探索 Ultralytics YOLOv8 的 ML 实验跟踪集成

收集数据、标注数据和训练 Ultralytics YOLOv8 模型等模型是任何计算机视觉项目的核心。通常情况下，您需要使用不同的参数对自定义模型进行多次训练，以创建最佳模型。使用跟踪训练实验的工具可以让计算机视觉项目的管理变得更容易一些。实验跟踪是记录每次训练运行细节的过程，例如您使用的参数、取得的结果以及沿途所做的任何更改。 

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记录这些细节有助于您重现结果，了解哪些有效，哪些无效，并更有效地微调模型。对于组织而言，它有助于保持团队间的一致性、促进协作并提供清晰的审计线索。对个人而言，它有助于保持清晰、有序的工作文档，让您能够随着时间的推移不断完善自己的方法并取得更好的结果。 

在本文中，我们将向您介绍可用于管理和监控 YOLOv8 实验的不同培训集成。无论您是独自工作还是作为更大团队的一员，了解和使用正确的跟踪工具都会对YOLOv8 项目的成功产生真正的影响。

使用 MLflow 跟踪机器学习实验

MLflow 是 Databricks 开发的一个开源平台，它使整个机器学习生命周期的管理变得更容易。MLflow Tracking 是 MLflow 的重要组成部分，它提供 API 和用户界面，帮助数据科学家和工程师记录并可视化他们的机器学习实验。它支持多种语言和接口，包括 Python、REST、Java 和 R API。 

MLflow Tracking 可与 YOLOv8 顺利集成，您可以直接从模型中记录精度、召回率和损失等重要指标。使用 YOLOv8 设置 MLflow非常简单，而且有灵活的选项：您可以使用默认的本地主机设置，连接到各种数据存储，或启动远程 MLflow 跟踪服务器，以保持一切井井有条。

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以下是一些信息，可帮助您决定 MLflow 是否是适合您项目的工具：

• 可扩展性： 无论您是在单台机器上工作，还是在大型集群上部署，MLflow 都能很好地满足您的需求。如果您的项目涉及从开发到生产的扩展，MLflow 可以支持这种增长。
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• 项目复杂性：MLflow 是需要全面跟踪、模型管理和部署功能的复杂项目的理想选择。如果您的项目需要这些全面的功能，MLflow 可简化您的工作流程。
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• 设置和维护：MLflow 虽然功能强大，但也存在学习曲线和设置开销。 

使用权重与偏差 (W&B) 进行计算机视觉模型跟踪

Weights & Biases 是一个用于跟踪、可视化和管理机器学习实验的 MLOps 平台。通过将 W&B 与 YOLOv8 结合使用，您可以在训练和微调模型的过程中监控模型的性能。W&B 的交互式仪表板提供了这些指标的清晰、实时的视图，使您可以更轻松地发现趋势、比较模型变体并在训练过程中排除故障。

W&B 会自动记录训练指标和模型检查点，您甚至可以用它来微调学习率和批量大小等超参数。该平台支持多种设置选项，从跟踪本地机器上的运行到使用云存储管理大型项目。

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以下是一些信息，可帮助您决定 "权重与偏差 "是否适合您的项目：

• 增强的可视化和跟踪功能：W&B 提供直观的仪表板，可实时可视化培训指标和模型性能。
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• 定价模式：定价基于跟踪小时数，这对于预算有限的用户或需要长时间培训的项目来说可能并不理想。

使用 ClearML 跟踪 MLOps 试验

ClearML 是一个开源 MLOps 平台，旨在自动化、监控和协调机器学习工作流。它支持 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 等流行的机器学习框架，并能与现有流程轻松集成。ClearML 还支持本地机器或云上的分布式计算，并能监控 CPU 和 GPU 的使用情况。

YOLOv8 与 ClearML 的集成为实验跟踪、模型管理和资源监控提供了工具。该平台直观的 Web UI 允许您可视化数据、比较实验以及实时跟踪损失、准确性和验证分数等关键指标。该集成还支持远程执行、超参数调整和模型检查点等高级功能。

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以下是一些信息，可帮助您决定 ClearML 是否是适合您项目的工具：

• 需要高级实验跟踪：ClearML 提供强大的实验跟踪功能，包括与 Git 的自动集成。
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• 灵活部署：ClearML 可在企业内部、云端或 Kubernetes 集群中使用，因此可适应不同的设置。

使用 Comet ML 跟踪训练实验

Comet ML 是一个用户友好型平台，可帮助管理和跟踪机器学习实验。通过 YOLOv8 与 Comet ML 的集成，您可以记录实验日志并查看随时间变化的结果。集成后，您可以更轻松地发现趋势并比较不同的运行结果。 

Comet ML 可以在云中、虚拟私有云（VPC）上使用，甚至可以在企业内部使用，因此可以适应不同的设置和需求。该工具专为团队合作而设计。您可以共享项目、标记队友并留下评论，这样每个人都能保持一致并准确地复制实验。

以下是一些信息，可帮助您决定 Comet ML 是否适合您的项目：

• 支持多种框架和语言： Comet ML 支持Python、JavaScript、Java、R 等多种语言，无论您的项目使用何种工具或语言，它都是一个通用选项。
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• 可定制的仪表盘和报告：Comet ML 的界面可高度自定义，因此您可以创建最适合您项目的报告和仪表盘。
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• 费用Comet ML 是一个商业平台，其某些高级功能需要付费订阅。

TensorBoard 可帮助实现可视化

TensorBoard 是一款功能强大的可视化工具包，专为 TensorFlow 实验而设计，同时也是跟踪和可视化各种机器学习项目指标的好工具。TensorBoard 以简洁和快速著称，用户可以轻松跟踪关键指标，并对模型图、嵌入和其他数据类型进行可视化。

在 YOLOv8 中使用 TensorBoard 的一个主要优势是，它预装方便，无需额外设置。另一个优势是 TensorBoard 能够完全在内部运行。这对于有严格数据隐私要求的项目或无法选择云上传的环境尤为重要。

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以下是一些信息，可帮助您决定 TensorBoard 是否适合您的项目：

• What-If 工具（WIT）的可解释性：TensorBoard 包含 What-If 工具，它提供了一个易于使用的界面，用于探索和理解 ML 模型。对于那些希望深入了解黑箱模型并提高可解释性的人来说，该工具非常有价值。
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• 简单的实验跟踪：TensorBoard 是满足基本跟踪需求的理想选择，但实验对比有限，缺乏强大的团队协作功能、版本控制和隐私管理。

使用 DVCLive（实时数据版本控制）跟踪 ML 实验

YOLOv8 与 DVCLive 的集成通过将数据集、模型和代码版本化，提供了一种跟踪和管理实验的简化方法，而无需在 Git 中存储大型文件。它使用类似 Git 的命令，并将跟踪的指标存储在纯文本文件中，便于进行版本控制。DVCLive 会记录关键指标、可视化结果，并以简洁的方式管理实验，而不会使存储库变得杂乱无章。它支持多种存储提供商，可在本地或云中工作。DVCLive 是希望简化实验跟踪的团队的理想选择，无需额外的基础设施或云依赖。

使用 Ultralytics HUB 管理 Ultralytics 模型和工作流程

Ultralytics HUB是一个内部的一体化平台，旨在简化Ultralytics YOLO模型（如YOLOv5和YOLOv8）的培训、部署和管理。与外部集成不同的是，Ultralytics HUB 提供了专为 YOLO 用户打造的无缝、原生体验。它简化了整个过程，让您可以轻松上传数据集，选择预训练模型，只需点击几下就可以使用云资源开始训练--所有这一切都在HUB 易于使用的界面中完成。UltralyticsHUB 还支持实验跟踪，使监控训练进度、比较结果和微调模型变得更加容易。

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主要收获

选择合适的工具来跟踪机器学习实验可以带来很大的不同。我们讨论过的所有工具都可以帮助跟踪 YOLOv8 训练实验，但重要的是要权衡每个工具的优缺点，找到最适合您项目的工具。合适的工具将使您的工作井井有条，并有助于提高 YOLOv8 模型的性能！ 

集成可以简化在创新项目中使用 YOLOv8 的过程，并加快您的进度。要探索更多令人兴奋的 YOLOv8 集成，请查看我们的文档。

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