Скачать или смотреть Комплексная демонстрация моделей W&B.

W&B Models — это система учета, на которую полагаются команды разработчиков ИИ для обучения, тонкой настройки и управления всем жизненным циклом разработки моделей. В этом видео вы увидите, как команды используют W&B Models для мониторинга метрик обучения, понимания использования графического процессора, просмотра медиафайлов и отслеживания артефактов всего несколькими строками кода.

Мы рассмотрим реальный проект обучения с подкреплением для робототехники, но W&B Models не зависит от задач обучения или фреймворков.

Демонстрация показывает, как автоматически генерировать визуализации, оповещения и сканирования для настройки гиперпараметров, а также как синхронизировать оценки с результатами обучения. Вы также узнаете, как управлять артефактами, реестрами и отслеживать происхождение моделей для повышения воспроизводимости, возможности аудита и сотрудничества между специалистами по данным, инженерами ИИ и исследователями ИИ.

От настраиваемых рабочих пространств и отчетов до автоматизации, запускающей оценки, развертывания и генерации отчетов, — узнайте, как Weights & Biases устраняет операционные издержки, чтобы ваша команда могла сосредоточиться на создании более качественных моделей. Независимо от того, какой фреймворк вы выберете, например, PyTorch, Keras или Hugging Face, или как вы решите развернуть систему — локально или в облаке, — W&B Models поможет командам разработчиков ИИ масштабироваться быстрее и эффективнее.

https://wandb.ai/site/models/

Разделы:
00:00 Введение
01:10 Отслеживание экспериментов машинного обучения от начала до конца
02:30 Метрики обучения и визуализация потерь
03:50 Оповещения и мониторинг
05:05 Отслеживание медиафайлов и симуляций
06:20 Настройка гиперпараметров с помощью Sweeps
07:40 Артефакты, происхождение и воспроизводимость
09:10 Реестры моделей и контроль доступа
10:30 Автоматизация, оценки и CI/CD
12:00 Веса и смещения как центральный узел машинного обучения