Rastreamento de Experimentos com Neptune

Neptune é um repositório de metadados para MLOps, construído para equipes que executam muitos experimentos. Ele oferece um único local para registrar, armazenar, exibir, organizar, comparar e consultar todos os metadados de construção do seu modelo.

Ultralytics YOLO26 integra-se com Neptune para otimizar o rastreamento de experimentos. Essa integração permite registrar automaticamente métricas de treinamento, visualizar previsões do modelo e armazenar artefatos do modelo sem a necessidade de escrever código de registro personalizado.

Principais Características

• Registro Automatizado: Registra automaticamente métricas chave de treinamento, como perda de caixa, perda de classificação e mAP.
• Visualização de Imagens: Visualize mosaicos de treinamento e previsões de validação diretamente no painel da Neptune.
• Checkpointing de Modelo: Carregue e controle a versão dos pesos do seu modelo treinado (best.pt) automaticamente ao final do treinamento.
• Rastreamento de Hiperparâmetros: Registre todos os parâmetros de configuração para garantir a reprodutibilidade completa de seus experimentos.
• Gráficos Interativos: Visualize matrizes de confusão e curvas de precisão-recall para analisar o desempenho do modelo.

Instalação

Para usar Neptune com Ultralytics, você precisará instalar o neptune pacote cliente juntamente com ultralytics.

# Install the required packages
pip install ultralytics neptune

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

Configuração

Antes de iniciar o treinamento, você precisa conectar seu ambiente local ao seu projeto Neptune. Você precisará do seu Token de API e do Nome do Projeto do seu painel Neptune.

1. Obtenha Suas Credenciais

1. Faça login em Neptune.ai.
2. Crie um novo projeto (ou selecione um existente).
3. Vá para o seu menu de usuário e obtenha seu Token de API.

2. Defina Variáveis de Ambiente

A forma mais segura de lidar com credenciais é através de variáveis de ambiente. Observe que o callback Ultralytics Neptune lê o argumento YOLO project e não utiliza NEPTUNE_PROJECT. Passe o slug completo do Neptune (por exemplo, workspace/name) via project= no seu comando de treinamento; caso contrário, Neptune tentará usar o padrão literal "Ultralytics" e a execução falhará.

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"

Utilização

Uma vez configurado, você pode começar a treinar seus modelos YOLO26. A integração com Neptune funciona automaticamente quando o neptune pacote está instalado e a integração está ativada nas configurações.

Exemplo de Treinamento

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.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

Compreendendo a Integração

O diagrama a seguir ilustra como o pipeline de treinamento da Ultralytics interage com o Neptune para registrar vários artefatos e métricas.

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]

O Que é Registrado?

Ao executar o comando de treinamento, a integração Neptune captura automaticamente a seguinte estrutura de dados na sua execução:

1. Configuração/Hiperparâmetros: Todos os argumentos de treinamento (épocas, lr0, otimizador, etc.) são registrados na seção de Configuração.
2. Configuração/Modelo: A arquitetura e definição do modelo.
3. Métricas:
   • Treinar: box_loss, cls_loss, dfl_loss, lr (taxa de aprendizado).
   • Métricas: precision, recall, mAP50, mAP50-95.
4. Imagens:
   • Mosaic: Lotes de treinamento mostrando aumento de dados.
   • Validation: Rótulos de verdade fundamental e previsões do modelo em dados de validação.
   • Plots: Matrizes de confusão, curvas de Precisão-Recall.
5. Pesos: O modelo final treinado (best.pt) é carregado para a pasta weights na execução do Neptune.

Uso Avançado

Organizando Execuções

Você pode usar os argumentos padrão do Ultralytics project e name para organizar suas execuções no Neptune.

• project: Deve ser o slug do projeto Neptune workspace/name; é isso que o callback passa para neptune.init_run.
• name: Atua como o identificador para a execução específica.

Registro Personalizado

Se precisar registrar métricas personalizadas adicionais juntamente com o registro automático, você pode acessar a instância de execução do Neptune. Observe que será necessário modificar a lógica do treinador ou criar um callback personalizado para acessar o objeto de execução específico, pois a integração do Ultralytics gerencia o ciclo de vida da execução internamente.

FAQ

Como desativar o registro da Neptune?

Se você instalou neptune mas deseja desativar o registro para uma sessão específica ou globalmente, você pode modificar as configurações do YOLO.

# Disable Neptune integration
yolo settings neptune=False

Minhas imagens não estão sendo carregadas. O que há de errado?

Certifique-se de que sua rede permite conexões aos servidores do Neptune. Além disso, o registro de imagens geralmente ocorre em intervalos específicos (por exemplo, fim das épocas ou fim do treinamento). Se você interromper o treinamento precocemente usando Ctrl+C, alguns artefatos finais, como matrizes de confusão ou os melhores pesos do modelo, podem não ser carregados.

Posso registrar em um ID de execução específico da Neptune?

A integração atual cria automaticamente uma nova execução para cada sessão de treinamento. Para retomar o registro em uma execução existente, você normalmente precisaria lidar com a inicialização da Neptune manualmente no código python, o que está fora do escopo da integração automática. No entanto, a Ultralytics suporta a retomada do treinamento localmente, o que criará uma nova execução na Neptune para track as épocas retomadas.

Onde posso encontrar os pesos do modelo na Neptune?

No seu painel do Neptune, navegue até a seção Artifacts ou All Metadata . Você encontrará uma pasta weights contendo seu arquivo best.pt , que você pode baixar para implantação.

📅 Criado há 1 mês ✏️ Atualizado há 4 dias

Comentários