La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire de l'intelligence artificielle qui connaît une croissance rapide et qui implique l'analyse et l'interprétation d'images numériques, de vidéos et d'autres données visuelles. Le développement de ce domaine s'accompagne d'un investissement important en termes de temps et d'efforts pour améliorer les modèles.
Cela se fait généralement par des processus itératifs et expérimentaux tels que la modification du modèle, l'exécution de plusieurs expériences et l'examen des résultats, avant de décider si la récente modification du modèle a été positive et doit être conservée ou abandonnée.
Ces cycles d'expérimentation peuvent être à l'origine d'une grande confusion. Il est facile d'oublier les changements que vous avez apportés à une certaine expérience et si les résultats récents sont effectivement meilleurs que les précédents. La réalisation d'une seule expérience peut prendre des heures et vous tenterez donc d'économiser votre temps et d'exécuter plusieurs expériences simultanément. Cela rend la situation encore plus difficile à gérer, et la confusion s'aggrave encore.
Le suivi des expériences apporte une solution à cette confusion. Il s'agit de conserver les informations importantes relatives aux différentes expériences lors de l'élaboration des modèles. Les informations à suivre peuvent être les suivantes
- Différentes versions des données de formation
- Hyperparamètres du modèle
- Différents modèles ML
- Codes utilisés dans le développement du modèle
En outre, pour certains projets, vous pouvez suivre d'autres informations telles que les poids des modèles, les distributions de prédiction, les points de contrôle des modèles et les ressources matérielles.
Le suivi des expériences est mis en œuvre par les équipes de ML de différentes manières, notamment en utilisant GitHub, des feuilles de calcul ou des plates-formes internes. Cependant, l'utilisation d'outils spécialement conçus pour le suivi et la gestion des expériences de ML est le choix le plus efficace.
Dans cet article, nous présentons les principaux outils qui vous aideront à suivre et à gérer vos expériences de vision par ordinateur.
Principaux outils de suivi des expériences
- Picsellia
Picsellia est une plateforme MLOps de bout en bout dédiée à la vision par ordinateur. Elle a pour objectif de permettre aux équipes techniques, en particulier celles qui ont de l'expérience dans la modélisation CV, de transformer leurs modèles en remarquables pipelines de vision par ordinateur.
Picsellia va au-delà du simple suivi des expériences et offre une chaîne d'outils CVOps complète.
Il s'agit d'une plateforme centralisée pour la collaboration, la centralisation et l'automatisation, de la même manière que GitLab sert de plateforme pour le développement de logiciels. Picsellia permet aux organisations de construire de remarquables pipelines d'apprentissage automatique pour la vision par ordinateur, en fournissant l'opérabilité et l'observabilité tout au long du processus.
Avantages :
- Validation et optimisation améliorées des modèles : Les tableaux de bord de Picsellia fournissent des informations précieuses sur la précision, l'utilisation du CPU et d'autres mesures, vous permettant de valider vos modèles et d'optimiser les paramètres. Cela vous permet d'affiner vos modèles de vision par ordinateur pour de meilleures performances.
- Évolutivité pour les grands ensembles de données : Picsellia est réputé pour sa capacité à prendre en charge de très grands ensembles de données, ce qui en fait un choix privilégié parmi les chercheurs et les praticiens de la vision par ordinateur. Il peut gérer et traiter efficacement des quantités massives de données, garantissant ainsi une expérimentation et une analyse sans faille.
- Consolidation centralisée des modèles et collaboration : Avec Picsellia, vous pouvez consolider tous vos modèles de vision par ordinateur dans un emplacement centralisé. Cela permet à votre équipe de collaborer efficacement en laissant des commentaires, en utilisant des mentions et en recevant des notifications. La fonctionnalité de partage facilite le travail d'équipe et l'échange de connaissances.
- Archivage sécurisé des expériences : La fonction d'archivage de Picsellia garantit que toutes vos expériences sont stockées en un seul endroit, ce qui vous permet d'avoir l'esprit tranquille et de savoir que vos précieuses données sont en sécurité et accessibles à tout moment. Cela élimine le risque de perdre des données d'expérience importantes et permet de les retrouver et de les analyser facilement.
- Observabilité améliorée en production : Picsellia vous permet d'observer vos modèles d'IA en production, ce qui vous permet d'obtenir un meilleur retour sur investissement (ROI). En obtenant une observabilité totale des modèles déployés et des données en direct qui les alimentent, vous pouvez surveiller et optimiser de manière proactive la performance de vos modèles de vision par ordinateur, en réduisant le risque d'échec du projet et en garantissant des résultats fructueux.
- Neptune
Neptune est un outil de suivi d'expériences à la fois puissant et léger, idéal pour gérer les expériences d'apprentissage automatique, y compris celles liées à la vision par ordinateur. Il est conçu pour aider les équipes de recherche et de production qui mènent un grand nombre d'expériences.
Neptune vous permet de surveiller, de déboguer, de visualiser et de comparer facilement des milliers de modèles d'apprentissage automatique, le tout en un seul endroit.
Avantages :
- En visualisant l'entraînement en direct dans l'application web Neptune, les utilisateurs peuvent voir comment les différents paramètres et configurations influencent les résultats, ce qui permet d'optimiser plus rapidement les modèles.
- Le fait de disposer d'une plateforme unifiée où votre équipe peut visualiser et accéder à tous les modèles et expériences en un seul endroit, facilite la collaboration et le partage des résultats d'expériences et des modèles au sein de votre organisation.
- UI/UX pratique et facile à utiliser qui vous permet de comparer les expériences et de créer des tableaux de bord personnalisés.
- Neptune supporte l'intégration avec une variété d'outils MLOps, depuis l'ingestion de données et les outils de prétraitement jusqu'au déploiement et à la distribution de modèles.
- MLflow
MLflow est une plateforme open-source qui prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Elle se compose de quatre éléments principaux : Suivi, Registre des modèles, Projets et Modèles. Le composant Tracking comprend à la fois une API et une interface utilisateur pour l'enregistrement des métadonnées telles que les métriques, les versions de code et les paramètres. Vous pouvez ensuite facilement visualiser les résultats.
Avantages :
- Il est hautement personnalisable pour s'adapter à votre flux de travail car il s'agit d'un projet open-source.
- Il est soutenu par une communauté très importante et active et est très largement adopté par l'industrie.
- Grâce à son interface ouverte, il est facilement intégrable à n'importe quelle bibliothèque, langage, outil de déploiement ou algorithme de ML.
- Poids et biais
Weight and Biases est une plateforme conçue pour le suivi des expériences d'apprentissage automatique, la gestion des versions de données et la gestion des modèles. Elle vous aide à suivre, enregistrer, comparer et visualiser les informations dont vous avez besoin pour vos projets de vision par ordinateur.
Il est disponible à la fois dans le cloud et sur site et il est facilement intégrable avec d'autres frameworks et bibliothèques tels que Keras, Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn et bien d'autres encore.
Avantages :
- Weights & Biases prend en charge un large éventail de frameworks et de bibliothèques en termes d'intégration, notamment Keras, l'environnement PyTorch, TensorFlow, Fastai, Scikit-learn, etc.
- L'interface utilisateur interactive et personnalisable vous permet d'organiser et de visualiser vos flux de travail de vision par ordinateur.
- Avec les poids et les biais, vous pouvez visualiser des mesures en temps réel telles que l'utilisation du GPU pour identifier les goulots d'étranglement de la formation et éviter de gaspiller des ressources coûteuses.
- Weight and Biases est accessible de n'importe où, ce qui vous permet de vérifier facilement les derniers modèles et résultats de formation à partir de votre ordinateur ou de votre appareil mobile.
- Il prend en charge les projets collaboratifs hébergés afin de permettre une coordination transparente entre les équipes, en veillant à ce que chacun ait accès aux mêmes informations et puisse contribuer aux expériences, où qu'il se trouve.
- Comète
Comet est une plateforme de ML agnostique qui vous permet de suivre, de comparer, d'expliquer et d'optimiser les expériences et les modèles, de la formation à la production. Elle est disponible pour les équipes, les individus et les organisations qui souhaitent gérer leurs expériences, y compris les expériences de vision par ordinateur.
Il peut être utilisé en tant que plateforme auto-hébergée ou basée sur le cloud.
Avantages :
- Comet vous permet de suivre et de partager les résultats des entraînements en temps réel, offrant ainsi une visibilité sur les entraînements et les modèles qui vous permet d'itérer plus rapidement et de prendre des décisions plus éclairées.
- Comet offre des visualisations intégrées et personnalisables utilisant Plotly et Matplotlib pour créer des visualisations de données interactives et personnalisées.
- La plateforme ML de Comet surveille les modèles déployés pour détecter toute dégradation des performances due à une dérive des données ou à des problèmes de qualité. Le suivi automatique de la ligne de base permet de détecter les dérives et de suivre les mesures de précision afin de maintenir les performances optimales du modèle.
- Il dispose de modules dédiés aux données visuelles, audio, textuelles et tabulaires qui vous aident à identifier les problèmes liés à votre ensemble de données.
Réflexions finales
Il est très important de suivre et de gérer vos expériences de vision par ordinateur de manière organisée et efficace. Il peut être frustrant d'essayer de recréer un modèle datant de plusieurs jours qui a donné les meilleurs résultats. L'optimisation du suivi des expériences pour vos projets de vision par ordinateur peut vous aider à éviter ce problème.
Dans cet article de blog, nous explorons les 5 meilleurs outils qui peuvent vous aider à suivre vos expériences de vision par ordinateur. Nous espérons que cet article apportera des changements positifs à vos projets de vision par ordinateur et à vos expériences d'apprentissage automatique en général.
Références
