Ngày 13 tháng 1, 2025
Khám phá cách Lightning AI được giới thiệu tại YOLO Tầm nhìn 2024 đơn giản hóa việc phát triển AI thị giác có khả năng mở rộng với quá trình đào tạo, triển khai và cộng tác mô hình nhanh hơn.
%252520(1).webp)
Cho dù bạn là một nhà phát triển AI giàu kinh nghiệm hay chỉ mới bắt đầu khám phá AI thị giác , việc có một môi trường đáng tin cậy để thử nghiệm và vận hành các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 là vô cùng quan trọng. Môi trường bao gồm các công cụ, tài nguyên và cơ sở hạ tầng cần thiết để thiết kế, thử nghiệm và triển khai các mô hình AI một cách hiệu quả.
Trong khi một số nền tảng trực tuyến cung cấp các công cụ AI khác nhau, nhiều nền tảng không cung cấp một môi trường thống nhất cho toàn bộ vòng đời AI, từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình. Đây là lúc Lightning AI, một nền tảng tất cả trong một để phát triển AI, tham gia vào để đơn giản hóa quy trình từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai.
Tầm quan trọng của việc giúp phát triển AI dễ dàng hơn đã được giới thiệu tại YOLO Vision 2024 (YV24) , một sự kiện kết hợp thường niên do Ultralytics tập trung vào những tiến bộ trong AI và thị giác máy tính. Luca Antiga , Giám đốc Công nghệ của Lightning AI, đã có bài phát biểu quan trọng với chủ đề ' Hướng đến YOLO tại Lightning Studios ', trong đó ông đã phân tích cách đào tạo Ultralytics YOLO tạo mô hình nhanh chóng, mượt mà và không cần phải bận tâm đến những vấn đề kỹ thuật phức tạp bằng cách sử dụng Lightning AI.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào những nội dung chính trong bài nói chuyện của Luca, bao gồm mọi thứ từ các ứng dụng thị giác máy tính trong thế giới thực đến các bản demo trực tiếp về đào tạo và triển khai Ultralytics YOLO mô hình với Lightning AI. Hãy bắt đầu thôi!
Luca bắt đầu bài phát biểu quan trọng của mình bằng cách chia sẻ suy nghĩ và sự đánh giá cao của mình đối với ảnh hưởng của YOLO các mô hình trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Ông đã nhấn mạnh cách YOLO Các mô hình có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như sản xuất và nông nghiệp. Ông nói, 'Tôi đánh giá cao tác động YOLO đã tác động đến cộng đồng những người xây dựng - những người cần giải quyết các vấn đề thực tế, thiết thực - điều này rất gần gũi với tôi.'
Liên kết điều này với sự quan tâm ngày càng tăng đối với đào tạo AI, anh ấy đã giới thiệu Lightning AI, một nền tảng được thiết kế để giúp phát triển mô hình AI nhanh hơn, đơn giản hơn và dễ tiếp cận hơn cho mọi người. Nó đặc biệt hữu ích để hỗ trợ các tiến bộ lặp đi lặp lại trong AI, giúp các nhà phát triển tinh chỉnh và cải thiện các mô hình.
Ông cũng chỉ ra rằng Lightning AI tương tự như PyTorch Lightning là một nền tảng giúp đơn giản hóa quy trình đào tạo mô hình AI . Tuy nhiên, điểm khác biệt là Lightning AI là một nền tảng toàn diện hơn, cung cấp bộ công cụ và khả năng rộng hơn cho toàn bộ quá trình phát triển AI, chứ không chỉ riêng việc đào tạo mô hình AI.
Một thành phần quan trọng của Lightning AI là Lightning Studios, cung cấp một không gian làm việc trực quan để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình AI, giúp toàn bộ quy trình làm việc trở nên liền mạch và hiệu quả. Bạn có thể coi Lightning Studios như một môi trường phát triển có thể tái tạo cho AI chạy trên đám mây. Ví dụ: nó cung cấp một môi trường giống như Jupyter Notebook có thể được sao chép và chia sẻ với một nhà phát triển khác, giúp cải thiện sự hợp tác.
Luca sau đó đã giải thích thêm về những lợi thế của Lightning Studios, nói rằng, “Việc sao chép môi trường của bạn không còn là vấn đề nữa. Nếu bạn cần thay đổi từ CPU [Bộ xử lý trung tâm] máy đến một GPU [Bộ xử lý đồ họa] máy hoặc khởi chạy đào tạo trên một nghìn máy, môi trường của bạn sẽ bền bỉ.”
Tiếp theo, Luca trình bày cách bạn có thể bắt đầu với Lightning Studios nhanh chóng như thế nào. Chỉ với vài cú nhấp chuột, bạn có thể mở một studio mới và truy cập vào các công cụ và môi trường như Jupyter Notebooks và VS Code , tất cả đã được thiết lập và sẵn sàng để viết mã. Anh ấy đã trình bày cách dễ dàng chuyển đổi giữa các máy khác nhau. Nếu tác vụ bạn đang làm đòi hỏi nhiều năng lượng hơn, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi từ CPU đến một thế lực mạnh mẽ hơn GPU . Các GPU sẽ chỉ hoạt động khi đang sử dụng; nếu không, nó sẽ chuyển sang chế độ ngủ, giúp bạn tiết kiệm tín dụng.
Luca cũng đề cập đến những lợi ích của việc sử dụng Studio Templates. Chúng là các môi trường viết mã AI được tạo sẵn bởi cộng đồng và bạn có thể sử dụng chúng mà không cần phải thiết lập bất cứ điều gì. Việc thiết lập một môi trường cho các dự án AI có thể tốn thời gian và Studio Templates có thể giúp tăng năng suất. Các môi trường này được tải sẵn mọi thứ cần thiết cho các dự án AI, như các dependency đã được cài đặt, model weights, dữ liệu, code, v.v.
Sau đó, Luca chuyển sang phần demo trực tiếp, nhấn mạnh cách bạn có thể sử dụng Lightning Studio để huấn luyện các mô hình YOLO Ultralytics . Anh ấy đã mở một Studio Template, đã cài đặt sẵn tất cả các thành phần phụ thuộc, và khởi động một máy tính với bốn GPU để tăng tốc quá trình huấn luyện. Về dữ liệu, anh ấy cho biết bạn có thể chọn lưu trữ dữ liệu trực tiếp trên máy tính hoặc truyền dữ liệu từ đám mây, giúp quá trình huấn luyện nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Trong vòng vài giây, máy đã sẵn sàng và Luca nhanh chóng bắt đầu phiên huấn luyện. Trong quá trình demo, một sự cố nhỏ đã khiến máy dừng đột ngột, nhưng Lightning Studios đã tiếp tục liền mạch từ nơi nó dừng lại, đảm bảo không bị mất tiến trình. Luca chỉ ra cách độ tin cậy này hỗ trợ quy trình làm việc trôi chảy, ngay cả khi đối mặt với những gián đoạn bất ngờ.
Tiếp tục với bản demo, ông ấy đã chỉ ra việc theo dõi tiến trình huấn luyện dễ dàng như thế nào bằng cách sử dụng TensorBoard, một công cụ để trực quan hóa các số liệu máy học theo thời gian thực. Lightning Studio giúp việc này trở nên đơn giản hơn nữa bằng cách tự động tạo URL cho phép bạn hoặc đồng đội của bạn trong cùng một không gian làm việc truy cập các chế độ xem TensorBoard mà không cần bất kỳ thiết lập bổ sung nào. Điều này hợp lý hóa sự hợp tác và giúp mọi người nắm bắt thông tin một cách đồng nhất.
Sau buổi demo, Luca chuyển trọng tâm của buổi nói chuyện sang một dự án mới, LitServe, gần đây được Lightning AI ra mắt. LitServe đơn giản hóa quy trình lấy một mô hình đã được huấn luyện và biến nó thành một dịch vụ có khả năng mở rộng mà người khác có thể sử dụng, loại bỏ nhu cầu về các quy trình triển khai phức tạp. Nó được thiết kế để xử lý mọi thứ, từ đóng gói mô hình đến triển khai nó với nỗ lực tối thiểu.
Để minh họa điều này theo thời gian thực, Luca đã cho khán giả xem một bản demo nhanh bằng mô hình YOLOv8 được đào tạo sẵn Ultralytics . Anh ấy đã tạo ra một API đơn giản để xử lý các yêu cầu đến và trả về dự đoán hình ảnh chỉ trong vài giây. Điều này có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể ping API này bằng một hình ảnh và nhận kết quả cho các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng gần như ngay lập tức. Đằng sau hậu trường, Ultralytics YOLOv8 mô hình được triển khai như một dịch vụ, xử lý hiệu quả các yêu cầu, xử lý hình ảnh và đưa ra dự đoán với độ trễ tối thiểu.
Ông đã suy luận dựa trên hình ảnh chiếc bánh pizza và Ultralytics YOLOv8 đã nhận dạng thành công các vật thể như bánh pizza, thìa và bàn ăn. Ông giải thích rằng mặc dù yêu cầu đầu tiên mất nhiều thời gian hơn một chút do "khởi động nguội", các yêu cầu tiếp theo sẽ nhanh hơn nhiều khi hệ thống đã khởi động.
Sau đó, Luca hỏi, 'Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi muốn giới thiệu điều này ra thế giới bên ngoài?' Ông vạch ra cách plugin API Builder giúp biến mô hình của bạn thành một dịch vụ trực tiếp, sẵn sàng cho sản xuất một cách đơn giản. Với các tính năng như tên miền tùy chỉnh, bảo mật được tăng cường và tích hợp liền mạch, bạn có thể dễ dàng làm cho mô hình của mình có thể truy cập được với bất kỳ ai.
Kết thúc bài nói chuyện của mình, Luca đã đề cập đến khả năng mở rộng và tính linh hoạt của Lightning Studio để phát triển AI. Ông đề cập đến cách nền tảng có thể huấn luyện các mô hình trên nhiều máy, mở rộng lên đến 10.000 nút, với khả năng huấn luyện отказоустойчивость (fault-tolerant training) tự động tiếp tục sau bất kỳ gián đoạn nào.
Ví dụ, nếu một công việc đào tạo trên một GPU Nếu cụm bị gián đoạn do sự cố phần cứng hoặc khởi động lại máy chủ, Lightning Studios sẽ đảm bảo quy trình tiếp tục chính xác từ điểm dừng ban đầu. Điều này lý tưởng cho các dự án AI quy mô lớn, chẳng hạn như đào tạo các mô hình học sâu trên các tập dữ liệu khổng lồ như ImageNet hoặc COCO .
Dưới đây là một số lợi ích quan trọng khác của Lightning Studios mà Luca đã đề cập:
Bài phát biểu quan trọng của Luca tại YV24 đã nêu bật cách AI kết hợp với các công cụ như Ultralytics YOLO Các mô hình và Lightning AI đang thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề thực tế. Chúng giúp các nhà phát triển dễ dàng đào tạo và triển khai các mô hình được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể trong nhiều ngành công nghiệp.
Ông đã minh họa cách Lightning Studios giúp toàn bộ quy trình phát triển nhanh hơn và dễ tiếp cận hơn, cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các giải pháp mạnh mẽ. Là cốt lõi của các nền tảng tiên tiến như Lightning AI, các mô hình thị giác máy tính đang chuyển đổi cách các giải pháp AI xử lý các thách thức. Đặc biệt, với công nghệ mới nhất Ultralytics YOLO11 mô hình, các nhà phát triển có thể xây dựng các giải pháp mang lại tác động có ý nghĩa.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi để luôn được cập nhật về AI và các ứng dụng thực tế của nó. Xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như ứng dụng AI trong xe tự lái và computer vision trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
