Siêu nạp Ultralytics với Weights & Biases

Hãy đi sâu vào một điểm nổi bật khác từ YOLO TẦM NHÌN 2023 (YV23) được tổ chức tại Google cho Startups Campus ở Madrid. Đối với bài nói chuyện này, chúng ta sẽ đi sâu vào thế giới năng động của các hoạt động học máy, nơi Ultralytics Tham gia lực lượng với Weights & Biases để cách mạng hóa quy trình làm việc của bạn. Tham gia với chúng tôi với Weights & Biases'Kỹ sư học máy Soumik Rakshit khi anh ấy phác thảo cách dễ dàng quản lý các thí nghiệm của chúng tôi, mô hình hóa các điểm kiểm tra và hình dung kết quả thí nghiệm của chúng tôi.

Các Weights & Biases Lợi thế: Giấc mơ của nhà phát triển

Weights & Biases là một nền tảng MLOps đầu tiên dành cho nhà phát triển được thiết kế để tăng cường nỗ lực học máy của bạn. Với một bộ sản phẩm và dịch vụ tiên tiến theo ý của bạn, Weights & Biases Cho phép bạn mở khóa toàn bộ tiềm năng của các mô hình của mình một cách dễ dàng.

Tích hợp Ultralytics với W&B: A Game-Changer

Trong bài nói chuyện của mình, Soumik đã tiết lộ công việc sáng tạo được thực hiện tại Weights & Biases để tích hợp liền mạch các tính năng nâng cao với Ultralytics YOLOv8. Hãy sẵn sàng chứng kiến trực quan hóa suy luận phát hiện đối tượng hơn bao giờ hết và tìm hiểu cách bạn có thể tận dụng sự tích hợp này để nâng cao khả năng của riêng bạn Ultralytics quy trình làm việc.

Từ lý thuyết đến thực hành: Một cuộc biểu tình trực tiếp

Hãy xem nó trong hành động! Soumik đã hướng dẫn chúng tôi thông qua quy trình phát hiện đối tượng từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng tập dữ liệu trên Weights & Biases và đào tạo một mô hình với Ultralytics, phác thảo một sức mạnh tổng hợp liền mạch giữa hai nền tảng cường quốc này.

Các tính năng chính của Weights & biases Bảng điều khiển

Weights & biases Đồng thời cung cấp hỗ trợ cho bảng điều khiển nơi bạn có thể trực quan hóa biểu đồ và số liệu đào tạo. Một số tính năng chính bao gồm:

• Theo dõi số liệu thời gian thực: Theo dõi các chỉ số hiệu suất quan trọng như độ chính xác, tổn thất và điểm xác thực trong thời gian thực khi mô hình deep learning của bạn đào tạo, cho phép điều chỉnh kịp thời và hiểu biết sâu sắc về hành vi của mô hình.
• Tối ưu hóa Hyperparameters: Sử dụng các công cụ tự động hoặc kỹ thuật thủ công để tinh chỉnh các siêu tham số như tốc độ học tập, kích thước lô và kiến trúc mạng, tối ưu hóa hiệu suất và sự hội tụ của mô hình.
• Hình dung tiến độ đào tạo: Hiểu sâu hơn về hành vi của mô hình bằng cách trực quan hóa tiến trình đào tạo thông qua biểu đồ, đồ thị và biểu đồ, cung cấp thông tin chi tiết về động lực đào tạo, mô hình overfitting và hội tụ.
• Giám sát tài nguyên: Theo dõi các tài nguyên tính toán như: CPU, GPUvà sử dụng bộ nhớ trong quá trình đào tạo mô hình, đảm bảo phân bổ nguồn lực hiệu quả và ngăn ngừa tắc nghẽn tài nguyên có thể cản trở hiệu suất đào tạo.

Để biết chi tiết chuyên sâu về từng tính năng, hãy đọc thêm trên các trang tài liệu của chúng tôi.

Tổng kết

Khi chúng tôi kết thúc hành trình của mình, một điều trở nên rõ ràng: tương lai của các hoạt động ML tươi sáng hơn bao giờ hết. Vì vậy, cho dù bạn là một kỹ sư ML dày dạn kinh nghiệm hay chỉ mới nhúng chân vào thế giới AI, hãy yên tâm rằng con đường phía trước được lát bằng những khả năng vô tận.

Hãy tham gia cùng chúng tôi trong việc nắm bắt tương lai của các hoạt động học máy. Xem toàn bộ buổi nói chuyện tại đây!