Acompanhamento de experiências com Neptune

Neptune é um repositório de metadados para MLOps, criado para equipas que realizam muitos experimentos. Ele oferece um único local para registar, armazenar, exibir, organizar, comparar e consultar todos os seus metadados de construção de modelos.

Ultralytics YOLO11 com Neptune otimizar o acompanhamento de experiências. Essa integração permite registar automaticamente métricas de treino, visualizar previsões de modelos e armazenar artefactos de modelos sem escrever código de registo personalizado.

Principais Características

• Registo automatizado: Registe automaticamente métricas de treino importantes, como perda de caixa, perda de classificação e mAP.
• Visualização de imagens: Veja mosaicos de treino e previsões de validação diretamente no Neptune .
• Verificação do modelo: Carregue e controle as versões dos pesos do seu modelo treinado (best.pt) automaticamente no final do treino.
• Rastreamento de hiperparâmetros: registe todos os parâmetros de configuração para garantir a total reprodutibilidade das suas experiências.
• Gráficos interativos: visualize matrizes de confusão e curvas de precisão-recall para analisar o desempenho do modelo.

Instalação

Para utilizar Neptune Ultralytics, terá de instalar o neptune pacote do 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 começar o treinamento, você precisa conectar seu ambiente local ao seu Neptune . Você precisará do seu token de API e do nome do projeto no Neptune do Neptune .

1. Obtenha as suas credenciais

1. Inicie sessão no Neptune.ai.
2. Crie um novo projeto (ou selecione um já existente).
3. Aceda ao seu menu de utilizador e obtenha o seu token API.

2. Definir variáveis de ambiente

A maneira mais segura de lidar com credenciais é através de variáveis de ambiente. Observe que oNeptune Ultralytics Neptune lê o YOLO project argumento e não utiliza NEPTUNE_PROJECT. Passe o Neptune completo (por exemplo, workspace/name) via project= no seu comando de treino; caso contrário, Neptune 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

Depois de configurado, pode começar a treinar YOLO11 seus YOLO11 . Neptune funciona automaticamente quando o neptune O pacote está instalado e a integração está ativada nas configurações.

Exemplo de formação

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

Compreender a integração

O diagrama a seguir ilustra como o pipeline Ultralytics interage com Neptune registar vários artefactos 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 registado?

Quando executa o comando de treino, a Neptune captura automaticamente a seguinte estrutura de dados na sua execução:

1. Configuração/Hiperparâmetros: Todos os argumentos de treino (épocas, lr0, otimizador, etc.) são registados na secção Configuração.
2. Configuração/Modelo: A arquitetura e definição do modelo.
3. Métricas:
   • Treinar: box_loss, cls_loss, dfl_loss, lr (taxa de aprendizagem).
   • Métricas: precision, recall, mAP50, mAP50-95.
4. Imagens:
   • Mosaic: Lotes de treino mostrando aumento de dados.
   • Validation: Etiquetas 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 o weights pasta na Neptune do Neptune .

Utilização avançada

Organização de corridas

Você pode usar o Ultralytics padrão project e name argumentos para organizar as suas corridas no Neptune.

• project: Deve ser o slug Neptune workspace/name; isto é o que a chamada de retorno passa para neptune.init_run.
• name: Funciona como identificador para a execução específica.

Registo personalizado

Se precisar registar métricas personalizadas adicionais juntamente com o registo automático, pode aceder à instância Neptune . Observe que será necessário modificar a lógica do treinador ou criar um retorno de chamada personalizado para aceder ao objeto de execução específico, pois a Ultralytics lida com o ciclo de vida da execução internamente.

FAQ

Como desativar Neptune ?

Se instalou neptune mas deseja desativar o registo para uma sessão específica ou globalmente, pode modificar as YOLO .

# Disable Neptune integration
yolo settings neptune=False

As minhas imagens não estão a ser carregadas. O que está a acontecer?

Certifique-se de que a sua rede permite ligações aos servidores Neptune. Além disso, o registo de imagens geralmente ocorre em intervalos específicos (por exemplo, no final de épocas ou no final do treino). Se interromper o treino antecipadamente usando Ctrl+C, alguns artefactos finais, como matrizes de confusão ou os melhores pesos do modelo, podem não ser carregados.

Posso iniciar sessão numa ID Neptune específica Neptune ?

A integração atual cria automaticamente uma nova execução para cada sessão de treino. Para retomar o registo numa execução existente, normalmente seria necessário lidar com a Neptune manualmente no Python , o que está fora do âmbito da integração automática. No entanto, Ultralytics a retomada do treino localmente, o que criará uma nova execução no Neptune track épocas retomadas.

Onde posso encontrar os pesos do modelo no Neptune?

No seu Neptune , navegue até Artefactos ou Todos os metadados secção. Encontrará um weights pasta contendo o seu best.pt arquivo, que pode ser baixado para implementação.

📅 Criado há 0 dias ✏️ Atualizado há 0 dias

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