Ultralytics التكامل

مرحبا بكم في Ultralytics صفحة التكامل! تقدم هذه الصفحة نظرة عامة على شراكاتنا مع العديد من الأدوات والأنظمة الأساسية ، المصممة لتبسيط سير عمل التعلم الآلي ، وتعزيز إدارة مجموعة البيانات ، وتبسيط تدريب النموذج ، وتسهيل النشر الفعال.

شاهد: Ultralytics YOLOv8 النشر والتكامل

تكامل مجموعات البيانات

• Roboflowتسهيل الإدارة السلسة لمجموعة البيانات من أجل: Ultralytics النماذج، التي توفر إمكانات قوية للتعليقات التوضيحية والمعالجة المسبقة والزيادة.

تكامل التدريب

• ClearMLأتمتة الخاص بك: Ultralytics مهام سير عمل التعلم الآلي، ومراقبة التجارب، وتعزيز تعاون الفريق.

• Comet ML: عزز تطوير نموذجك باستخدام Ultralytics من خلال تتبع تجارب التعلم الآلي ومقارنتها وتحسينها.

• DVC: تنفيذ التحكم في الإصدار ل Ultralytics مشاريع التعلم الآلي ومزامنة البيانات والتعليمات البرمجية والنماذج بشكل فعال.

• MLFlow: تبسيط دورة حياة ML بالكامل Ultralytics النماذج، من التجريب والتكرار إلى النشر.

• Ultralytics HUB: الوصول والمساهمة في مجتمع من المدربين مسبقا Ultralytics نماذج.

• Neptuneالاحتفاظ بسجل شامل لتجارب التعلم الآلي الخاصة بك مع: Ultralytics في مخزن بيانات التعريف هذا المصمم ل MLOps.

• راي تون: تحسين المعلمات الفائقة الخاصة بك Ultralytics نماذج على أي نطاق.

• TensorBoard: تصور الخاص بك Ultralytics مهام سير عمل التعلم الآلي، ومراقبة مقاييس النموذج، وتعزيز تعاون الفريق.

• Weights & Biases (W &B): مراقبة التجارب وتصور المقاييس وتعزيز قابلية التكرار والتعاون في Ultralytics المشاريع.

• Amazon SageMaker: استفد من Amazon SageMaker للبناء والتدريب والنشر بكفاءة Ultralytics ، مما يوفر نظاما أساسيا متعدد الإمكانات لدورة حياة ML.

• Paperspace التدرج: Paperspace يعمل Gradient على تبسيط العمل على مشاريع YOLOv8 من خلال توفير أدوات سحابية سهلة الاستخدام للتدريب والاختبار ونشر نماذجك بسرعة.

• Google كولاب: استخدم Google Colab لتدريب وتقييم نماذج Ultralytics في بيئة قائمة على السحابة تدعم التعاون والمشاركة.

• Kaggle: استكشف كيف يمكنك استخدام Kaggle لتدريب وتقييم نماذج Ultralytics في بيئة قائمة على السحابة مع مكتبات مثبتة مسبقًا ودعم GPU ومجتمع نابض بالحياة للتعاون والمشاركة.

تكامل النشر

• Neural Magicالاستفادة من التدريب المدرك للتكميم (QAT) وتقنيات التقليم لتحسين Ultralytics نماذج لأداء فائق وحجم أصغر حجما.

• Gradio 🚀 NEW: نشر Ultralytics نماذج مع Gradio للعروض التوضيحية التفاعلية للكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي.

• TorchScriptوضعت كجزء من : PyTorch اطار TorchScript تمكين التنفيذ الفعال ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج المختلفة دون الحاجة إلى Python التبعيات.

• ONNX: تنسيق مفتوح المصدر تم إنشاؤه بواسطة Microsoft لتيسير نقل نماذج الذكاء الاصطناعي بين مختلف الأطر، مما يعزز تنوع ومرونة نشر نماذج Ultralytics .

• OpenVINO:: مجموعة أدوات Intel لتحسين نماذج الرؤية الحاسوبية ونشرها بكفاءة عبر مختلف المنصات Intel CPU و GPU .

• TensorRT: تم تطويره بواسطة NVIDIAإطار عمل استدلال التعلّم العميق عالي الأداء وتنسيق النموذج لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي لتسريع السرعة والكفاءة على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA ، مما يضمن نشرًا مبسطًا.

• CoreML: CoreML تم تطويره من قبل شركة Apple، وهو إطار عمل مصمم لدمج نماذج التعلم الآلي بكفاءة في التطبيقات عبر iOS و macOS و watchOS و tvOS، باستخدام أجهزة Apple لنشر النماذج بفعالية وأمان.

• TF SavedModel: تم تطويره بواسطة GoogleTF SavedModel هو تنسيق تسلسلي عالمي لنماذج TensorFlow ، مما يتيح سهولة المشاركة والنشر عبر مجموعة واسعة من المنصات، من الخوادم إلى الأجهزة الطرفية.

• TF GraphDef: تم تطويره بواسطة GoogleGraphDef هو تنسيق TensorFlow لتمثيل الرسوم البيانية للحسابات، مما يتيح التنفيذ الأمثل لنماذج التعلم الآلي عبر أجهزة متنوعة.

• TFLite: تم تطويره بواسطة GoogleTFLite، وهو إطار عمل خفيف الوزن لنشر نماذج التعلّم الآلي على الأجهزة المحمولة والأجهزة المتطورة، مما يضمن سرعة وكفاءة الاستدلال مع الحد الأدنى من بصمة الذاكرة.

• TFLite Edge TPU: تم تطويره بواسطة Google لتحسين نماذج TensorFlow Lite على وحدات TPU Edge TPUs، يضمن تنسيق النموذج هذا حوسبة حافة عالية السرعة وفعالة.

• TF.js: تم تطويره بواسطة GoogleTF .js لتسهيل التعلم الآلي في المتصفحات و Node.js، يسمح .js بنشر نماذج التعلم الآلي القائمة على JavaScript.

• PaddlePaddleمنصة مفتوحة المصدر للتعلم العميق من Baidu، PaddlePaddle يتيح النشر الفعال لنماذج الذكاء الاصطناعي ويركز على قابلية تطوير التطبيقات الصناعية.

• NCNNتم تطويره بواسطة تينسنت ، NCNN هو إطار استدلال فعال للشبكة العصبية مصمم خصيصا للأجهزة المحمولة. إنه يتيح النشر المباشر لنماذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات ، مما يحسن الأداء عبر مختلف الأنظمة الأساسية للجوال.

تنسيقات التصدير

ندعم أيضا مجموعة متنوعة من تنسيقات تصدير النماذج للنشر في بيئات مختلفة. فيما يلي التنسيقات المتاحة:

استكشف الروابط لمعرفة المزيد عن كل تكامل وكيفية تحقيق أقصى استفادة منها باستخدام Ultralytics. اطلع على كامل export التفاصيل في تصدير صفحة.

ساهم في عمليات التكامل لدينا

نحن متحمسون دائما لرؤية كيفية تكامل المجتمع Ultralytics YOLO مع التقنيات والأدوات والمنصات الأخرى! إذا كنت قد نجحت في الدمج YOLO مع نظام جديد أو لديك رؤى قيمة لمشاركتها، فكر في المساهمة في مستندات عمليات التكامل.

من خلال كتابة دليل أو برنامج تعليمي ، يمكنك المساعدة في توسيع وثائقنا وتقديم أمثلة واقعية تفيد المجتمع. إنها طريقة ممتازة للمساهمة في النظام البيئي المتنامي حولها Ultralytics YOLO.

للمساهمة ، يرجى مراجعة دليل المساهمة للحصول على إرشادات حول كيفية تقديم طلب سحب (PR). 🛠️ نحن ننتظر بفارغ الصبر مساهماتك!

دعونا نتعاون لجعل Ultralytics YOLO النظام البيئي أكثر اتساعا وغنية 🙏 بالميزات!

الأسئلة المتداولة

ما هو Ultralytics HUB، وكيف يعمل على تبسيط سير عمل تعلّم الآلة؟

Ultralytics HUB هي عبارة عن منصة قائمة على السحابة مصممة لجعل سير عمل التعلم الآلي (ML) لنماذج Ultralytics سلسًا وفعالًا. وباستخدام هذه الأداة، يمكنك بسهولة تحميل مجموعات البيانات، وتدريب النماذج، وإجراء التتبع في الوقت الفعلي، ونشر نماذج YOLOv8 دون الحاجة إلى مهارات ترميز واسعة النطاق. يمكنك استكشاف الميزات الرئيسية على صفحة Ultralytics HUB والبدء بسرعة من خلال دليل البدء السريع.

كيف يمكنني دمج نماذج Ultralytics YOLO مع Roboflow لإدارة مجموعة البيانات؟

يعمل دمج نماذج Ultralytics YOLO مع Roboflow على تحسين إدارة مجموعة البيانات من خلال توفير أدوات قوية للتعليق التوضيحي والمعالجة المسبقة والزيادة. للبدء، اتبع الخطوات الموجودة على Roboflow صفحة التكامل. تضمن هذه الشراكة التعامل الفعال مع مجموعة البيانات، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير نماذج YOLO دقيقة وقوية.

هل يمكنني تتبع أداء نماذج Ultralytics الخاصة بي باستخدام MLFlow؟

نعم، يمكنك ذلك. يسمح لك دمج MLFlow مع نماذج Ultralytics بتتبع التجارب، وتحسين قابلية التكرار، وتبسيط دورة حياة التعلم الآلي بأكملها. يمكن العثور على تعليمات مفصلة لإعداد هذا التكامل على صفحة تكامل MLFlow. يعد هذا التكامل مفيدًا بشكل خاص لمراقبة مقاييس النموذج وإدارة سير عمل التعلم الآلي بكفاءة.

ما هي فوائد استخدام Neural Magic لتحسين نموذج YOLOv8 ؟

Neural Magic يحسِّن نماذج YOLOv8 من خلال الاستفادة من تقنيات مثل التدريب الواعي بالتقدير الكمي (QAT) والتشذيب، مما ينتج عنه نماذج أصغر حجمًا وعالية الكفاءة تعمل بشكل أفضل على الأجهزة محدودة الموارد. راجع صفحة Neural Magic صفحة التكامل للتعرف على كيفية تنفيذ هذه التحسينات للحصول على أداء فائق ونماذج أصغر حجماً. هذا مفيد بشكل خاص للنشر على الأجهزة المتطورة.

كيف يمكنني نشر نماذج Ultralytics YOLO مع غراديو للعروض التوضيحية التفاعلية؟

لنشر النماذج Ultralytics YOLO مع Gradio للعروض التوضيحية التفاعلية لاكتشاف الكائنات، يمكنك اتباع الخطوات الموضحة في صفحة تكامل Gradio. يتيح لك Gradio إنشاء واجهات ويب سهلة الاستخدام للاستدلال على النماذج في الوقت الفعلي، مما يجعله أداة ممتازة لعرض قدرات نموذجك YOLO بتنسيق سهل الاستخدام ومناسب لكل من المطورين والمستخدمين النهائيين.

من خلال معالجة هذه الأسئلة الشائعة، نهدف إلى تحسين تجربة المستخدم وتقديم رؤى قيمة حول القدرات القوية لمنتجات Ultralytics . لن يؤدي دمج هذه الأسئلة الشائعة إلى تحسين التوثيق فحسب، بل سيؤدي أيضًا إلى زيادة عدد الزيارات العضوية إلى الموقع الإلكتروني Ultralytics .

التعليقات