Hợp lý hóa quy trình làm việc học máy của bạn với Weights & Biases . Theo dõi, trực quan hóa và cộng tác thực hiện các thí nghiệm để phát triển AI nhanh hơn và có thể tái tạo.
Weights & Biases (W&B) là một nền tảng được thiết kế để hợp lý hóa quy trình làm việc của máy học bằng cách cung cấp các công cụ để theo dõi thử nghiệm, phiên bản dữ liệu và mô hình, và cộng tác. Nó hoạt động như một trung tâm cho Hoạt động máy học (MLOps) , giúp các cá nhân và nhóm quản lý sự phức tạp của việc phát triển và triển khai các mô hình AI, bao gồm các mô hình Ultralytics YOLO . Nó tạo điều kiện hiểu rõ hơn về hiệu suất mô hình, khả năng tái tạo các thử nghiệm và hiệu quả tổng thể trong vòng đời phát triển AI.
Weights & Biases là một nền tảng MLOps toàn diện nhằm mục đích nâng cao năng suất của những người thực hành học máy. Nó cung cấp một cách có hệ thống để ghi lại, theo dõi và trực quan hóa mọi thành phần của một thí nghiệm ML, bao gồm các tập dữ liệu, siêu tham số , số liệu đào tạo như độ chính xác và mất mát , phiên bản mã và trọng số mô hình kết quả. Bằng cách cung cấp một bảng điều khiển rõ ràng, có tổ chức, W&B đơn giản hóa quy trình so sánh các lần chạy thử nghiệm khác nhau, gỡ lỗi mô hình và chia sẻ các phát hiện với những người cộng tác. Nó tích hợp trơn tru với các khuôn khổ phổ biến như PyTorch và TensorFlow , giúp nó có thể thích ứng với nhiều dự án AI khác nhau. Nền tảng này khác biệt với các khái niệm về "trọng số" và "độ lệch" trong mạng nơ-ron (NN) , đề cập đến các tham số có thể học được mà mô hình điều chỉnh trong quá trình đào tạo. W&B là công cụ được sử dụng để theo dõi các thí nghiệm tối ưu hóa các tham số này. Bạn có thể tìm hiểu thêm về việc tích hợp Ultralytics với W&B trong tài liệu .
Weights & Biases cung cấp một số tính năng để hỗ trợ vòng đời ML:
Weights & Biases được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để cải thiện quy trình phát triển máy học.
Các nhóm phát triển hệ thống nhận thức cho xe tự hành sử dụng W&B để quản lý số lượng lớn các thí nghiệm cần thiết. Họ theo dõi các số liệu hiệu suất như Độ chính xác trung bình (mAP) cho các mô hình phát hiện vật thể được đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng đại diện cho các điều kiện lái xe khác nhau (ngày, đêm, mưa). W&B cho phép họ so sánh các mô hình được đào tạo với các kiến trúc khác nhau (ví dụ: so sánh YOLOv8 với YOLOv9 ), siêu tham số hoặc các chiến lược tăng cường dữ liệu , trực quan hóa các kết quả như hộp giới hạn trên hình ảnh thử nghiệm để đảm bảo tính mạnh mẽ và an toàn trước khi triển khai.
Trong chăm sóc sức khỏe, các nhà nghiên cứu phát triển AI để phân tích hình ảnh y tế , chẳng hạn như phát hiện khối u trong chụp CT hoặc phân đoạn các cơ quan, dựa vào W&B. Họ theo dõi các số liệu như điểm Dice cho các tác vụ phân đoạn hình ảnh trong các kỷ nguyên đào tạo khác nhau. W&B giúp quản lý các thí nghiệm liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, theo dõi các phiên bản mô hình để tuân thủ quy định (ví dụ: hướng dẫn của FDA ) và trực quan hóa mặt nạ phân đoạn trên hình ảnh để đánh giá độ chính xác của mô hình, cuối cùng hỗ trợ phát triển các công cụ chẩn đoán đáng tin cậy. Khám phá cách các mô hình YOLO Ultralytics được sử dụng trong hình ảnh y tế .
Bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ để theo dõi và trực quan hóa, Weights & Biases cải thiện đáng kể hiệu quả và độ tin cậy của các dự án học máy , từ nghiên cứu đến sản xuất. Bạn có thể quản lý các dự án của riêng mình bằng Ultralytics HUB , tích hợp khả năng theo dõi thử nghiệm.
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
