Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) — это ведущая платформа Machine Learning Operations (MLOps) (операций машинного обучения), разработанная для того, чтобы помочь разработчикам и командам быстрее создавать более качественные модели. Она предоставляет набор инструментов для отслеживания экспериментов, контроля версий наборов данных и управления моделями, оптимизируя весь жизненный цикл машинного обучения от обучения до производства. Благодаря централизации важной информации W&B обеспечивает расширенное сотрудничество, воспроизводимость и понимание производительности моделей. Это незаменимый инструмент для проектов, связанных с итеративной разработкой, таких как подбор гиперпараметров и оптимизация производительности. Вы можете узнать, как интегрировать W&B с вашими проектами Ultralytics, в официальной документации.

Основные функциональные возможности Weights & Biases

Платформа W&B предлагает несколько ключевых функций, которые решают общие проблемы в разработке ИИ:

• Отслеживание экспериментов: Автоматически регистрируйте гиперпараметры, метрики производительности, такие как точность и полнота, и системные метрики, такие как использование GPU. Это позволяет разработчикам легко сравнивать различные прогоны обучения и понимать влияние изменений кода или данных. Для получения дополнительной информации вы можете изучить руководства по отслеживанию ML-экспериментов.
• Артефакты для контроля версий: W&B Artifacts обеспечивает надежный контроль версий для наборов данных и весов моделей. Это гарантирует воспроизводимость каждого результата путем захвата точного кода, данных и конфигурации, которые использовались, что критически важно как для исследований, так и для коммерческого развертывания моделей. Подробнее об этом можно прочитать в официальной документации W&B Artifacts.
• Интерактивная визуализация: Платформа включает в себя мощные интерактивные панели мониторинга для визуализации результатов. Пользователи могут создавать пользовательские диаграммы, анализировать карты признаков и отлаживать поведение модели, проверяя выходные данные, такие как ограничивающие рамки или маски изображений, в режиме реального времени.
• Совместная работа и отчеты: W&B облегчает командную работу, позволяя пользователям обмениваться проектами, сравнивать результаты и создавать подробные отчеты. Эти отчеты W&B могут объединять визуализации, текст и код для документирования результатов и обмена знаниями в организации.

W&B как платформа и Weights and Biases как концепции

Важно различать платформу "Weights & Biases" и фундаментальные концепции "весов" и "смещений" в нейронных сетях (NN).

• Веса и смещения (Концепции): Это основные обучаемые параметры модели. Веса модели определяют силу связи между нейронами, в то время как смещения являются дополнительными параметрами, которые сдвигают выходные данные функции активации. Во время обучения эти значения корректируются с помощью таких процессов, как обратное распространение ошибки, чтобы минимизировать функцию потерь.
• Weights & Biases (Платформа): Это инструмент MLOps, который помогает вам управлять процессом поиска оптимальных значений для весов и смещений модели. Он не заменяет такие фреймворки, как PyTorch или TensorFlow, а скорее интегрируется с ними для отслеживания и визуализации процесса обучения.

По сути, платформа W&B предоставляет инфраструктуру для мониторинга и организации экспериментов, которые определяют оптимальные веса и смещения модели.

Применение Weights & Biases в реальных условиях

W&B широко используется в различных отраслях для улучшения процессов разработки машинного обучения.

1. Разработка моделей компьютерного зрения: Команда, обучающая модель Ultralytics YOLOv8 для обнаружения объектов в автономных транспортных средствах, может использовать W&B для регистрации запусков обучения с различными стратегиями аугментации данных или архитектурами backbone. Они могут визуализировать влияние на показатели производительности на наборах данных, таких как Argoverse, сравнивать результаты на панели управления W&B и версионировать веса моделей с наилучшей производительностью, используя Artifacts для последующего развертывания. Подробнее о преимуществах этой интеграции читайте в нашем блоге о расширении возможностей Ultralytics с помощью Weights & Biases.
2. Анализ медицинских изображений: Исследователи, выполняющие анализ медицинских изображений для обнаружения заболеваний, например, с использованием модели, обученной на наборе данных об опухолях головного мозга, могут использовать W&B. Они могут отслеживать эксперименты, связанные с точной настройкой предварительно обученных моделей, визуализировать маски сегментации или классификацию точности и сотрудничать, обмениваясь подробными отчетами. Это обеспечивает прозрачность и воспроизводимость, что имеет решающее значение в чувствительных приложениях и соответствует целям объяснимого ИИ (XAI).