Узнай, как Lightning AI, представленный на выставке YOLO Vision 2024, упрощает разработку масштабируемого ИИ видения, ускоряя обучение моделей, их развертывание и совместную работу.
%20(1).png)
Будь ты опытным разработчиком ИИ или только начинаешь изучать ИИ зрения, наличие надежной среды для игр и экспериментов с моделями компьютерного зрения, такими как Ultralytrics YOLO11, является ключевым моментом. Под средой понимаются инструменты, ресурсы и инфраструктура, необходимые для разработки, тестирования и эффективного развертывания моделей ИИ.
Хотя несколько онлайн-платформ предлагают различные инструменты для ИИ, многие из них не предоставляют единой среды для всего жизненного цикла ИИ - от подготовки данных до развертывания модели. Именно здесь на помощь приходит Lightning AI, универсальная платформа для разработки ИИ, которая позволяет упорядочить процесс от подготовки данных до их развертывания.
Актуальность упрощения разработки ИИ была продемонстрирована на YOLO Vision 2024 (YV24), ежегодном гибридном мероприятии, проводимом Ultralytics и посвященном достижениям в области ИИ и компьютерного зрения. Лука Антига, технический директор Lightning AI, выступил с основным докладом под названием"Going YOLO on Lightning Studios", в котором рассказал, как с помощью Lightning AI обучать Ultralytics YOLO модели быстро, плавно и не вникая в технические сложности.
В этой статье мы рассмотрим ключевые моменты из выступления Луки, охватив все: от реальных приложений для компьютерного зрения до живых демонстраций обучения и развертывания моделей Ultralytics YOLO с помощью Lightning AI. Давай начнем!
Лука начал свой доклад с того, что поделился своими мыслями и оценил влияние моделей YOLO в различных отраслях. Он подчеркнул, как модели YOLO могут применяться в таких отраслях, как производство и сельское хозяйство. Он сказал: "Я ценю то влияние, которое YOLO оказал на сообщество строителей - людей, которым нужно решать реальные, практические проблемы, - это мне очень близко".
Связав это с растущим интересом к обучению ИИ, он представил Lightning AI - платформу, призванную сделать разработку моделей ИИ быстрее, проще и доступнее для всех. Она особенно полезна для поддержки итеративного продвижения в ИИ, помогая разработчикам дорабатывать и улучшать модели.
Он также отметил, что Lightning AI похожа на PyTorch Lightning - фреймворк, который упрощает процесс обучения ИИ-моделей. Однако его отличие в том, что Lightning AI - это более комплексная платформа, которая предоставляет более широкий набор инструментов и возможностей для всего процесса разработки ИИ, а не только для обучения ИИ-моделей.
Важнейшим компонентом Lightning AI является Lightning Studios, которая предлагает интуитивно понятное рабочее пространство для разработки, обучения и развертывания моделей ИИ, делая весь рабочий процесс бесшовным и эффективным. Ты можешь думать о Lightning Studios как о воспроизводимой среде разработки для ИИ, которая работает в облаке. Например, она предлагает среду, похожую на Jupyter Notebook, которую можно продублировать и поделиться с другим разработчиком, что помогает улучшить совместную работу.
Затем Лука подробно остановился на преимуществах Lightning Studios, сказав: "Репликация окружения больше не является проблемой. Если тебе нужно перейти с машины CPU [Центральный процессор] на машину GPU [Графический процессор] или запустить обучение на тысяче машин, твоя среда будет постоянной".
Далее Лука продемонстрировал, как быстро ты можешь начать работу с Lightning Studios. Всего за несколько кликов ты можешь открыть новую студию и получить доступ к таким инструментам и средам, как Jupyter Notebooks и VS Code, все настроено и готово к кодингу. Он продемонстрировал, как легко переключаться между разными машинами. Если задача, над которой ты работаешь, требует большей мощности, ты можешь легко переключиться с CPU на более мощный GPU. При этом GPU будет оставаться активным только во время работы, в противном случае он перейдет в спящий режим, экономя твои кредиты.
Лука также упомянул о преимуществах использования шаблонов Studio Templates. Это среды для кодирования ИИ, которые заранее созданы сообществом, и ты можешь использовать их без необходимости что-то настраивать. Настройка среды для ИИ-проектов может отнимать много времени, а шаблоны Studio Templates помогут повысить продуктивность. Эти среды поставляются с предустановленным всем необходимым для ИИ-проектов: установленными зависимостями, весами моделей, данными, кодом и так далее.
Затем Лука перешел к живой демонстрации, рассказав о том, как с помощью Lightning Studio можно обучать моделиUltralytics YOLO . Он открыл шаблон Studio, в котором уже были установлены все зависимости, и запустил машину с четырьмя графическими процессорами, чтобы ускорить процесс обучения. Что касается данных, то, по его словам, ты можешь выбрать хранение данных непосредственно на машине или передачу их из облака, что сделает процесс обучения быстрее и эффективнее.
Через несколько секунд машина была готова, и Лука быстро приступил к тренировке. Во время демонстрации незначительная проблема привела к неожиданной остановке машины, но Lightning Studios плавно возобновила работу с того места, на котором остановилась, убедившись, что прогресс не был потерян. Лука отметил, как такая надежность поддерживает бесперебойный рабочий процесс даже в условиях неожиданных прерываний.
Продолжая демонстрацию, он показал, как легко следить за прогрессом в обучении с помощью TensorBoard, инструмента для визуализации показателей машинного обучения в реальном времени. Lightning Studio делает это еще проще, автоматически генерируя URL-адреса, которые позволяют тебе или твоим товарищам по команде в том же рабочем пространстве получать доступ к представлениям TensorBoard без дополнительных настроек. Это упрощает совместную работу и позволяет всем быть на одной волне.
После демонстрации Лука сместил фокус разговора на новый проект LitServe, недавно запущенный Lightning AI. LitServe упрощает процесс получения обученной модели и превращения ее в масштабируемый сервис, который могут использовать другие, устраняя необходимость в сложных конвейерах развертывания. Он создан для того, чтобы с минимальными усилиями справиться со всем - от упаковки модели до ее развертывания.
Чтобы показать это в реальном времени, Лука провел быструю демонстрацию, используя предварительно обученную Ultralytics YOLOv8 модели. Он смог создать простой API, который обрабатывает входящие запросы и возвращает предсказания изображений за несколько секунд. Это значит, что любой может пинговать этот API с изображением и практически мгновенно получать результаты для задач компьютерного зрения вроде обнаружения объектов. За кулисами модель Ultralytics YOLOv8 разворачивается как сервис, эффективно обрабатывая запросы, обрабатывая изображения и выдавая предсказания с минимальной задержкой.
Он запустил умозаключение на изображении пиццы, и Ultralytics YOLOv8 успешно определил такие объекты, как пицца, ложка и обеденный стол. Он объяснил, что хотя первый запрос занимает немного больше времени из-за "холодного старта", последующие запросы выполняются гораздо быстрее, как только система разогревается.
Затем Лука спросил: "А что, если я захочу вывести это во внешний мир?". Он рассказал о том, как плагин API Builder упрощает превращение твоей модели в живой, готовый к производству сервис. Благодаря таким функциям, как пользовательские домены, дополнительная безопасность и бесшовная интеграция, ты можешь легко сделать свою модель доступной для всех.
Завершая свое выступление, Лука затронул тему масштабируемости и гибкости Lightning Studio для разработки ИИ. Он упомянул, что платформа может обучать модели на нескольких машинах, масштабируясь до 10 000 узлов, с отказоустойчивым обучением, которое автоматически возобновляется после любых прерываний.
Например, если обучающее задание на кластере GPU прерывается из-за проблем с оборудованием или перезагрузки сервера, Lightning Studios позаботится о том, чтобы процесс возобновился именно с того места, на котором он остановился. Это делает его идеальным для крупномасштабных ИИ-проектов, таких как обучение моделей глубокого обучения на массивных наборах данных, например ImageNet или COCO.
Вот еще несколько ключевых преимуществ Lightning Studios, о которых говорил Лука:
Ключевой доклад Луки на YV24 подчеркнул, как ИИ в сочетании с такими инструментами, как модели Ultralytics YOLO и Lightning AI, меняет то, как мы решаем реальные проблемы. С их помощью разработчикам проще обучать и внедрять модели, созданные для решения конкретных задач в различных отраслях.
Он проиллюстрировал, как Lightning Studios делает весь процесс разработки быстрее и доступнее, позволяя разработчикам легко создавать мощные решения. В основе таких передовых платформ, как Lightning AI, лежат модели компьютерного зрения, которые меняют то, как ИИ-решения справляются с задачами. В частности, с помощью новейшей модели Ultralytics YOLO11 разработчики могут создавать решения, которые оказывают значимое влияние.
Присоединяйся к нашему сообществу, чтобы всегда быть в курсе новостей об искусственном интеллекте и его практическом применении. Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы изучить инновации в таких отраслях, как ИИ в самодвижущихся автомобилях и компьютерное зрение в здравоохранении.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
