Усиление ультралайтинга с помощью весов и предубеждений

Давайте погрузимся в очередной яркий момент конференции YOLO VISION 2023 (YV23), прошедшей 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 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 для беспрепятственной 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 важнейшие показатели производительности, такие как точность, потери и результаты проверки, в режиме реального времени по мере обучения модели глубокого обучения, что позволяет своевременно вносить коррективы и изучать поведение модели.
  ‍
• Оптимизация гиперпараметров: Используйте автоматизированные инструменты или ручные методы для точной настройки гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер партии и архитектура сети, оптимизируя производительность и сходимость модели.
  ‍
• Визуализация прогресса обучения: Добейтесь более глубокого понимания поведения вашей модели, визуализируя ход обучения с помощью графиков, диаграмм и гистограмм, что позволяет понять динамику обучения, переподгонку и закономерности сходимости.
  ‍
• Мониторинг ресурсов: Отслеживайте 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.

Подробные сведения о каждой функции можно найти на страницах нашей документации.

Подведение итогов

В завершение нашего путешествия становится очевидным одно: будущее операций ML светло как никогда. Поэтому, независимо от того, являетесь ли вы опытным инженером ML или только погружаетесь в мир искусственного интеллекта, будьте уверены, что впереди вас ждет бесконечный путь.

Присоединяйтесь к нам, чтобы принять будущее операций машинного обучения. Смотрите полный текст выступления здесь!