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Gu铆a de inicio r谩pido de Conda para Ultralytics

Ultralytics Paquete Conda Visual

Esta gu铆a proporciona una introducci贸n completa a la configuraci贸n de un entorno Conda para tus proyectos de Ultralytics . Conda es un sistema de gesti贸n de paquetes y entornos de c贸digo abierto que ofrece una excelente alternativa a pip para instalar paquetes y dependencias. Sus entornos aislados lo hacen especialmente adecuado para la ciencia de datos y el aprendizaje autom谩tico. Para m谩s detalles, visita el paquete Ultralytics Conda en Anaconda y consulta el repositorio de alimentaci贸n Ultralytics para actualizaciones de paquetes en GitHub.

Versi贸n Conda Descargas Conda Receta Conda Plataformas Conda

Lo que aprender谩s

  • Configurar un entorno Conda
  • Instalaci贸n de Ultralytics a trav茅s de Conda
  • Inicializando Ultralytics en tu entorno
  • Utilizar im谩genes Docker de Ultralytics con Conda

Requisitos previos

  • Deber铆as tener Anaconda o Miniconda instalado en tu sistema. Si no es as铆, desc谩rgalo e inst谩lalo desde Anaconda o Miniconda.

Configurar un entorno Conda

En primer lugar, vamos a crear un nuevo entorno Conda. Abre tu terminal y ejecuta el siguiente comando:

conda create --name ultralytics-env python=3.8 -y

Activa el nuevo entorno:

conda activate ultralytics-env

Instalaci贸n de Ultralytics

Puedes instalar el paquete Ultralytics desde el canal conda-forge. Ejecuta el siguiente comando:

conda install -c conda-forge ultralytics

Nota sobre el entorno CUDA

Si trabajas en un entorno habilitado para CUDA, es una buena pr谩ctica instalar ultralytics, pytorchy pytorch-cuda juntos para resolver cualquier conflicto:

conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics

Utilizando Ultralytics

Con Ultralytics instalado, ya puedes empezar a utilizar sus s贸lidas funciones para la detecci贸n de objetos, la segmentaci贸n de instancias y mucho m谩s. Por ejemplo, para predecir una imagen, puedes ejecutar

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")  # initialize model
results = model("path/to/image.jpg")  # perform inference
results[0].show()  # display results for the first image

Ultralytics Imagen Docker Conda

Si prefieres utilizar Docker, Ultralytics ofrece im谩genes Docker con un entorno Conda incluido. Puedes extraer estas im谩genes de DockerHub.

Saca la 煤ltima imagen de Ultralytics :

# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda

# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t

Ejecuta la imagen:

# Run the Ultralytics image in a container with GPU support
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t  # all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t  # specify GPUs

Ciertamente, puedes incluir la siguiente secci贸n en tu gu铆a de Conda para informar a los usuarios sobre c贸mo acelerar la instalaci贸n utilizando libmamba:


Acelerar la instalaci贸n con Libmamba

Si quieres acelerar la instalaci贸n del paquete en Conda, puedes optar por utilizar libmambaun gestor de paquetes r谩pido, multiplataforma y consciente de las dependencias, que sirve como solucionador alternativo al predeterminado de Conda.

C贸mo activar Libmamba

Para activar libmamba como solucionador para Conda, puedes realizar los siguientes pasos:

  1. Primero, instala conda-libmamba-solver paquete. Esto puede omitirse si tu versi贸n de Conda es 4.11 o superior, ya que libmamba se incluye por defecto.

    conda install conda-libmamba-solver
    
  2. A continuaci贸n, configura Conda para que utilice libmamba como solucionador:

    conda config --set solver libmamba
    

Y ya est谩. Tu instalaci贸n de Conda utilizar谩 ahora libmamba como solucionador, lo que deber铆a acelerar el proceso de instalaci贸n del paquete.


隆Enhorabuena! Has configurado con 茅xito un entorno Conda, has instalado el paquete Ultralytics y ya est谩s preparado para explorar sus ricas funcionalidades. No dudes en profundizar en la documentaci贸n deUltralytics para obtener tutoriales y ejemplos m谩s avanzados.



Creado 2023-11-12, Actualizado 2024-05-25
Autores: Burhan-Q (1), glenn-jocher (4)

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