Weights & Biases

Что такое Weights & Biases?

Weights & Biases - это комплексная MLOps-платформа, призванная повысить продуктивность практиков машинного обучения (ML). Она обеспечивает систематический способ регистрации, отслеживания и визуализации каждого компонента ML-эксперимента, включая наборы данных (например, COCO или пользовательские, управляемые через Ultralytics HUB), гиперпараметры, метрики обучения, такие как точность и потери, версии кода и результирующие веса моделей. Предлагая четкую, организованную приборную панель, W&B упрощает процесс сравнения различных экспериментов, отладки моделей и обмена результатами с коллегами. Он легко интегрируется с такими популярными фреймворками, как PyTorch и TensorFlowчто делает его пригодным для различных проектов в области ИИ, от компьютерного зрения (CV) до обработки естественного языка (NLP).

Важно отличатьплатформу Weights & Biases от понятий "веса" и "смещения" в нейронной сети (НС). В нейронной сети weights and biases - это обучаемые параметры, которые модель настраивает в процессе обучения с помощью алгоритмов оптимизации, чтобы минимизировать функцию потерь. Веса определяют силу связи между нейронами, а смещения обеспечивают смещение, позволяя сдвигать порог функции активации. Платформа Weights & Biases- это инструмент, который используется для отслеживания и управления экспериментами, направленными на поиск оптимальных значений этих параметров нейронной сети. Подробнее об интеграции Ultralytics с W&B ты можешь узнать из документации.

Ключевые особенности Weights & Biases

Weights & Biases предлагает несколько функций для поддержки жизненного цикла ML:

• Отслеживание экспериментов: Автоматически регистрирует метрики (например, mAP, F1-score), гиперпараметры (например, скорость обучения или размер партии), конфигурационные файлы и детали окружения для каждого запуска. Это обеспечивает прослеживаемость и сопоставимость экспериментов.
• Гиперпараметрические взмахи: Предоставляет инструменты для автоматизации настройки гиперпараметров, исследуя различные комбинации для поиска наилучшей конфигурации модели с помощью таких методов, как байесовская оптимизация или случайный поиск. Это соответствует лучшим практикам, описанным в советах по обучению модели.
• Версионирование данных и моделей (артефакты): Позволяет версионировать наборы данных и веса моделей. Это очень важно для воспроизводимости, отслеживания истории модели и управления активами для развертывания модели.
• Инструменты визуализации: Предлагает богатые интерактивные визуализации для сравнения результатов экспериментов, анализа предсказаний модели (например, ограничительные рамки при обнаружении объектов), понимания поведения модели и выявления таких проблем, как чрезмерная подгонка.
• Особенности совместной работы (отчеты): Позволяет пользователям создавать динамические отчеты, сочетающие в себе визуализации, текстовые описания и зарегистрированные данные, чтобы делиться своими мыслями и документировать выводы с членами команды или более широким кругом людей.
• Мониторинг ресурсов: Отслеживай загрузку аппаратного обеспечения, включая GPU и CPU использование, потребление памяти и температуру, помогая выявить узкие места в производительности.

Применение в реальном мире Weights & Biases

Weights & Biases широко используется в различных отраслях для улучшения процессов разработки машинного обучения.

1. Разработка моделей компьютерного зрения: Командный тренинг Ultralytics YOLOv8 Модель для обнаружения объектов в автономных автомобилях может использовать W&B для регистрации тренировочных прогонов с различными стратегиями дополнения данных или архитектурами магистралей. Они могут визуализировать влияние на показатели точности и запоминания на таких наборах данных, как Argoverse, сравнивать результаты на панели W&B и версифицировать веса наиболее эффективных моделей с помощью Artifacts для последующего применения. Читай об интеграцииUltralytics и W&B.
2. Анализ медицинских изображений: Исследователи, проводящие анализ медицинских изображений для выявления заболеваний, например, используя модель, обученную на наборе данных Brain Tumor, могут использовать W&B. Они могут отслеживать эксперименты, связанные с тонкой настройкой предварительно обученных моделей, визуализировать маски сегментации или точность классификации, контролировать GPU во время длительных тренировок, а также сотрудничать, обмениваясь подробными отчетами о своих результатах, обеспечивая прозрачность и воспроизводимость в важных приложениях. Это соответствует целям объяснимого ИИ (XAI).

Предоставляя структурированную среду для управления жизненным циклом ML, Weights & Biases помогает командам быстрее создавать лучшие модели и облегчает сотрудничество и воспроизводимость в разработке ИИ. О том, как интегрировать W&B в твои проекты Ultralytics , ты можешь узнать из официальной документации.