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PaddleOCR는 PaddlePaddle로 구현된 다국어 지원의 실용적인 OCR 도구를 제공하며, 사용자가 모델을 트레이닝하고 이를 프로덕션에 적용할 수 있도록 돕습니다. PaddleOCR은 다양한 OCR 알고리즘을 지원하며 산업용 솔루션도 포함합니다. PaddleOCR에는 트레이닝 및 평가 메트릭과 모델 체크포인트 및 해당 메타데이터를 로깅하기 위한 W&B 인테그레이션이 포함되어 있습니다. 이 페이지에서는 PaddleOCR에서 W&B 인테그레이션을 활성화해 OCR 트레이닝 Runs의 메트릭, 검증 결과, 체크포인트 메타데이터를 W&B 대시보드로 자동 스트리밍하는 방법을 설명합니다. 이 인테그레이션을 사용해 Experiments를 비교하고, 트레이닝을 실시간으로 모니터링하고, OCR 모델의 버전 관리되는 이력을 유지하세요.

예시 블로그 및 Colab

ICDAR2015 데이터셋에서 PaddleOCR로 모델을 트레이닝하는 방법은 PaddleOCR and W&B training tutorial에서 확인하세요. Google Colab도 함께 제공되며, 해당 실시간 W&B 대시보드도 확인할 수 있습니다. 이 블로그의 중국어 버전도 사용 가능합니다: W&B对您的OCR模型进行训练和调试.

가입하고 API 키 생성하기

API 키는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API 키를 생성할 수 있습니다.
더 간편하게 하려면 User Settings로 이동해 API 키를 생성하세요. API 키는 즉시 복사해 비밀번호 관리자와 같은 안전한 위치에 저장하세요.
  1. 오른쪽 상단에서 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다.
  2. User Settings를 선택한 다음 API Keys 섹션까지 스크롤합니다.

wandb 라이브러리 설치 및 로그인

로컬 환경에 wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하려면 다음 단계를 따르세요.
  1. WANDB_API_KEY 환경 변수를 API 키로 설정합니다. <>로 묶인 값은 자신의 값으로 바꾸세요.
  2. wandb 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.

config.yml 파일에 wandb 추가

PaddleOCR에서는 YAML 파일을 사용해 설정 변수를 지정해야 합니다. W&B 로깅을 활성화하려면 YAML 설정 파일의 끝에 다음 스니펫을 추가하세요. 이 설정을 적용하면 PaddleOCR가 모든 트레이닝 및 검증 메트릭을 모델 체크포인트와 함께 W&B 대시보드에 자동으로 로깅합니다.
YAML 파일의 wandb 헤더 아래에 wandb.init()에 전달할 추가 선택 인수를 원하는 대로 함께 지정할 수도 있습니다:

config.yml 파일을 train.py에 전달하기

W&B 로깅을 구성한 후, PaddleOCR 저장소에서 사용할 수 있는 트레이닝 스크립트에 YAML 파일을 인수로 전달하여 트레이닝을 시작하세요.
W&B를 활성화한 상태로 train.py 파일을 실행하면 PaddleOCR이 W&B 대시보드로 연결되는 링크를 생성하며, 여기에서 트레이닝 및 검증 메트릭을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다:
PaddleOCR 트레이닝 대시보드
PaddleOCR 검증 대시보드
텍스트 탐지 모델 대시보드

피드백 또는 문제

W&B 인테그레이션에 대한 피드백이 있거나 문제가 발생하면 PaddleOCR GitHub에 이슈를 등록하거나 support@wandb.com으로 이메일을 보내세요.