Siêu tăng áp Ultralytics với trọng số và độ lệch

Hãy cùng tìm hiểu thêm một điểm nổi bật khác từ YOLO VISION 2023 (YV23) được tổ chức tại Google for Startups Campus ở Madrid. Trong bài nói chuyện này, chúng ta sẽ đi sâu vào thế giới năng động của các hoạt động học máy, nơi Ultralytics hợp tác với Weights & Biases để cách mạng hóa quy trình làm việc của bạn. Hãy tham gia cùng chúng tôi với Kỹ sư học máy của Weights & Biases Soumik Rakshit khi anh ấy phác thảo cách dễ dàng quản lý các thí nghiệm, mô hình điểm kiểm tra và trực quan hóa kết quả của các thí nghiệm của chúng tôi.

Lợi thế của Weights & Biases: Giấc mơ của một nhà phát triển

Weights & Biases là nền tảng MLOps dành cho nhà phát triển được thiết kế để thúc đẩy các nỗ lực học máy của bạn. Với bộ sản phẩm và dịch vụ tiên tiến, Weights & Biases giúp bạn dễ dàng khai thác toàn bộ tiềm năng của các mô hình.

Tích hợp Ultralytics với W&B: Một bước ngoặt

Trong bài nói chuyện của mình, Soumik đã tiết lộ công trình sáng tạo được thực hiện tại Weights & Biases để tích hợp liền mạch các tính năng nâng cao với Ultralytics YOLOv8 . Hãy sẵn sàng để chứng kiến trực quan hóa suy luận phát hiện đối tượng chưa từng có và tìm hiểu cách bạn có thể tận dụng sự tích hợp này để nâng cao quy trình làm việc Ultralytics của riêng bạn.

Từ lý thuyết đến thực hành: Một cuộc trình diễn trực tiếp

Hãy cùng xem nó hoạt động như thế nào! Soumik đã hướng dẫn chúng tôi thực hiện quy trình phát hiện đối tượng từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng tập dữ liệu về Trọng số & Độ lệch và đào tạo mô hình bằng Ultralytics, phác thảo sự phối hợp liền mạch giữa hai nền tảng mạnh mẽ này.

Các tính năng chính của bảng điều khiển Weights & Biases

Trọng số và độ lệch cũng cung cấp hỗ trợ cho bảng thông tin nơi bạn có thể trực quan hóa biểu đồ đào tạo và số liệu. Một số tính năng chính bao gồm:

• Theo dõi số liệu theo thời gian thực: Theo dõi các số liệu hiệu suất quan trọng như độ chính xác, mất mát và điểm xác thực theo thời gian thực khi mô hình học sâu của bạn được đào tạo, cho phép điều chỉnh kịp thời và đưa ra thông tin chi tiết về hành vi của mô hình.
  ‍
• Tối ưu hóa siêu tham số: Sử dụng các công cụ tự động hoặc kỹ thuật thủ công để tinh chỉnh các siêu tham số như tốc độ học, quy mô lô và kiến trúc mạng, tối ưu hóa hiệu suất và sự hội tụ của mô hình.
  ‍
• Hình dung tiến trình đào tạo: Hiểu sâu hơn về hành vi của mô hình bằng cách hình dung tiến trình đào tạo thông qua biểu đồ, đồ thị và biểu đồ hình chữ nhật, cung cấp thông tin chi tiết về động lực đào tạo, hiện tượng quá khớp và các mô hình hội tụ.
  ‍
• Giám sát tài nguyên: Theo dõi các tài nguyên tính toán như CPU, GPU và mức sử dụng bộ nhớ trong quá trình đào tạo mô hình, đảm bảo phân bổ tài nguyên hiệu quả và ngăn ngừa tình trạng tắc nghẽn tài nguyên có thể cản trở hiệu suất đào tạo.

Để biết thông tin chi tiết về từng tính năng, hãy đọc thêm trên trang tài liệu của chúng tôi.

Kết thúc

Khi chúng ta kết thúc hành trình, có một điều trở nên vô cùng rõ ràng: tương lai của hoạt động ML tươi sáng hơn bao giờ hết. Vì vậy, cho dù bạn là kỹ sư ML dày dặn kinh nghiệm hay chỉ mới bước chân vào thế giới AI, hãy yên tâm rằng con đường phía trước sẽ mở ra vô vàn khả năng.

Hãy cùng chúng tôi đón nhận tương lai của hoạt động học máy. Xem toàn bộ bài nói chuyện tại đây !