Ngày 13 tháng 1 năm 2025
Khám phá cách Lightning AI, được giới thiệu tại YOLO Vision 2024, đơn giản hóa quá trình 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).png)
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 môi trường thống nhất cho toàn bộ vòng đời AI, từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình. Đây là nơi Lightning AI, một nền tảng tất cả trong một để phát triển AI, bước vào để hợp lý 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 tổ chức, 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 có tựa đề ' Going YOLO on Lightning Studios ', trong đó ông đã phân tích cách đào tạo các mô hình YOLO của Ultralytics một cách nhanh chóng, trơn tru và không cần tham gia vào các phức tạp về mặt kỹ thuật 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 thực tế đến các bản demo trực tiếp về đào tạo và triển khai các mô hình Ultralytics YOLO với Lightning AI. Hãy bắt đầu nào!
Luca bắt đầu bài phát biểu chính của mình bằng cách chia sẻ suy nghĩ và sự đánh giá cao của mình đối với ảnh hưởng của các mô hình YOLO trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Ông nhấn mạnh cách các mô hình YOLO có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như sản xuất và nông nghiệp. Ông nói, 'Tôi đánh giá cao tác động mà YOLO đã tạo ra đối với cộng đồng thợ xây dựng - những người cần giải quyết các vấn đề thực tế, thiết thực - điều này rất gần gũi với tôi.'
Kết nối điều này với sự quan tâm ngày càng tăng đối với đào tạo AI, ông 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 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, một khuôn khổ giúp đơn giản hóa quá trình đào tạo các mô hình AI . Tuy nhiên, điểm khác biệt là Lightning AI là một nền tảng toàn diện hơn, cung cấp một bộ công cụ và khả năng rộng hơn cho toàn bộ quá trình phát triển AI, không chỉ đào tạo các mô hình AI.
Một thành phần quan trọng của Lightning AI là Lightning Studios, cung cấp không gian làm việc trực quan để thiết kế, đào tạo 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 cộng tác.
Luca sau đó 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 máy CPU [Bộ xử lý trung tâm] sang máy GPU [Bộ xử lý đồ họa] hoặc khởi chạy đào tạo trên một nghìn máy, môi trường của bạn sẽ bền bỉ.”
Tiếp theo, Luca đã chứng minh bạn có thể bắt đầu với Lightning Studios nhanh như thế nào. Chỉ với vài cú nhấp chuột, bạn có thể mở một studio mới và có quyền truy cập vào các công cụ và môi trường như Jupyter Notebooks và VS Code , tất cả đều được thiết lập và sẵn sàng để mã hóa. Anh ấy đã giới thiệu cách dễ dàng để 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 từ CPU sang GPU mạnh hơn. GPU sẽ chỉ hoạt động khi đang sử dụng; nếu không, nó sẽ chuyển sang chế độ ngủ, tiết kiệm tín dụng của bạn.
Luca cũng đề cập đến những lợi ích khi sử dụng Studio Templates. Chúng là môi trường mã hóa AI được cộng đồng tạo sẵn và bạn có thể sử dụng mà không cần phải thiết lập bất cứ thứ gì. Việc thiết lập 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 phụ thuộc đã cài đặt, trọng số mô hình, dữ liệu, mã, v.v.
Luca sau đó chuyển sang bản demo trực tiếp, nêu bật cách bạn có thể sử dụng Lightning Studio để đào tạo các mô hình YOLO của Ultralytics . Anh ấy đã mở một Studio Template, đã cài đặt tất cả các phụ thuộc, và khởi chạy một máy có bốn GPU để tăng tốc quá trình đào tạo. Về dữ liệu, anh ấy cho biết bạn có thể chọn lưu trữ dữ liệu trực tiếp trên máy hoặc truyền phát dữ liệu từ đám mây, giúp quá trình đào tạo nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Trong vòng vài giây, máy đã sẵn sàng và Luca nhanh chóng bắt đầu buổi đào tạo. 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 mất tiến trình nào. Luca chỉ ra cách độ tin cậy này hỗ trợ quy trình làm việc trơn tru, ngay cả khi gặp phải sự gián đoạn bất ngờ.
Tiếp tục với bản demo, anh ấy đã chỉ ra cách dễ dàng để theo dõi tiến trình đào tạo bằng TensorBoard , một công cụ để trực quan hóa các số liệu học máy theo thời gian thực. Lightning Studio giúp việc này thậm chí còn đơn giản hơn bằng cách tự động tạo URL cho phép bạn hoặc đồng đội của bạn trong cùng không gian làm việc truy cập vào 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 luôn cập nhật.
Sau bản demo, Luca chuyển trọng tâm của bài nói chuyện sang một dự án mới, LitServe, vừa được Lightning AI ra mắt. LitServe đơn giản hóa quy trình lấy một mô hình đã được đào tạo và biến nó thành một dịch vụ có thể mở rộng mà những người khác có thể sử dụng, loại bỏ nhu cầu về các đường ống triển khai phức tạp. Nó được thiết kế để xử lý mọi thứ từ đóng gói mô hình đến triển khai với nỗ lực tối thiểu.
Để chứng minh điều này theo thời gian thực, Luca đã cung cấp cho khán giả một bản demo nhanh bằng cách sử dụng mô hình Ultralytics YOLOv8 được đào tạo trước. Anh ấy đã có thể tạo ra một API đơn giản để xử lý các yêu cầu đến và trả về dự đoán hình ảnh trong vài giây. Điều này có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể ping API này bằng một hình ảnh và nhận được kết quả cho các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng gần như ngay lập tức. Đằng sau hậu trường, mô hình Ultralytics YOLOv8 được triển khai dưới dạng 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 chạy một suy luận trên hình ảnh của một chiếc bánh pizza, và Ultralytics YOLOv8 đã xác định thành công các đối tượng như bánh pizza, một chiếc thìa và một chiếc bàn ăn. Ông giải thích rằng trong khi yêu cầu đầu tiên mất nhiều thời gian hơn một chút do "khởi động lạnh", các yêu cầu tiếp theo sẽ nhanh hơn nhiều khi hệ thống được làm nóng.
Luca sau đó hỏi, 'Nếu tôi muốn công khai điều này với thế giới bên ngoài thì sao?' Anh ấy đã phác thảo cách plugin API Builder giúp biến mô hình của bạn thành dịch vụ trực tiếp, sẵn sàng cho sản xuất một cách đơn giản. Với các tính năng như tên miền tùy chỉnh, bảo mật bổ sung 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 cho phát triển AI. Ông đề cập đến cách nền tảng này có thể đào tạo các mô hình trên nhiều máy, mở rộng lên đến 10.000 nút, với khả năng đào tạo chịu lỗi tự động tiếp tục sau bất kỳ sự gián đoạn nào.
Ví dụ, nếu công việc đào tạo trên cụm GPU bị gián đoạn do sự cố phần cứng hoặc khởi động lại máy chủ, Lightning Studios đảm bảo quá trình tiếp tục chính xác tại nơi nó dừng lại. Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các dự án AI quy mô lớn, như đào tạo các mô hình học sâu trên các tập dữ liệu lớn như ImageNet hoặc COCO .
Sau đây là một số lợi ích quan trọng khác của Lightning Studios mà Luca đã đề cập đến:
Bài phát biểu quan trọng của Luca tại YV24 đã nêu bật cách AI, kết hợp với các công cụ như mô hình Ultralytics YOLO và Lightning AI, đang thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. 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 quá 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. Tại 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 mô hình YOLO11 mới nhất của Ultralytics, các nhà phát triển có thể xây dựng các giải pháp tạo ra tác động có ý nghĩa.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi để cập nhật thông tin về AI và các ứng dụng thực tế của nó. Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như AI trong xe tự lái và thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe .
.webp)
