Supercharger Ultralytics avec Weights & Biases

Plongeons dans un autre moment fort de YOLO VISION 2023 (YV23) qui s'est tenu au campus Google for Startups à Madrid. Pour cet exposé, nous nous plongeons dans le monde dynamique des opérations d'apprentissage automatique, où Ultralytics s'associe à Weights & Biases pour révolutionner ton flux de travail. Rejoins-nous avec Weights & Biases' Machine Learning Engineer Soumik Rakshit qui nous explique comment gérer facilement nos expériences, les points de contrôle des modèles et visualiser les résultats de nos expériences.

L'avantage Weights & Biases : Le rêve d'un développeur

Weights & Biases est une plateforme MLOps destinée aux développeurs et conçue pour booster tes efforts en matière d'apprentissage automatique. Avec une suite de produits et de services de pointe à ta disposition, Weights & Biases te permet de libérer le plein potentiel de tes modèles en toute simplicité.

Intégrer Ultralytics à W&B : un changement de donne

Dans son exposé, Soumik a dévoilé le travail novateur effectué à Weights & Biases pour intégrer de façon transparente des fonctions avancées à la technologie de l'information. Ultralytics YOLOv8. Prépare-toi à assister à la visualisation de la détection et de l'inférence d'objets comme jamais auparavant et à apprendre comment tu peux tirer parti de cette intégration pour améliorer tes propres flux de travail sur Ultralytics .

De la théorie à la pratique : Une démonstration en direct

Voyons cela en action ! Soumik nous a guidés dans un processus de détection d'objets de bout en bout en utilisant un ensemble de données sur Weights & Biases et en entraînant un modèle avec Ultralytics, en soulignant une synergie transparente entre ces deux plates-formes puissantes.

Principales caractéristiques du tableau de bord Weights & biases

Weights & biases fournissent également un support pour un tableau de bord où tu peux visualiser le graphique et les métriques de la formation. Parmi les principales caractéristiques, on peut citer :

• Suivi des métriques en temps réel : Surveille les mesures de performance cruciales telles que la précision, la perte et les scores de validation en temps réel pendant que ton modèle d'apprentissage profond s'entraîne, ce qui permet d'effectuer des ajustements en temps voulu et d'obtenir des informations sur le comportement du modèle.
• Optimisation des hyperparamètres : Utilise des outils automatisés ou des techniques manuelles pour affiner les hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et l'architecture du réseau, afin d'optimiser les performances et la convergence du modèle.
• Visualisation de la progression de l'entraînement : Comprends mieux le comportement de ton modèle en visualisant la progression de l'entraînement à l'aide de tracés, de graphiques et d'histogrammes, ce qui permet de mieux comprendre la dynamique de l'entraînement, le surajustement et les modèles de convergence.
• Surveillance des ressources : Garde la trace des ressources informatiques telles que CPU, GPU, et de l'utilisation de la mémoire pendant la formation du modèle, assurant une allocation efficace des ressources et prévenant les goulots d'étranglement des ressources qui peuvent entraver la performance de la formation.

Pour obtenir des détails approfondis sur chaque fonctionnalité, lis-en plus sur nos pages de documentation.

Pour conclure

Alors que nous terminons notre voyage, une chose devient tout à fait claire : l'avenir des opérations de ML est plus brillant que jamais. Alors, que tu sois un ingénieur ML chevronné ou que tu plonges juste tes orteils dans le monde de l'IA, sois assuré que le chemin à venir est pavé de possibilités infinies.

Rejoins-nous pour embrasser l'avenir des opérations d'apprentissage automatique. Regarde l'intégralité de la conférence ici!