Ultralytics YOLOv8'in ML deney izleme entegrasyonlarını keşfetme

Veri toplamak, etiketlemek ve Ultralytics YOLOv8 modeli gibi modelleri eğitmek, herhangi bir bilgisayarlı görü projesinin temelini oluşturur. Genellikle, en uygun modeli oluşturmak için özel modelinizi farklı parametrelerle birden çok kez eğitmeniz gerekir. Eğitim deneylerinizi izlemek için araçlar kullanmak, bilgisayarlı görü projenizi yönetmeyi biraz daha kolaylaştırabilir. Deney takibi, kullandığınız parametreler, elde ettiğiniz sonuçlar ve yaptığınız değişiklikler gibi her eğitim çalıştırmasının ayrıntılarını kaydetme işlemidir. 

‍

Bu ayrıntıların kaydını tutmak, sonuçlarınızı yeniden üretmenize, neyin işe yaradığını ve neyin yaramadığını anlamanıza ve modellerinize ince ayar yapmanıza daha etkili bir şekilde yardımcı olur. Kuruluşlar için, ekipler arasında tutarlılığı korumaya, işbirliğini geliştirmeye ve net bir denetim izi sağlamaya yardımcı olur. Bireyler için, yaklaşımınızı geliştirmenize ve zaman içinde daha iyi sonuçlar elde etmenizi sağlayan, çalışmalarınızın net ve düzenli belgelerini tutmakla ilgilidir. 

Bu makalede, YOLOv8 deneylerinizi yönetmek ve izlemek için mevcut olan farklı eğitim entegrasyonlarını adım adım anlatacağız. İster kendi başınıza, ister daha büyük bir ekibin parçası olarak çalışıyor olun, doğru izleme araçlarını anlamak ve kullanmak, YOLOv8 projelerinizin başarısında gerçek bir fark yaratabilir.

MLflow ile makine öğrenimi deneyi takibi

MLflow, Databricks tarafından geliştirilen ve tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünün yönetimini kolaylaştıran açık kaynaklı bir platformdur. MLflow Tracking, veri bilimcilerinin ve mühendislerin makine öğrenimi deneylerini kaydetmelerine ve görselleştirmelerine yardımcı olan bir API ve kullanıcı arayüzü sağlayan MLflow'un temel bir bileşenidir. Python, REST, Java ve R API'leri dahil olmak üzere birden çok dili ve arayüzü destekler. 

MLflow Tracking, YOLOv8 ile sorunsuz bir şekilde entegre olur ve modellerinizden doğrudan kesinlik, geri çağırma ve kayıp gibi önemli metrikleri kaydedebilirsiniz. YOLOv8 ile MLflow'u kurmak basittir ve esnek seçenekler vardır: varsayılan localhost kurulumunu kullanabilir, çeşitli veri depolarına bağlanabilir veya her şeyi düzenli tutmak için uzak bir MLflow izleme sunucusu başlatabilirsiniz.

‍

MLflow'un projeniz için doğru araç olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacak bazı girdiler:

• Ölçeklenebilirlik: MLflow, tek bir makinede çalışıyor veya büyük kümeler üzerinde dağıtım yapıyor olsanız da, ihtiyaçlarınızla iyi ölçeklenir. Projeniz geliştirme aşamasından üretime geçmeyi içeriyorsa, MLflow bu büyümeyi destekleyebilir.
  ‍
• Proje karmaşıklığı: MLflow, kapsamlı izleme, model yönetimi ve dağıtım yeteneklerine ihtiyaç duyan karmaşık projeler için idealdir. Projeniz bu tam ölçekli özellikleri gerektiriyorsa, MLflow iş akışlarınızı kolaylaştırabilir.
  ‍
• Kurulum ve bakım: MLflow güçlü olmasına rağmen, bir öğrenme eğrisi ve kurulum maliyeti ile birlikte gelir. 

Bilgisayar görüşü modeli takibi için Weights & Biases (W&B) kullanma

Weights & Biases, makine öğrenimi deneylerini izlemek, görselleştirmek ve yönetmek için kullanılan bir MLOps platformudur. YOLOv8 ile W&B'yi kullanarak, modellerinizin performansını eğitirken ve ince ayar yaparken izleyebilirsiniz. W&B'nin interaktif kontrol paneli, bu metriklerin net ve gerçek zamanlı bir görünümünü sağlar ve eğitim sürecinde eğilimleri belirlemeyi, model varyantlarını karşılaştırmayı ve sorunları gidermeyi kolaylaştırır.

W&B, eğitim metriklerini ve model kontrol noktalarını otomatik olarak kaydeder ve hatta öğrenme oranı ve toplu iş boyutu gibi hiperparametreleri ince ayar yapmak için bile kullanabilirsiniz. Platform, yerel makinenizdeki çalıştırmaları izlemekten bulut depolama ile büyük ölçekli projeleri yönetmeye kadar çok çeşitli kurulum seçeneklerini destekler.

‍

Weights & Biases'ın projeniz için doğru araç olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacak bazı girdiler:

• Gelişmiş görselleştirme ve izleme: W&B, eğitim metriklerini ve model performansını gerçek zamanlı olarak görselleştirmek için sezgisel bir kontrol paneli sağlar. 
  ‍
• Fiyatlandırma modeli: Fiyatlandırma, takip edilen saatlere dayanır ve bu, sınırlı bütçeleri olan veya uzun eğitim süreleri içeren projeler için ideal olmayabilir.

ClearML ile MLOps deney takibi

ClearML, makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmek, izlemek ve düzenlemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir MLOps platformudur. PyTorch, TensorFlow ve Keras gibi popüler makine öğrenimi çerçevelerini destekler ve mevcut süreçlerinize kolayca entegre olabilir. ClearML ayrıca yerel makinelerde veya bulutta dağıtılmış işlemeyi destekler ve CPU ve GPU kullanımını izleyebilir.

YOLOv8'in ClearML ile entegrasyonu, deney takibi, model yönetimi ve kaynak izleme için araçlar sağlar. Platformun sezgisel web kullanıcı arayüzü, verileri görselleştirmenize, deneyleri karşılaştırmanıza ve kayıp, doğruluk ve doğrulama skorları gibi kritik metrikleri gerçek zamanlı olarak izlemenize olanak tanır. Entegrasyon ayrıca uzaktan yürütme, hiperparametre ayarlama ve model kontrol noktası kaydetme gibi gelişmiş özellikleri de destekler.

‍

ClearML'nin projeniz için doğru araç olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacak bazı girdiler:

• Gelişmiş deney takibi ihtiyacı: ClearML, Git ile otomatik entegrasyonu içeren sağlam bir deney takibi sağlar. 
  ‍
• Esnek dağıtım: ClearML, şirket içinde, bulutta veya Kubernetes kümelerinde kullanılabilir ve bu da onu farklı kurulumlara uyarlanabilir hale getirir.

Comet ML kullanarak pist eğitim deneylerini izleyin

Comet ML, makine öğrenimi deneylerini yönetmeye ve izlemeye yardımcı olan kullanıcı dostu bir platformdur. YOLOv8'in Comet ML ile entegrasyonu, deneylerinizi kaydetmenizi ve sonuçlarınızı zaman içinde görüntülemenizi sağlar. Bu entegrasyon, eğilimleri belirlemeyi ve farklı çalıştırmaları karşılaştırmayı kolaylaştırır. 

Comet ML, bulutta, sanal özel bulutta (VPC) veya hatta şirket içinde kullanılabilir, bu da onu farklı kurulumlara ve ihtiyaçlara uyarlanabilir hale getirir. Bu araç, ekip çalışması için tasarlanmıştır. Projeleri paylaşabilir, takım arkadaşlarınızı etiketleyebilir ve yorumlar bırakarak herkesin aynı sayfada kalmasını ve deneyleri doğru bir şekilde yeniden üretmesini sağlayabilirsiniz.

Comet ML'nin projeniz için doğru araç olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacak bazı girdiler:

• Birden çok çerçeve ve dili destekler: Comet ML, Python, JavaScript, Java, R ve daha fazlasıyla çalışarak projenizin kullandığı araçlar veya diller ne olursa olsun çok yönlü bir seçenek sunar.
  ‍
• Özelleştirilebilir panolar ve raporlar: Comet ML'nin arayüzü son derece özelleştirilebilir, böylece projeniz için en mantıklı olan raporları ve panoları oluşturabilirsiniz. 
  ‍
• Maliyet: Comet ML ticari bir platformdur ve gelişmiş özelliklerinin bazıları ücretli abonelik gerektirir.

TensorBoard, görselleştirmeler konusunda yardımcı olabilir.

TensorBoard, özellikle TensorFlow deneyleri için tasarlanmış güçlü bir görselleştirme araç setidir, ancak aynı zamanda çok çeşitli makine öğrenimi projelerinde metrikleri izlemek ve görselleştirmek için de harika bir araçtır. Basitliği ve hızıyla bilinen TensorBoard, kullanıcıların temel metrikleri kolayca izlemesine ve model grafiklerini, gömme işlemlerini ve diğer veri türlerini görselleştirmesine olanak tanır.

YOLOv8 ile TensorBoard kullanmanın en büyük avantajlarından biri, ek kurulum ihtiyacını ortadan kaldırarak önceden yüklenmiş olarak gelmesidir. Bir diğer faydası ise TensorBoard'un tamamen şirket içinde çalışabilmesidir. Bu, özellikle katı veri gizliliği gereksinimleri olan veya bulut yüklemelerinin bir seçenek olmadığı ortamlardaki projeler için çok önemlidir.

‍

TensorBoard'un projeniz için doğru araç olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacak bazı girdiler:

• What-If Tool (WIT) ile Açıklanabilirlik: TensorBoard, ML modellerini keşfetmek ve anlamak için kullanımı kolay bir arayüz sunan What-If Tool'u içerir. Kara kutu modellere ilişkin içgörü kazanmak ve açıklanabilirliği artırmak isteyenler için değerlidir.
  ‍
• Basit deney takibi: TensorBoard, sınırlı deney karşılaştırmasıyla temel izleme ihtiyaçları için idealdir ve sağlam ekip işbirliği özellikleri, sürüm kontrolü ve gizlilik yönetimi özelliklerinden yoksundur.

ML deneylerini izlemek için DVCLive (Veri Sürüm Kontrolü Canlı) kullanma

YOLOv8'in DVCLive ile entegrasyonu, büyük dosyaları Git'te saklamadan veri kümelerinizi, modellerinizi ve kodunuzu birlikte sürümleyerek deneyleri izlemenin ve yönetmenin kolay bir yolunu sunar. Git benzeri komutlar kullanır ve kolay sürüm kontrolü için izlenen metrikleri düz metin dosyalarında saklar. DVCLive, temel metrikleri kaydeder, sonuçları görselleştirir ve deponuzu karıştırmadan deneyleri düzenli bir şekilde yönetir. Çok çeşitli depolama sağlayıcılarını destekler ve yerel olarak veya bulutta çalışabilir. DVCLive, ek altyapı veya bulut bağımlılıkları olmadan deney takibini kolaylaştırmak isteyen ekipler için mükemmeldir.

Ultralytics modellerini ve iş akışlarını Ultralytics HUB'ı kullanarak yönetme

Ultralytics HUB, Ultralytics YOLO modelleri olan YOLOv5 ve YOLOv8 gibi modellerin eğitimini, dağıtımını ve yönetimini basitleştirmek için tasarlanmış şirket içi, hepsi bir arada bir platformdur. Harici entegrasyonların aksine, Ultralytics HUB, özellikle YOLO kullanıcıları için oluşturulmuş sorunsuz, yerel bir deneyim sunar. Tüm süreci basitleştirerek, HUB'ın kullanımı kolay arayüzü içinde, veri kümelerini kolayca yüklemenize, önceden eğitilmiş modelleri seçmenize ve bulut kaynaklarını kullanarak sadece birkaç tıklamayla eğitime başlamanıza olanak tanır. Ultralytics HUB ayrıca deney takibini de destekleyerek, eğitim ilerlemesini izlemeyi, sonuçları karşılaştırmayı ve modelleri ince ayar yapmayı kolaylaştırır.

‍

Önemli çıkarımlar

Makine öğrenimi deneylerinizi izlemek için doğru aracı seçmek büyük bir fark yaratabilir. Tartıştığımız tüm araçlar, YOLOv8 eğitim deneylerini izlemenize yardımcı olabilir, ancak projenize en uygun olanı bulmak için her birinin artılarını ve eksilerini tartmak önemlidir. Doğru araç sizi düzenli tutacak ve YOLOv8 modelinizin performansını artırmanıza yardımcı olacaktır! 

Entegrasyonlar, YOLOv8'i yenilikçi projelerinizde kullanmayı basitleştirebilir ve ilerlemenizi hızlandırabilir. Daha heyecan verici YOLOv8 entegrasyonlarını keşfetmek için belgelerimize göz atın.

GitHub depomuzu keşfederek ve topluluğumuza katılarak yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin. Üretim ve sağlık alanlarındaki yapay zeka hakkında ayrıntılı bilgiler için çözüm sayfalarımıza göz atın. 🚀