Supercarga Ultralytics con Weights & Biases

Vamos a profundizar en otro punto destacado de YOLO VISION 2023 (YV23) celebrado en el Campus Google para Startups en Madrid. Para esta charla, nos sumergimos en el dinámico mundo de las operaciones de aprendizaje automático, donde Ultralytics une fuerzas con Weights & Biases para revolucionar tu flujo de trabajo. Acompáñanos con Weights & Biases' El ingeniero de aprendizaje automático Soumik Rakshit nos explicará cómo gestionar fácilmente nuestros experimentos, modelar los puntos de control y visualizar los resultados de nuestros experimentos.

La ventaja de Weights & Biases : El sueño de un desarrollador

Weights & Biases es una plataforma de MLOps diseñada para potenciar tus esfuerzos de aprendizaje automático. Con un conjunto de productos y servicios de vanguardia a tu disposición, Weights & Biases te permite liberar todo el potencial de tus modelos con facilidad.

Integrar Ultralytics con W&B: un cambio de juego

En su charla, Soumik desveló el innovador trabajo realizado en Weights & Biases para integrar a la perfección funciones avanzadas con Ultralytics YOLOv8. Prepárate para ser testigo de una visualización de inferencia de detección de objetos como nunca antes habías visto, y aprende cómo puedes aprovechar esta integración para elevar tus propios flujos de trabajo en Ultralytics .

De la teoría a la práctica: Una demostración en directo

¡Veámoslo en acción! Soumik nos guió a través de un flujo de trabajo integral de detección de objetos utilizando un conjunto de datos en Weights & Biases y entrenando un modelo con Ultralytics, esbozando una sinergia perfecta entre estas dos potentes plataformas.

Características principales de Weights & biases Dashboard

Weights & biases también proporcionan soporte para un panel de control en el que puedes visualizar el gráfico de entrenamiento y las métricas. Algunas características clave son:

• Seguimiento de métricas en tiempo real: Supervisa métricas de rendimiento cruciales como la precisión, la pérdida y las puntuaciones de validación en tiempo real mientras se entrena tu modelo de aprendizaje profundo, lo que permite realizar ajustes oportunos y obtener información sobre el comportamiento del modelo.
• Optimización de hiperparámetros: Utiliza herramientas automatizadas o técnicas manuales para ajustar los hiperparámetros, como la velocidad de aprendizaje, el tamaño del lote y la arquitectura de la red, optimizando el rendimiento y la convergencia del modelo.
• Visualización del Progreso del Entrenamiento: Consigue una comprensión más profunda del comportamiento de tu modelo visualizando el progreso del entrenamiento mediante diagramas, gráficos e histogramas, proporcionando información sobre la dinámica del entrenamiento, el sobreajuste y los patrones de convergencia.
• Supervisión de recursos: Realiza un seguimiento de los recursos informáticos, como CPU, GPU, y el uso de la memoria durante el entrenamiento del modelo, garantizando una asignación eficiente de los recursos y evitando cuellos de botella en los recursos que puedan dificultar el rendimiento del entrenamiento.

Para obtener información detallada sobre cada función, lee más en nuestras páginas de documentación.

Conclusión

A medida que concluimos nuestro viaje, una cosa queda meridianamente clara: el futuro de las operaciones de ML es más brillante que nunca... Así que, tanto si eres un experimentado ingeniero de ML como si acabas de sumergirte en el mundo de la IA, ten por seguro que el camino que tienes por delante está pavimentado con infinitas posibilidades.

Únete a nosotros para abrazar el futuro de las operaciones de aprendizaje automático. Mira la charla completa aquí