Link to this sectionNeptune ile Deney Takibi#

Neptune, çok sayıda deney yürüten ekipler için oluşturulmuş, MLOps'a yönelik bir meta veri deposudur. Tüm model oluşturma meta verilerini kaydetmen, depolaman, görüntülemen, düzenlemen, karşılaştırman ve sorgulaman için sana tek bir yer sunar.

Ultralytics YOLO26, deney takibini kolaylaştırmak için Neptune ile entegre olur. Bu entegrasyon, özel günlük kaydı kodu yazmana gerek kalmadan eğitim metriklerini otomatik olarak kaydetmeni, model tahminlerini görselleştirmeni ve model çıktılarını depolamanı sağlar.

Link to this sectionTemel Özellikler#

• Otomatik Günlük Kaydı: Kutu kaybı, sınıflandırma kaybı ve mAP gibi temel eğitim metriklerini otomatik olarak kaydet.
• Görüntü Görselleştirme: Eğitim mozaiklerini ve doğrulama tahminlerini doğrudan Neptune panosunda görüntüle.
• Model Kontrol Noktaları: Eğitilen model ağırlıklarını (best.pt) eğitimin sonunda otomatik olarak yükle ve sürüm kontrolünü yap.
• Hiperparametre Takibi: Deneylerinin tam olarak tekrarlanabilirliğini sağlamak için tüm yapılandırma parametrelerini kaydet.
• Etkileşimli Grafikler: Model performansını analiz etmek için karmaşıklık matrislerini ve kesinlik-duyarlılık eğrilerini görselleştir.

Link to this sectionKurulum#

To use Neptune with Ultralytics, you will need to install the neptune client package along with ultralytics.

# Install the required packages
pip install ultralytics neptune

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

Link to this sectionYapılandırma#

Eğitime başlamadan önce yerel ortamını Neptune projene bağlaman gerekir. Neptune panondan API Token ve Proje Adı bilgilerine ihtiyacın olacak.

Link to this sectionKimlik Bilgilerini Al#

1. Neptune.ai adresine giriş yap.
2. Yeni bir proje oluştur (veya mevcut olanı seç).
3. Kullanıcı menüne git ve API Token bilgisini al.

Link to this sectionOrtam Değişkenlerini Ayarla#

Kimlik bilgilerini yönetmenin en güvenli yolu ortam değişkenlerini kullanmaktır. Ultralytics Neptune geri çağrısının (callback), YOLO project bağımsız değişkenini okuduğunu ve NEPTUNE_PROJECT kullanmadığını unutma. Tam Neptune slug'ını (örneğin workspace/name) eğitim komutunda project= aracılığıyla ilet; aksi takdirde Neptune varsayılan "Ultralytics" değerini kullanmaya çalışacak ve çalışma başarısız olacaktır.

export NEPTUNE_API_TOKEN="your_long_api_token_here" # required

Link to this sectionKullanım#

Yapılandırma tamamlandığında, YOLO26 modellerini eğitmeye başlayabilirsin. neptune paketi yüklü olduğunda ve ayarlar kısmında entegrasyon etkinleştirildiğinde Neptune entegrasyonu otomatik olarak çalışır.

Link to this sectionEğitim Örneği#

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")

Link to this sectionEntegrasyonu Anlamak#

Aşağıdaki şema, Ultralytics eğitim hattının çeşitli çıktıları ve metrikleri kaydetmek için Neptune ile nasıl etkileşime girdiğini göstermektedir.

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

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

    G --> H[Neptune Web Dashboard]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff
    classDef extern fill:#607D8B,color:#fff

Link to this sectionNeler Kaydediliyor?#

Eğitim komutunu çalıştırdığında, Neptune entegrasyonu çalışma sürecinde aşağıdaki veri yapısını otomatik olarak yakalar:

1. Yapılandırma/Hiperparametreler: Tüm eğitim bağımsız değişkenleri (epochs, lr0, optimizer vb.) Yapılandırma bölümü altında kaydedilir.
2. Yapılandırma/Model: Model mimarisi ve tanımı.
3. Metrikler:
   • Eğitim: box_loss, cls_loss, dfl_loss, lr (öğrenme oranı).
   • Metrikler: precision, recall, mAP50, mAP50-95.
4. Görüntüler:
   • Mosaic: Veri artırmayı gösteren eğitim grupları.
   • Validation: Doğrulama verileri üzerindeki gerçek etiketler ve model tahminleri.
   • Plots: Karmaşıklık matrisleri, Kesinlik-Duyarlılık eğrileri.
5. Ağırlıklar: Eğitilen nihai model (best.pt), Neptune çalışmasındaki weights klasörüne yüklenir.

Link to this sectionGelişmiş Kullanım#

Link to this sectionÇalışmaları Düzenleme#

Neptune'daki çalışmalarını düzenlemek için standart Ultralytics project ve name bağımsız değişkenlerini kullanabilirsin.

• project: Neptune proje slug'ı workspace/name şeklinde olmalıdır; geri çağrının neptune.init_run fonksiyonuna ilettiği değer budur.
• name: Belirli bir çalışma için tanımlayıcı görevi görür.

Link to this sectionÖzel Günlük Kaydı#

Otomatik günlüğe ek olarak başka özel metrikler kaydetmen gerekirse, Neptune çalışma örneğine erişebilirsin. Ultralytics entegrasyonu çalışma yaşam döngüsünü dahili olarak yönettiğinden, belirli çalışma nesnesine erişmek için eğitici mantığını değiştirmen veya özel bir geri çağrı oluşturman gerekeceğini unutma.

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionNeptune günlüğünü nasıl devre dışı bırakırım?#

neptune yüklü olsa bile belirli bir oturum için veya genel olarak günlüğü devre dışı bırakmak istersen, YOLO ayarlarını değiştirebilirsin.

# Disable Neptune integration
yolo settings neptune=False

Link to this sectionGörüntülerim yüklenmiyor. Sorun ne?#

Ağının Neptune sunucularına bağlantıya izin verdiğinden emin ol. Ayrıca, görüntü günlüğü genellikle belirli aralıklarla (örneğin epok sonlarında veya eğitimin sonunda) gerçekleşir. Eğitimi Ctrl+C ile erken kesersen, karmaşıklık matrisleri veya en iyi model ağırlıkları gibi bazı nihai çıktılar yüklenmeyebilir.

Link to this sectionBelirli bir Neptune çalışma kimliğine kayıt yapabilir miyim?#

Mevcut entegrasyon, her eğitim oturumu için otomatik olarak yeni bir çalışma oluşturur. Mevcut bir çalışmaya günlük kaydına devam etmek için genellikle Neptune başlatma işlemini Python kodunda manuel olarak gerçekleştirmen gerekir; bu da otomatik entegrasyonun kapsamı dışındadır. Ancak Ultralytics, yerel olarak eğitime devam etmeyi destekler ve bu durum, devam ettirilen epokları takip etmek için Neptune'da yeni bir çalışma oluşturur.

Link to this sectionModel ağırlıklarını Neptune'da nerede bulabilirim?#

In your Neptune dashboard, navigate to the Artifacts or All Metadata section. You will find a weights folder containing your best.pt file, which you can download for deployment.