30 tháng 8, 2024
Tìm hiểu thêm về các tùy chọn khác nhau để track và theo dõi của bạn YOLOv8 thí nghiệm đào tạo mô hình. So sánh các công cụ và tìm công cụ phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.
Thu thập dữ liệu, chú thích dữ liệu và đào tạo các mô hình như mô hình Ultralytics YOLOv8 là cốt lõi của bất kỳ dự án thị giác máy tính nào . Thông thường, bạn sẽ cần đào tạo mô hình tùy chỉnh của mình nhiều lần với các tham số khác nhau để tạo ra mô hình tối ưu nhất. Sử dụng các công cụ để track Các thí nghiệm đào tạo có thể giúp việc quản lý dự án thị giác máy tính của bạn dễ dàng hơn một chút. Theo dõi thí nghiệm là quá trình ghi lại chi tiết của mỗi lần chạy đào tạo - chẳng hạn như các thông số bạn đã sử dụng, kết quả bạn đạt được và bất kỳ thay đổi nào bạn thực hiện trong suốt quá trình.
Ghi lại những chi tiết này giúp bạn tái tạo kết quả của mình, hiểu điều gì hiệu quả và điều gì không, đồng thời tinh chỉnh mô hình của bạn hiệu quả hơn. Đối với các tổ chức, nó giúp duy trì tính nhất quán giữa các nhóm, thúc đẩy sự cộng tác và cung cấp một dấu vết kiểm toán rõ ràng. Đối với các cá nhân, đó là việc duy trì tài liệu rõ ràng và có tổ chức về công việc của bạn, cho phép bạn tinh chỉnh phương pháp của mình và đạt được kết quả tốt hơn theo thời gian.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các tích hợp đào tạo khác nhau có sẵn để quản lý và giám sát YOLOv8 thí nghiệm. Cho dù bạn làm việc một mình hay là thành viên của một nhóm lớn hơn, việc hiểu và sử dụng đúng công cụ theo dõi có thể tạo ra sự khác biệt thực sự trong thành công của các dự án YOLOv8 của bạn.
MLflow là một nền tảng mã nguồn mở do Databricks phát triển, giúp việc quản lý toàn bộ vòng đời học máy trở nên dễ dàng hơn. MLflow Tracking là một thành phần thiết yếu của MLflow, cung cấp API và giao diện người dùng giúp các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ghi lại và trực quan hóa các thí nghiệm học máy của họ. Nền tảng này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và giao diện, bao gồm: Python , REST, Java và API R.
MLflow Tracking tích hợp trơn tru với YOLOv8 và bạn có thể ghi lại các số liệu quan trọng như độ chính xác, độ thu hồi và độ mất mát trực tiếp từ mô hình của mình. Việc thiết lập MLflow với YOLOv8 rất đơn giản và có nhiều tùy chọn linh hoạt: bạn có thể sử dụng thiết lập localhost mặc định, kết nối với nhiều kho dữ liệu khác nhau hoặc khởi động máy chủ theo dõi MLflow từ xa để sắp xếp mọi thứ.
.png)
Dưới đây là một số thông tin đầu vào để giúp bạn quyết định xem MLflow có phải là công cụ phù hợp cho dự án của bạn hay không:
Weights & Biases là một nền tảng MLOps để theo dõi, trực quan hóa và quản lý các thí nghiệm học máy. Bằng cách sử dụng W&B với YOLOv8 , bạn có thể theo dõi hiệu suất của các mô hình trong quá trình huấn luyện và tinh chỉnh chúng. Bảng điều khiển tương tác của W&B cung cấp chế độ xem rõ ràng, theo thời gian thực về các số liệu này và giúp bạn dễ dàng phát hiện xu hướng, so sánh các biến thể mô hình và khắc phục sự cố trong quá trình huấn luyện.
W&B tự động ghi lại các số liệu huấn luyện và các điểm kiểm tra mô hình, và bạn thậm chí có thể sử dụng nó để tinh chỉnh siêu tham số như tốc độ học và kích thước lô. Nền tảng này hỗ trợ nhiều tùy chọn thiết lập, từ theo dõi các lần chạy trên máy cục bộ của bạn đến quản lý các dự án quy mô lớn với bộ nhớ đám mây.
.png)
Dưới đây là một số thông tin đầu vào giúp bạn quyết định xem Weights & Biases là công cụ phù hợp cho dự án của bạn:
ClearML là một nền tảng MLOps nguồn mở được thiết kế để tự động hóa, giám sát và điều phối các quy trình làm việc của máy học. Nó hỗ trợ các khuôn khổ máy học phổ biến như PyTorch , TensorFlow và Keras có thể tích hợp dễ dàng với các quy trình hiện có của bạn. ClearML cũng hỗ trợ tính toán phân tán trên các máy cục bộ hoặc trên đám mây và có thể giám sát CPU Và GPU cách sử dụng.
Việc tích hợp YOLOv8 với ClearML cung cấp các công cụ để theo dõi thí nghiệm, quản lý mô hình và giám sát tài nguyên. Giao diện người dùng web trực quan của nền tảng cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu, so sánh các thí nghiệm và track Các số liệu quan trọng như độ mất mát, độ chính xác và điểm xác thực theo thời gian thực. Tích hợp này cũng hỗ trợ các tính năng nâng cao như thực thi từ xa, điều chỉnh siêu tham số và kiểm tra điểm mô hình.
Dưới đây là một số thông tin đầu vào giúp bạn quyết định xem ClearML là công cụ phù hợp cho dự án của bạn:
Comet ML là một nền tảng thân thiện với người dùng giúp quản lý và track Các thí nghiệm học máy. Việc tích hợp YOLOv8 với Comet ML cho phép bạn ghi lại các thí nghiệm và xem kết quả theo thời gian. Việc tích hợp này giúp bạn dễ dàng phát hiện xu hướng và so sánh các lần chạy khác nhau.
Comet ML có thể được sử dụng trên đám mây, trên đám mây riêng ảo (VPC) hoặc thậm chí tại chỗ, giúp nó thích ứng với nhiều thiết lập và nhu cầu khác nhau. Công cụ này được thiết kế cho làm việc nhóm. Bạn có thể chia sẻ dự án, gắn thẻ đồng đội và để lại bình luận để mọi người có thể cùng trao đổi và tái tạo các thí nghiệm một cách chính xác.
Dưới đây là một số thông tin đầu vào giúp bạn quyết định xem Comet ML là công cụ phù hợp cho dự án của bạn:
TensorBoard là một bộ công cụ trực quan hóa mạnh mẽ được thiết kế đặc biệt cho TensorFlow các thí nghiệm, nhưng nó cũng là một công cụ tuyệt vời để theo dõi và trực quan hóa các số liệu trên nhiều dự án học máy. Được biết đến với sự đơn giản và tốc độ, TensorBoard cho phép người dùng dễ dàng track các số liệu quan trọng và trực quan hóa biểu đồ mô hình, nhúng và các loại dữ liệu khác.
Một lợi thế lớn khi sử dụng TensorBoard với YOLOv8 là nó được cài đặt sẵn, rất tiện lợi, không cần thiết lập thêm. Một lợi ích khác là khả năng chạy hoàn toàn tại chỗ của TensorBoard. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các dự án có yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu hoặc trong môi trường không thể tải lên đám mây.
.png)
Dưới đây là một số thông tin đầu vào để giúp bạn quyết định xem TensorBoard có phải là công cụ phù hợp cho dự án của bạn hay không:
Sự tích hợp của YOLOv8 với DVCLive cung cấp một cách hợp lý để track và quản lý các thử nghiệm bằng cách đồng bộ hóa phiên bản tập dữ liệu, mô hình và mã nguồn mà không cần lưu trữ các tệp lớn trên Git. DVCLive sử dụng các lệnh tương tự Git và lưu trữ các số liệu được theo dõi trong các tệp văn bản thuần túy để dễ dàng kiểm soát phiên bản. DVCLive ghi lại các số liệu chính, trực quan hóa kết quả và quản lý các thử nghiệm một cách gọn gàng mà không làm lộn xộn kho lưu trữ của bạn. DVCLive hỗ trợ nhiều nhà cung cấp lưu trữ và có thể hoạt động cục bộ hoặc trên đám mây. DVCLive hoàn hảo cho các nhóm muốn đơn giản hóa việc theo dõi thử nghiệm mà không cần cơ sở hạ tầng bổ sung hoặc phụ thuộc vào đám mây.
Ultralytics HUB là một nền tảng nội bộ, tất cả trong một được thiết kế để đơn giản hóa việc đào tạo , triển khai và quản lý Ultralytics YOLO các mô hình như YOLOv5 và YOLOv8 . Không giống như tích hợp bên ngoài, Ultralytics HUB cung cấp trải nghiệm liền mạch, nguyên bản được tạo riêng cho YOLO Người dùng. Nó đơn giản hóa toàn bộ quy trình, cho phép bạn dễ dàng tải lên các tập dữ liệu, chọn các mô hình đã được đào tạo trước và bắt đầu đào tạo chỉ với vài cú nhấp chuột bằng tài nguyên đám mây - tất cả đều nằm trong giao diện dễ sử dụng của HUB . UltralyticsHUB cũng hỗ trợ theo dõi thử nghiệm, giúp việc theo dõi tiến độ đào tạo, so sánh kết quả và tinh chỉnh mô hình trở nên dễ dàng.
Việc lựa chọn đúng công cụ để theo dõi các thí nghiệm học máy của bạn có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Tất cả các công cụ chúng ta đã thảo luận đều có thể giúp theo dõi YOLOv8 Các thí nghiệm đào tạo, nhưng điều quan trọng là phải cân nhắc ưu và nhược điểm của từng phương pháp để tìm ra phương pháp phù hợp nhất cho dự án của bạn. Công cụ phù hợp sẽ giúp bạn sắp xếp công việc và cải thiện YOLOv8 hiệu suất của mô hình!
Tích hợp có thể đơn giản hóa bằng cách sử dụng YOLOv8 trong các dự án sáng tạo của bạn và đẩy nhanh tiến độ của bạn. Để khám phá thêm nhiều điều thú vị YOLOv8 tích hợp, hãy xem tài liệu của chúng tôi .
Tìm hiểu thêm về AI bằng cách khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Xem các trang giải pháp của chúng tôi để biết thông tin chi tiết về AI trong sản xuất và chăm sóc sức khỏe. 🚀
