Skip to content

Accélérer les projets YOLOv8 avec Google Colab

De nombreux développeurs ne disposent pas des puissantes ressources informatiques nécessaires pour construire des modèles d'apprentissage profond. Acquérir du matériel haut de gamme ou louer un GPU décent peut s'avérer coûteux. Google Colab est une excellente solution à ce problème. Il s'agit d'une plateforme basée sur un navigateur qui te permet de travailler avec de grands ensembles de données, de développer des modèles complexes et de partager ton travail avec d'autres personnes sans que cela ne représente un coût énorme.

Tu peux utiliser Google Colab pour travailler sur des projets liés aux Ultralytics YOLOv8 modèles. L'environnement convivial de Google Colab est bien adapté au développement efficace de modèles et à l'expérimentation. Découvrons maintenant Google Colab, ses principales caractéristiques et la façon dont tu peux l'utiliser pour former des modèles sur YOLOv8 .

Laboratoire Google

Google Colaboratory, communément appelé Google Colab, a été développé par Google Research en 2017. C'est un environnement Jupyter Notebook en ligne gratuit basé sur le cloud qui te permet d'entraîner tes modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sur des CPU, des GPU et des TPU. Ce qui a motivé le développement de Google Colab, ce sont les objectifs plus larges de Google visant à faire progresser la technologie de l'IA et les outils éducatifs, et à encourager l'utilisation des services cloud.

Tu peux utiliser Google Colab quelles que soient les spécifications et les configurations de ton ordinateur local. Tout ce dont tu as besoin, c'est d'un compte Google et d'un navigateur Internet, et c'est parti.

Formation YOLOv8 Ă  l'aide de Google Colaboratory

La formation des modèles YOLOv8 sur Google Colab est assez simple. Grâce à l'intégration, tu peux accéder au carnet de notes de Google Colab YOLOv8 et commencer à former ton modèle immédiatement. Pour une compréhension détaillée du processus de formation des modèles et des meilleures pratiques, reporte-toi à notre guide de formation des modèlesYOLOv8 .

Connecte-toi à ton compte Google et exécute les cellules du bloc-notes pour entraîner ton modèle.

Formation YOLOv8 Ă  l'aide de Google Colab

Apprends à former un modèle YOLOv8 avec des données personnalisées sur YouTube avec Nicolai. Regarde le guide ci-dessous.



Regarde : Comment entraîner les modèles Ultralytics YOLOv8 sur ton jeu de données personnalisé dans Google Colab | Épisode 3

Questions courantes sur le travail avec Google Colab

Lorsque tu travailles avec Google Colab, il se peut que tu aies quelques questions courantes. Nous allons y répondre.

Q : Pourquoi ma session Google Colab est-elle interrompue ?
R : Les sessions Google Colab peuvent expirer en raison de l'inactivité, en particulier pour les utilisateurs gratuits qui disposent d'une durée de session limitée.

Q : Puis-je augmenter la durée de la session dans Google Colab ?
R : Les utilisateurs gratuits sont limités, mais Google Colab Pro permet d'allonger la durée des sessions.

Q : Que dois-je faire si ma session se termine de manière inattendue ?
R : Sauvegarde régulièrement ton travail sur Google Drive ou GitHub pour éviter de perdre les progrès non enregistrés.

Q : Comment puis-je vérifier l'état de ma session et l'utilisation des ressources ?
R : Colab fournit des mesures d'"utilisation de la RAM" et d'"utilisation du disque" dans l'interface pour surveiller tes ressources.

Q : Puis-je lancer plusieurs sessions Colab simultanément ?
R : Oui, mais fais attention à l'utilisation des ressources pour éviter les problèmes de performance.

Q : L'accès au GPU est-il limité dans Google Colab ?
R : Oui, l'accès gratuit au GPU a des limites, mais Google Colab Pro offre des options d'utilisation plus substantielles.

Principales caractéristiques de Google Colab

Voyons maintenant quelques-unes des caractéristiques marquantes qui font de Google Colab une plateforme incontournable pour les projets d'apprentissage automatique :

  • Prise en charge des bibliothèques : Google Colab comprend des bibliothèques prĂ©installĂ©es pour l'analyse des donnĂ©es et l'apprentissage automatique et permet d'installer des bibliothèques supplĂ©mentaires selon les besoins. Il prend Ă©galement en charge diverses bibliothèques pour la crĂ©ation de graphiques et de visualisations interactives.

  • Ressources matĂ©rielles : Les utilisateurs peuvent Ă©galement basculer entre diffĂ©rentes options matĂ©rielles en modifiant les paramètres d'exĂ©cution, comme indiquĂ© ci-dessous. Google Colab donne accès Ă  du matĂ©riel avancĂ© comme les GPU Tesla K80 et les TPU, qui sont des circuits spĂ©cialisĂ©s conçus spĂ©cifiquement pour les tâches d'apprentissage automatique.

Paramètres d'exécution

  • Collaboration : Google Colab facilite la collaboration et le travail avec d'autres dĂ©veloppeurs. Tu peux facilement partager tes carnets avec d'autres personnes et effectuer des modifications en temps rĂ©el.

  • Environnement personnalisĂ© : Les utilisateurs peuvent installer des dĂ©pendances, configurer le système et utiliser des commandes shell directement dans le carnet.

  • Ressources pĂ©dagogiques : Google Colab propose une gamme de tutoriels et de carnets d'exemples pour aider les utilisateurs Ă  apprendre et Ă  explorer diverses fonctionnalitĂ©s.

Pourquoi devrais-tu utiliser Google Colab pour tes projets YOLOv8 ?

Il existe de nombreuses options pour former et évaluer les modèles YOLOv8 . Qu'est-ce qui rend l'intégration avec Google Colab unique ? Explorons les avantages de cette intégration :

  • ZĂ©ro installation : Étant donnĂ© que Colab fonctionne dans le cloud, les utilisateurs peuvent commencer Ă  former des modèles immĂ©diatement sans avoir besoin d'une configuration complexe de l'environnement. Il suffit de crĂ©er un compte et de commencer Ă  coder.

  • Prise en charge des formulaires : Il permet aux utilisateurs de crĂ©er des formulaires pour la saisie des paramètres, ce qui facilite l'expĂ©rimentation de diffĂ©rentes valeurs.

  • IntĂ©gration avec Google Drive : Colab s'intègre parfaitement Ă  Google Drive pour simplifier le stockage, l'accès et la gestion des donnĂ©es. Les ensembles de donnĂ©es et les modèles peuvent ĂŞtre stockĂ©s et rĂ©cupĂ©rĂ©s directement Ă  partir de Google Drive.

  • Markdown Support : Tu peux utiliser le format markdown pour amĂ©liorer la documentation dans les carnets.

  • ExĂ©cution programmĂ©e : Les dĂ©veloppeurs peuvent paramĂ©trer les carnets pour qu'ils s'exĂ©cutent automatiquement Ă  des heures prĂ©cises.

  • Extensions et widgets : Google Colab permet d'ajouter des fonctionnalitĂ©s grâce Ă  des extensions tierces et des widgets interactifs.

Continue Ă  apprendre sur Google Colab

Si tu souhaites te plonger plus profondément dans Google Colab, voici quelques ressources pour te guider.

  • Formation d'ensembles de donnĂ©es personnalisĂ©s avec Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab: Apprends Ă  former des ensembles de donnĂ©es personnalisĂ©s avec Ultralytics YOLOv8 sur Google Colab. Cet article de blog très complet t'accompagnera tout au long du processus, de la configuration initiale aux Ă©tapes de formation et d'Ă©valuation.

  • Carnets de notes: Tu peux explorer ici une sĂ©rie de cahiers organisĂ©s et Ă©ducatifs, chacun Ă©tant regroupĂ© par thèmes spĂ©cifiques.

  • Page Medium de Google Colab: Tu trouveras ici des tutoriels, des mises Ă  jour et des contributions de la communautĂ© qui peuvent t'aider Ă  mieux comprendre et utiliser cet outil.

Résumé

Nous avons vu comment tu peux facilement expérimenter les modèles Ultralytics YOLOv8 sur Google Colab. Tu peux utiliser Google Colab pour entraîner et évaluer tes modèles sur les GPU et les TPU en quelques clics.

Pour plus de détails, visite la page FAQ de Google Colab.

Intéressé par d'autres intégrations YOLOv8 ? Visite la page du guide d'intégrationUltralytics pour explorer des outils et des capacités supplémentaires qui peuvent améliorer tes projets d'apprentissage automatique.



Créé le 2024-04-27, Mis à jour le 2024-05-18
Auteurs : glenn-jocher (2), RizwanMunawar (1), abirami-vina (1)

Commentaires