Суперзарядка Ultralytics с Weights & Biases

Давай погрузимся в очередное яркое событие с конференции YOLO VISION 2023 (YV23), которая прошла в кампусе Google for Startups в Мадриде. В этом докладе мы погрузимся в динамичный мир операций машинного обучения, где Ultralytics объединяет усилия с Weights & Biases чтобы революционизировать твой рабочий процесс. Присоединяйся к нам вместе с Weights & Biases' Machine Learning Engineer Soumik Rakshit, пока он рассказывает о том, как легко управлять экспериментами, контрольными точками моделирования и визуализировать результаты экспериментов.

The Weights & Biases Advantage: Мечта разработчика

Weights & Biases это платформа MLOps для разработчиков, созданная для того, чтобы сделать твои начинания в области машинного обучения более эффективными. Имея в своем распоряжении набор передовых продуктов и сервисов, Weights & Biases дает тебе возможность с легкостью раскрыть весь потенциал твоих моделей.

Интеграция Ultralytics с W&B: изменение игры

В своем выступлении Сумик рассказал о новаторской работе, проделанной на сайте Weights & Biases , чтобы беспрепятственно интегрировать передовые функции с Ultralytics YOLOv8. Приготовься увидеть невиданную доселе визуализацию выводов при обнаружении объектов и узнать, как ты можешь использовать эту интеграцию для улучшения своих рабочих процессов Ultralytics .

От теории к практике: Живая демонстрация

Давай посмотрим на это в действии! Сумик провел нас через весь рабочий процесс обнаружения объектов, используя набор данных на Weights & Biases и обучая модель на Ultralytics, и показал, как органично сочетаются эти две мощные платформы.

Ключевые особенности Weights & biases Dashboard

Weights & biases также поддерживают приборную панель, на которой ты можешь визуализировать график тренировок и метрики. Некоторые ключевые особенности включают в себя:

• Отслеживание метрик в реальном времени: Отслеживай важнейшие показатели производительности, такие как точность, потери и оценки валидности, в режиме реального времени, пока твоя модель глубокого обучения тренируется, что позволяет своевременно вносить коррективы и изучать поведение модели.
• Оптимизация гиперпараметров: Используй автоматизированные инструменты или ручные методы для точной настройки гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер партии и архитектура сети, оптимизируя производительность и сходимость модели.
• Визуализация прогресса обучения: Добейся более глубокого понимания поведения твоей модели, визуализируя прогресс обучения с помощью графиков, диаграмм и гистограмм, что позволяет понять динамику обучения, переподгонку и закономерности сходимости.
• Мониторинг ресурсов: Следи за вычислительными ресурсами, такими как CPU, GPU, и использованием памяти во время обучения модели, обеспечивая эффективное распределение ресурсов и предотвращая узкие места в ресурсах, которые могут помешать производительности обучения.

Подробную информацию о каждой функции читай на страницах нашей документации.

Подведение итогов

Когда мы завершаем наше путешествие, становится совершенно ясно одно: будущее ML-операций светло как никогда. Так что, независимо от того, являешься ли ты опытным ML-инженером или только погружаешься в мир ИИ, будь уверен, что впереди тебя ждет путь с бесконечными возможностями.

Присоединяйся к нам, чтобы принять будущее операций машинного обучения. Смотри полную версию выступления здесь!