Ultralytics Integrationen

Willkommen auf der Ultralytics Integrations-Seite! Auf dieser Seite finden Sie einen Überblick über unsere Partnerschaften mit verschiedenen Tools und Plattformen, die Ihre Workflows für maschinelles Lernen optimieren, die Datensatzverwaltung verbessern, das Modelltraining vereinfachen und eine effiziente Bereitstellung ermöglichen.

Beobachten: Ultralytics YOLO11 Einsatz und Integration

Integration von Datensätzen

• Roboflow: Erleichtern Sie die nahtlose Verwaltung von Datensätzen für Ultralytics Modelle und bieten Sie robuste Funktionen für Annotation, Vorverarbeitung und Erweiterung.

Ausbildung Integrationen

• Amazon SageMaker: Nutzen Sie Amazon SageMaker zum effizienten Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Ultralytics Modellen und stellen Sie damit eine All-in-One-Plattform für den ML-Lebenszyklus bereit.

• ClearML: Automatisieren Sie Ihre Ultralytics ML-Workflows, überwachen Sie Experimente und fördern Sie die Zusammenarbeit im Team.

• Comet ML: Verbessern Sie Ihre Modellentwicklung mit Ultralytics , indem Sie Ihre Experimente zum maschinellen Lernen verfolgen, vergleichen und optimieren.

• DVC: Implementieren Sie Versionskontrolle für Ihre Ultralytics Machine-Learning-Projekte und synchronisieren Sie Daten, Code und Modelle effektiv.

• Google Colab: Nutzen Sie Google Colab, um Ultralytics Modelle in einer Cloud-basierten Umgebung zu trainieren und zu bewerten, die Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung unterstützt.

• IBM Watsonx: Erfahren Sie, wie IBM Watsonx mit seinen innovativen KI-Tools, der mühelosen Integration und dem fortschrittlichen Modellmanagementsystem das Training und die Bewertung von Ultralytics Modellen vereinfacht.

• JupyterLab: Erfahren Sie, wie Sie die interaktive und anpassbare Umgebung von JupyterLab nutzen können, um Ultralytics Modelle einfach und effizient zu trainieren und zu bewerten.

• Kaggle: Entdecken Sie, wie Sie 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 können.

• MLFlow: Optimieren Sie den gesamten ML-Lebenszyklus von Ultralytics Modellen, von der Erprobung und Reproduzierbarkeit bis zur Bereitstellung.

• Neptune: Führen Sie ein umfassendes Protokoll Ihrer ML-Experimente mit Ultralytics in diesem für MLOps konzipierten Metadatenspeicher.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient vereinfacht die Arbeit an YOLO11 Projekten durch die Bereitstellung benutzerfreundlicher Cloud-Tools für das Training, Testen und die schnelle Bereitstellung Ihrer Modelle.

• Ray Tune: Optimieren Sie die Hyperparameter Ihrer Ultralytics Modelle in jedem Maßstab.

• TensorBoard: Visualisieren Sie Ihre Ultralytics ML-Workflows, überwachen Sie Modellmetriken und fördern Sie die Teamzusammenarbeit.

• Ultralytics HUB: Zugang zu einer Gemeinschaft von vortrainierten Ultralytics Modellen und Beitrag zu diesen.

• Weights & Biases (W&B): Überwachen Sie Experimente, visualisieren Sie Metriken und fördern Sie die Reproduzierbarkeit und die Zusammenarbeit bei Ultralytics Projekten.

• VS Code: Eine Erweiterung für VS Code, die Code-Snippets für die Beschleunigung von Entwicklungs-Workflows mit Ultralytics und auch für alle, die nach Beispielen suchen, um zu lernen oder mit Ultralytics zu beginnen.

• Albumentationen: Erweitern Sie Ihre Ultralytics Modelle mit leistungsstarken Bildergänzungen, um die Robustheit und Generalisierung der Modelle zu verbessern.

• SONY IMX500: Optimieren und Bereitstellen von Ultralytics YOLOv8 Modelle auf Raspberry Pi AI-Kameras mit dem IMX500-Sensor für schnelle, stromsparende Leistung.

Integration der Bereitstellung

• 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.

• Gradio 🚀 NEU: Stellen Sie Ultralytics Modelle mit Gradio für interaktive Echtzeit-Demos zur Objekterkennung bereit.

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

• MNN: MNN wurde von Alibaba entwickelt und ist ein hocheffizientes und leichtgewichtiges Deep-Learning-Framework. Es unterstützt die Inferenz und das Training von Deep-Learning-Modellen und bietet eine branchenführende Leistung für Inferenz und Training auf dem Gerät.

• Neural Magic: Nutzung von Quantization Aware Training (QAT) und Pruning-Techniken zur Optimierung von Ultralytics Modellen für bessere Leistung und geringere Größe.

• ONNX: Ein Open-Source-Format, das von Microsoft entwickeltes Open-Source-Format zur Erleichterung der Übertragung von KI-Modellen zwischen verschiedenen Frameworks, das 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.

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

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

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

• 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.

• TFLite: Entwickelt von GoogleTFLite ist ein leichtgewichtiges Framework für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen auf mobilen 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.

• TensorRT: Entwickelt von NVIDIAentwickelt, optimiert dieses leistungsstarke Deep-Learning-Framework und Modellformat KI-Modelle für beschleunigte Geschwindigkeit und Effizienz auf NVIDIA GPUs und gewährleistet eine rationelle Bereitstellung.

• TorchScript: Entwickelt als Teil des PyTorch Frameworks entwickelt, ermöglicht TorchScript die effiziente Ausführung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in verschiedenen Produktionsumgebungen ohne die Notwendigkeit von Python Abhängigkeiten.

Exportformate

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

Klicken Sie auf die Links, um mehr über die einzelnen Integrationen zu erfahren und wie Sie sie mit Ultralytics optimal nutzen können. Siehe vollständig export Details im Exportieren Seite.

Tragen Sie zu unseren Integrationen bei

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

Durch das Schreiben eines Leitfadens oder einer Anleitung können Sie dazu beitragen, unsere Dokumentation zu erweitern und Beispiele aus der Praxis bereitzustellen, von denen die Gemeinschaft profitiert. Dies ist eine hervorragende Möglichkeit, zum wachsenden Ökosystem rund um Ultralytics YOLO beizutragen.

Um einen Beitrag zu leisten, lesen Sie bitte unseren Contributing Guide für Anweisungen zum Einreichen eines Pull Request (PR) 🛠️. Wir sind gespannt auf Ihre Beiträge!

Lassen Sie uns zusammenarbeiten, um das Ökosystem Ultralytics YOLO 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 Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens (ML) für Ultralytics Modelle nahtlos und effizient zu gestalten. Mit diesem Tool können Sie ganz einfach Datensätze hochladen, Modelle trainieren, Echtzeit-Tracking durchführen und YOLO11 Modelle bereitstellen, ohne dass Sie umfangreiche Programmierkenntnisse benötigen. Sie können die wichtigsten Funktionen auf der Seite Ultralytics HUB erkunden und mit unserem Quickstart-Leitfaden schnell loslegen.

Wie integriere ich Ultralytics YOLO Modelle mit Roboflow für die Verwaltung von Datensätzen?

Die Integration von Ultralytics YOLO Modellen mit Roboflow verbessert die Verwaltung von Datensätzen durch die Bereitstellung von robusten Tools für Annotation, Vorverarbeitung und Erweiterung. Um loszulegen, folgen Sie den Schritten auf der Roboflow Integrations-Seite. 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 können Sie. Die Integration von MLFlow in Ultralytics Modelle ermöglicht es Ihnen, Experimente zu verfolgen, die Reproduzierbarkeit zu verbessern und den gesamten ML-Lebenszyklus zu rationalisieren. Detaillierte Anweisungen zum Einrichten dieser Integration finden Sie auf der MLFlow-Integrationsseite. Diese Integration ist besonders nützlich für die Überwachung von Modellmetriken und die effiziente Verwaltung des ML-Workflows.

Welche Vorteile bietet die Verwendung von Neural Magic für die Optimierung von YOLO11 Modellen?

Neural Magic optimiert YOLO11 Modelle durch den Einsatz von Techniken wie Quantization Aware Training (QAT) und Pruning, was zu hocheffizienten, kleineren Modellen führt, die auf ressourcenbeschränkter Hardware besser funktionieren. Sehen Sie sich die Neural Magic Integrationsseite, um zu erfahren, wie Sie diese Optimierungen für eine bessere Leistung und schlankere Modelle implementieren können. Dies ist besonders vorteilhaft für den Einsatz auf Endgeräten.

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

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

Durch die Beantwortung dieser häufig gestellten Fragen möchten wir die Benutzerfreundlichkeit verbessern und wertvolle Einblicke in die leistungsstarken Funktionen der Produkte von Ultralytics geben. Die Einbeziehung dieser FAQs wird nicht nur die Dokumentation verbessern, sondern auch den organischen Verkehr auf der Website Ultralytics erhöhen.

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏️ Aktualisiert vor 1 Monat

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