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 gemeinsame Nutzung unterstützt.

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 entwickelt wurde, um die Übertragung von KI-Modellen zwischen verschiedenen Frameworks zu erleichtern und die Vielseitigkeit und Einsatzflexibilität von Ultralytics Modellen zu erhöhen.

• OpenVINO: Intels Toolkit für die Optimierung und den effizienten Einsatz von Computer-Vision-Modellen auf verschiedenen Intel CPU- und GPU-Plattformen.

• TensorRT: Dieses von NVIDIA entwickelte Hochleistungs-Framework für Deep Learning Inferenzen und Modellformate optimiert KI-Modelle für beschleunigte Geschwindigkeit und Effizienz auf NVIDIA-Grafikprozessoren und sorgt so für einen rationellen Einsatz.

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

• TF SavedModel: Das von Google entwickelte TF SavedModel ist ein universelles Serialisierungsformat für TensorFlow Modelle, das die gemeinsame Nutzung und den Einsatz auf einer Vielzahl von Plattformen ermöglicht, von Servern bis zu Edge-Geräten.

• TF GraphDef: GraphDef wurde von Google entwickelt und ist das Format von TensorFlow zur Darstellung von Berechnungsgraphen, die eine optimierte Ausführung von Machine-Learning-Modellen auf unterschiedlicher Hardware ermöglichen.

• TFLite: TFLite wurde von Google entwickelt und ist ein leichtgewichtiges Framework für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen auf Mobil- und Edge-Geräten, das schnelle, effiziente Schlussfolgerungen bei minimalem Speicherbedarf gewährleistet.

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

• TF.js: TF .js wurde von Google entwickelt, um maschinelles Lernen in Browsern und Node.js zu ermöglichen.

• 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 🙏!

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