دليل البدء السريع: NVIDIA جيتسون مع Ultralytics YOLO11

يقدم هذا الدليل الشامل شرحًا تفصيليًا لنشر Ultralytics YOLO11 على أجهزة NVIDIA Jetson. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يعرض معايير الأداء لتوضيح قدرات YOLO11 على هذه الأجهزة الصغيرة والقوية.

شاهد: كيفية الإعداد NVIDIA جيتسون مع Ultralytics YOLO11

ما هو NVIDIA جيتسون؟

NVIDIA Jetson عبارة عن سلسلة من لوحات الحوسبة المدمجة المصممة لتوفير حوسبة الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) المتسارعة للأجهزة المتطورة. صُممت هذه الأجهزة المدمجة والقوية حول بنية GPU الخاصة ب NVIDIA وهي قادرة على تشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة ونماذج التعلم العميق مباشرةً على الجهاز، دون الحاجة إلى الاعتماد على موارد الحوسبة السحابية. غالبًا ما تُستخدم لوحات Jetson في مجال الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة والأتمتة الصناعية والتطبيقات الأخرى التي تحتاج إلى إجراء استدلال الذكاء الاصطناعي محليًا بزمن انتقال منخفض وكفاءة عالية. بالإضافة إلى ذلك، تعتمد هذه اللوحات على بنية ARM64 وتعمل بطاقة أقل مقارنةً بأجهزة الحوسبة التقليدية GPU .

NVIDIA مقارنة بين سلسلة جيتسون

Jetson Orin هو أحدث تكرار لعائلة Jetson NVIDIA Jetson القائمة على بنية NVIDIA Ampere التي توفر أداء ذكاءً محسّنًا بشكل كبير مقارنةً بالأجيال السابقة. يقارن الجدول أدناه بعض أجهزة Jetson في النظام البيئي.

للاطلاع على جدول مقارنة أكثر تفصيلاً، يُرجى زيارة قسم المواصفات الفنية على صفحة NVIDIA Jetson الرسمية.

ما هو NVIDIA JetPack؟

NVIDIA إن JetPack SDK الذي يعمل على تشغيل وحدات Jetson هو الحل الأكثر شمولاً ويوفر بيئة تطوير كاملة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مسرّعة من البداية إلى النهاية ويقلل من الوقت اللازم للتسويق. يتضمن JetPack JetPack Jetson Linux مع محمل الإقلاع، ونواة Linux، وبيئة سطح مكتب Ubuntu، ومجموعة كاملة من المكتبات لتسريع الحوسبة GPU ، والوسائط المتعددة، والرسومات، والرؤية الحاسوبية. ويتضمن أيضًا عينات ووثائق وأدوات المطورين لكل من الكمبيوتر المضيف ومجموعة أدوات المطورين، ويدعم حزم SDK ذات المستوى الأعلى مثل DeepStream لبث تحليلات الفيديو، وISAac للروبوتات، وRiva للذكاء الاصطناعي التخاطبي.

فلاش جيت باك إلى NVIDIA جيتسون

تتمثل الخطوة الأولى بعد الحصول على جهاز NVIDIA Jetson في وميض NVIDIA JetPack على الجهاز. هناك عدة طرق مختلفة لوميض NVIDIA أجهزة جيتسون.

1. إذا كنت تمتلك مجموعة أدوات تطوير رسمية NVIDIA مثل Jetson Orin Nano Developer Kit، يمكنك تنزيل صورة وإعداد بطاقة SD مع JetPack لتشغيل الجهاز.
2. إذا كنت تمتلك أي مجموعة أدوات تطوير أخرى NVIDIA ، يمكنك فلاش JetPack على الجهاز باستخدام SDK Manager.
3. إذا كنت تمتلك جهاز Seeed Studio reComputer J4012، فيمكنك فلاش JetPack على قرص SSD المضمّن، وإذا كنت تمتلك جهاز Seeed Studio reComputer J1020 v2، فيمكنك فلاش JetPack على قرص eMMC/ SSD.
4. إذا كنت تمتلك أي جهاز آخر تابع لجهة خارجية يعمل بوحدة NVIDIA Jetson، فمن المستحسن اتباع وميض سطر الأوامر.

دعم JetPack JetPack القائم على جهاز Jetson

يوضح الجدول أدناه NVIDIA إصدارات JetPack التي تدعمها أجهزة NVIDIA Jetson المختلفة.

بداية سريعة مع Docker

إن أسرع طريقة لبدء استخدام Ultralytics YOLO11 على NVIDIA جيتسون هي التشغيل باستخدام صور docker المدمجة مسبقاً لجهاز جيتسون. ارجع إلى الجدول أعلاه واختر إصدار JetPack وفقًا لجهاز Jetson الذي تملكه.

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack4
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack5
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack6
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

بعد الانتهاء من ذلك، انتقل إلى قسم استخدام TensorRT على NVIDIA جيتسون.

ابدأ بالتثبيت الأصلي

للتثبيت الأصلي بدون Docker، يُرجى الرجوع إلى الخطوات أدناه.

التشغيل على JetPack 6.x

تثبيت الحزمة Ultralytics

سنقوم هنا بتثبيت الحزمة Ultralytics على جيتسون مع التبعيات الاختيارية حتى نتمكن من تصدير PyTorch النماذج إلى تنسيقات مختلفة أخرى. سوف نركز بشكل أساسي على NVIDIA TensorRT التصدير لأن TensorRT سيضمن لنا الحصول على أقصى أداء من أجهزة جيتسون.

1. قم بتحديث قائمة الحزم، وتثبيت النقطة والترقية إلى الأحدث

   sudo apt update
   sudo apt install python3-pip -y
   pip install -U pip
   

2. التثبيت ultralytics حزمة النقطة مع التبعيات الاختيارية

   pip install ultralytics[export]
   

3. إعادة تشغيل الجهاز

   sudo reboot
   

تثبيت PyTorch و Torchvision

سيؤدي التثبيت أعلاه ultralytics إلى تثبيت Torch و Torchvision. ومع ذلك، فإن هاتين الحزمتين المثبتتين عبر pip غير متوافقتين للتشغيل على منصة Jetson التي تعتمد على بنية ARM64. لذلك، نحن بحاجة إلى تثبيت PyTorch المبنية مسبقًا يدويًا عجلة pip وتجميع/تثبيت Torchvision من المصدر.

التثبيت torch 2.3.0 و torchvision 0.18 وفقًا ل JP6.0

sudo apt-get install libopenmpi-dev libopenblas-base libomp-dev -y
pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torchvision-0.18.0a0+6043bc2-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

قم بزيارة صفحةPyTorch لصفحة Jetson للوصول إلى جميع الإصدارات المختلفة من PyTorch لإصدارات JetPack المختلفة. للاطلاع على قائمة أكثر تفصيلاً على PyTorch ، توافق Torchvision، قم بزيارة صفحة التوافقPyTorch وتوافق Torchvision.

التثبيت onnxruntime-gpu

إن أونكسر الزمن-gpu الحزمة المستضافة في PyPI لا تحتوي على aarch64 ثنائيات لـ Jetson. لذلك نحن بحاجة إلى تثبيت هذه الحزمة يدوياً. هذه الحزمة مطلوبة لبعض الصادرات.

كل شيء مختلف onnxruntime-gpu يتم سرد الحزم المقابلة لإصدارات JetPack و Python المختلفة هنا. ومع ذلك، سنقوم هنا بتنزيل وتثبيت onnxruntime-gpu 1.18.0 مع Python3.10 الدعم.

wget https://nvidia.box.com/shared/static/48dtuob7meiw6ebgfsfqakc9vse62sg4.whl -O onnxruntime_gpu-1.18.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install onnxruntime_gpu-1.18.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

التشغيل على JetPack 5.x

تثبيت الحزمة Ultralytics

سنقوم هنا بتثبيت الحزمة Ultralytics على جيتسون مع التبعيات الاختيارية حتى نتمكن من تصدير نماذج PyTorch إلى تنسيقات مختلفة أخرى. سنركز بشكل أساسي على NVIDIA TensorRT التصدير لأن TensorRT سيضمن لنا الحصول على أقصى أداء من أجهزة جيتسون.

1. قم بتحديث قائمة الحزم، وتثبيت النقطة والترقية إلى الأحدث

   sudo apt update
   sudo apt install python3-pip -y
   pip install -U pip
   

2. التثبيت ultralytics حزمة النقطة مع التبعيات الاختيارية

   pip install ultralytics[export]
   

3. إعادة تشغيل الجهاز

   sudo reboot
   

تثبيت PyTorch و Torchvision

سيؤدي التثبيت أعلاه ultralytics إلى تثبيت Torch و Torchvision. ومع ذلك، فإن هاتين الحزمتين المثبتتين عبر pip غير متوافقتين للتشغيل على منصة Jetson التي تعتمد على بنية ARM64. لذلك، نحن بحاجة إلى تثبيت PyTorch المبنية مسبقًا يدويًا عجلة pip وتجميع/تثبيت Torchvision من المصدر.

1. قم بإلغاء تثبيت PyTorch و Torchvision المثبتين حاليًا

   pip uninstall torch torchvision
   

2. قم بتثبيت PyTorch 2.1.0 2.1.0 وفقًا ل JP5.1.3

   sudo apt-get install -y libopenblas-base libopenmpi-dev
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v512/pytorch/torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl -O torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
   pip install torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
   

3. قم بتثبيت Torchvision v0.16.2 وفقًا لموقع PyTorch v2.1.0

   sudo apt install -y libjpeg-dev zlib1g-dev
   git clone https://github.com/pytorch/vision torchvision
   cd torchvision
   git checkout v0.16.2
   python3 setup.py install --user
   

قم بزيارة صفحةPyTorch لصفحة Jetson للوصول إلى جميع الإصدارات المختلفة من PyTorch لإصدارات JetPack المختلفة. للاطلاع على قائمة أكثر تفصيلاً على PyTorch ، توافق Torchvision، قم بزيارة صفحة التوافقPyTorch وتوافق Torchvision.

التثبيت onnxruntime-gpu

إن أونكسر الزمن-gpu الحزمة المستضافة في PyPI لا تحتوي على aarch64 ثنائيات لـ Jetson. لذلك نحن بحاجة إلى تثبيت هذه الحزمة يدوياً. هذه الحزمة مطلوبة لبعض الصادرات.

كل شيء مختلف onnxruntime-gpu يتم سرد الحزم المقابلة لإصدارات JetPack و Python المختلفة هنا. ومع ذلك، سنقوم هنا بتنزيل وتثبيت onnxruntime-gpu 1.17.0 مع Python3.8 الدعم.

wget https://nvidia.box.com/shared/static/zostg6agm00fb6t5uisw51qi6kpcuwzd.whl -O onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

استخدم TensorRT على NVIDIA Jetson

من بين جميع تنسيقات تصدير النماذج التي يدعمها Ultralytics ، يقدم TensorRT أفضل أداء استدلالي عند العمل مع أجهزة NVIDIA Jetson ونوصي باستخدام TensorRT مع Jetson. لدينا أيضًا مستند مفصل على TensorRT هنا.

تحويل النموذج إلى TensorRT وتشغيل الاستدلال

يتم تحويل نموذج YOLO11n بصيغة PyTorch إلى TensorRT لتشغيل الاستدلال بالنموذج المُصدَّر.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorRT
model.export(format="engine")  # creates 'yolo11n.engine'

# Load the exported TensorRT model
trt_model = YOLO("yolo11n.engine")

# Run inference
results = trt_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TensorRT format
yolo export model=yolo11n.pt format=engine  # creates 'yolo11n.engine'

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n.engine source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

استخدام NVIDIA مسرع التعلم العميق (DLA)

NVIDIA مسرع التعلم العميق (DLA) هو مكون أجهزة متخصص مدمج في أجهزة NVIDIA Jetson يعمل على تحسين استدلال التعلم العميق لتحقيق كفاءة الطاقة والأداء. من خلال إلغاء تحميل المهام من GPU (تحريرها لعمليات أكثر كثافة)، يمكّن DLA النماذج من العمل باستهلاك أقل للطاقة مع الحفاظ على إنتاجية عالية، وهو مثالي للأنظمة المدمجة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.

أجهزة Jetson التالية مزودة بأجهزة DLA:

• جيتسون أورين إن إكس 16 جيجابايت
• سلسلة Jetson AGX أورين Jetson AGX Orin
• سلسلة Jetson AGX Xavier Series
• سلسلة Jetson Xavier NX Series

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorRT with DLA enabled (only works with FP16 or INT8)
model.export(format="engine", device="dla:0", half=True)  # dla:0 or dla:1 corresponds to the DLA cores

# Load the exported TensorRT model
trt_model = YOLO("yolo11n.engine")

# Run inference
results = trt_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TensorRT format with DLA enabled (only works with FP16 or INT8)
yolo export model=yolo11n.pt format=engine device="dla:0" half=True  # dla:0 or dla:1 corresponds to the DLA cores

# Run inference with the exported model on the DLA
yolo predict model=yolo11n.engine source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

NVIDIA معايير جيتسون أورين YOLO11 المعيارية

YOLO11 TF تم تشغيل المعايير من قبل فريق Ultralytics على 10 نماذج مختلفة لقياس السرعة والدقة: PyTorch و TorchScript و ONNX و OpenVINO و TensorRT و TF SavedModel و TF GraphDef و 0 لايت و PaddlePaddle و NCNN. تم تشغيل الاختبارات المعيارية على جهاز Seeed Studio reComputer J4012 المدعوم بجهاز Jetson Orin NX سعة 16 جيجابايت بدقة FP32 مع حجم إدخال افتراضي للصور يبلغ 640.

رسم بياني للمقارنة

على الرغم من أن جميع صادرات النماذج تعمل مع NVIDIA جيتسون إلا أننا أدرجنا فقط PyTorch و TorchScript و TensorRT في مخطط المقارنة أدناه لأنها تستخدم GPU على جيتسون وهي مضمونة للحصول على أفضل النتائج. جميع الصادرات الأخرى تستخدم فقط CPU والأداء ليس جيدًا مثل الثلاثة المذكورة أعلاه. يمكنك العثور على معايير لجميع الصادرات في القسم الذي يلي هذا المخطط.

جدول المقارنة التفصيلي

يمثل الجدول أدناه النتائج المعيارية لخمسة نماذج مختلفة (YOLO11n، YOLO11n، YOLO11s، YOLO11m، YOLO11l، YOLO11x) عبر عشرة تنسيقات مختلفة (PyTorch ، TorchScript ، ، ONNX ، OpenVINO ، TensorRT ، TF SavedModel ، TF GraphDef ، TF لايت، PaddlePaddle ، NCNN)، مما يعطينا الحالة والحجم ومقياس mAP50-95(B) وزمن الاستدلال لكل مجموعة.

استكشف المزيد من جهود القياس المعياري من خلال Seeed Studio الذي يعمل على إصدارات مختلفة من أجهزة NVIDIA Jetson.

إعادة إنتاج نتائجنا

لإعادة إنتاج معايير Ultralytics المذكورة أعلاه على جميع تنسيقات التصدير قم بتشغيل هذا الرمز:

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO8 dataset for all all export formats
results = model.benchmarks(data="coco8.yaml", imgsz=640)

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO8 dataset for all all export formats
yolo benchmark model=yolo11n.pt data=coco8.yaml imgsz=640

أفضل الممارسات عند استخدام NVIDIA Jetson

عند استخدام NVIDIA Jetson، هناك بعض أفضل الممارسات التي يجب اتباعها من أجل تمكين أقصى أداء على NVIDIA Jetson الذي يعمل YOLO11.

1. تمكين وضع الطاقة القصوى

   سيؤدي تمكين وضع الطاقة القصوى على Jetson إلى التأكد من تشغيل جميع النوى CPU ، GPU .

   sudo nvpmodel -m 0
   

2. تمكين ساعات جيتسون

   سيؤدي تمكين ساعات Jetson Clocks إلى التأكد من أن جميع النوى CPU ، GPU مسجلة على أقصى تردد لها.

   sudo jetson_clocks
   

3. تثبيت تطبيق إحصائيات جيتسون

   يمكننا استخدام تطبيق جيتسون ستاتس لمراقبة درجات حرارة مكونات النظام والتحقق من تفاصيل النظام الأخرى مثل عرض CPU ، GPU ، استخدام ذاكرة الوصول العشوائي، تغيير أوضاع الطاقة، ضبط الساعات على الحد الأقصى، التحقق من معلومات JetPack

   sudo apt update
   sudo pip install jetson-stats
   sudo reboot
   jtop
   

الخطوات التالية

تهانينا على الإعداد الناجح YOLO11 على جهازك NVIDIA جيتسون! لمزيد من التعلم والدعم، قم بزيارة المزيد من الدليل على Ultralytics YOLO11 Docs!

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني نشر Ultralytics YOLO11 على أجهزة NVIDIA جيتسون؟

يعد نشر Ultralytics YOLO11 على أجهزة NVIDIA Jetson عملية مباشرة. أولاً، قم أولاً بوميض جهاز Jetson الخاص بك باستخدام NVIDIA JetPack SDK. بعد ذلك، إما أن تستخدم صورة Docker مبنية مسبقًا لإعداد سريع أو تثبيت الحزم المطلوبة يدويًا. يمكن الاطلاع على الخطوات التفصيلية لكل طريقة في قسمي البدء السريع باستخدام Docker والبدء بالتثبيت الأصلي.

ما هي معايير الأداء التي يمكنني توقعها من طرازات YOLO11 على أجهزة NVIDIA Jetson؟

YOLO11 تم قياس أداء النماذج على العديد من أجهزة NVIDIA Jetson التي تُظهر تحسينات كبيرة في الأداء. على سبيل المثال، يقدم تنسيق TensorRT أفضل أداء في الاستدلال. يوفر الجدول الموجود في قسم جدول المقارنة التفصيلي عرضًا شاملاً لمقاييس الأداء مثل mAP50-95 ووقت الاستدلال عبر تنسيقات النماذج المختلفة.

لماذا يجب أن أستخدم TensorRT لنشر YOLO11 على NVIDIA جيتسون؟

TensorRT يوصى به بشدة لنشر نماذج YOLO11 على NVIDIA Jetson نظرًا لأدائه الأمثل. فهو يسرّع الاستدلال من خلال الاستفادة من قدرات جيتسون GPU ، مما يضمن أقصى قدر من الكفاءة والسرعة. تعرف على المزيد حول كيفية التحويل إلى TensorRT وتشغيل الاستدلال في قسم استخدام TensorRT على NVIDIA جيتسون.

كيف يمكنني تثبيت PyTorch و Torchvision على NVIDIA Jetson؟

لتثبيت PyTorch و Torchvision على NVIDIA Jetson، قم أولاً بإلغاء تثبيت أي إصدارات موجودة قد تكون مثبتة عبر pip. ثم قم يدويًا بتثبيت الإصدارين المتوافقين PyTorch و Torchvision يدويًا لبنية ARM64 الخاصة ب Jetson. يتم توفير الإرشادات التفصيلية لهذه العملية في قسم تثبيت PyTorch و Torchvision.

ما هي أفضل الممارسات لتحقيق أقصى قدر من الأداء على NVIDIA Jetson عند استخدام YOLO11 ؟

لتحقيق أقصى قدر من الأداء على NVIDIA Jetson مع YOLO11 ، اتبع أفضل الممارسات التالية:

1. تمكين وضع الطاقة القصوى للاستفادة من جميع النوى CPU و GPU .
2. تمكين ساعات Jetson Clocks لتشغيل جميع النوى بأقصى تردد لها.
3. قم بتثبيت تطبيق Jetson Stats لمراقبة مقاييس النظام.

للحصول على الأوامر والتفاصيل الإضافية، راجع قسم أفضل الممارسات عند استخدام NVIDIA جيتسون.

📅 Created 8 months ago ✏️ Updated 1 day ago

التعليقات