Mastering YOLOv5 🚀 Bereitstellung auf Google Cloud Platform (GCP) Deep Learning Virtual Machine (VM) ⭐
Die Reise in die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens kann aufregend sein, vor allem, wenn Sie die Leistung und Flexibilität einer Cloud-Plattform nutzen. Google Cloud Platform (GCP) bietet robuste Tools, die auf Enthusiasten und Profis des maschinellen Lernens gleichermaßen zugeschnitten sind. Ein solches Tool ist die Deep Learning VM, die für Data Science- und ML-Aufgaben vorkonfiguriert ist. In diesem Tutorial werden wir durch den Prozess der Einrichtung von YOLOv5 auf einer GCP Deep Learning VM navigieren. Unabhängig davon, ob Sie Ihre ersten Schritte im Bereich ML machen oder ein erfahrener Praktiker sind, soll dieser Leitfaden Ihnen einen klaren Weg zur Implementierung von Objekterkennungsmodellen auf der Basis von YOLOv5 aufzeigen.
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Schritt 1: Erstellen und Konfigurieren Ihrer Deep Learning-VM
Beginnen wir mit der Erstellung einer virtuellen Maschine, die auf Deep Learning abgestimmt ist:
- Rufen Sie den GCP-Marktplatz auf und wählen Sie die Deep Learning-VM aus.
- Entscheiden Sie sich für eine n1-Standard-8-Instanz; sie bietet ein Gleichgewicht von 8 vCPUs und 30 GB Arbeitsspeicher und ist damit ideal für unsere Bedürfnisse geeignet.
- Als Nächstes wählen Sie ein GPU. Dies hängt von Ihrer Arbeitsbelastung ab; selbst ein einfaches Modell wie das T4 wird Ihr Modelltraining deutlich beschleunigen.
- Aktivieren Sie das Kontrollkästchen " NVIDIA GPU Treiber automatisch beim ersten Start installieren?", um eine problemlose Einrichtung zu gewährleisten.
- Weisen Sie eine 300 GB SSD Persistent Disk zu, um sicherzustellen, dass Sie bei E/A-Vorgängen keine Engpässe haben.
- Klicken Sie auf "Bereitstellen" und lassen Sie GCP bei der Bereitstellung Ihrer benutzerdefinierten Deep Learning-VM seine Arbeit machen.
Diese VM wird mit einer Fülle von vorinstallierten Tools und Frameworks ausgeliefert, darunter die Anaconda Python Distribution, die alle notwendigen Abhängigkeiten für YOLOv5 bündelt.
Schritt 2: Vorbereiten der VM für YOLOv5
Nach der Einrichtung der Umgebung können wir YOLOv5 zum Laufen bringen:
# Clone the YOLOv5 repository
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
# Change the directory to the cloned repository
cd yolov5
# Install the necessary Python packages from requirements.txt
pip install -r requirements.txt
Dieser Einrichtungsprozess stellt sicher, dass Sie mit einer Python Umgebung der Version 3.8.0 oder neuer und PyTorch 1.8 oder höher. Unsere Skripte laden problemlos Modelle und Datensätze aus der neuestenVersion von YOLOv5 herunter, sodass Sie mühelos mit dem Modelltraining beginnen können.
Schritt 3: Trainieren Sie Ihre YOLOv5 Modelle und setzen Sie sie ein 🌐.
Nachdem die Einrichtung abgeschlossen ist, können Sie mit YOLOv5 auf Ihrer GCP-VM mit dem Training und der Inferenz beginnen:
# Train a model on your data
python train.py
# Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP
python val.py --weights yolov5s.pt
# Run inference using the trained model on your images or videos
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images
# Export the trained model to other formats for deployment
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite
Mit nur wenigen Befehlen ermöglicht YOLOv5 das Trainieren von benutzerdefinierten Objekterkennungsmodellen, die auf Ihre speziellen Bedürfnisse zugeschnitten sind, oder die Verwendung von vortrainierten Gewichten für schnelle Ergebnisse bei einer Vielzahl von Aufgaben.
Swap Space zuweisen (optional)
Wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten, sollten Sie Ihre GCP-Instanz mit zusätzlichem 64 GB Swap-Speicher erweitern:
sudo fallocate -l 64G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
free -h # confirm the memory increment
Abschließende Überlegungen
Herzlichen Glückwunsch! Sie sind nun in der Lage, die Fähigkeiten von YOLOv5 mit der Rechenleistung von Google Cloud Platform zu nutzen. Diese Kombination bietet Skalierbarkeit, Effizienz und Vielseitigkeit für Ihre Objekterkennungsaufgaben. Ob für persönliche Projekte, akademische Forschung oder industrielle Anwendungen - Sie haben einen entscheidenden Schritt in die Welt der KI und des maschinellen Lernens in der Cloud getan.
Vergessen Sie nicht, Ihre Reise zu dokumentieren, Erkenntnisse mit der Ultralytics Community zu teilen und die kollaborativen Arenen wie GitHub-Diskussionen zu nutzen, um weiter zu wachsen. Und nun, gehen Sie voran und entwickeln Sie Innovationen mit YOLOv5 und GCP! 🌟
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