Ngày 13 tháng 1, 2025
Tìm hiểu 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 khả năng huấn luyện, triển khai và cộng tác mô hình nhanh hơn.
%252520(1).webp)
Cho dù bạn là một nhà phát triển AI có kinh nghiệm hay chỉ mới bắt đầu khám phá vision AI, việc có một môi trường đáng tin cậy để thử nghiệm và trải nghiệm với các mô hình computer vision như Ultralytics YOLO11 là rất quan trọng. Môi trường ở đây đề cập đến 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 làm cho quá trình phát triển AI trở nên dễ dàng hơn đã được thể hiện 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, CTO của Lightning AI, đã có một bài phát biểu quan trọng có tiêu đề 'Going YOLO on Lightning Studios,' trong đó ông phân tích cách huấn luyện các mô hình Ultralytics YOLO một cách nhanh chóng, suôn sẻ và không tham gia vào các phức tạp kỹ thuật bằng Lightning AI.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào những điểm chính trong buổi 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 huấn luyện và triển khai các mô hình Ultralytics YOLO với Lightning AI. Hãy bắt đầu!
Luca bắt đầu bài phát biểu quan trọng của mình bằng cách chia sẻ những suy nghĩ và đánh giá cao về tầm ảnh hưởng của các mô hình YOLO trong 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 có đối với cộng đồng những người xây dựng - những người cần giải quyết các vấn đề thực tế - 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, một framework giúp đơn giản hóa quy trình huấn luyện 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 quy trình phát triển AI, không chỉ là huấn luyện các 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.
Sau đó, Luca giải thích chi tiết 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 chuyển từ máy CPU [Central Processing Unit] sang máy GPU [Graphics Processing Unit] hoặc khởi chạy quá trình huấn luyện trên hàng nghìn máy, môi trường của bạn sẽ được duy trì.”
Tiếp theo, Luca đã chứng minh bạn có thể bắt đầu với Lightning Studios nhanh như thế nào. Chỉ với một 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 viết mã. Anh ấy đã trình bày cách dễ dàng chuyển đổi giữa các máy khác nhau. Nếu tác vụ bạn đang thực hiện đòi hỏi nhiều sức mạnh hơn, bạn có thể dễ dàng chuyển từ CPU sang GPU mạnh hơn. GPU sẽ vẫn hoạt động chỉ 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 bản demo trực tiếp, nêu bật cách bạn có thể sử dụng Lightning Studio để huấn luyện các mô hình Ultralytics YOLO. Ông đã mở một Studio Template, nơi đã cài đặt tất cả các dependency và khởi động một máy có bốn GPU để tăng tốc quá trình huấn luyện. Về dữ liệu, ông nói rằng bạn có thể chọn lưu trữ dữ liệu trực tiếp trên máy hoặc truyền phát 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 trong thời gian thực, Luca đã trình diễn nhanh cho khán giả bằng mô hình Ultralytics YOLOv8 được huấn luyện trước. Anh ấy đã có thể tạo 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. Ẩn sau đó, mô hình Ultralytics YOLOv8 được triển khai như một dịch vụ, xử lý hiệu quả các yêu cầu, xử lý hình ảnh và cung cấp các dự đoán với độ trễ tối thiểu.
Ông đã chạy một quy trình suy luận trên một hình ảnh pizza và Ultralytics YOLOv8 đã xác định thành công các đối tượng như pizza, thìa và bàn ăn. Ông giải thích rằng yêu cầu đầu tiên mất nhiều thời gian hơn một chút do 'khởi động nguội', nhưng các yêu cầu tiếp theo sẽ nhanh hơn nhiều sau khi hệ thống được 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 huấn luyện trên một 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 từ nơi nó đã dừng lại. Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các dự án AI quy mô lớn, như huấn luyện các mô hình học sâu trên bộ 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 nhấn mạnh 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 huấn luyện và triển khai các mô hình được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể trong một loạt các ngành công nghiệp.
Ông 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. Tại cốt lõi của các nền tảng tiên tiến như Lightning AI, các mô hình thị giác máy tính đang thay đổi cách các giải pháp AI xử lý các thách thức. Đặc biệt, với mô hình Ultralytics YOLO11 mới nhất, 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 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.
.webp)