Siêu nạp Ultralytics với Weights & Biases

Hãy cùng tìm hiểu thêm một điểm nổi bật khác từ YOLO VISION 2023 (YV23) được tổ chức tại Google cho Startups Campus tại Madrid. Trong buổi 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 Weights & Biases 'Kỹ sư học máy Soumik Rakshit trình bày cách quản lý dễ dàng các thí nghiệm, mô hình điểm kiểm tra và trực quan hóa kết quả thí nghiệm của chúng tôi.

Các Weights & Biases Ưu điểm: Giấc mơ của một nhà phát triển

Weights & Biases là nền tảng MLOps dành riêng cho nhà phát triển, được thiết kế để hỗ trợ tối đa cho các nỗ lực học máy của bạn. Với bộ sản phẩm và dịch vụ tiên tiến sẵn sàng phục vụ, Weights & Biases giúp bạn dễ dàng khai thác hết tiềm năng của mô hình.

Tích hợp Ultralytics với W&B: Một bước ngoặt

Trong bài phát biểu của mình, Soumik đã tiết lộ công việc đổi mới được thực hiện tại Weights & Biases để tích hợp liền mạch các tính năng nâng cao với Ultralytics YOLOv8 . Hãy sẵn sàng 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 trải nghiệm của riêng bạn. Ultralytics quy trình làm việc.

Từ lý thuyết đến thực hành: Một buổi 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 trên Weights & Biases và đào tạo một mô hình với Ultralytics , phác thảo sự tương tác liền mạch giữa hai nền tảng mạnh mẽ này.

Các tính năng chính của Weights & Biases bảng điều khiển

Weights & biases cũng cung cấp hỗ trợ cho bảng điều khiển nơi bạn có thể trực quan hóa biểu đồ đào tạo và số liệu. Một số tính năng chính bao gồm:

• Theo dõi các chỉ số theo thời gian thực: Theo dõi các chỉ số hiệu suất quan trọng như độ chính xác, loss và điểm validation theo thời gian thực khi mô hình deep learning của bạn được huấn luyện, cho phép điều chỉnh kịp thời và hiểu rõ hơn về hành vi của mô hình.
  ‍
• Tối ưu hóa siêu tham số: Sử dụng các công cụ tự động hoặc các kỹ thuật thủ công để tinh chỉnh các siêu tham số như tốc độ học, kích thước lô và kiến trúc mạng, tối ưu hóa hiệu suất và sự hội tụ của mô hình.
  ‍
• Trực quan hóa tiến trình huấn luyện: Hiểu sâu hơn về hành vi của mô hình bằng cách trực quan hóa tiến trình huấn luyện thông qua các biểu đồ, đồ thị và biểu đồ tần suất, cung cấp thông tin chi tiết về động lực huấn luyện, hiện tượng overfitting và các mô hình hội tụ.
  ‍
• Giám sát tài nguyên: Giữ track của các nguồn tài nguyên tính toán như CPU , GPU và 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 chi tiết chuyên sâu về từng tính năng, hãy đọc thêm trên các trang tài liệu của chúng tôi.

Tóm lại

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

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