Ultralytics Intégrations

Bienvenue sur la page Ultralytics Integrations ! Cette page fournit une vue d'ensemble de nos partenariats avec divers outils et plateformes, conçus pour rationaliser vos flux de travail d'apprentissage automatique, améliorer la gestion des ensembles de données, simplifier l'entraînement des modèles et faciliter un déploiement efficace.

Regarder : Ultralytics YOLO11 Déploiement et intégrations

Intégrations d'ensembles de données

• Roboflow: Faciliter la gestion transparente des ensembles de données pour les modèles Ultralytics , en offrant de solides capacités d'annotation, de prétraitement et d'augmentation.

Intégration de la formation

• Amazon SageMaker: Tirez parti d'Amazon SageMaker pour construire, former et déployer efficacement des modèles Ultralytics , en fournissant une plate-forme tout-en-un pour le cycle de vie de la ML.

• ClearML: Automatisez vos flux de travail Ultralytics ML, surveillez les expériences et encouragez la collaboration au sein de l'équipe.

• Comet ML: Améliorez le développement de vos modèles avec Ultralytics en suivant, comparant et optimisant vos expériences d'apprentissage automatique.

• DVC: mettez en place un contrôle de version pour vos projets d'apprentissage automatique Ultralytics , en synchronisant efficacement les données, le code et les modèles.

• Google Colab: Utilisez Google Colab pour former et évaluer les modèles Ultralytics dans un environnement basé sur le cloud qui prend en charge la collaboration et le partage.

• IBM Watsonx: Découvrez comment IBM Watsonx simplifie la formation et l'évaluation des modèles Ultralytics grâce à ses outils d'IA de pointe, son intégration facile et son système avancé de gestion des modèles.

• JupyterLab: Découvrez comment utiliser l'environnement interactif et personnalisable de JupyterLab pour former et évaluer les modèles Ultralytics avec facilité et efficacité.

• Kaggle: Découvrez comment vous pouvez utiliser Kaggle pour former et évaluer les modèles Ultralytics dans un environnement basé sur le cloud avec des bibliothèques préinstallées, une assistance GPU et une communauté dynamique pour la collaboration et le partage.

• MLFlow: rationaliser l'ensemble du cycle de vie ML des modèles Ultralytics , de l'expérimentation et de la reproductibilité au déploiement.

• Neptune: Conservez un journal complet de vos expériences de ML avec Ultralytics dans ce magasin de métadonnées conçu pour les MLOps.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient simplifie le travail sur les projets YOLO11 en fournissant des outils cloud faciles à utiliser pour former, tester et déployer rapidement vos modèles.

• Ray Tune: Optimisez les hyperparamètres de vos modèles Ultralytics à n'importe quelle échelle.

• TensorBoard: Visualisez vos flux de travail Ultralytics ML, surveillez les métriques des modèles et encouragez la collaboration au sein de l'équipe.

• Ultralytics HUB: Accédez et contribuez à une communauté de modèles pré-entraînés Ultralytics .

• Weights & Biases (W&B): Contrôler les expériences, visualiser les mesures et encourager la reproductibilité et la collaboration sur les projets Ultralytics .

• VS Code: Une extension pour VS Code qui fournit des extraits de code pour accélérer les flux de travail de développement avec Ultralytics et aussi pour tous ceux qui cherchent des exemples pour apprendre ou démarrer avec Ultralytics.

• Albumentations: Améliorez vos modèles Ultralytics avec de puissantes augmentations d'images afin d'améliorer la robustesse et la généralisation des modèles.

• SONY IMX500: Optimisez et déployez Ultralytics YOLOv8 sur les caméras Raspberry Pi AI avec le capteur IMX500 pour des performances rapides et à faible consommation d'énergie.

Intégrations de déploiement

• CoreML: CoreML, développé par Apple, est un cadre conçu pour intégrer efficacement les modèles d'apprentissage automatique dans les applications sur iOS, macOS, watchOS et tvOS, en utilisant le matériel d'Apple pour un déploiement efficace et sécurisé des modèles.

• Gradio 🚀 NOUVEAU : Déployez les modèles Ultralytics avec Gradio pour des démonstrations interactives de détection d'objets en temps réel.

• NCNN: Développé par Tencent, NCNN est un cadre d'inférence de réseau neuronal efficace conçu pour les appareils mobiles. Il permet de déployer directement des modèles d'IA dans les applications, en optimisant les performances sur les différentes plateformes mobiles.

• MNN: Développé par Alibaba, MNN est un cadre d'apprentissage profond très efficace et léger. Il prend en charge l'inférence et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond et offre des performances de pointe pour l'inférence et l'entraînement sur l'appareil.

• Neural Magic: Tirer parti de l'apprentissage conscient de la quantification (QAT) et des techniques d'élagage pour optimiser les modèles Ultralytics afin d'obtenir des performances supérieures et une taille réduite.

• ONNX: Un format open-source créé par Microsoft pour faciliter le transfert de modèles d'IA entre différents cadres, améliorant ainsi la polyvalence et la souplesse de déploiement des modèles Ultralytics .

• OpenVINO: Intel's toolkit for optimizing and deploying computer vision models efficiently across various Intel CPU and GPU platforms.

• PaddlePaddle: Plateforme open-source d'apprentissage profond de Baidu, PaddlePaddle permet le déploiement efficace de modèles d'IA et se concentre sur l'évolutivité des applications industrielles.

• TF GraphDef: Développé par GoogleGraphDef est le format utilisé par TensorFlow pour représenter les graphes de calcul, ce qui permet d'optimiser l'exécution des modèles d'apprentissage automatique sur différents matériels.

• TF SavedModel: Développé par GoogleTF SavedModel est un format de sérialisation universel pour les modèles. TensorFlow permettant un partage et un déploiement faciles sur une large gamme de plates-formes, des serveurs aux appareils périphériques.

• TF.js: Développé par Google pour faciliter l'apprentissage automatique dans les navigateurs et Node.js, TF.js permet de déployer des modèles d'apprentissage automatique basés sur JavaScript.

• TFLite: Développé par GoogleTFLite est un cadre léger pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur les appareils mobiles et périphériques, garantissant une inférence rapide et efficace avec une empreinte mémoire minimale.

• TFLite Edge TPU: Développé par Google pour l'optimisation des modèles TensorFlow Lite sur les TPU Edge, ce format de modèle garantit un calcul périphérique rapide et efficace.

• TensorRT: Développé par NVIDIA, ce cadre d'inférence et ce format de modèle d'apprentissage profond haute performance optimisent les modèles d'IA pour accélérer la vitesse et l'efficacité sur les GPU NVIDIA , garantissant ainsi un déploiement rationalisé.

• TorchScript: Développé dans le cadre du PyTorchTorchScript permet d'exécuter et de déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique dans divers environnements de production sans qu'il soit nécessaire de recourir aux dépendances Python .

Formats d'exportation

Nous prenons également en charge une variété de formats d'exportation de modèles pour le déploiement dans différents environnements. Voici les formats disponibles :

Explorez les liens pour en savoir plus sur chaque intégration et sur la manière d'en tirer le meilleur parti avec Ultralytics. Voir l'intégralité export détails dans le Exportation page.

Contribuer à nos intégrations

Nous sommes toujours ravis de voir comment la communauté intègre Ultralytics YOLO avec d'autres technologies, outils et plateformes ! Si vous avez réussi à intégrer YOLO à un nouveau système ou si vous avez des informations précieuses à partager, pensez à contribuer à notre documentation sur les intégrations.

En rédigeant un guide ou un tutoriel, vous contribuez à enrichir notre documentation et à fournir des exemples concrets qui profitent à la communauté. C'est un excellent moyen de contribuer à l'écosystème grandissant autour de Ultralytics YOLO .

Pour contribuer, veuillez consulter notre Guide de contribution pour obtenir des instructions sur la façon de soumettre une Pull Request (PR) 🛠️. Nous attendons avec impatience vos contributions !

Collaborons pour rendre l'écosystème Ultralytics YOLO plus étendu et plus riche en fonctionnalités 🙏 !

FAQ

Qu'est-ce que Ultralytics HUB et comment rationalise-t-il le flux de travail en ML ?

Ultralytics HUB est une plateforme basée sur le cloud conçue pour rendre les flux de travail d'apprentissage machine (ML) pour les modèles Ultralytics transparents et efficaces. En utilisant cet outil, vous pouvez facilement télécharger des ensembles de données, former des modèles, effectuer un suivi en temps réel et déployer des modèles YOLO11 sans avoir besoin de compétences approfondies en matière de codage. Vous pouvez explorer les principales fonctionnalités sur la page Ultralytics HUB et démarrer rapidement grâce à notre guide de démarrage rapide.

Comment intégrer les modèles Ultralytics YOLO avec Roboflow pour la gestion des ensembles de données ?

L'intégration des modèles Ultralytics YOLO avec Roboflow améliore la gestion des ensembles de données en fournissant des outils robustes pour l'annotation, le prétraitement et l'augmentation. Pour commencer, suivez les étapes de la Roboflow page d'intégration. Ce partenariat garantit une gestion efficace des ensembles de données, ce qui est essentiel pour développer des modèles YOLO précis et robustes.

Puis-je suivre les performances de mes modèles Ultralytics à l'aide de MLFlow ?

Oui, c'est possible. L'intégration de MLFlow aux modèles Ultralytics vous permet de suivre les expériences, d'améliorer la reproductibilité et de rationaliser l'ensemble du cycle de vie de la ML. Des instructions détaillées sur la mise en place de cette intégration sont disponibles sur la page d'intégration de MLFlow. Cette intégration est particulièrement utile pour surveiller les métriques des modèles et gérer efficacement le flux de travail de ML.

Quels sont les avantages de l'utilisation de Neural Magic pour l'optimisation du modèle YOLO11 ?

Neural Magic optimise les modèles YOLO11 en tirant parti de techniques telles que l'apprentissage conscient de la quantification (QAT) et l'élagage, ce qui permet d'obtenir des modèles plus efficaces et plus petits qui fonctionnent mieux sur du matériel aux ressources limitées. Consultez la Neural Magic pour savoir comment mettre en œuvre ces optimisations afin d'obtenir des performances supérieures et des modèles plus légers. Ceci est particulièrement bénéfique pour le déploiement sur les appareils périphériques.

Comment déployer les modèles Ultralytics YOLO avec Gradio pour des démonstrations interactives ?

Pour déployer les modèles Ultralytics YOLO avec Gradio pour des démonstrations interactives de détection d'objets, vous pouvez suivre les étapes décrites sur la page d'intégration de Gradio. Gradio vous permet de créer des interfaces web faciles à utiliser pour l'inférence de modèles en temps réel, ce qui en fait un excellent outil pour présenter les capacités de votre modèle YOLO dans un format convivial convenant à la fois aux développeurs et aux utilisateurs finaux.

En répondant à ces questions courantes, nous souhaitons améliorer l'expérience de l'utilisateur et fournir des informations précieuses sur les puissantes capacités des produits Ultralytics . L'intégration de ces FAQ permettra non seulement d'améliorer la documentation, mais aussi d'accroître le trafic organique vers le site web Ultralytics .

📅C réé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 1 mois

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