Experimentverfolgung mit Neptune

Neptune ist ein Metadatenspeicher für MLOps, der für Teams entwickelt wurde, die viele Experimente durchführen. Er bietet Ihnen einen zentralen Ort, an dem Sie alle Ihre Metadaten zur Modellerstellung protokollieren, speichern, anzeigen, organisieren, vergleichen und abfragen können.

Ultralytics YOLO11 mit Neptune YOLO11 , Neptune die Nachverfolgung von Experimenten zu optimieren. Diese Integration ermöglicht es Ihnen, Trainingsmetriken automatisch zu protokollieren, Modellvorhersagen zu visualisieren und Modellartefakte zu speichern, ohne benutzerdefinierten Protokollierungscode schreiben zu müssen.

Hauptmerkmale

• Automatisierte Protokollierung: Protokollieren Sie automatisch wichtige Trainingsmetriken wie Boxverlust, Klassifizierungsverlust und mAP.
• Bildvisualisierung: Zeigen Sie Trainingsmosaike und Validierungsvorhersagen direkt im Neptune an.
• Modell-Checkpointing: Laden Sie die Gewichte Ihres trainierten Modells hoch und verwalten Sie deren Versionen (best.pt) automatisch am Ende der Schulung.
• Hyperparameter-Tracking: Protokollieren Sie alle Konfigurationsparameter, um die vollständige Reproduzierbarkeit Ihrer Experimente sicherzustellen.
• Interaktive Diagramme: Visualisieren Sie Verwechslungsmatrizen und Präzisions-Recall-Kurven, um die Modellleistung zu analysieren.

Installation

Um Neptune Ultralytics zu verwenden, müssen Sie die neptune Kundenpaket zusammen mit ultralytics.

# Install the required packages
pip install ultralytics neptune

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

Konfiguration

Bevor Sie mit dem Training beginnen, müssen Sie Ihre lokale Umgebung mit Ihrem Neptune verbinden. Dazu benötigen Sie Ihren API-Token und den Projektnamen aus Ihrem Neptune .

1. Holen Sie sich Ihre Zugangsdaten

1. Melden Sie sich bei Neptune.ai an.
2. Erstellen Sie ein neues Projekt (oder wählen Sie ein bestehendes aus).
3. Gehen Sie zu Ihrem Benutzermenü und holen Sie sich Ihren API-Token.

2. Umgebungsvariablen festlegen

Der sicherste Weg, Anmeldedaten zu verarbeiten, ist über Umgebungsvariablen. Beachten Sie, dass derNeptune die YOLO liest. project Argument und verwendet nicht NEPTUNE_PROJECT. Übergeben Sie die vollständige Neptune (z. B. workspace/name) über project= in Ihrem Trainingsbefehl; andernfalls Neptune , den wörtlichen Standardwert zu verwenden. "Ultralytics" und der Lauf schlägt fehl.

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"

Nutzung

Nach der Konfiguration können Sie mit dem Training Ihrer YOLO11 beginnen. Die Neptune funktioniert automatisch, wenn die neptune Das Paket ist installiert und die Integration ist in den Einstellungen aktiviert.

Schulungsbeispiel

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

Die Integration verstehen

Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie die Ultralytics -Pipeline mit Neptune interagiert, Neptune verschiedene Artefakte und Metriken zu protokollieren.

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]

Was wird protokolliert?

Wenn Sie den Trainingsbefehl ausführen, erfasst die Neptune automatisch die folgende Datenstruktur in Ihrem Lauf:

1. Konfiguration/Hyperparameter: Alle Trainingsargumente (Epochen, lr0, Optimierer usw.) werden im Abschnitt „Konfiguration“ protokolliert.
2. Konfiguration/Modell: Die Modellarchitektur und -definition.
3. Metriken:
   • Trainieren: box_loss, cls_loss, dfl_loss, lr (Lernrate).
   • Metriken: precision, recall, mAP50, mAP50-95.
4. Bilder:
   • MosaicTrainingschargen, die Datenvergrößerung zeigen.
   • Validation: Ground-Truth-Labels und Modellvorhersagen zu Validierungsdaten.
   • Plots: Verwechslungsmatrizen, Präzisions-Recall-Kurven.
5. GewichteDas endgültige trainierte Modell (best.pt) wird auf die weights Ordner im Neptune .

Erweiterte Verwendung

Läufe organisieren

Sie können den Standard Ultralytics verwenden. project und name Argumente für die Organisation Ihrer Läufe in Neptune.

• project: Muss der Neptune -Slug sein workspace/name; das ist es, was der Rückruf an neptune.init_run.
• name: Dient als Identifikator für den jeweiligen Durchlauf.

Benutzerdefinierte Protokollierung

Wenn Sie zusätzlich zur automatischen Protokollierung weitere benutzerdefinierte Metriken protokollieren müssen, können Sie auf die Neptune zugreifen. Beachten Sie, dass Sie die Trainer-Logik ändern oder einen benutzerdefinierten Callback erstellen müssen, um auf das spezifische Ausführungsobjekt zuzugreifen, da die Ultralytics den Ausführungslebenszyklus intern verarbeitet.

FAQ

Wie deaktiviere ich Neptune ?

Wenn Sie installiert haben neptune Wenn Sie jedoch die Protokollierung für eine bestimmte Sitzung oder global deaktivieren möchten, können Sie die YOLO ändern.

# Disable Neptune integration
yolo settings neptune=False

Meine Bilder werden nicht hochgeladen. Was ist los?

Stellen Sie sicher, dass Ihr Netzwerk Verbindungen zu den Servern Neptune zulässt. Darüber hinaus erfolgt die Bildprotokollierung in der Regel in bestimmten Intervallen (z. B. am Ende von Epochen oder am Ende des Trainings). Wenn Sie das Training vorzeitig mit Ctrl+CEinige endgültige Artefakte wie Verwechslungsmatrizen oder die besten Modellgewichte werden möglicherweise nicht hochgeladen.

Kann ich mich bei einer bestimmten Neptune anmelden?

Die aktuelle Integration erstellt automatisch einen neuen Lauf für jede Trainingseinheit. Um die Protokollierung für einen bestehenden Lauf fortzusetzen, müssten Sie normalerweise die Neptune manuell im Python vornehmen, was außerhalb des Umfangs der automatischen Integration liegt. Ultralytics jedoch die lokale Fortsetzung des Trainings, wodurch ein neuer Lauf in Neptune erstellt wird, Neptune track fortgesetzten Epochen track .

Wo finde ich die Modellgewichte in Neptune?

Navigieren Sie in Ihrem Neptune zu Artefakte oder Alle Metadaten Abschnitt. Sie finden dort eine weights Ordner mit Ihren best.pt Datei, die Sie für die Bereitstellung herunterladen können.

📅 Erstellt vor 0 Tagen ✏️ Aktualisiert vor 0 Tagen

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