WanDB hay còn gọi là Weight & Biases là một trong những công cụ hữu ích, hỗ trợ quản lý thử nghiệm hiệu quả nhất hiện nay.

Các nhà khoa học dữ liệu cần phải liên tục thử nghiệm đến khi tìm ra tham số và mô hình dữ liệu phù hợp. Mục đích của những thử nghiệm này là so sánh và phân tích, từ đó đưa ra giải pháp tối ưu, phù hợp với bài toán cần giải quyết.

Vì có quá nhiều thử nghiệm cần thực hiện, sẽ rất khó khăn cho nhà khoa học dữ liệu trong việc quản lý, lưu trữ. Chính vì vậy, những công cụ như Weight & Biases ra đời. Nền tảng này được đánh giá là công cụ quản lý thử nghiệm đơn giản nhưng không kém phần trực quan và thuận tiện.

Nền tảng Weights & Biases là gì?

Weights & Biases (W&B hay WanDB) là nền tảng dành cho nhà phát triển trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence), với các công cụ đào tạo, tinh chỉnh mô hình và tận dụng mô hình nền tảng (Foundation models).

WanDB là nền tảng vận hành máy học (MLOps) hiện đại có chức năng theo dõi, trực quan hóa và quản lý thử nghiệm học máy (ML - Machine learning). Chỉ với 5 phút thiết lập, mô hình và dữ liệu của người dùng sẽ được giám sát và lưu trữ trong một hệ thống hồ sơ đáng tin cậy.

Mô hình W&B (W&B Models) tập hợp các công cụ có khả năng tương tác để đào tạo về học máy và tinh chỉnh mô hình. Nó hỗ trợ hoàn toàn miễn phí cho cả cá nhân, tổ chức trên nhiều nền tảng mà không cần chuyển đổi sang công cụ khác như TensorFlow, Keras, PyTorch, Sklearn, fastai,…

Thông tin thử nghiệm cần theo dõi và quản lý sẽ chuyển tới giao diện của nền tảng. Giao diện hiển thị thông tin thuận tiện cho quá trình so sánh, phân tích mô hình, tham số. Những thông tin này cũng có thể được chia sẻ cho nhiều thành viên trong nhóm.

5 công cụ chính của Weights & Biases bao gồm:

• Workplace: Theo dõi thử nghiệm trên các biểu đồ chức năng đánh giá, hàm mất mát (loss function); thông tin về hệ thống như dung lượng bộ nhớ, thông tin đơn vị xử lý đồ họa (GPU - Graphics Processing Unit),...

• Artifacts: Quản lý các phiên bản của tập dữ liệu hay mô hình, theo dõi kết quả được thực hiện từng bước từ đầu đến cuối và thay đổi khi cần thiết.

• Table: Hiển thị thông tin về thử nghiệm và giá trị của tham biến

• Sweeps: Điều chỉnh tham số và tối ưu hóa mô hình

• Report: Lưu trữ và chia sẻ số liệu để có thể tái tạo mô hình

Lịch sử của Weights & Biases

W&B được thành lập bởi Lukas Biewald và Sergey Karayev vào năm 2017 với mục tiêu đơn giản hóa và nâng cao việc quản lý thử nghiệm ML. Nền tảng này nhanh chóng trở thành xu hướng trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo, học máy nhờ giao diện, hình ảnh trực quan mạnh mẽ và khả năng tích hợp sâu rộng.

Sự phát triển liên tục và cam kết của W&B đối với phản hồi từ người dùng đã củng cố vị trí của nền tảng này - một công cụ trực quan hóa và theo dõi thử nghiệm hàng đầu hiện nay.

W&B hoạt động như thế nào?

Người dùng WanDB thông thường sẽ sử dụng nền tảng theo các bước sau:

• Tìm hiểu về Runs, đơn vị tính toán cơ bản của W&B.

• Tạo và theo dõi thử nghiệm học máy nhờ công cụ “Experiments”.

• Khám phá khối xây dựng nhẹ và linh hoạt của W&B để tạo phiên bản tập dữ liệu và mô hình với “Artifacts”.

• Tự động tìm kiếm siêu tham số và khám phá không gian của các mô hình có thể có bằng “Sweeps”.

• Quản lý vòng đời mô hình từ đào tạo đến sản xuất với “Model Management”.

• Trực quan hóa dự đoán trên phiên bản mô hình bằng hướng dẫn “Data Visualization”.

• Tổ chức hoạt động W&B Runs, nhúng và tự động hóa hình ảnh trực quan, mô tả các phát hiện và chia sẻ thông tin cập nhật với cộng tác viên thông qua “Reports”.

Weights & Biases có nhiều công cụ phục vụ nhà khoa học dữ liệu - Ảnh: Internet

W&B cung cấp giao diện thân thiện với người dùng và một bộ giao diện lập trình ứng dụng (API - Application Programming Interface) có thể tích hợp vào các dự án ML:

Theo dõi và ghi nhận quá trình thử nghiệm

W&B cho phép người dùng ghi lại nhật ký và theo dõi các thử nghiệm, thu thập thông tin cần thiết như siêu tham số, kiến trúc mô hình và chi tiết tập dữ liệu. Bằng cách ghi lại những tham số này, người dùng sẽ dễ dàng tái tạo thí nghiệm và so sánh kết quả.

Ghi nhật ký cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc cộng tác vì thành viên trong nhóm có thể xem và thực hành lại thí nghiệm của nhau.

Giao diện và bảng điều khiển

W&B cung cấp bảng điều khiển tương tác để trực quan hóa kết quả thử nghiệm, giúp dễ dàng phân tích xu hướng, so sánh mô hình và xác định lĩnh vực cần cải thiện.

Những hình ảnh trực quan này bao gồm bảng, biểu đồ có thể tùy chỉnh, ma trận nhầm lẫn, sơ đồ,... Giao diện và bảng điều khiển được chia sẻ với cộng tác viên, cho phép giao tiếp, phổ biến kiến ​​thức, thông tin hiệu quả, dễ dàng.

Lập phiên bản và so sánh mô hình

Với nền tảng W&B, người dùng dễ dàng theo dõi và so sánh những phiên bản khác nhau của mô hình đang nghiên cứu. Tính năng này đặc biệt có giá trị khi thử nghiệm các kiến ​​trúc, siêu tham số hoặc kỹ thuật tiền xử lý khác nhau.

Bằng cách duy trì việc ghi chép lịch sử phát triển của mô hình, người dùng dễ dàng xác định cấu hình hoạt động tốt nhất và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tích hợp với khung ML phổ biến

W&B tích hợp liền mạch với nhiều bộ khung học máy (ML Frameworks) phổ biến như TensorFlow, PyTorch và scikit-learn. Nó cung cấp các tích hợp nhẹ, yêu cầu sửa đổi mã tối thiểu, cho phép người dùng tận dụng tính năng của W&B mà không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện tại của họ.

Ứng dụng và ví dụ về trường hợp sử dụng Weights & Biases

Wandb thường ứng dụng nhiều trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học, chẳng hạn như:

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Trong tác vụ thị giác máy tính, nền tảng W&B sử dụng cho việc theo dõi và trực quan hóa các số liệu như độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1. Ngoài ra, người dùng có thể ghi lại hình ảnh, hộp giới hạn (bounding box),... trên W&D, cho phép phân tích và chú thích dự đoán mô hình toàn diện.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP - Natural Language Processing)

Đối với nhiệm vụ NLP, W&B theo dõi số liệu như độ chính xác, mức độ phức tạp và điểm nghiên cứu đánh giá song ngữ (BLEU - Bilingual Evaluation Understudy). Nó cũng hỗ trợ ghi lại kết quả đầu ra văn bản, attention weights và nhúng từ (word embeddings). Những tính năng này tạo điều kiện cho việc phân tích chuyên sâu về mô hình ngôn ngữ và giúp xác định lĩnh vực cần cải thiện.

Học tăng cường (RL - Reinforcement Learning)

Weights & Biases có thể được sử dụng để ghi nhật ký và trực quan hóa đường cong phần thưởng (reward curves), thời lượng tập (episode lengths) cũng như các số liệu cụ thể khác về RL. Điều này cho phép người thực hành RL theo dõi và so sánh hiệu suất của những thuật toán và siêu tham số khác nhau.

Wandb trực quan hóa và quản lý thử nghiệm học máy/trí tuệ nhân tạo - Ảnh: Internet

Kết luận

Weights & Biases đã đạt được sức hút đáng kể trong lĩnh vực AI/ML nhờ khả năng nâng cao năng suất, cộng tác và tái tạo của mình. W&B được đánh giá là công cụ mạnh mẽ để quản lý, theo dõi và phân tích các thử nghiệm một cách hiệu quả.

Tính năng trực quan hóa và theo dõi thử nghiệm giúp nhà khoa học dữ liệu đưa ra quyết định sáng suốt hơn, nhanh chóng hơn. Khả năng tích hợp liền mạch của W&B với các khung ML phổ biến cũng mang lại nhiều lợi ích.

Với những ưu điểm nêu trên, W&B đã và đang trở thành nền tảng tiêu chuẩn để quản lý, theo dõi thử nghiệm.

Nguồn tham khảo: https://docs.wandb.ai/guides