграции передовых функций с Ultralytics YOLOv8. Приготовьтесь увидеть невиданную ранее визуализацию выводов при обнаружении объектов и узнать, как вы можете использовать эту интеграцию для улучшения ваших собственных рабочих процессов Ultralytics .

От теории к практике: живая демонстрация

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

Ключевые особенности приборной панели Weights & Biases

Weights & biases также поддерживает приборную панель, на которой можно визуализировать график обучения и метрики. Некоторые ключевые особенности включают:

• 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: track использование вычислительных ресурсов, таких как CPU, GPU и память, во время обучения модели, обеспечивая эффективное распределение ресурсов и предотвращая узкие места, которые могут снизить эффективность 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!