Ultralytics Integrationen

Willkommen auf der Ultralytics Integrations-Seite! Auf dieser Seite findest du einen Überblick über unsere Partnerschaften mit verschiedenen Tools und Plattformen, die dazu dienen, deine Workflows für maschinelles Lernen zu optimieren, die Verwaltung von Datensätzen zu verbessern, das Modelltraining zu vereinfachen und eine effiziente Bereitstellung zu ermöglichen.

Pass auf: Ultralytics YOLOv8 Einsatz und Integration

Datensätze Integrationen

• Roboflow: Erleichtert die nahtlose Verwaltung von Datensätzen für Ultralytics Modelle und bietet robuste Annotations-, Vorverarbeitungs- und Erweiterungsfunktionen.

Ausbildung Integrationen

• ClearML: Automatisiere deine Ultralytics ML-Workflows, überwache Experimente und fördere die Zusammenarbeit im Team.

• Comet ML: Verbessere deine Modellentwicklung mit Ultralytics , indem du deine Experimente zum maschinellen Lernen verfolgst, vergleichst und optimierst.

• DVC: Implementiere die Versionskontrolle für deine Ultralytics Machine-Learning-Projekte und synchronisiere Daten, Code und Modelle effektiv.

• MLFlow: Rationalisiere den gesamten ML-Lebenszyklus von Ultralytics Modellen, von Experimenten und Reproduzierbarkeit bis zum Einsatz.

• Ultralytics HUB: Greife auf eine Gemeinschaft von vortrainierten Ultralytics Modellen zu und trage zu ihnen bei.

• Neptune: Führe ein umfassendes Protokoll deiner ML-Experimente mit Ultralytics in diesem für MLOps entwickelten Metadatenspeicher.

• Ray Tune: Optimiere die Hyperparameter deiner Ultralytics Modelle in jedem Maßstab.

• TensorBoard: Visualisiere deine Ultralytics ML-Workflows, überwache Modellmetriken und fördere die Zusammenarbeit im Team.

• Weights & Biases (W&B): Überwache Experimente, visualisiere Metriken und fördere die Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit bei Ultralytics Projekten.

• Amazon SageMaker: Nutze Amazon SageMaker zum effizienten Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Ultralytics Modellen und biete eine All-in-One-Plattform für den ML-Lebenszyklus.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient vereinfacht die Arbeit an YOLOv8 Projekten, indem es einfach zu bedienende Cloud-Tools zum Trainieren, Testen und schnellen Einsatz deiner Modelle bereitstellt.

• Google Colab: Nutze Google Colab, um Ultralytics Modelle in einer cloudbasierten Umgebung zu trainieren und zu bewerten, die Zusammenarbeit und Austausch unterstützt.

• Kaggle: Erfahre, wie du Kaggle zum Trainieren und Bewerten von Ultralytics Modellen in einer cloudbasierten Umgebung mit vorinstallierten Bibliotheken, GPU Unterstützung und einer lebendigen Community für Zusammenarbeit und Austausch nutzen kannst.

Einsatzintegration

• Neural Magic: Nutze Quantization Aware Training (QAT) und Pruning-Techniken, um die Modelle von Ultralytics für eine bessere Leistung und eine geringere Größe zu optimieren.

• Gradio 🚀 NEU: Setze Ultralytics Modelle mit Gradio für interaktive Objekterkennungsdemos in Echtzeit ein.

• TorchScript: Das als Teil des Frameworks entwickelte PyTorch Frameworks entwickelt, ermöglicht TorchScript die effiziente Ausführung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in verschiedenen Produktionsumgebungen, ohne dass Python Abhängigkeiten bestehen.

• ONNX: Ein Open-Source-Format, das von Microsoft entwickeltes Open-Source-Format, das die Übertragung von KI-Modellen zwischen verschiedenen Frameworks erleichtert und die Vielseitigkeit und Einsatzflexibilität von Ultralytics Modellen erhöht.

• OpenVINOIntel ist ein Toolkit für die Optimierung und den effizienten Einsatz von Computer Vision Modellen auf verschiedenen Intel CPU und GPU Plattformen.

• TensorRT: Entwickelt von NVIDIAentwickelt, optimiert dieses leistungsstarke Deep-Learning-Framework und Modellformat KI-Modelle für beschleunigte Geschwindigkeit und Effizienz auf NVIDIA GPUs und sorgt für einen rationellen Einsatz.

• CoreML: CoreML ist ein von Apple entwickeltes Framework zur effizienten Integration von Machine-Learning-Modellen in Anwendungen unter iOS, macOS, watchOS und tvOS, das die Apple-Hardware für eine effektive und sichere Modellbereitstellung nutzt.

• TF SavedModel: Entwickelt von GoogleTF SavedModel ist ein universelles Serialisierungsformat für TensorFlow Modelle, das die gemeinsame Nutzung und den Einsatz auf einer Vielzahl von Plattformen ermöglicht, von Servern bis hin zu Endgeräten.

• TF GraphDef: Entwickelt von GoogleGraphDef ist das Format von TensorFlow zur Darstellung von Berechnungsgraphen, das die optimierte Ausführung von Machine-Learning-Modellen auf unterschiedlicher Hardware ermöglicht.

• TFLite: Entwickelt von GoogleTFLite ist ein leichtgewichtiges Framework für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen auf Mobil- und Edge-Geräten, das schnelle und effiziente Inferenzen mit minimalem Speicherbedarf gewährleistet.

• TFLite Edge TPU: Entwickelt von Google für die Optimierung von TensorFlow Lite-Modellen auf Edge-TPUs entwickelt, sorgt dieses Modellformat für schnelles, effizientes Edge-Computing.

• TF.js: Entwickelt von Google entwickelt, um maschinelles Lernen in Browsern und Node.js zu erleichtern, ermöglicht TF.js den JavaScript-basierten Einsatz von ML-Modellen.

• PaddlePaddle: Die Open-Source-Plattform für Deep Learning von Baidu, PaddlePaddle , ermöglicht den effizienten Einsatz von KI-Modellen und konzentriert sich auf die Skalierbarkeit von industriellen Anwendungen.

• NCNN: NCNN wurde von Tencent entwickelt und ist ein effizientes Framework für neuronale Netze, das speziell für mobile Geräte entwickelt wurde. Es ermöglicht den direkten Einsatz von KI-Modellen in Apps und optimiert die Leistung auf verschiedenen mobilen Plattformen.

Formate exportieren

Wir unterstützen auch eine Reihe von Modellexportformaten für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen. Hier sind die verfügbaren Formate:

Erkunde die Links, um mehr über die einzelnen Integrationen zu erfahren und wie du sie mit Ultralytics optimal nutzen kannst. Siehe vollständig export Details in der exportieren Seite.

Trage zu unseren Integrationen bei

Wir sind immer gespannt darauf, wie die Community Ultralytics YOLO mit anderen Technologien, Tools und Plattformen integriert! Wenn du YOLO erfolgreich in ein neues System integriert hast oder wertvolle Erkenntnisse mit uns teilen möchtest, kannst du einen Beitrag zu unseren Integrationsdokumenten leisten.

Wenn du einen Leitfaden oder ein Tutorial schreibst, kannst du dazu beitragen, unsere Dokumentation zu erweitern und Beispiele aus der Praxis zu liefern, von denen die Gemeinschaft profitiert. Dies ist eine hervorragende Möglichkeit, zum wachsenden Ökosystem rund um Ultralytics YOLO beizutragen.

Wenn du einen Beitrag leisten möchtest, sieh dir bitte unseren Contributing Guide an, um zu erfahren, wie du einen Pull Request (PR) einreichen kannst 🛠️. Wir sind gespannt auf deine Beiträge!

Lass uns zusammenarbeiten, um das Ultralytics YOLO Ökosystem noch umfangreicher und funktionsreicher zu machen 🙏!

FAQ

Was ist Ultralytics HUB und wie rationalisiert es den ML-Workflow?

Ultralytics HUB ist eine Cloud-basierte Plattform, die entwickelt wurde, um Machine Learning (ML) Workflows für Ultralytics Modelle nahtlos und effizient zu gestalten. Mit diesem Tool kannst du ganz einfach Datensätze hochladen, Modelle trainieren, in Echtzeit nachverfolgen und YOLOv8 Modelle einsetzen, ohne dass du umfangreiche Programmierkenntnisse benötigst. Du kannst die wichtigsten Funktionen auf der Seite Ultralytics HUB kennenlernen und mit unserem Quickstart-Leitfaden schnell loslegen.

Wie integriere ich Ultralytics YOLO Modelle mit Roboflow für die Datensatzverwaltung?

Die Integration von Ultralytics YOLO Modellen mit Roboflow verbessert die Verwaltung von Datensätzen, indem sie robuste Werkzeuge für Annotation, Vorverarbeitung und Erweiterung bereitstellt. Um loszulegen, befolge die Schritte auf der Roboflow Integrationsseite. Diese Partnerschaft gewährleistet eine effiziente Datensatzverwaltung, die für die Entwicklung genauer und robuster YOLO Modelle entscheidend ist.

Kann ich die Leistung meiner Ultralytics Modelle mit MLFlow verfolgen?

Ja, das kannst du. Die Integration von MLFlow in Ultralytics Modelle ermöglicht es dir, Experimente zu verfolgen, die Reproduzierbarkeit zu verbessern und den gesamten ML-Lebenszyklus zu optimieren. Eine ausführliche Anleitung zur Einrichtung dieser Integration findest du auf der MLFlow-Integrationsseite. Diese Integration ist besonders nützlich für die Überwachung von Modellmetriken und die effiziente Verwaltung des ML-Workflows.

Welche Vorteile hat die Verwendung von Neural Magic für die Optimierung von YOLOv8 Modellen?

Neural Magic optimiert YOLOv8 Modelle, indem es Techniken wie Quantization Aware Training (QAT) und Pruning einsetzt. Das Ergebnis sind hocheffiziente, kleinere Modelle, die auf ressourcenbeschränkter Hardware besser funktionieren. Schau dir die Neural Magic Integrationsseite, um zu erfahren, wie du diese Optimierungen für eine bessere Leistung und schlankere Modelle implementieren kannst. Dies ist besonders für den Einsatz auf Edge-Geräten von Vorteil.

Wie kann ich Ultralytics YOLO Modelle mit Gradio für interaktive Demos einsetzen?

Um Ultralytics YOLO Modelle mit Gradio für interaktive Objekterkennungsdemos einzusetzen, kannst du die auf der Gradio-Integrationsseite beschriebenen Schritte befolgen. Mit Gradio kannst du einfach zu bedienende Weboberflächen für Echtzeit-Modellinferenzen erstellen. Damit ist Gradio ein hervorragendes Werkzeug, um die Fähigkeiten deines YOLO Modells in einem benutzerfreundlichen Format zu präsentieren, das sowohl für Entwickler als auch für Endnutzer geeignet ist.

Durch die Beantwortung dieser häufigen Fragen wollen wir die Benutzerfreundlichkeit verbessern und wertvolle Einblicke in die leistungsstarken Funktionen der Produkte von Ultralytics geben. Durch die Einbeziehung dieser FAQs wird nicht nur die Dokumentation verbessert, sondern auch der organische Traffic auf der Website Ultralytics erhöht.

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