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YOLOv8 Entrenamiento de modelos simplificado con Paperspace Gradiente

Entrenar modelos de visión por ordenador como YOLOv8 puede ser complicado. Implica gestionar grandes conjuntos de datos, utilizar diferentes tipos de hardware informático como GPUs, TPUs y CPUs, y asegurarse de que los datos fluyen sin problemas durante el proceso de entrenamiento. Normalmente, los desarrolladores acaban dedicando mucho tiempo a gestionar sus sistemas y entornos informáticos. Puede ser frustrante cuando sólo quieres centrarte en construir el mejor modelo.

Aquí es donde una plataforma como Paperspace Gradient puede simplificar las cosas. Paperspace Gradient es una plataforma de MLOps que te permite construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático, todo en un mismo lugar. Con Gradient, los desarrolladores pueden centrarse en entrenar sus modelos YOLOv8 sin la molestia de gestionar infraestructuras y entornos.

Paperspace

Paperspace Visión general

Paperspacelanzada en 2014 por licenciados de la Universidad de Michigan y adquirida por DigitalOcean en 2023, es una plataforma en la nube diseñada específicamente para el aprendizaje automático. Proporciona a los usuarios potentes GPU, cuadernos Jupyter colaborativos, un servicio de contenedores para despliegues, flujos de trabajo automatizados para tareas de aprendizaje automático y máquinas virtuales de alto rendimiento. Estas características pretenden agilizar todo el proceso de desarrollo del aprendizaje automático, desde la codificación hasta la implantación.

Paperspace Gradiente

PaperSpace Visión general del gradiente

Paperspace Gradient es un conjunto de herramientas diseñadas para que trabajar con IA y aprendizaje automático en la nube sea mucho más rápido y sencillo. Gradient aborda todo el proceso de desarrollo del aprendizaje automático, desde la creación y el entrenamiento de modelos hasta su despliegue.

Dentro de su conjunto de herramientas, incluye soporte para las TPU de Google a través de un ejecutor de trabajos, soporte integral para cuadernos Jupyter y contenedores, y nuevas integraciones de lenguajes de programación. Destaca especialmente su enfoque en la integración de lenguajes, que permite a los usuarios adaptar fácilmente sus proyectos existentes en Python para utilizar la infraestructura de GPU más avanzada disponible.

Entrenamiento YOLOv8 Utilizando Paperspace Gradiente

Paperspace Gradient hace posible el entrenamiento de un modelo YOLOv8 con unos pocos clics. Gracias a la integración, puedes acceder a la consolaPaperspace y empezar a entrenar tu modelo inmediatamente. Para conocer en detalle el proceso de entrenamiento del modelo y las mejores prácticas, consulta nuestra guía de entrenamiento del modeloYOLOv8 .

Inicia sesión y luego pulsa el botón "Iniciar máquina" que se muestra en la imagen inferior. En unos segundos, se iniciará un entorno de GPU gestionada, y entonces podrás ejecutar las celdas del portátil.

Entrenamiento YOLOv8 Utilizando Paperspace Gradiente

Explora más capacidades de YOLOv8 y Paperspace Gradient en un debate con Glenn Jocher, fundador de Ultralytics , y James Skelton, de Paperspace. Mira el debate a continuación.



Observa: Ultralytics Live Session 7: It's All About the Environment: Optimizing YOLOv8 Training With Gradient

Características principales de Paperspace Gradiente

As you explore the Paperspace console, you'll see how each step of the machine-learning workflow is supported and enhanced. Here are some things to look out for:

  • Cuadernos con un solo clic: Gradient proporciona cuadernos Jupyter preconfigurados específicamente para YOLOv8, eliminando la necesidad de configurar el entorno y gestionar las dependencias. Basta con elegir el cuaderno deseado y empezar a experimentar inmediatamente.

  • Flexibilidad de hardware: Elige entre una gama de tipos de máquinas con distintas configuraciones de CPU, GPU y TPU para adaptarlas a tus necesidades de formación y a tu presupuesto. Gradient se encarga de toda la configuración del backend, permitiéndote centrarte en el desarrollo del modelo.

  • Seguimiento de experimentos: Gradient realiza un seguimiento automático de tus experimentos, incluidos los hiperparámetros, las métricas y los cambios de código. Esto te permite comparar fácilmente distintas ejecuciones de entrenamiento, identificar configuraciones óptimas y reproducir resultados satisfactorios.

  • Gestión de Conjuntos de Datos: Gestiona eficazmente tus conjuntos de datos directamente en Gradient. Carga, versiona y preprocesa datos con facilidad, agilizando la fase de preparación de datos de tu proyecto.

  • Servicio de modelos: Despliega tus modelos YOLOv8 entrenados como API REST con sólo unos clics. Gradient se encarga de la infraestructura, permitiéndote integrar fácilmente tus modelos de detección de objetos en tus aplicaciones.

  • Monitorización en tiempo real: Supervisa el rendimiento y la salud de tus modelos desplegados a través del intuitivo panel de Gradient. Obtén información sobre la velocidad de inferencia, la utilización de recursos y los posibles errores.

¿Por qué deberías utilizar Gradient en tus proyectos de YOLOv8 ?

Aunque hay muchas opciones disponibles para entrenar, desplegar y evaluar los modelos de YOLOv8 , la integración con Paperspace Gradient ofrece un conjunto único de ventajas que la separa de otras soluciones. Exploremos qué hace que esta integración sea única:

  • Colaboración mejorada: Los espacios de trabajo compartidos y el control de versiones facilitan el trabajo en equipo sin fisuras y garantizan la reproducibilidad, lo que permite a tu equipo colaborar eficazmente y mantener un historial claro de tu proyecto.

  • GPUs de bajo coste: Gradient proporciona acceso a GPUs de alto rendimiento a costes significativamente más bajos que los principales proveedores en la nube o las soluciones locales. Con la facturación por segundos, sólo pagas por los recursos que realmente utilizas, optimizando tu presupuesto.

  • Costes previsibles: Los precios bajo demanda de Gradient garantizan la transparencia y previsibilidad de los costes. Puedes ampliar o reducir tus recursos según necesites y pagar sólo por el tiempo que utilices, evitando gastos innecesarios.

  • Sin compromisos: Puedes ajustar tus tipos de instancia en cualquier momento para adaptarte a los requisitos cambiantes del proyecto y optimizar el equilibrio coste-rendimiento. No hay periodos de bloqueo ni compromisos, lo que proporciona la máxima flexibilidad.

Resumen

Esta guía explora la integración de Paperspace Gradient para el entrenamiento de modelos YOLOv8 . Gradient proporciona las herramientas y la infraestructura para acelerar tu viaje de desarrollo de la IA, desde el entrenamiento y la evaluación de modelos sin esfuerzo hasta las opciones de despliegue racionalizadas.

For further exploration, visit PaperSpace's official documentation.

Visita también la página de la guía de integraciónUltralytics para saber más sobre las distintas integraciones de YOLOv8 . Está llena de ideas y consejos para llevar tus proyectos de visión por ordenador al siguiente nivel.



Created 2024-04-26, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (3), abirami-vina (1)

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