Trọng số & Độ lệch

Weights & Biases (W&B) là một nền tảng Vận hành Học máy (MLOps) hàng đầu được thiết kế để giúp các nhà phát triển và nhóm xây dựng các mô hình tốt hơn, nhanh hơn. W&B cung cấp một bộ công cụ để theo dõi thử nghiệm, quản lý phiên bản tập dữ liệu và quản lý mô hình, giúp đơn giản hóa toàn bộ vòng đời học máy từ huấn luyện đến sản xuất. Bằng cách tập trung 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 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 .

Chức năng cốt lõi của Trọng số và Độ lệch

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

• Theo dõi Thử nghiệm: Tự động ghi lại các siêu tham số, số liệu hiệu suất như độ chính xác và độ thu hồi , cũng như các số liệu hệ thống như mức sử dụng GPU . Tính năng này cho phép các nhà phát triển dễ dàng so sánh các lần chạy đào tạo khác nhau và hiểu được tác động của việc thay đổi mã hoặc dữ liệu. Để biết thêm thông tin, bạn có thể tìm hiểu hướng dẫn về theo dõi thử nghiệm ML .
• Artifacts cho việc kiểm soát phiên bản: W&B Artifacts cung cấp khả năng kiểm soát phiên bản mạnh mẽ cho các tập dữ liệu và trọng số mô hình . Điều này đảm bảo mọi kết quả đều có thể tái tạo bằng cách ghi lại chính xác mã, dữ liệu và cấu hình được sử dụng, điều này rất quan trọng cho cả nghiên cứu và triển khai mô hình thương mại. Bạn có thể tìm hiểu thêm về tính năng này trong tài liệu chính thức của W&B Artifacts .
• 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 và gỡ lỗi hành vi mô hình bằng cách kiểm tra các đầu ra như hộp giới hạn hoặc mặt nạ hình ảnh theo thời gian thực.
• Cộng tác và Báo cáo: W&B hỗ trợ làm việc nhóm bằng cách cho phép người dùng chia sẻ dự án, so sánh kết quả và tạo 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.

W&B Nền tảng so với Trọng số và Định kiến các Khái niệm

Điều quan trọng là phải phân biệt giữa nền tảng "Trọng số & Độ lệch" và các khái niệm cơ bản về "trọng số" và "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 xác định cường độ 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 . Trong quá trình huấn luyện, các giá trị này được điều chỉnh thông qua các quy trình như lan truyền ngược để giảm thiểu hàm mất mát .
• Trọng số & Độ lệch (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. Công cụ này không thay thế các nền tảng như PyTorch hoặc TensorFlow mà tích hợp với chúng để theo dõi và trực quan hóa quá trình đào tạo.

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

Ứng dụng thực tế của trọng số và độ lệch

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

1. Phát triển Mô hình Thị giác Máy tính: Một nhóm đào tạo mô hình Ultralytics YOLOv8 để phát hiện vật thể trong xe tự hành có thể sử dụng W&B để ghi lại các lần đào tạo với các chiến lược tăng cường dữ liệu hoặc kiến trúc xương sống khác nhau. Họ có thể trực quan hóa tác động đến các chỉ số hiệu suất trên các tập dữ liệu như Argoverse , so sánh kết quả trong bảng điều khiển W&B và phiên bản hóa các trọng số mô hình hiệu suất tốt nhất bằng Artifacts để triển khai sau. Đọc thêm về lợi ích của việc tích hợp này trong blog của chúng tôi về việc tăng cường Ultralytics với Trọng số & Độ lệch .
2. Phân tích hình ảnh y tế: Các nhà nghiên cứu thực hiện phân tích hình ảnh y tế để phát hiện bệnh, ví dụ, bằng cách sử dụng mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu U não , có thể tận dụng W&B. Họ có thể theo dõi các thí nghiệm liên quan đến việc tinh chỉnh các mô hình được đào tạo 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 rất quan trọng trong các ứng dụng nhạy cảm và phù hợp với mục tiêu của AI có thể giải thích (XAI) .