استكشاف عمليات تكامل تتبع تجربة التعلم الآلي في Ultralytics YOLOv8

تتبع تجربة التعلم الآلي باستخدام MLflow

MLflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر تم تطويرها من قبل Databricks تجعل إدارة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها أسهل. يُعد تتبع MLflow Tracking مكونًا أساسيًا في MLflow يوفر واجهة برمجة تطبيقات وواجهة مستخدم تساعد علماء البيانات والمهندسين على تسجيل تجارب التعلم الآلي الخاصة بهم وتصورها. وهو يدعم لغات وواجهات متعددة، بما في ذلك Python و REST و Java و R APIs. 

يتكامل تعقب MLflow Tracking بسلاسة مع YOLOv8، ويمكنك تسجيل مقاييس مهمة مثل الدقة والاستدعاء والخسارة مباشرةً من نماذجك. إن إعداد MLflow مع YOLOv8 سهل ومباشر، وهناك خيارات مرنة: يمكنك استخدام إعداد المضيف المحلي الافتراضي، أو الاتصال بمخازن بيانات مختلفة، أو بدء تشغيل خادم تتبع MLflow عن بُعد للحفاظ على كل شيء منظم.

‍

إليك بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كان MLflow هو الأداة المناسبة لمشروعك:

• قابلية التوسع: يتناسب MLflow مع احتياجاتك بشكل جيد، سواء كنت تعمل على جهاز واحد أو تنشر على مجموعات كبيرة. إذا كان مشروعك ينطوي على التوسع من التطوير إلى الإنتاج، فإن MLflow يمكنه دعم هذا النمو.
  ‍
• تعقيد المشروع: يُعد MLflow مثاليًا للمشاريع المعقدة التي تحتاج إلى إمكانيات التتبع الشامل وإدارة النماذج والنشر. إذا كان مشروعك يتطلب هذه الميزات على نطاق واسع، يمكن لـ MLflow تبسيط سير العمل الخاص بك.
  ‍
• الإعداد والصيانة: على الرغم من قوة MLflow، إلا أنه يأتي مع منحنى تعليمي وإعدادات إضافية. 

استخدام الأوزان والتحيزات (W&B) لتتبع نموذج الرؤية الحاسوبية

Weights & Biases هي منصة MLOps لتتبع تجارب التعلم الآلي وتصورها وإدارتها. باستخدام W&B مع YOLOv8، يمكنك مراقبة أداء نماذجك أثناء تدريبها وضبطها. توفر لوحة التحكم التفاعلية الخاصة ب W&B عرضًا واضحًا وفي الوقت الفعلي لهذه المقاييس وتسهّل اكتشاف الاتجاهات ومقارنة متغيرات النموذج واستكشاف المشكلات أثناء عملية التدريب.

تقوم W&B تلقائيًا بتسجيل مقاييس التدريب ونقاط التحقق من النموذج، ويمكنك حتى استخدامه لضبط المعلمات المفرطة مثل معدل التعلم وحجم الدُفعات. تدعم المنصة مجموعة واسعة من خيارات الإعداد، بدءًا من تتبع عمليات التشغيل على جهازك المحلي إلى إدارة المشاريع واسعة النطاق باستخدام التخزين السحابي.

‍

إليك بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كانت الأوزان والتحيزات هي الأداة المناسبة لمشروعك:

• تحسين التصور والتتبع: توفر W&B لوحة تحكم سهلة الاستخدام لتصور مقاييس التدريب وأداء النموذج في الوقت الفعلي.
  ‍
• نموذج التسعير: يعتمد التسعير على الساعات المتتابعة، وهو ما قد لا يكون مثالياً للمستخدمين ذوي الميزانيات المحدودة أو المشاريع التي تنطوي على أوقات تدريب طويلة.

تتبع تجارب MLOPS باستخدام ClearML

ClearML هي منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي مصممة لأتمتة عمليات سير عمل التعلم الآلي ومراقبتها وتنسيقها. وهي تدعم أطر عمل التعلّم الآلي الشائعة مثل PyTorch وTensorFlow وKeras، ويمكن أن تتكامل بسهولة مع عملياتك الحالية. يدعم ClearML أيضًا الحوسبة الموزعة على الأجهزة المحلية أو في السحابة ويمكنه مراقبة استخدام وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

يوفر تكامل YOLOv8 مع ClearML أدوات لتتبع التجارب وإدارة النماذج ومراقبة الموارد. تسمح لك واجهة مستخدم الويب البديهية للمنصة بتصور البيانات، ومقارنة التجارب، وتتبع المقاييس الهامة مثل الخسارة والدقة ودرجات التحقق من الصحة في الوقت الفعلي. كما يدعم التكامل أيضًا ميزات متقدمة مثل التنفيذ عن بُعد، وضبط المعلمة الفائقة، ونقطة فحص النموذج.

‍

إليك بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كان ClearML هو الأداة المناسبة لمشروعك:

• الحاجة إلى تتبع متقدم للتجارب: يوفر ClearML تتبعًا قويًا للتجارب يتضمن التكامل التلقائي مع Git.
  ‍
• النشر المرن: يمكن استخدام ClearML في أماكن العمل، أو في السحابة، أو على مجموعات Kubernetes، مما يجعله قابلاً للتكيف مع إعدادات مختلفة.

تتبّع تجارب التدريب باستخدام مذنّب تعلّم الآلة

Comet ML هي منصة سهلة الاستخدام تساعد في إدارة وتتبع تجارب التعلم الآلي. يتيح لك تكامل YOLOv8 مع Comet ML تسجيل تجاربك وعرض نتائجك بمرور الوقت. يسهّل التكامل اكتشاف الاتجاهات ومقارنة عمليات التشغيل المختلفة. 

يمكن استخدام Comet ML في السحابة، أو على سحابة افتراضية خاصة (VPC)، أو حتى في أماكن العمل، مما يجعلها قابلة للتكيف مع مختلف الإعدادات والاحتياجات. تم تصميم هذه الأداة للعمل الجماعي. يمكنك مشاركة المشاريع ووضع علامات على زملائك في الفريق وترك التعليقات حتى يتمكن الجميع من البقاء على نفس الصفحة وإعادة إنتاج التجارب بدقة.

فيما يلي بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كان Comet ML هو الأداة المناسبة لمشروعك:

• يدعم أطر عمل ولغات متعددة: يعمل Comet ML مع Python و JavaScript و Java و R والمزيد، مما يجعله خيارًا متعدد الاستخدامات بغض النظر عن الأدوات أو اللغات التي يستخدمها مشروعك.
  ‍
• لوحات معلومات وتقارير قابلة للتخصيص: واجهة Comet ML قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة، بحيث يمكنك إنشاء التقارير ولوحات المعلومات الأكثر ملاءمة لمشروعك.
  ‍
• التكلفة: Comet ML هي منصة تجارية، وتتطلب بعض ميزاتها المتقدمة اشتراكًا مدفوعًا.

يمكن ل TensorBoard المساعدة في التصورات

TensorBoard عبارة عن مجموعة أدوات تصور قوية مصممة خصيصًا لتجارب TensorFlow، ولكنها أيضًا أداة رائعة لتتبع المقاييس وتصورها عبر مجموعة واسعة من مشاريع التعلم الآلي. تتيح TensorBoard، المعروفة ببساطتها وسرعتها، للمستخدمين تتبع المقاييس الرئيسية بسهولة وتصور الرسوم البيانية للنماذج والتضمينات وأنواع البيانات الأخرى.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام TensorBoard مع YOLOv8 في أنه يأتي مثبتًا مسبقًا بشكل ملائم، مما يلغي الحاجة إلى إعداد إضافي. ومن المزايا الأخرى قدرة TensorBoard على العمل بالكامل في أماكن العمل. وهذا أمر أساسي بشكل خاص للمشاريع ذات المتطلبات الصارمة لخصوصية البيانات أو تلك الموجودة في البيئات التي لا تكون فيها عمليات التحميل السحابية خياراً متاحاً.

‍

فيما يلي بعض المدخلات لمساعدتك في تحديد ما إذا كانت TensorBoard هي الأداة المناسبة لمشروعك:

• قابلية الشرح باستخدام أداة What-If Tool (WIT): تتضمن TensorBoard أداة What-If Tool، التي توفر واجهة سهلة الاستخدام لاستكشاف نماذج تعلّم الآلة وفهمها. وهي قيمة لأولئك الذين يتطلعون إلى اكتساب رؤى حول نماذج الصندوق الأسود وتحسين قابلية التفسير.
  ‍
• تتبع التجارب البسيطة: يعتبر TensorBoard مثاليًا لاحتياجات التتبع الأساسية مع مقارنة محدودة للتجارب ويفتقر إلى ميزات التعاون الجماعي القوية والتحكم في الإصدار وإدارة الخصوصية.

استخدام DVCLive (التحكم المباشر في إصدار البيانات) لتتبع تجارب تعلم الآلة

يوفر تكامل YOLOv8 مع DVCLive طريقة مبسطة لتتبع التجارب وإدارتها من خلال إصدار مجموعات البيانات والنماذج والرموز معًا دون تخزين ملفات كبيرة في Git. يستخدم أوامر شبيهة بأوامر Git ويخزن المقاييس المتعقبة في ملفات نصية عادية لسهولة التحكم في الإصدار. تقوم DVCLive بتسجيل المقاييس الرئيسية، وتصور النتائج، وتدير التجارب بشكل نظيف دون تشويش مستودعك. يدعم مجموعة واسعة من مزودي التخزين ويمكنه العمل محليًا أو في السحابة. يعد DVCLive مثاليًا للفرق التي تتطلع إلى تبسيط تتبع التجارب دون الحاجة إلى بنية تحتية إضافية أو تبعيات سحابية.

إدارة نماذج Ultralytics وسير العمل باستخدام Ultralytics HUB

Ultralytics HUB عبارة عن منصة داخلية شاملة مصممة لتبسيط التدريب والنشر والإدارة لنماذج Ultralytics YOLO مثل YOLOv5 و YOLOv8. على عكس عمليات التكامل الخارجية، يوفر Ultralytics HUB تجربة أصلية سلسة ومصممة خصيصًا لمستخدمي YOLO. فهو يبسط العملية بأكملها، مما يسمح لك بتحميل مجموعات البيانات بسهولة، واختيار النماذج المدربة مسبقًا، وبدء التدريب ببضع نقرات فقط باستخدام الموارد السحابية - كل ذلك داخل واجهة HUB سهلة الاستخدام. يدعم UltralyticsHUB أيضًا تتبع التجربة، مما يجعل مراقبة تقدم التدريب ومقارنة النتائج وضبط النماذج أمرًا سهلاً.

‍

الوجبات الرئيسية

يمكن أن يُحدث اختيار الأداة المناسبة لتتبع تجارب التعلّم الآلي فرقًا كبيرًا. يمكن أن تساعد جميع الأدوات التي ناقشناها في تتبع تجارب تدريب YOLOv8، ولكن من المهم أن تزن إيجابيات وسلبيات كل أداة للعثور على أفضل ما يناسب مشروعك. الأداة المناسبة ستبقيك منظمًا وتساعدك على تحسين أداء نموذج YOLOv8 الخاص بك! 

يمكن لعمليات التكامل تبسيط استخدام YOLOv8 في مشاريعك المبتكرة وتسريع تقدمك. لاستكشاف المزيد من عمليات تكامل YOLOv8 المثيرة، اطلع على وثائقنا.

تعرّف على المزيد عن الذكاء الاصطناعي من خلال استكشاف مستودع GitHub الخاص بنا والانضمام إلى مجتمعنا. اطلع على صفحات الحلول الخاصة بنا للحصول على رؤى تفصيلية حول الذكاء الاصطناعي في التصنيع والرعاية الصحية. 🚀