Top 5 des outils de suivi d'experiences pour la vision par ordinateur

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La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire de l'intelligence artificielle en pleine croissance qui implique l'analyse et l'interpretation d'images numeriques, de videos et d'autres entrees visuelles. A mesure que le domaine continue de croitre, il y a beaucoup d'investissement en temps et en efforts pour ameliorer les modeles.

Cela est generalement realise par des processus iteratifs et experimentaux tels que la modification du modele, l'execution de multiples experiences, l'examen des resultats, puis la decision de savoir si le changement recent du modele etait positif et devrait etre conserve ou abandonne.

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Ces cycles d'experimentation peuvent causer beaucoup de confusion. Il est facile d'oublier les changements effectues lors d'une certaine experience et si les resultats recents sont effectivement meilleurs que les precedents. Les experiences individuelles peuvent prendre des heures a completer, donc vous essaierez de gagner du temps en executant plusieurs experiences simultanement. Cela rend le tout encore moins gerable et la confusion s'aggrave.

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Le suivi d'experiences apporte la solution a cette confusion. Il consiste a garder une trace des informations importantes sur les differentes experiences lors du developpement de modeles. Les informations a suivre peuvent etre :

• Differentes versions des donnees d'entrainement
• Les hyperparametres du modele
• Differents modeles de machine learning
• Les codes utilises dans le developpement du modele

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De plus, pour certains projets, vous pourriez suivre encore plus d'informations telles que les poids du modele, les distributions de predictions, les checkpoints du modele et les ressources materielles.

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Le suivi d'experiences est mis en oeuvre par les equipes de machine learning de differentes manieres, y compris l'utilisation de GitHub, de tableurs ou de plateformes internes. Cependant, utiliser des outils specifiquement concus pour le suivi et la gestion des experiences de machine learning est le choix le plus efficace.

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Dans cet article, nous discutons des meilleurs outils qui vous aideront a suivre et gerer vos experiences de vision par ordinateur.

Les meilleurs outils de suivi d'experiences

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• Picsellia

Picsellia est une plateforme MLOps de bout en bout dediee a la vision par ordinateur. Elle vise a donner aux equipes techniques, en particulier celles experimentees en modelisation de vision par ordinateur, les moyens de transformer leurs modeles en pipelines de vision par ordinateur remarquables.

Picsellia va au-dela du simple suivi d'experiences et offre une chaine d'outils CVOps complete.

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Elle agit comme une plateforme centralisee pour la collaboration, la centralisation et l'automatisation, similaire a la facon dont GitLab sert de plateforme pour le developpement logiciel. Picsellia permet aux organisations de construire des pipelines de machine learning remarquables pour la vision par ordinateur, offrant operabilite et observabilite tout au long du processus.

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Top 5 experiment tracking tools for computer vision

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Avantages :

• Validation et optimisation ameliorees des modeles : Les tableaux de bord de Picsellia fournissent des informations precieuses sur la precision, l'utilisation du CPU et d'autres metriques, vous permettant de valider vos modeles et d'optimiser les parametres. Cela vous permet d'affiner vos modeles de vision par ordinateur pour de meilleures performances.
• Scalabilite pour les grands datasets : Picsellia est reconnue pour sa capacite a supporter de tres grands datasets, ce qui en fait un choix privilegie parmi les chercheurs et praticiens en vision par ordinateur. Elle peut gerer et traiter des quantites massives de donnees efficacement, assurant une experimentation et une analyse fluides.
• Consolidation centralisee des modeles et collaboration : Avec Picsellia, vous pouvez consolider tous vos modeles de vision par ordinateur dans un emplacement centralise. Cela permet a votre equipe de collaborer efficacement en laissant des commentaires, en utilisant des mentions et en recevant des notifications. La fonctionnalite de partage facilite le travail d'equipe et l'echange de connaissances.
• Archivage securise des experiences : La fonctionnalite d'archivage de Picsellia assure que toutes vos experiences sont stockees en un seul endroit, vous offrant la tranquillite d'esprit que vos donnees precieuses sont en securite et accessibles quand vous en avez besoin. Cela elimine le risque de perdre des donnees d'experience importantes et permet une recuperation et une analyse faciles.
• Observabilite amelioree en production : Picsellia vous permet d'observer vos modeles d'IA en production, generant un meilleur retour sur investissement (ROI). En obtenant une observabilite complete sur les modeles deployes et les donnees en direct qui les alimentent, vous pouvez surveiller et optimiser de maniere proactive les performances de vos modeles de vision par ordinateur, reduisant le risque d'echec du projet et assurant des resultats reussis.

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• Neptune

Neptune est un outil de suivi d'experiences puissant mais leger, ideal pour la gestion des experiences de machine learning, y compris celles liees a la vision par ordinateur. Il est concu pour aider les equipes de recherche et de production qui executent un grand nombre d'experiences.

Neptune vous permet de surveiller, deboguer, visualiser et comparer facilement des milliers de modeles de machine learning, le tout en un seul endroit.

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Top 5 experiment tracking tools for computer vision

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Avantages :

• En visualisant l'entrainement en direct dans l'application web Neptune, les utilisateurs peuvent voir comment differents parametres et configurations impactent les resultats, menant a une optimisation plus rapide des modeles.

• Avoir une plateforme unifiee ou votre equipe peut visualiser et acceder a tous les modeles et experiences en un seul endroit, supporte la collaboration et le partage des resultats d'experiences et de modeles au sein de votre organisation avec facilite.

• Interface UI/UX pratique et facile a utiliser qui vous permet de comparer des experiences et de creer des tableaux de bord personnalises.

• Neptune supporte l'integration avec une variete de stacks d'outils MLOps, de l'ingestion et du pretraitement des donnees au deploiement et au service des modeles.

• MLflow

MLflow est une plateforme open-source qui supporte l'ensemble du cycle de vie du machine learning. Elle se compose de quatre composants principaux : Tracking, Model Registry, Projects et Models. Le composant Tracking inclut a la fois une API et une interface pour journaliser les metadonnees telles que les metriques, les versions de code et les parametres. Vous pouvez ensuite facilement visualiser les resultats.

Top 5 experiment tracking tools for computer vision

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Avantages :

• Il est hautement personnalisable pour s'adapter a votre workflow car c'est un projet open-source.
• Il a une tres grande communaute active derriere lui et est tres largement adopte dans l'industrie.
• Il est facilement integrable avec n'importe quelle bibliotheque de machine learning, langage, outil de deploiement ou algorithme grace a une interface ouverte.

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• Weights and Biases

Weights and Biases est une plateforme construite pour le suivi d'experiences de machine learning, le versionnement des donnees et la gestion des modeles. Elle vous aide a suivre, journaliser, comparer et visualiser les informations dont vous avez besoin pour vos projets de vision par ordinateur.

Elle est disponible a la fois dans le cloud et on-premise et est facilement integrable avec d'autres frameworks et bibliotheques tels que Keras, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn et plus encore.

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Top 5 experiment tracking tools for computer vision

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Avantages :

• Weights & Biases supporte une large gamme de frameworks et de bibliotheques en termes d'integrations, y compris Keras, l'environnement PyTorch, TensorFlow, Fastai, Scikit-learn, et plus encore.
• Interface interactive et personnalisable qui vous donne la flexibilite d'organiser et de visualiser vos workflows de vision par ordinateur.
• Avec Weights & Biases, vous pouvez visualiser des metriques en direct comme l'utilisation du GPU pour identifier les goulots d'etranglement de l'entrainement et eviter de gaspiller des ressources couteuses.
• Weights and Biases est accessible de n'importe ou, vous permettant de verifier facilement les derniers modeles d'entrainement et resultats depuis votre ordinateur ou votre appareil mobile.
• Il supporte les projets collaboratifs heberges pour permettre une coordination fluide entre les equipes, assurant que tout le monde a acces aux memes informations et peut contribuer aux experiences, peu importe ou ils se trouvent.

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• Comet

Comet est une plateforme de machine learning agnostique qui vous permet de suivre, comparer, expliquer et optimiser les experiences et les modeles, de l'entrainement a la production. Elle est disponible pour les equipes, les individus et les organisations qui souhaitent gerer leurs experiences, y compris les experiences de vision par ordinateur.

Elle peut etre utilisee comme plateforme auto-hebergee ou basee sur le cloud.

Top 5 experiment tracking tools for computer vision

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Avantages :

• Comet vous permet de suivre et de partager les resultats des executions d'entrainement en temps reel, offrant une visibilite sur les executions d'entrainement et les modeles qui vous aide a iterer plus rapidement et a prendre des decisions plus eclairees.
• Comet offre des visualisations integrees et personnalisables utilisant Plotly et Matplotlib pour creer des visualisations de donnees interactives et sur mesure.
• La plateforme de machine learning de Comet surveille les modeles deployes pour la degradation des performances causee par la derive des donnees ou les problemes de qualite. Son suivi automatique de reference aide a detecter la derive et a suivre les metriques de precision pour maintenir des performances optimales du modele.
• Elle dispose de modules dedies pour les donnees visuelles, audio, textuelles et tabulaires qui vous aident a identifier les problemes avec votre dataset.

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Reflexions finales

Suivre et gerer vos experiences de vision par ordinateur de maniere organisee et efficace est tres important. Il peut etre frustrant d'essayer de recreer un modele d'il y a quelques jours qui a donne les meilleurs resultats. Optimiser le suivi des experiences pour vos projets de vision par ordinateur peut aider a eviter ce probleme.

Dans cet article de blog, nous explorons les 5 meilleurs outils qui peuvent vous aider a suivre vos experiences de vision par ordinateur. Nous esperons que cet article apportera un changement positif a vos projets de vision par ordinateur et a vos experiences de machine learning en general.

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References

• https://neptune.ai/blog/ml-experiment-tracking
• https://www.fuzzylabs.ai/guides/experiment-tracking

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