Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) là một nền tảng Machine Learning Operations (MLOps) hàng đầu được thiết kế để giúp các nhà phát triển và nhóm xây dựng các mô hình tốt hơn nhanh hơn. Nó cung cấp một bộ công cụ để theo dõi thử nghiệm, kiểm soát phiên bản bộ dữ liệu và quản lý mô hình, hợp lý hóa toàn bộ vòng đời máy học từ huấn luyện đến sản xuất. Bằng cách tập trung hóa thông tin quan trọng, W&B cho phép tăng cường cộng tác, khả năng tái tạo và hiểu biết sâu sắc về hiệu suất mô hình. Đây là một công cụ thiết yếu cho các dự án liên quan đến phát triển lặp đi lặp lại, chẳng hạn như điều chỉnh siêu tham số và tối ưu hóa hiệu suất. Bạn có thể tìm hiểu cách tích hợp W&B với các dự án Ultralytics của mình trong tài liệu chính thức.

Các chức năng cốt lõi của Weights & Biases

Nền tảng W&B cung cấp một số tính năng chính giải quyết các thách thức phổ biến trong phát triển AI:

• Theo dõi thử nghiệm: Tự động ghi lại các siêu tham số, các chỉ số hiệu suất như độ chính xác (precision) và độ phủ (recall), và các chỉ số hệ thống như mức sử dụng GPU. Điều này cho phép các nhà phát triển dễ dàng so sánh các lần chạy huấn luyện khác nhau và hiểu được tác động của các thay đổi về mã hoặc dữ liệu. Để biết thêm thông tin, bạn có thể khám phá các hướng dẫn về theo dõi thử nghiệm ML.
• Artifacts để kiểm soát phiên bản: W&B Artifacts cung cấp khả năng kiểm soát phiên bản mạnh mẽ cho bộ dữ liệu và trọng số mô hình. Điều này đảm bảo rằng mọi kết quả đều có thể tái tạo bằng cách nắm bắt chính xác mã, dữ liệu và cấu hình đã sử dụng, điều này rất quan trọng cho cả nghiên cứu và triển khai mô hình thương mại. Bạn có thể đọc thêm về nó trong tài liệu W&B Artifacts chính thức.
• Trực quan hóa Tương tác: Nền tảng này bao gồm các bảng điều khiển tương tác mạnh mẽ để trực quan hóa kết quả. Người dùng có thể tạo biểu đồ tùy chỉnh, phân tích bản đồ đặc trưng (feature maps) và gỡ lỗi hành vi của mô hình bằng cách kiểm tra các đầu ra như bounding box hoặc mặt nạ hình ảnh theo thời gian thực.
• Báo Cáo và Cộng Tác: W&B tạo điều kiện làm việc nhóm bằng cách cho phép người dùng chia sẻ dự án, so sánh kết quả và tạo các báo cáo chi tiết. Các Báo cáo W&B này có thể kết hợp hình ảnh trực quan, văn bản và mã để ghi lại các phát hiện và chia sẻ thông tin chi tiết trong toàn tổ chức.

Nền tảng W&B so với Các khái niệm Weights and Biases

Điều quan trọng là phải phân biệt giữa nền tảng "Weights & Biases" và các khái niệm cơ bản về "weights" (trọng số) và "biases" (độ lệch) trong mạng nơ-ron (NN).

• Trọng số và độ lệch (Khái niệm): Đây là các tham số cốt lõi có thể học được của một mô hình. Trọng số mô hình (Model weights) xác định độ mạnh của kết nối giữa các nơ-ron, trong khi độ lệch là các tham số bổ sung làm thay đổi đầu ra của hàm kích hoạt (activation function). Trong quá trình huấn luyện, các giá trị này được điều chỉnh thông qua các quy trình như lan truyền ngược (backpropagation) để giảm thiểu hàm mất mát (loss function).
• Weights & Biases (Nền tảng): Đây là công cụ MLOps giúp bạn quản lý quá trình tìm kiếm các giá trị tối ưu cho trọng số và độ lệch của mô hình. Nó không thay thế các framework như PyTorch hoặc TensorFlow mà tích hợp với chúng để theo dõi và trực quan hóa quá trình huấn luyện.

Về bản chất, nền tảng W&B cung cấp cơ sở hạ tầng để giám sát và tổ chức các thử nghiệm tạo ra các trọng số và độ lệch tối ưu của mô hình.

Các ứng dụng thực tế của Weights & Biases

W&B được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để cải thiện quy trình phát triển machine learning.

1. Phát triển Mô hình Thị giác Máy tính: Một nhóm huấn luyện mô hình Ultralytics YOLOv8 để phát hiện đối tượng trong xe tự hành có thể sử dụng W&B để ghi lại các lần chạy huấn luyện với các chiến lược tăng cường dữ liệu hoặc kiến trúc backbone khác nhau. Họ có thể trực quan hóa tác động đến các số liệu hiệu suất trên các bộ dữ liệu như Argoverse, so sánh kết quả trong bảng điều khiển W&B và quản lý phiên bản các trọng số mô hình hoạt động tốt nhất bằng Artifacts để triển khai sau này. Đọc thêm về lợi ích của việc tích hợp này trong blog của chúng tôi về tăng cường sức mạnh cho Ultralytics với Weights & Biases.
2. Phân tích ảnh y tế: Các nhà nghiên cứu thực hiện phân tích ảnh y tế để phát hiện bệnh, chẳng hạn, sử dụng mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu U não, có thể tận dụng W&B. Họ có thể theo dõi các thử nghiệm liên quan đến tinh chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước, trực quan hóa mặt nạ phân đoạn hoặc độ chính xác phân loại và cộng tác bằng cách chia sẻ các báo cáo chi tiết. Điều này đảm bảo tính minh bạch và khả năng tái tạo, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng nhạy cảm và phù hợp với các mục tiêu của AI có thể giải thích (XAI).