Ultralytics YOLOv8'in makine öğrenimi deney izleme entegrasyonlarını keşfetme

Veri toplama, açıklama ekleme ve Ultralytics YOLOv8 modeli gibi modelleri eğitme, herhangi bir bilgisayarla görme projesinin özüdür. Genellikle, en uygun modeli oluşturmak için özel modelinizi farklı parametrelerle birden çok kez eğitmeniz gerekir. Eğitim deneylerinizi track için araçlar kullanmak, bilgisayarla görme projenizi yönetmeyi biraz daha kolaylaştırabilir. Deney takibi, kullandığınız parametreler, elde ettiğiniz sonuçlar ve yol boyunca yaptığınız değişiklikler gibi her eğitim çalışmasının 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 entegrasyonları hakkında size yol göstereceğiz. 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 makine öğrenimi yaşam döngüsünün tamamını yönetmeyi kolaylaştıran açık kaynaklı bir platformdur. MLflow Tracking, veri bilimcilerin 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 fazla dili ve arayüzü destekler. 

MLflow Tracking, YOLOv8 ile sorunsuz bir şekilde entegre olur ve hassasiyet, geri çağırma ve kayıp gibi önemli ölçümleri doğrudan modellerinizden kaydedebilirsiniz. MLflow' u YOLOv8 ile 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. 

Bilgisayarla görme modeli takibi için Weights & Biases Önyargıların (W&B) kullanılması

Weights & Biases , makine öğrenimi deneylerini izlemeye, görselleştirmeye ve yönetmeye yönelik bir MLOps platformudur. W&B' yi YOLOv8 ile birlikte kullanarak, modellerinizi eğitirken ve ince ayar yaparken performanslarını izleyebilirsiniz. W&B'nin etkileşimli gösterge paneli, bu ölçümlerin net ve gerçek zamanlı bir görünümünü sunar ve eğitim süreci sırasında eğilimleri tespit etmeyi, 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 'in projeniz için doğru araç olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacak bazı girdiler aşağıda verilmiştir:

• 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 süreçlerinizle kolayca entegre olabilir. ClearML ayrıca yerel makinelerde veya bulutta dağıtılmış hesaplamayı destekler ve CPU ve GPU kullanımını izleyebilir.

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

‍

ClearML 'in projeniz için doğru araç olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacak bazı girdiler aşağıda verilmiştir:

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

Comet ML kullanarak eğitim deneylerini takip edin

Comet ML, makine öğrenimi deneylerini yönetmeye ve track yardımcı olan kullanıcı dostu bir platformdur. YOLOv8' in Comet ML ile entegrasyonu, deneylerinizi kaydetmenizi ve sonuçlarınızı zaman içinde görüntülemenizi sağlar. Entegrasyon, eğilimleri tespit etmeyi ve farklı çalışmaları karşılaştırmayı kolaylaştırır. 

Comet ML bulutta, sanal bir 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, ekip arkadaşlarınızı etiketleyebilir ve yorum bırakabilirsiniz, böylece herkes aynı sayfada kalabilir ve deneyleri doğru bir şekilde yeniden üretebilir.

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

• Birden fazla çerçeve ve dili destekler: Comet ML aşağıdakilerle çalışır PythonJavaScript, Java, R ve daha fazlası, projeniz hangi araçları veya dilleri kullanırsa kullansın çok yönlü bir seçenek haline getirir.
  ‍
• Özelleştirilebilir gösterge tabloları ve raporlar: Comet ML'nin arayüzü son derece özelleştirilebilir, böylece projeniz için en anlamlı olan raporları ve gösterge tablolarını oluşturabilirsiniz.
  ‍
• Maliyet: Comet ML ticari bir platformdur ve bazı gelişmiş özellikleri 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 ölçümleri izlemek ve görselleştirmek için de harika bir araçtır. Basitliği ve hızıyla bilinen TensorBoard, kullanıcıların önemli metrikleri kolayca track ve model grafiklerini, katıştırmaları ve diğer veri türlerini görselleştirmelerine olanak tanır.

TensorBoard ' u YOLOv8 ile kullanmanın en büyük avantajlarından biri, ek kurulum ihtiyacını ortadan kaldırarak önceden yüklenmiş olarak gelmesidir. Bir diğer avantajı ise TensorBoard'un tamamen şirket içinde çalışabilmesidir. Bu, özellikle katı veri gizliliği gereksinimleri olan veya bulut yüklemelerinin bir seçenek olmadığı ortamlardaki projeler için 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, Git'te büyük dosyaları depolamadan veri kümelerinizi, modellerinizi ve kodunuzu birlikte sürümlendirerek deneyleri track ve yönetmek için kolaylaştırılmış bir yol sağlar. Git benzeri komutlar kullanır ve kolay sürüm kontrolü için izlenen ölçümleri düz metin dosyalarında saklar. DVCLive, önemli ölçümleri günlüğe kaydeder, sonuçları görselleştirir ve deponuzu karıştırmadan deneyleri temiz 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 HUB kullanarak Ultralytics modellerini ve iş akışlarını yönetme

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

‍

Önemli çıkarımlar

Makine öğrenimi deneylerinizi takip etmek için doğru aracı seçmek büyük bir fark yaratabilir. Bahsettiğimiz tüm araçlar YOLOv8 eğitim deneylerinin izlenmesine 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, yenilikçi projelerinizde YOLOv8 kullanımını 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. 🚀