使用Weights & Biases 简化机器学习工作流程。跟踪、可视化和协作实验,实现更快、可重复的人工智能开发。
Weights & Biases (W&B) 是一个旨在通过提供实验跟踪、数据和模型版本管理以及协作工具来简化机器学习工作流程的平台。它是机器学习运营(MLOps)的中心枢纽,帮助个人和团队管理开发和部署人工智能模型的复杂性,包括 Ultralytics YOLO模型。它有助于更好地了解模型性能、实验的可重复性以及人工智能开发生命周期的整体效率。
Weights & Biases 是一个综合性的 MLOps 平台,旨在提高机器学习(ML)从业人员的工作效率。它提供了一种系统化的方法来记录、跟踪和可视化机器学习实验的每个组成部分,包括数据集(如COCO或通过Ultralytics HUB 管理的自定义数据集)、超参数、准确率和损失等训练指标、代码版本和结果模型权重。通过提供一个清晰、有序的仪表板,W&B 简化了比较不同实验运行、调试模型以及与合作者分享研究结果的过程。它能与流行的框架顺利集成,如 PyTorch和 TensorFlow等流行框架,使其适用于从计算机视觉(CV)到自然语言处理(NLP)等各种人工智能项目。
必须将权重Weights & Biases 偏置平台与神经网络(NN)中的 "权重 "和 "偏置 "概念区分开来。在神经网络中,weights and biases 是可学习的参数,模型在训练过程中使用优化算法进行调整,以最小化损失函数。权重决定神经元之间的连接强度,而偏置则提供偏移量,允许激活函数阈值移动。Weights & Biases平台是用于跟踪和管理实验的工具,目的是找到这些神经网络参数的最佳值。你可以在文档中了解更多关于 Ultralytics 与 W&B 集成的信息。
Weights & Biases 提供了多种功能,可为多重L 生命周期提供支持:
Weights & Biases 》被广泛应用于各行各业,以改进机器学习开发流程。
通过为管理 ML 生命周期提供结构化环境,Weights & Biases 可以帮助团队更快地建立更好的模型,并促进人工智能开发中的协作和可重复性。您可以通过官方文档了解如何将 W&B 与您的Ultralytics 项目集成。