YOLOv5 🚀 على AzureML

ما هو أزور؟

Azure هي منصة Microsoft للحوسبة الس حابية، وهي مصممة لمساعدة المؤسسات على نقل أعباء العمل من مراكز البيانات المحلية إلى السحابة. وبفضل مجموعة كاملة من الخدمات السحابية بما في ذلك الحوسبة وقواعد البيانات والتحليلات والتعلم الآلي والشبكات، يمكن للمستخدمين الاختيار من بين هذه الخدمات لتطوير تطبيقات جديدة وتوسيع نطاقها أو تشغيل التطبيقات الحالية في السحابة العامة.

ما هو Azure Machine Learning (AzureML)؟

Azure Machine Learning، والتي يُشار إليها عادةً باسم AzureML، هي خدمة سحابية مُدارة بالكامل تُمكِّن علماء البيانات والمطورين من تضمين التحليلات التنبؤية بكفاءة في تطبيقاتهم. يقدم AzureML مجموعة متنوعة من الخدمات والإمكانيات التي تهدف إلى جعل التعلم الآلي متاحًا وسهل الاستخدام وقابلًا للتطوير، حيث يوفر ميزات مثل التعلم الآلي الآلي، والتدريب على نماذج السحب والإفلات، ومجموعة أدوات تطوير البرمجيات القوية الخاصة Python .

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، تحتاج إلى مساحة عمل AzureML. إذا لم يكن لديك واحدة، يمكنك إنشاء مساحة عمل جديدة باتباع وثائق Azure الرسمية.

إنشاء مثيل حوسبة

من مساحة عمل AzureML الخاصة بك، حدد الحوسبة > مثيلات الحوسبة > جديد، وحدد المثيل الذي يحتوي على الموارد التي تحتاجها.

افتح محطة طرفية

من طريقة عرض دفاتر الملاحظات، افتح طرفية وحدد الحوسبة.

الإعداد والتشغيل YOLOv5

إنشاء بيئة افتراضية

أنشئ بيئة كوندا مع إصدار Python المفضل لديك:

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip -y

استنساخ مستودع YOLOv5 المستنسخ

استنساخ مستودع YOLOv5 مع وحداته الفرعية:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # You might see a message asking you to add your folder as a safe.directory

تثبيت التبعيات

قم بتثبيت التبعيات المطلوبة:

pip install -r requirements.txt
pip install onnx

تنفيذ مهام YOLOv5

تدريب النموذج YOLOv5 :

python train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640

التحقق من صحة النموذج من حيث الدقة والاستدعاء و mAP:

python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

تشغيل الاستدلال على الصور:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

تصدير النماذج إلى تنسيقات أخرى (مثل ONNX):

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

استخدام دفتر الملاحظات

إذا كنت تفضل استخدام دفتر الملاحظات بدلاً من المنصة الطرفية، ستحتاج إلى إنشاء نواة جديدة وتحديدها في أعلى دفتر الملاحظات.

إنشاء نواة IPython جديدة

من محطة الحوسبة الطرفية

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip ipykernel -y
python -m ipykernel install --user --name yolov5env --display-name "yolov5env"

عند إنشاء خلايا Python في دفتر ملاحظاتك، ستستخدم تلقائيًا بيئتك المخصصة. بالنسبة لخلايا bash تحتاج إلى تفعيل بيئتك في كل خلية:

%%bash
source activate yolov5env
python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

📅 تم إنشاؤها منذ 1 سنة مضت ✏️ تم التحديث منذ 9 أيام