Costruzione e Distribuzione di Modelli di CV Lezioni Apprese da un Ingegnere di Visione Artificiale

'Costruzione e Distribuzione di Modelli di CV Lezioni Apprese da un Ingegnere di Visione Artificiale' - Construction and Distribution of CV Models Lessons Learned from an Artificial Vision Engineer

Con oltre 3 anni di esperienza nella progettazione, costruzione e implementazione di modelli di visione artificiale (CV), ho capito che le persone non si concentrano abbastanza sugli aspetti cruciali nella costruzione e implementazione di sistemi così complessi.

In questo post del blog, condividerò le mie esperienze personali e le intuizioni acquisite a fatica dalla progettazione, costruzione e implementazione di modelli CV all’avanguardia su diverse piattaforme, come cloud, on-premise e dispositivi edge. Approfondiremo le lezioni essenziali, le tecniche provate e testate e gli esempi del mondo reale che ti aiuteranno a affrontare le sfide uniche che ti aspetti di affrontare come ingegnere di visione artificiale.

Spero che alla fine di questo post del blog, saprai un po’ di più su come orientarti nei progetti di visione artificiale.

Considerazioni pratiche per la costruzione di modelli CV

Pre-elaborazione e ingrandimento dei dati

La pre-elaborazione e l’ingrandimento dei dati sono passaggi essenziali per ottenere prestazioni elevate.

Pre-elaborazione dei dati

La preparazione dei dati è un passaggio cruciale nel flusso di lavoro CV, poiché può influire notevolmente sulle prestazioni del modello. Mentre ridimensionare le immagini, normalizzare i valori dei pixel e convertire le immagini in diversi formati sono compiti essenziali, ci sono altre considerazioni più sottili da tenere a mente in base al problema specifico che si sta affrontando.

Lezioni essenziali
  • Gestione dei rapporti d’aspetto variabili: ridimensionare le immagini a una dimensione fissa potrebbe deformare il rapporto d’aspetto e influire sulla capacità del modello di riconoscere gli oggetti. In tali casi, considera l’aggiunta di padding alle immagini o l’uso di tecniche come il ritaglio casuale durante l’ingrandimento dei dati, per mantenere il rapporto d’aspetto originale pur fornendo input a dimensioni coerenti alla rete.
  • Pre-elaborazione specifica del dominio: per determinati compiti, la pre-elaborazione specifica del dominio può portare a una migliore performance del modello. Ad esempio, nell’immagine medica, vengono spesso utilizzate tecniche come lo “skull stripping” e la normalizzazione dell’intensità per rimuovere informazioni di sfondo irrilevanti e normalizzare le intensità dei tessuti tra diverse scansioni, rispettivamente.

Ingrandimento dei dati

L’ingrandimento dei dati è essenziale per aumentare le dimensioni e la diversità del tuo dataset.

Ingrandimento dei dati per la visione artificiale | Fonte

Nel corso degli anni, ho perfezionato il mio approccio all’ingrandimento e ecco quali sono le strategie che di solito considero come punto di riferimento.

Lezioni essenziali
  • Aumenti di base: inizio sempre con tecniche semplici come la rotazione, il ribaltamento e la regolazione della luminosità/contrasto. Questi metodi sono poco computazionalmente costosi e spesso forniscono miglioramenti significativi nella generalizzazione del modello.
  • Aumenti avanzati: a seconda della complessità del compito e della diversità del dataset, posso optare per metodi di ingrandimento più avanzati come MixUp e CutMix. Queste tecniche combinano più immagini o etichette, incoraggiando il modello a imparare caratteristiche più robuste. Di solito riservo questi metodi per i casi in cui il dataset è limitato o quando gli aumenti di base non producono gli incrementi desiderati delle prestazioni.

Anche se gli aumenti avanzati possono aiutare a migliorare le prestazioni del modello, ottenere un dataset più diversificato è spesso il miglior approccio. Un dataset più diversificato rappresenta meglio le condizioni del mondo reale e fornisce una gamma più ampia di esempi su cui il modello può imparare. Di solito do la priorità all’acquisizione di dati diversificati e, se ciò non è fattibile, esploro quindi tecniche di ingrandimento avanzate per sfruttare al meglio i dati disponibili.

Costruzione di modelli di visione artificiale accurati ed efficienti

Costruire un modello CV accurato ed efficiente comporta diverse considerazioni chiave:

Selezione dell’architettura corretta

È cruciale scegliere l’architettura del modello appropriata per il tuo compito specifico. Le architetture popolari includono reti neurali convoluzionali (CNN), reti convoluzionali basate sulla regione (R-CNN) e YOLO (You Only Look Once). Ad esempio, YOLO è una scelta eccellente per la rilevazione di oggetti in tempo reale grazie alla sua velocità ed efficienza. Funziona bene quando è necessario un equilibrio tra precisione di rilevamento e risorse computazionali.

Tuttavia, potrebbe non essere sempre la scelta migliore quando si tratta di oggetti di piccole dimensioni o quando è richiesta un’alta precisione. In tali casi, modelli come Faster R-CNN o RetinaNet potrebbero essere più adatti, nonostante il tempo di elaborazione più lento.

Selezione della giusta architettura del modello CV | Fonte
Lezioni critiche

Quando si avvia un nuovo progetto di rilevamento degli oggetti, il mio punto di partenza abituale è iniziare con un modello pre-addestrato e affinarlo sul dataset di destinazione. Di solito, considero YOLOv4 o YOLOv5 per il loro equilibrio tra velocità e precisione (consiglio vivamente il repository di Ultralytics per la sua rapida configurazione e facilità d’uso).

Repository di Ultralytics | Fonte

L’affinamento consente una convergenza più rapida e prestazioni migliori, specialmente quando il nuovo dataset è simile a quello utilizzato per il pre-addestramento.

Ottimizzazione degli iperparametri

L’ottimizzazione degli iperparametri è cruciale per ottenere prestazioni ottimali del modello. Tuttavia, non tutti hanno accesso a un’infrastruttura su larga scala per condurre ricerche estese sugli iperparametri. In questi casi, è comunque possibile ottimizzare gli iperparametri in modo efficace combinando l’esperienza pratica, l’intuizione e un approccio più pratico.

Lezioni critiche

Quando si lavora con modelli di visione, è necessario ottimizzare gli iperparametri come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch, il numero di livelli e i parametri specifici dell’architettura. Ecco alcuni consigli pratici per ottimizzare questi iperparametri senza fare affidamento su ricerche estese:

  • Tasso di apprendimento: iniziare con un valore comune, come 1e-3 o 1e-4, e monitorare la curva di apprendimento durante l’addestramento. Se il modello converge troppo lentamente o mostra un comportamento erratico, regolare di conseguenza il tasso di apprendimento. Spesso utilizzo programmi di pianificazione del tasso di apprendimento come la riduzione del tasso di apprendimento su plateau per migliorare la convergenza.
  • Dimensione del batch: scegliere una dimensione del batch che massimizzi l’utilizzo della memoria GPU senza causare errori di memoria esaurita. Dimensioni del batch più grandi possono aiutare con la generalizzazione, ma potrebbero richiedere tempi di addestramento più lunghi. Se si incontrano limitazioni di memoria, considerare l’utilizzo dell’accumulo del gradiente per simulare dimensioni del batch più grandi.
  • Numero di livelli e parametri specifici dell’architettura: iniziare con un’architettura ben consolidata, come ResNet o EfficientNet, e affinare il modello sul proprio dataset. Se si osserva l’overfitting o l’underfitting, regolare il numero di livelli o altri parametri specifici dell’architettura. Tenere presente che l’aggiunta di più livelli aumenta la complessità e i requisiti computazionali del modello.
  • Tecniche di regolarizzazione: sperimentare con la penalizzazione del peso, l’eliminazione casuale e l’aumento dei dati per migliorare la generalizzazione del modello. Queste tecniche possono aiutare a prevenire l’overfitting e migliorare le prestazioni del modello sul set di convalida.
  • Gestione della qualità e quantità dei dati: la gestione della qualità e quantità dei dati è fondamentale per addestrare modelli CV affidabili. Nella mia esperienza, avere un approccio sistematico alla selezione, manutenzione ed espansione dei dataset è stato indispensabile. Ecco una panoramica del mio processo e di alcuni strumenti che utilizzo:
    • Preelaborazione e pulizia dei dati: iniziare esaminando attentamente il dataset per identificare problemi come immagini duplicate, campioni etichettati erroneamente e immagini di bassa qualità. Consiglio vivamente di provare fastdup per aiutarti a identificare e gestire etichette errate, valori anomali, immagini di cattiva qualità/corrotte e altro ancora.
    • Annotazione ed etichettatura: annotazioni e etichette accurate sono essenziali per l’apprendimento supervisionato. Preferisco utilizzare strumenti di annotazione come LabelMe, labelImg o Roboflow per creare bounding box, maschere o punti chiave. Questi strumenti offrono un’interfaccia user-friendly e supportano vari formati di annotazione che è possibile esportare.
    • Aumento dei dati: per aumentare la diversità del dataset e migliorare la generalizzazione del modello, applico tecniche di aumento dei dati come rotazione, ribaltamento, scalatura e variazione del colore. Biblioteche come imgaug, albumentations e torchvision.transforms offrono una vasta gamma di metodi di aumento tra cui scegliere, rendendo più facile sperimentare e trovare il miglior set di aumenti per il tuo specifico compito.

Affinamento

L’affinamento del modello e il Transfer Learning sono diventati tecniche essenziali nel mio flusso di lavoro quando si lavora con modelli CV. Sfruttare modelli pre-addestrati può risparmiare tempo significativo di addestramento e migliorare le prestazioni, specialmente quando si lavora con dati limitati.

Lezioni critiche

Nel corso degli anni, ho perfezionato il mio approccio all’affinamento e ecco alcune conoscenze chiave:

  • Blocco dei livelli e pianificazione del tasso di apprendimento: durante l’affinamento, spesso blocco i primi livelli del modello pre-addestrato e aggiorno solo i livelli successivi per adattare il modello al compito specifico. Tuttavia, a seconda della somiglianza tra il compito del modello pre-addestrato e il compito di destinazione, posso anche utilizzare tassi di apprendimento differenziali, in cui i primi livelli hanno un tasso di apprendimento più piccolo e i livelli successivi ne hanno uno più alto. Ciò consente un controllo dettagliato su quanto ciascun livello viene aggiornato durante l’affinamento.
  • Scegliere una base solida: nel tempo, ho scoperto che le architetture ResNet ed EfficientNet si sono dimostrate le più solide ed adattabili per varie task di visione artificiale. Queste architetture bilanciano precisione ed efficienza computazionale, rendendole adatte a una vasta gamma di applicazioni.

La scelta giusta del miglior modello di visione artificiale

Nel corso della mia esperienza, ho lavorato su una vasta gamma di applicazioni per modelli di visione artificiale. Alcuni dei più notevoli includono i seguenti.

Riconoscimento e analisi facciale

Utilizzati nei sistemi di sicurezza e nel riconoscimento degli smartphone, i modelli di riconoscimento facciale hanno fatto grandi progressi in termini di precisione ed efficienza. Mentre le reti neurali convoluzionali (CNN) sono comunemente utilizzate nei sistemi di riconoscimento facciale su piccola scala, per scalare a un numero maggiore di volti è necessario un approccio più sofisticato.

Lezioni cruciali

Ho scoperto che anziché utilizzare una CNN di classificazione standard, l’impiego di tecniche di apprendimento metrico profondo, come la triplet loss, consente ai modelli di apprendere rappresentazioni delle caratteristiche facciali più discriminative. Questi embedding vengono spesso combinati con database di vettori (ad esempio, ElasticSearch, Pinecone) per consentire un’indicizzazione e un recupero più efficienti.

Rilevamento oggetti

I modelli di rilevamento oggetti sono comunemente utilizzati nei settori del commercio al dettaglio, della manifattura e dei trasporti per identificare e tracciare oggetti nelle immagini e nei video. Esempi includono il rilevamento dei prodotti sugli scaffali dei negozi, l’individuazione dei difetti nella produzione e il tracciamento dei veicoli su strada.

Gli ultimi progressi nel rilevamento oggetti in tempo reale, come i detectors multi-box a singolo colpo (SSD) e YOLO (You Only Look Once), hanno reso possibile l’utilizzo di questi modelli in applicazioni sensibili al tempo, come la robotica e i veicoli autonomi.

Lezioni cruciali

Ecco alcuni suggerimenti da parte mia su questo argomento:

  • In determinati scenari, può essere utile riformulare il problema come una task di classificazione o segmentazione. Ad esempio, ritagliare regioni di interesse dalle immagini e elaborarle separatamente può portare a risultati migliori ed efficienza computazionale, specialmente quando si lavora con immagini ad alta risoluzione o scene complesse. Ecco un esempio concreto:
  • Stai lavorando su un processo di controllo qualità per una linea di assemblaggio manifatturiero che assembla schede di circuito stampato. L’obiettivo è ispezionare automaticamente le schede PCB assemblate per eventuali difetti o componenti mal posizionati. Una telecamera ad alta risoluzione cattura immagini delle PCB, con componenti di piccole dimensioni sparsi sulla scheda.
  • L’utilizzo di un modello di rilevamento oggetti sull’intera immagine ad alta risoluzione può essere computazionalmente costoso e meno preciso a causa delle dimensioni ridotte dei componenti rispetto all’intera immagine. In questo scenario, riformulare il problema può portare a risultati migliori ed efficienza computazionale, ad esempio segmentando prima le regioni di interesse.

Considerazioni pratiche per il deployment di modelli di visione artificiale

Opzioni di deployment: cloud, in loco e periferia

Ogni opzione di deployment ha vantaggi e svantaggi, e la scelta dipenderà molto dai requisiti del progetto. Ecco le più popolari.

Deployment in cloud

Il deployment in cloud ha rivoluzionato il deployment dei modelli di visione artificiale, offrendo flessibilità, scalabilità e facilità di manutenzione.

Deployment in cloud per i modelli di visione artificiale | Fonte

Negli ultimi tre anni, ho imparato lezioni preziose e affinato il mio approccio al deployment in cloud:

Lezioni cruciali
  • Stack predefinito: il mio stack di riferimento per il deployment in cloud di solito include TensorFlow o PyTorch per lo sviluppo del modello, Docker per la containerizzazione e talvolta Kubernetes per l’orchestrazione. Utilizzo anche i servizi cloud integrati per gestire l’infrastruttura, il ridimensionamento automatico, il monitoraggio e altro ancora.
  • Trappole comuni e come evitarle:
    • Sottostimare l’utilizzo delle risorse: quando si effettua il deployment in cloud, è fondamentale stimare correttamente le risorse necessarie (CPU, GPU, memoria, ecc.) per evitare colli di bottiglia nelle prestazioni. Monitora la tua applicazione e utilizza le funzionalità di ridimensionamento automatico fornite dalle piattaforme cloud per regolare le risorse secondo necessità.
    • Gestione dei costi: tenere traccia delle spese cloud è fondamentale per evitare costi imprevisti. Configura il monitoraggio e gli avvisi sui costi, utilizza le istanze spot quando possibile e ottimizza l’allocazione delle risorse per ridurre i costi.

Ma ecco la mia lezione più importante: abbraccia i servizi gestiti forniti dalle piattaforme cloud. Possono risparmiare una quantità significativa di tempo e sforzo occupandosi di compiti come il rilascio del modello, la scalabilità, il monitoraggio e l’aggiornamento. Ciò ti permette di concentrarti sul miglioramento del tuo modello e dell’applicazione anziché sulla gestione dell’infrastruttura.

Deployment in loco

Le soluzioni in loco offrono un maggiore controllo sulla sicurezza dei dati e una latenza ridotta, ma possono richiedere più risorse per la configurazione e la manutenzione.

Lezioni fondamentali

Questa opzione è ideale per le organizzazioni con politiche di sicurezza rigorose o per coloro che gestiscono dati sensibili (come immagini o registri medici) che non possono essere archiviati o elaborati nel cloud. Quindi, se hai tali prerequisiti relativi ai tuoi dati, il deployment in loco potrebbe essere la scelta migliore per te.

Deployment su dispositivi edge

Implementare modelli su dispositivi edge, come smartphone o dispositivi IoT, consente un’elaborazione a bassa latenza e costi di trasmissione dei dati ridotti. Il deployment su dispositivi edge può essere particolarmente utile in scenari in cui l’elaborazione in tempo reale è essenziale, come veicoli autonomi o robotica.

Tuttavia, il deployment su dispositivi edge può imporre limitazioni sulle risorse computazionali disponibili e sulla dimensione del modello, rendendo necessario l’utilizzo di tecniche di ottimizzazione del modello per adattarlo a questi vincoli.

Lezioni fondamentali

Nella mia esperienza, il passaggio da un modello addestrato nel cloud a un modello pronto per edge comporta spesso diversi passaggi di ottimizzazione:

  • Potatura del modello: questa tecnica prevede la rimozione di neuroni o pesi meno importanti dalla rete neurale per ridurne dimensione e complessità. La potatura può migliorare significativamente la velocità di inferenza e ridurre i requisiti di memoria senza compromettere le prestazioni.
  • Quantizzazione: la quantizzazione dei pesi e delle attivazioni del modello può ridurre l’utilizzo della memoria e i requisiti computazionali convertendo i pesi in virgola mobile in formati a precisione inferiore, come int8 o int16. Tecniche come la quantizzazione dopo l’addestramento o l’addestramento con consapevolezza della quantizzazione possono aiutare a mantenere l’accuratezza del modello riducendone dimensione e complessità computazionale.
  • Distillazione della conoscenza: una tecnica di compressione che consente di addestrare un modello ridotto trasferendo la conoscenza da un modello più grande e complesso. A questo proposito, assicurati di dare un’occhiata alla mia guida pratica.
  • Architettura del modello: selezionare un’architettura di modello efficiente specificamente progettata per i dispositivi edge, come MobileNet o SqueezeNet, può migliorare le prestazioni riducendo al minimo il consumo di risorse.
  • Ottimizzazione specifica dell’hardware: ottimizza il tuo modello per l’hardware specifico su cui sarà implementato, utilizzando librerie come TensorFlow Lite o Core ML, progettate per dispositivi edge come smartphone e dispositivi IoT.

Garantire scalabilità, sicurezza e prestazioni

Quando si implementano modelli di visione artificiale, è essenziale considerare i seguenti fattori.

Scalabilità

Assicurarsi che la soluzione di deployment possa gestire carichi di lavoro e richieste degli utenti in aumento è cruciale per mantenere le prestazioni e l’affidabilità del sistema.

Lezioni fondamentali

Nella mia esperienza, ho identificato diversi fattori chiave che contribuiscono a una scalabilità di successo nel deployment dei modelli di visione artificiale.

  • Bilanciamento del carico: distribuire il carico di lavoro su più server o istanze può aiutare a prevenire colli di bottiglia e mantenere la reattività del sistema. In uno dei miei progetti di visione artificiale, l’implementazione di un bilanciatore di carico per distribuire le richieste in arrivo su più istanze del modello implementato ha significativamente migliorato le prestazioni durante i periodi di utilizzo massimo.
  • Auto-scaling: i fornitori di cloud spesso offrono funzionalità di auto-scaling che regolano automaticamente le risorse in base alla domanda. Configurando le regole di auto-scaling, è possibile garantire prestazioni ottimali ed efficienza dei costi. In uno dei miei deployment nel cloud, l’attivazione dell’auto-scaling in base a metriche predefinite ha contribuito a mantenere prestazioni fluide durante i periodi di fluttuazione della domanda senza la necessità di intervento manuale.

Sicurezza

Proteggere i dati sensibili e conformarsi alle normative del settore è una priorità assoluta quando si implementano modelli di visione artificiale.

Lezioni fondamentali

In base alla mia esperienza, ho sviluppato uno stack predefinito e una checklist per garantire la sicurezza dei sistemi implementati.

  • Crittografia: implementa la crittografia sia a riposo che in transito per proteggere i dati sensibili. La mia soluzione preferita per la crittografia a riposo è l’utilizzo di AES-256, mentre per i dati in transito mi affido tipicamente a HTTPS/TLS.
  • Controlli di accesso: configura controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC) per limitare l’accesso al sistema in base ai ruoli e alle autorizzazioni degli utenti. Ciò garantisce che solo il personale autorizzato possa accedere, modificare o gestire i modelli implementati e i dati associati.
  • Federated learning (quando applicabile): in situazioni in cui la privacy dei dati è di estrema importanza, considero l’implementazione del federated learning. Questo approccio consente ai modelli di apprendere dai dati decentralizzati senza trasferirli a un server centrale, proteggendo la privacy dell’utente.
  • Archiviazione sicura del modello: archivia i tuoi modelli addestrati in modo sicuro, utilizzando un registro di container privato o archiviazione crittografata, per evitare accessi non autorizzati o manipolazioni.

Prestazioni

La ottimizzazione delle prestazioni del modello è fondamentale per garantire che i modelli di visione artificiale forniscano risultati efficienti e accurati. Per raggiungere questo obiettivo, ho imparato a concentrarmi su diversi aspetti chiave, tra cui la riduzione della latenza, l’aumento della capacità di elaborazione e la minimizzazione dell’utilizzo delle risorse.

Lezioni fondamentali

Oltre alle lezioni che ho condiviso in precedenza, ecco alcune lezioni legate alle prestazioni che ho appreso nel corso degli anni:

  • Accelerazione hardware: utilizzare ottimizzazioni specifiche dell’hardware per massimizzare le prestazioni. Ad esempio, TensorRT può essere utilizzato per ottimizzare modelli TensorFlow per l’utilizzo su GPU NVIDIA, mentre OpenVINO può essere impiegato per hardware Intel. Inoltre, considera l’utilizzo di acceleratori AI dedicati come Google Edge TPU o Apple Neural Engine per implementazioni su dispositivi edge.
  • Elaborazione batch: aumentare la capacità di elaborazione elaborando contemporaneamente più input, sfruttando le capacità di elaborazione parallela delle moderne GPU. Tuttavia, tieni presente che dimensioni di batch più grandi possono richiedere più memoria, quindi trova un equilibrio che funzioni al meglio per l’hardware e i requisiti dell’applicazione.
  • Profilazione e monitoraggio: profilare e monitorare continuamente le prestazioni del tuo modello per individuare i punti critici e ottimizzare il sistema di conseguenza. Utilizza strumenti di profilazione come TensorFlow Profiler per ottenere informazioni sull’esecuzione del tuo modello e identificare aree di miglioramento.

Conversione del modello, configurazione del deployment, testing e manutenzione

Il corretto deployment di un modello di visione artificiale coinvolge diversi passaggi chiave.

Conversione del modello

Convertire il modello addestrato in un formato adatto alla piattaforma di deployment scelta è essenziale per garantire compatibilità ed efficienza. Nel corso degli anni, ho lavorato con vari formati come TensorFlow Lite, ONNX e Core ML. La mia scelta dipende dall’hardware di destinazione e dallo scenario di deployment.

Lezioni fondamentali

Ecco una breve panoramica di quando scelgo ciascun formato:

  • TensorFlow Lite: questo è il formato che preferisco quando distribuisco modelli su dispositivi edge, in particolare su smartphone Android o dispositivi IoT. TensorFlow Lite è ottimizzato per ambienti con risorse limitate e offre una buona compatibilità con una vasta gamma di hardware, inclusi GPU, CPU e TPU.
  • ONNX: quando lavoro con diversi framework di deep learning come PyTorch o TensorFlow, scelgo spesso il formato Open Neural Network Exchange (ONNX). ONNX fornisce un modo semplice per trasferire modelli tra framework ed è supportato da diverse librerie di runtime come ONNX Runtime, che garantisce un’esecuzione efficiente su diverse piattaforme.
  • Core ML: per distribuire modelli su dispositivi Apple come iPhone, iPad o Mac, preferisco utilizzare il formato Core ML. Core ML è appositamente progettato per l’hardware Apple e sfrutta la potenza dell’Apple Neural Engine.

In definitiva, la mia scelta del formato del modello dipende dall’hardware di destinazione, dallo scenario di deployment e dai requisiti specifici dell’applicazione.

Configurazione del deployment

La configurazione dell’ambiente di deployment è fondamentale per un’operazione fluida e include la configurazione dell’hardware, del software e delle impostazioni di rete necessarie.

Lezioni fondamentali

Nel corso degli anni, ho sperimentato con vari strumenti e tecnologie per semplificare il processo e questo è lo stack che preferisco attualmente:

  • Docker: mi affido a Docker per la containerizzazione, in quanto mi aiuta a confezionare il mio modello e le sue dipendenze in un’unità portatile e autocontenuta. Ciò semplifica il deployment, riduce i potenziali conflitti e garantisce prestazioni coerenti su diverse piattaforme.
  • FastAPI: per creare una REST API leggera e ad alte prestazioni per servire i miei modelli, utilizzo FastAPI. È facile da utilizzare, supporta la programmazione asincrona e offre funzionalità integrate di convalida e documentazione.
  • Strumenti cloud integrati: per attività come il monitoraggio e la CI/CD. A seconda dei requisiti specifici del progetto di visione artificiale, considero anche l’utilizzo di strumenti più specializzati come Seldon o BentoML per la distribuzione e la gestione del modello. Tuttavia, lo stack menzionato sopra si è dimostrato robusto e flessibile.

Testing

Un testing approfondito nell’ambiente di deployment è fondamentale per garantire che il tuo modello si comporti come previsto in diverse condizioni, come carichi di lavoro variabili e input di dati diversi.

Lezioni fondamentali

Nel corso degli anni, ho sviluppato un approccio sistematico al testing di visione artificiale e alla gestione dei miei modelli in produzione:

  • Suite di test: creo suite di test esaustive che coprono diversi aspetti del deployment, inclusa la funzionalità, le prestazioni e i test di stress. Queste suite di test sono progettate per verificare il comportamento del modello con input di dati diversi, convalidare i tempi di risposta e assicurarsi che possa gestire scenari ad alta intensità di carico. Utilizzo strumenti come pytest per scrivere e gestire i miei casi di test e li integro nel mio pipeline di Continuous Integration (CI) per eseguirli automaticamente.

Alcuni errori da evitare, che ho imparato dalle esperienze passate, includono:

  • Copertura di test insufficiente: assicurati di coprire tutti gli scenari di test rilevanti, inclusi i casi limite, per individuare eventuali problemi prima che influenzino gli utenti.
  • Ignorare le metriche di performance: monitora e analizza le metriche chiave di performance per identificare i punti critici e ottimizzare il tuo deployment. È necessario monitorare tutto ciò che potrebbe aiutare a identificare problemi.
  • Implementare cambiamenti senza una strategia di rollback: assicurati sempre di avere una strategia di rollback pronta per tornare rapidamente alla versione precedente in caso di problemi imprevisti.
    • Suggerimento: quando rilascio aggiornamenti o modifiche ai miei modelli, utilizzo deployment a canarino per introdurre gradualmente la nuova versione a una piccola percentuale degli utenti.

Mantenimento

Monitora regolarmente le performance del tuo modello, aggiornalo con nuovi dati e affronta eventuali problemi o bug emergenti. Stabilisci un sistema di monitoraggio e logging per tracciare le metriche di performance del modello, come accuratezza, latenza e utilizzo delle risorse. Inoltre, implementa un meccanismo di alert robusto per notificare agli interessati eventuali degradazioni delle performance o problemi imprevisti.

Lezioni importanti

Ecco alcuni degli strumenti che uso spesso:

  • TensorBoard: uno strumento appositamente progettato per TensorFlow, TensorBoard consente di visualizzare e monitorare vari aspetti dei modelli durante l’addestramento e il deployment. TensorBoard può aiutarti ad analizzare le performance del modello, visualizzare l’architettura della rete e tracciare metriche personalizzate legate alle tue attività di computer vision.
  • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): ELK Stack è una soluzione popolare per la gestione e l’analisi dei log, che può essere utilizzata per raccogliere, archiviare e analizzare i log dei tuoi modelli di computer vision e dell’ambiente di deployment. Kibana, il componente di visualizzazione dello stack, consente di creare dashboard personalizzate per il monitoraggio e la risoluzione dei problemi.
  • Strumenti integrati nel cloud: come ad esempio AWS CloudWatch, un servizio di monitoraggio fornito da Amazon che consente di raccogliere, visualizzare e analizzare metriche e log delle applicazioni e dell’infrastruttura.

Apprendimento continuo e miglioramento

Il tuo lavoro non è finito una volta che il tuo modello di computer vision è deployato, anzi, in molti modi, è appena iniziato.

Lezioni importanti

Per rimanere aggiornati e migliorare continuamente i tuoi modelli, è necessario impegnarsi nelle seguenti pratiche:

  • Monitorare il cambiamento del modello: monitora continuamente le performance del tuo modello e addestralolo con nuovi dati per tener conto dei cambiamenti nella distribuzione dei dati sottostanti. Utilizza tecniche come l’apprendimento online, che consente al modello di apprendere incrementalmente dai nuovi dati senza doverlo addestrare da zero, o l’apprendimento ensemble, in cui vengono combinati più modelli per aumentare la robustezza contro il cambiamento.
  • Test e validazione: testa rigorosamente i tuoi modelli utilizzando varie tecniche di validazione, come la cross-validazione e gli insiemi di holdout, per garantirne affidabilità e robustezza. Utilizza strumenti di spiegabilità del modello, come SHAP (SHapley Additive exPlanations) e LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), per ottenere una comprensione delle previsioni del modello e identificare eventuali pregiudizi o debolezze.
  • Rimanere al passo con le ultime ricerche: rimani informato sulle ultime novità nella ricerca sulla computer vision e incorpora le scoperte rilevanti nei tuoi modelli. Partecipa regolarmente a conferenze, leggi articoli di ricerca e interagisci con la comunità di computer vision per rimanere aggiornato sulle nuove tecniche e le migliori pratiche. Ecco alcuni dei miei siti preferiti:
    • blog di neptune.ai: ricco di risorse molto utili, sia per concetti teorici che pratici.
    • case study di neptune.ai: una base di conoscenza di casi d’uso pratici.
    • towardsdatascience.com: sempre pieno di guide complete su come fare.
    • theaisummer.com
    • infine, i blog delle grandi aziende tecnologiche: sia si tratti di META, Google, DeepMind, NVIDIA, è sempre bene sapere cosa succede in queste aziende.

Conclusioni

Poiché la computer vision continua a progredire e ad influenzare varie industrie e applicazioni, rimanere aggiornati sulle migliori pratiche, le ricerche e gli standard del settore è essenziale per il successo. Condividendo le nostre esperienze, tutti contribuiamo alla crescita e allo sviluppo di questo campo entusiasmante.

In questo post del blog, ho approfondito le conoscenze pratiche e le lezioni apprese dalla costruzione e dal deployment di modelli di computer vision in questi anni. Valutando i pro e i contro di diverse architetture e opzioni di deployment, comprendendo i compromessi e applicando le migliori pratiche discusse in questo blog, spero che tu possa affrontare con successo le sfide e massimizzare i vantaggi di questa tecnologia.