AutoTrainnel egyszerűsíti a látásalapú AI-modellek betanítását az Ultralytics
Az Ultralytics bemutatta az AutoTrain funkciót, amely természetes nyelvű utasításokkal támogatja az Ultralytics YOLO-modellek betanítását, összehasonlítását és továbbfejlesztését. Az eszköz az Ultralytics Platform részeként a kezdeti alapmodell létrehozásától a gyártási telepítésig kapcsolja össze a munkafolyamat lépéseit.
- Az AutoTrain természetes nyelvű kérésekkel vezérli a modellfejlesztési munkafolyamatot.
- Az eszköz Ultralytics YOLO-modellek betanítását, összehasonlítását és továbbfejlesztését támogatja.
- A felhasználók többek között modellméretet és képfelbontást hasonlíthatnak össze ellenőrzött kísérletekben.
- Az Ask AI modellexportot, automatikus annotálást és telepítésindítást is támogat.
- Az AutoTrain az Ultralytics Platformon belül az adatoktól a telepítésig kapcsolja össze a lépéseket.
Természetes nyelvű kérésekkel irányítható a folyamat
Az Ultralytics szeptember 15-én jelentette be az AutoTraint. A vállalat szerint egy számítógépes látásmodell fejlesztése ritkán áll egyetlen betanítási futtatásból. A csapatoknak kiindulási alapot kell létrehozniuk, értékelniük kell az eredményeket, módosítaniuk kell a beállításokat, össze kell hasonlítaniuk a kísérleteket, majd meg kell ismételniük a folyamatot.
Az AutoTrain ezt a munkát az Ultralytics Platformon belül támogatja. Az Ask AI asszisztens természetes nyelvű kéréseket alakít műveletekké a modellfejlesztési munkafolyamatban. A felhasználó kérheti egy alapmodell létrehozását, ellenőrzött kísérletek futtatását, az eredmények értelmezését, valamint a kiválasztott modell exportálását vagy telepítését.
A cél az Ultralytics megfogalmazása szerint, hogy a látásalapú AI-val foglalkozó csapatoknak kevesebb időt kelljen a futtatások ismételt beállítására és a kísérleti eredmények összefésülésére fordítaniuk. Ehelyett azt vizsgálhatják, hogy a modell alkalmas-e a megoldandó feladatra.
Alapmodelltől az összehasonlító kísérletekig
Az AutoTrain használatával a csapatok manuális konfigurálás nélkül hozhatnak létre kiindulási modellt, majd validációs metrikák alapján hasonlíthatják össze a modelleket. A rendszer az Ultralytics szerint abban is segít, hogy a felhasználók megértsék, miért térnek el az eredmények.
Az ellenőrzött kísérletek során olyan változókat lehet tesztelni, mint a modell mérete vagy a képfelbontás. A felhasználó határozza meg a célt, a korlátokat és a számítási keretet, az AutoTrain pedig segít végrehajtani a munkafolyamatot, illetve a kapott eredményeket következő lépésekké alakítani.
Az Ultralytics példája szerint egy gyártási ellenőrzőrendszert fejlesztő csapat hibafelismerési alapmodellt hozhat létre, majd különböző képfelbontásokat hasonlíthat össze. Egy logisztikai vállalat azt vizsgálhatja, melyik modell azonosítja a legjobban a konténereket és a berendezéseket. Egy kiskereskedelmi alkalmazáson dolgozó fejlesztő pedig kész modelleket vethet össze, feltárhatja a nehézséget okozó osztályokat, és megtervezheti a következő kísérletet.
A Platform az adatkezeléstől a telepítésig összeköti a lépéseket
Az AutoTrain a szélesebb Ultralytics Platform része. Ezen a felületen a csapatok adatkészleteket kezelhetnek, képeket annotálhatnak, modelleket taníthatnak, áttekinthetik a kísérleteket, exportálhatják az eredményeket és végpontokat telepíthetnek.
Az Ask AI az ehhez kapcsolódó feladatokat is támogatja. A kompatibilis modellel automatikusan annotálhatók címkézetlen képek, a kiválasztott modell exportálható például ONNX-formátumba, és elindítható egy telepítés. Ez az Ultralytics szerint kevesebb rendszer közötti átadást és közvetlenebb utat jelent a vizuális adatoktól a működő látásalapú AI-alkalmazásig.
A dokumentációban szereplő egyik példa arra kéri az AutoTraint, hogy 640, 800 és 960 képméreten tanítson három modellt, miközben az adathalmaz felosztása és a többi beállítás változatlan marad. Egy másik kérés a kész modellek összevetését kéri a validációs mAP50-95 alapján, a teljesítménykülönbségek magyarázatával és a következő kísérletre vonatkozó javaslattal. A legjobb teljesítményű modell telepítése és a végpont állapotának lekérdezése szintén kérhető.
Az AutoTrain használatának megkezdéséhez a felhasználónak be kell jelentkeznie az Ultralytics Platformra, meg kell nyitnia az adatkészletét vagy projektjét, majd ki kell választania az Ask AI lehetőséget. Az Ultralytics további példakéréseket és munkafolyamatokat is közzétett az AutoTrain dokumentációjában.
Ultralytics: Introducing Ultralytics AutoTrain: Simplify vision AI model training
