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Mantener tus modelos de visi贸n artificial despu茅s de la implantaci贸n

Introducci贸n

If you are here, we can assume you've completed many steps in your computer vision project: from gathering requirements, annotating data, and training the model to finally deploying it. Your application is now running in production, but your project doesn't end here. The most important part of a computer vision project is making sure your model continues to fulfill your project's objectives over time, and that's where monitoring, maintaining, and documenting your computer vision model enters the picture.

En esta gu铆a, examinaremos m谩s detenidamente c贸mo puedes mantener tus modelos de visi贸n por ordenador despu茅s de su despliegue. Exploraremos c贸mo la supervisi贸n del modelo puede ayudarte a detectar problemas en una fase temprana, c贸mo mantener tu modelo preciso y actualizado, y por qu茅 la documentaci贸n es importante para la resoluci贸n de problemas.

El seguimiento del modelo es clave

Vigilar de cerca tus modelos de visi贸n por ordenador desplegados es esencial. Sin una supervisi贸n adecuada, los modelos pueden perder precisi贸n. Un problema com煤n es el cambio en la distribuci贸n de los datos o la desviaci贸n de los datos, cuando los datos con los que se encuentra el modelo cambian respecto a aquellos con los que fue entrenado. Cuando el modelo tiene que hacer predicciones sobre datos que no reconoce, puede dar lugar a interpretaciones err贸neas y a un rendimiento deficiente. Los valores at铆picos, o puntos de datos inusuales, tambi茅n pueden afectar a la precisi贸n del modelo.

Regular model monitoring helps developers track the model's performance, spot anomalies, and quickly address problems like data drift. It also helps manage resources by indicating when updates are needed, avoiding expensive overhauls, and keeping the model relevant.

Buenas pr谩cticas para la supervisi贸n de modelos

He aqu铆 algunas buenas pr谩cticas que debes tener en cuenta al supervisar tu modelo de visi贸n por ordenador en producci贸n:

  • Track Performance Regularly: Continuously monitor the model's performance to detect changes over time.
  • Double Check the Data Quality: Check for missing values or anomalies in the data.
  • Use Diverse Data Sources: Monitor data from various sources to get a comprehensive view of the model's performance.
  • Combine Monitoring Techniques: Use a mix of drift detection algorithms and rule-based approaches to identify a wide range of issues.
  • Monitor Inputs and Outputs: Keep an eye on both the data the model processes and the results it produces to make sure everything is functioning correctly.
  • Set Up Alerts: Implement alerts for unusual behavior, such as performance drops, to be able to make quick corrective actions.

Herramientas para la supervisi贸n de modelos de IA

Puedes utilizar herramientas de supervisi贸n automatizada para facilitar la supervisi贸n de los modelos tras su despliegue. Muchas herramientas ofrecen informaci贸n en tiempo real y funciones de alerta. He aqu铆 algunos ejemplos de herramientas de supervisi贸n de modelos de c贸digo abierto que pueden funcionar juntas:

  • Prometheus: Prometheus is an open-source monitoring tool that collects and stores metrics for detailed performance tracking. It integrates easily with Kubernetes and Docker, collecting data at set intervals and storing it in a time-series database. Prometheus can also scrape HTTP endpoints to gather real-time metrics. Collected data can be queried using the PromQL language.
  • Grafana: Grafana is an open-source data visualization and monitoring tool that allows you to query, visualize, alert on, and understand your metrics no matter where they are stored. It works well with Prometheus and offers advanced data visualization features. You can create custom dashboards to show important metrics for your computer vision models, like inference latency, error rates, and resource usage. Grafana turns collected data into easy-to-read dashboards with line graphs, heat maps, and histograms. It also supports alerts, which can be sent through channels like Slack to quickly notify teams of any issues.
  • Evidently AI: Evidently AI is an open-source tool designed for monitoring and debugging machine learning models in production. It generates interactive reports from pandas DataFrames, helping analyze machine learning models. Evidently AI can detect data drift, model performance degradation, and other issues that may arise with your deployed models.

Las tres herramientas presentadas anteriormente, Evidently AI, Prometheus y Grafana, pueden trabajar juntas a la perfecci贸n como una soluci贸n de monitorizaci贸n ML totalmente de c贸digo abierto que est谩 lista para la producci贸n. Evidently AI se utiliza para recopilar y calcular m茅tricas, Prometheus almacena estas m茅tricas, y Grafana las muestra y establece alertas. Aunque hay muchas otras herramientas disponibles, esta configuraci贸n es una interesante opci贸n de c贸digo abierto que proporciona s贸lidas capacidades para la supervisi贸n y el mantenimiento de tus modelos.

Overview of Open Source Model Monitoring Tools

Sistemas de Detecci贸n de Anomal铆as y Alertas

Una anomal铆a es cualquier punto o patr贸n de datos que se desv铆a bastante de lo esperado. Con respecto a los modelos de visi贸n por ordenador, las anomal铆as pueden ser im谩genes muy diferentes de aquellas con las que se entren贸 el modelo. Estas im谩genes inesperadas pueden ser se帽ales de problemas como cambios en la distribuci贸n de los datos, valores at铆picos o comportamientos que podr铆an reducir el rendimiento del modelo. Establecer sistemas de alerta para detectar estas anomal铆as es una parte importante de la supervisi贸n de modelos.

Estableciendo niveles de rendimiento est谩ndar y l铆mites para las m茅tricas clave, puedes detectar los problemas a tiempo. Cuando el rendimiento se sale de esos l铆mites, se disparan las alertas, lo que provoca correcciones r谩pidas. Actualizar y reentrenar peri贸dicamente los modelos con nuevos datos los mantiene relevantes y precisos a medida que cambian los datos.

Aspectos a tener en cuenta al configurar umbrales y alertas

Cuando configures tus sistemas de alerta, ten en cuenta estas buenas pr谩cticas:

  • Standardized Alerts: Use consistent tools and formats for all alerts, such as email or messaging apps like Slack. Standardization makes it easier for you to quickly understand and respond to alerts.
  • Include Expected Behavior: Alert messages should clearly state what went wrong, what was expected, and the timeframe evaluated. It helps you gauge the urgency and context of the alert.
  • Configurable Alerts: Make alerts easily configurable to adapt to changing conditions. Allow yourself to edit thresholds, snooze, disable, or acknowledge alerts.

Detecci贸n de Deriva de Datos

La detecci贸n de la deriva de los datos es un concepto que ayuda a identificar cu谩ndo las propiedades estad铆sticas de los datos de entrada cambian con el tiempo, lo que puede degradar el rendimiento del modelo. Antes de que decidas volver a entrenar o ajustar tus modelos, esta t茅cnica ayuda a detectar que hay un problema. La deriva de datos se ocupa de los cambios en el panorama general de los datos a lo largo del tiempo, mientras que la detecci贸n de anomal铆as se centra en identificar puntos de datos raros o inesperados que pueden requerir atenci贸n inmediata.

Data Drift Detection Overview

Aqu铆 tienes varios m茅todos para detectar la deriva de los datos:

Continuous Monitoring: Regularly monitor the model's input data and outputs for signs of drift. Track key metrics and compare them against historical data to identify significant changes.

Statistical Techniques: Use methods like the Kolmogorov-Smirnov test or Population Stability Index (PSI) to detect changes in data distributions. These tests compare the distribution of new data with the training data to identify significant differences.

Feature Drift: Monitor individual features for drift. Sometimes, the overall data distribution may remain stable, but individual features may drift. Identifying which features are drifting helps in fine-tuning the retraining process.

Mantenimiento de modelos

El mantenimiento de los modelos es crucial para que los modelos de visi贸n por ordenador sigan siendo precisos y pertinentes a lo largo del tiempo. El mantenimiento de modelos implica actualizar y volver a entrenar los modelos con regularidad, abordar la desviaci贸n de datos y garantizar que el modelo siga siendo relevante a medida que cambian los datos y los entornos. Quiz谩 te preguntes en qu茅 se diferencia el mantenimiento de modelos de la supervisi贸n de modelos. La supervisi贸n consiste en observar el rendimiento del modelo en tiempo real para detectar los problemas a tiempo. El mantenimiento, en cambio, consiste en solucionar esos problemas.

Actualizaciones y reciclaje peri贸dicos

Una vez desplegado un modelo, mientras lo supervisas, puedes notar cambios en los patrones de datos o en el rendimiento, lo que indica una deriva del modelo. Las actualizaciones peri贸dicas y el reentrenamiento se convierten en partes esenciales del mantenimiento del modelo, para garantizar que 茅ste pueda manejar nuevos patrones y escenarios. Hay algunas t茅cnicas que puedes utilizar en funci贸n de c贸mo cambien tus datos.

Computer Vision Model Drift Overview

Por ejemplo, si los datos cambian gradualmente con el tiempo, el aprendizaje incremental es un buen enfoque. El aprendizaje incremental consiste en actualizar el modelo con nuevos datos sin reentrenarlo completamente desde cero, lo que ahorra recursos inform谩ticos y tiempo. Sin embargo, si los datos han cambiado dr谩sticamente, un reentrenamiento completo peri贸dico podr铆a ser una mejor opci贸n para garantizar que el modelo no se ajuste en exceso a los nuevos datos y pierda de vista los patrones m谩s antiguos.

Regardless of the method, validation and testing are a must after updates. It is important to validate the model on a separate test dataset to check for performance improvements or degradation.

Decidir cu谩ndo volver a entrenar a tu modelo

La frecuencia de reentrenamiento de tu modelo de visi贸n por ordenador depende de los cambios en los datos y del rendimiento del modelo. Vuelve a entrenar tu modelo siempre que observes un descenso significativo del rendimiento o detectes una desviaci贸n de los datos. Las evaluaciones peri贸dicas pueden ayudar a determinar el programa de reentrenamiento adecuado, probando el modelo con nuevos datos. Supervisar las m茅tricas de rendimiento y los patrones de datos te permite decidir si tu modelo necesita actualizaciones m谩s frecuentes para mantener la precisi贸n.

When to Retrain Overview

Documentaci贸n

Documentar un proyecto de visi贸n por ordenador facilita su comprensi贸n, reproducci贸n y colaboraci贸n. Una buena documentaci贸n abarca la arquitectura del modelo, los hiperpar谩metros, los conjuntos de datos, las m茅tricas de evaluaci贸n y mucho m谩s. Proporciona transparencia, ayudando a los miembros del equipo y a las partes interesadas a comprender qu茅 se ha hecho y por qu茅. La documentaci贸n tambi茅n ayuda en la resoluci贸n de problemas, el mantenimiento y las futuras mejoras, al proporcionar una referencia clara de las decisiones y m茅todos anteriores.

Elementos clave a documentar

Estos son algunos de los elementos clave que deben incluirse en la documentaci贸n del proyecto:

  • Project Overview: Provide a high-level summary of the project, including the problem statement, solution approach, expected outcomes, and project scope. Explain the role of computer vision in addressing the problem and outline the stages and deliverables.
  • Model Architecture: Detail the structure and design of the model, including its components, layers, and connections. Explain the chosen hyperparameters and the rationale behind these choices.
  • Data Preparation: Describe the data sources, types, formats, sizes, and preprocessing steps. Discuss data quality, reliability, and any transformations applied before training the model.
  • Training Process: Document the training procedure, including the datasets used, training parameters, and loss functions. Explain how the model was trained and any challenges encountered during training.
  • Evaluation Metrics: Specify the metrics used to evaluate the model's performance, such as accuracy, precision, recall, and F1-score. Include performance results and an analysis of these metrics.
  • Deployment Steps: Outline the steps taken to deploy the model, including the tools and platforms used, deployment configurations, and any specific challenges or considerations.
  • Monitoring and Maintenance Procedure: Provide a detailed plan for monitoring the model's performance post-deployment. Include methods for detecting and addressing data and model drift, and describe the process for regular updates and retraining.

Herramientas para la documentaci贸n

Hay muchas opciones cuando se trata de documentar proyectos de IA, y las herramientas de c贸digo abierto son especialmente populares. Dos de ellas son los Cuadernos Jupyter y MkDocs. Los Cuadernos Jupyter te permiten crear documentos interactivos con c贸digo incrustado, visualizaciones y texto, lo que los hace ideales para compartir experimentos y an谩lisis. MkDocs es un generador de sitios est谩ticos f谩cil de configurar y desplegar, perfecto para crear y alojar documentaci贸n de proyectos en l铆nea.

Conecta con la Comunidad

Unirte a una comunidad de entusiastas de la visi贸n por ordenador puede ayudarte a resolver problemas y a aprender m谩s r谩pidamente. Aqu铆 tienes algunas formas de conectar, obtener apoyo y compartir ideas.

Recursos comunitarios

  • GitHub Issues: Check out the YOLOv8 GitHub repository and use the Issues tab to ask questions, report bugs, and suggest new features. The community and maintainers are highly active and supportive.
  • Ultralytics Servidor Discord: 脷nete al servidor Discord deUltralytics para chatear con otros usuarios y desarrolladores, obtener ayuda y compartir tus experiencias.

Documentaci贸n oficial

  • Ultralytics YOLOv8 Documentaci贸n: Visita la documentaci贸n oficial de YOLOv8 para obtener gu铆as detalladas y consejos 煤tiles sobre diversos proyectos de visi贸n por ordenador.

El uso de estos recursos le ayudar谩 a resolver desaf铆os y a mantenerse al d铆a con las 煤ltimas tendencias y pr谩cticas de la comunidad de visi贸n artificial.

Conclusiones clave

Cubrimos consejos clave para supervisar, mantener y documentar tus modelos de visi贸n por ordenador. Las actualizaciones peri贸dicas y el reentrenamiento ayudan al modelo a adaptarse a nuevos patrones de datos. Detectar y corregir la desviaci贸n de los datos ayuda a que tu modelo siga siendo preciso. La supervisi贸n continua detecta los problemas a tiempo, y una buena documentaci贸n facilita la colaboraci贸n y las actualizaciones futuras. Seguir estos pasos ayudar谩 a que tu proyecto de visi贸n computerizada siga siendo exitoso y eficaz a lo largo del tiempo.



Created 2024-07-10, Updated 2024-07-10
Authors: glenn-jocher (1), abirami-vina (1)

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