Weights & Biases

Weights & Biases часто сокращенно W&B или WandB) — это комплексная платформа для операций машинного обучения (MLOps), разработанная для помощи специалистам по данным и инженерам по машинному обучению в оптимизации рабочего процесса разработки моделей. Как инструмент, ориентированный в первую очередь на разработчиков, он действует как центральная система учета для отслеживания экспериментов, версионирования наборов данных и моделей, а также визуализации показателей производительности в режиме реального времени. В сложной среде искусственного интеллекта крайне важно поддерживать воспроизводимость и прозрачность процессов обучения. Weights & Biases эту задачу путем автоматической регистрации гиперпараметров, системных показателей и выходных файлов, что позволяет командам сравнивать разные эксперименты и эффективно выявлять наиболее эффективные конфигурации.

Основные возможности в области машинного обучения

Основная ценность Weights & Biases в его способности организовывать зачастую хаотичный процесс обучения глубоких моделей обучения. Он предоставляет набор инструментов, которые напрямую интегрируются с популярными фреймворками, такими как PyTorch и Ultralytics .

• Отслеживание экспериментов: эта функция записывает все параметры конфигурации, такие как скорость обучения, размер партии и архитектура модели. Она также регистрирует динамические метрики, такие как функции потерь и точность во времени, представляя их в интерактивных диаграммах.
• Оптимизация гиперпараметров: W&B Sweeps автоматизирует процесс настройки гиперпараметров. Исследуя различные комбинации параметров, пользователи могут максимизировать показатели производительности модели, такие как средняя средняя точность (mAP), без ручного вмешательства.
• Управление артефактами: для обеспечения полного отслеживания происхождения W&B Artifacts контролирует версии наборов данных и контрольных точек моделей. Это позволяет пользователям точно отслеживать, какая версия данных была использована для создания конкретной модели, что является ключевым компонентом надежного мониторинга моделей.
• Мониторинг системы: платформа отслеживает использование оборудования, в том числе GPU , потребление памяти и температуру. Это помогает выявлять узкие места и обеспечивать эффективное распределение ресурсов во время вычислительно-интенсивных тренировочных сессий.

Применение в реальном мире

Weights & Biases широко Weights & Biases в различных отраслях для ускорения внедрения решений в области компьютерного зрения и обработки естественного языка.

1. Совместные исследования и разработки: Крупные исследовательские группы в области искусственного интеллекта используют W&B для мгновенного обмена результатами экспериментов. Например, команда, разрабатывающая систему восприятия автономного транспортного средства, может иметь несколько инженеров, обучающих различные архитектуры обнаружения объектов. W&B объединяет эти запуски в единую панель управления, позволяя команде совместно анализировать, какая архитектура лучше всего справляется с крайними случаями, способствуя ускорению циклов итераций.
2. Обслуживание производственных моделей: в промышленных условиях, таких как контроль качества производства, модели необходимо периодически переобучать с использованием новых данных, чтобы предотвратить смещение данных. W&B помогает инженерам сравнивать производительность кандидатской производственной модели с текущим базовым уровнем, гарантируя, что на периферии будут развернуты только модели с превосходной точностью и воспроизводимостью.

Интеграция с Ultralytics YOLO

Интеграция между Weights & Biases Ultralytics беспрепятственно, обеспечивая богатую визуализацию для задач обнаружения объектов, сегментации и оценки позы . При обучении современной модели, такой как YOLO26, интеграция автоматически регистрирует метрики, прогнозы ограничивающих рамок и матрицы путаницы.

Этот фрагмент кода демонстрирует, как использовать возможности автоматической регистрации. Просто установив клиент, процесс обучения будет синхронизировать результаты с облаком.

from ultralytics import YOLO

# Ensure the wandb client is installed
# pip install wandb

# Load the YOLO26 model (latest generation)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset
# The integration automatically detects wandb and logs metrics
model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, project="YOLO26_Experiments", name="run_01")

Различие: платформа и параметры нейронной сети

Важно отличать платформуWeights & Biases от фундаментальных понятий весов и смещений в нейронных сетях.

• Weights and Biases параметры): В нейронной сети «веса» — это обучаемые параметры, которые определяют силу связи между нейронами, а «смещения» — это дополнительные параметры, которые позволяют сдвигать функцию активации. Это математические значения, оптимизируемые во время обратного распространения.
• Weights & Biases платформа): это внешний программный инструмент, о котором идет речь на этой странице. Хотя платформа отслеживает значения и градиенты weights and biases нейронной сети weights and biases анализа, она представляет собой уровень управления, расположенный над учебными данными и процессом, а не над самими математическими компонентами.

Для пользователей, которые хотят управлять всем жизненным циклом, включая аннотирование и развертывание, а также отслеживание экспериментов, Ultralytics также предлагает надежные инструменты, которые дополняют детальное ведение журнала метрик, предоставляемое Weights & Biases .