تتبع التجارب باستخدام Neptune

Neptune هو مخزن بيانات وصفية لـ MLOps، تم تصميمه للفرق التي تجري الكثير من التجارب. يوفر لك مكانًا واحدًا لتسجيل وتخزين وعرض وتنظيم ومقارنة والاستعلام عن جميع البيانات الوصفية الخاصة ببناء النماذج.

YOLO11 Ultralytics YOLO11 مع Neptune تتبع التجارب. يتيح لك هذا التكامل تسجيل مقاييس التدريب تلقائيًا، وتصور تنبؤات النموذج، وتخزين عناصر النموذج دون الحاجة إلى كتابة كود تسجيل مخصص.

الميزات الرئيسية

• التسجيل التلقائي: قم بتسجيل مقاييس التدريب الرئيسية تلقائيًا مثل فقدان الصندوق وفقدان التصنيف و mAP.
• تصور الصور: اعرض فسيفساء التدريب وتوقعات التحقق مباشرة في Neptune .
• نموذج التحقق من النقاط: قم بتحميل أوزان النموذج المدرب والتحكم في إصداره (best.pt) تلقائيًا في نهاية التدريب.
• تتبع المعلمات الفائقة: قم بتسجيل جميع معلمات التكوين لضمان قابلية تكرار تجاربك بالكامل.
• المخططات التفاعلية: قم بتصور مصفوفات الارتباك ومنحنيات الدقة والاسترجاع لتحليل أداء النموذج.

التثبيت

لاستخدام Neptune Ultralytics ستحتاج إلى تثبيت neptune حزمة العميل مع ultralytics.

# Install the required packages
pip install ultralytics neptune

# Enable Neptune integration in Ultralytics settings
yolo settings neptune=True

التكوين

قبل البدء في التدريب، تحتاج إلى ربط بيئتك المحلية Neptune الخاص بك. ستحتاج إلى رمز API الخاص بك واسم المشروع من Neptune .

1. احصل على بيانات اعتمادك

1. تسجيل الدخول إلى Neptune.ai.
2. قم بإنشاء مشروع جديد (أو حدد مشروعًا موجودًا).
3. انتقل إلى قائمة المستخدم واحصل على رمز API الخاص بك.

2. تعيين متغيرات البيئة

الطريقة الأكثر أمانًا للتعامل مع بيانات الاعتماد هي عبر متغيرات البيئة. لاحظ أنNeptune Ultralytics Neptune يقرأ YOLO project الحجة ولا يستخدم NEPTUNE_PROJECT. مرر كامل Neptune (على سبيل المثال، workspace/name) عبر project= في أمر التدريب الخاص بك؛ وإلا Neptune استخدام القيمة الافتراضية الحرفية "Ultralytics" وستفشل العملية.

export NEPTUNE_API_TOKEN="your_long_api_token_here" # required

$Env:NEPTUNE_API_TOKEN = "your_long_api_token_here"  # required

import os

os.environ["NEPTUNE_API_TOKEN"] = "your_long_api_token_here"
os.environ["NEPTUNE_PROJECT"] = "your_workspace/your_project"

الاستخدام

بمجرد التهيئة، يمكنك البدء في تدريب YOLO11 الخاصة بك. يعمل Neptune تلقائيًا عندما neptune تم تثبيت الحزمة وتم تمكين التكامل في الإعدادات.

مثال تدريبي

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model
# Pass the Neptune project slug as the 'project' argument (workspace/name)
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=10, project="my-workspace/my-project", name="experiment-1")

# Train via CLI
# project must be the Neptune slug (workspace/name); otherwise run creation will fail
yolo train data=coco8.yaml epochs=10 project=my-workspace/my-project name=experiment-1

فهم التكامل

يوضح الرسم البياني التالي كيفية تفاعل خط أنابيب Ultralytics مع Neptune مختلف العناصر والمقاييس.

graph LR
    A[YOLO Training Loop] --> B{Neptune Callback}
    B -->|Log Scalars| C[Loss, mAP, LR]
    B -->|Log Images| D[Mosaics, Preds]
    B -->|Log Artifacts| E[Model Weights]
    B -->|Log Metadata| F[Hyperparameters]

    C --> G[Neptune Server]
    D --> G
    E --> G
    F --> G

    G --> H[Neptune Web Dashboard]

ما الذي يتم تسجيله؟

عند تشغيل أمر التدريب، يقوم Neptune تلقائيًا بالتقاط بنية البيانات التالية في التشغيل:

1. التكوين/المعلمات الفائقة: يتم تسجيل جميع حجج التدريب (العصور، lr0، المحسن، إلخ) في قسم التكوين.
2. التكوين/النموذج: بنية النموذج وتعريفه.
3. مقاييس (Metrics):
   • تدريب: box_loss, cls_loss, dfl_loss, lr (معدل التعلم).
   • مقاييس (Metrics): precision, recall, mAP50, mAP50-95.
4. الصور:
   • Mosaic: مجموعات التدريب التي تظهر زيادة البيانات.
   • Validation: تسميات الحقائق الميدانية وتوقعات النموذج على بيانات التحقق.
   • Plots: مصفوفات الارتباك، منحنيات الدقة والاسترجاع.
5. الأوزان: النموذج النهائي المدرب (best.pt) يتم تحميله إلى weights المجلد في Neptune .

الاستخدام المتقدم

تنظيم الجولات

يمكنك استخدام Ultralytics القياسي project و name حجج لتنظيم عمليات التشغيل في Neptune.

• project: يجب أن يكون Neptune slug workspace/name؛ هذا ما يمرره الاستدعاء إلى neptune.init_run.
• name: يعمل كمعرف للتشغيل المحدد.

تسجيل مخصص

إذا كنت بحاجة إلى تسجيل مقاييس مخصصة إضافية إلى جانب التسجيل التلقائي، يمكنك الوصول إلى مثيل Neptune . لاحظ أنك ستحتاج إلى تعديل منطق المدرب أو إنشاء رد اتصال مخصص للوصول إلى كائن التشغيل المحدد، حيث يتعامل Ultralytics مع دورة حياة التشغيل داخليًا.

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني تعطيل Neptune ؟

إذا قمت بتثبيت neptune ولكنك ترغب في تعطيل التسجيل لجلسة معينة أو بشكل عام، يمكنك تعديل YOLO .

# Disable Neptune integration
yolo settings neptune=False

لا يتم تحميل صوري. ما المشكلة؟

تأكد من أن شبكتك تسمح بالاتصال بخوادم Neptune. بالإضافة إلى ذلك، عادةً ما يتم تسجيل الصور على فترات زمنية محددة (على سبيل المثال، نهاية العصور أو نهاية التدريب). إذا قمت بمقاطعة التدريب مبكرًا باستخدام Ctrl+C، قد لا يتم تحميل بعض النتائج النهائية مثل مصفوفات الارتباك أو أفضل أوزان النموذج.

هل يمكنني تسجيل الدخول إلى معرف Neptune محدد؟

يُنشئ التكامل الحالي تلقائيًا تشغيلًا جديدًا لكل جلسة تدريب. لاستئناف التسجيل في تشغيل موجود، ستحتاج عادةً إلى معالجة Neptune يدويًا في Python وهو ما يقع خارج نطاق التكامل التلقائي. ومع ذلك، Ultralytics استئناف التدريب محليًا، مما سيؤدي إلى إنشاء تشغيل جديد في Neptune track المستأنفة.

أين يمكنني العثور على أوزان النموذج في Neptune؟

في Neptune معلومات Neptune ، انتقل إلى القطع الأثرية أو جميع البيانات الوصفية قسم. ستجد weights المجلد الذي يحتوي على best.pt الملف، الذي يمكنك تنزيله للنشر.

📅 تم إنشاؤه منذ 0 أيام ✏️ تم التحديث منذ 0 أيام

تعليقات