Paramètres Ultralytics

Ultralytics stocke les paramètres persistants propres à chaque machine dans un fichier JSON du répertoire de configuration utilisateur et les expose via l’objet settings en Python et la commande yolo settings. Ces paramètres déterminent où sont stockés les jeux de données, les poids et les exécutions, la clé API de l’Ultralytics Platform et les suiveurs d’expériences activés. Les arguments propres à chaque exécution, comme imgsz et epochs, sont plutôt documentés sur la page Configuration.

Afficher, modifier et réinitialiser les paramètres

from ultralytics import settings

print(settings)  # afficher tous les paramètres
value = settings["runs_dir"]  # lire un paramètre
settings.update({"runs_dir": "/path/to/runs", "tensorboard": False})  # modifier un ou plusieurs paramètres
settings.reset()  # rétablir les valeurs par défaut

Référence des paramètres#

Nom	Valeur d’exemple	Type de données	Description
`settings_version`	`'0.0.8'`	`str`	Version du schéma des paramètres, distincte de la version du paquet `ultralytics`
`datasets_dir`	`'/path/to/datasets'`	`str`	Répertoire où sont stockés les jeux de données
`weights_dir`	`'/path/to/weights'`	`str`	Répertoire de téléchargement des poids du modèle pour URL et Platform (`ul://`), et recherche de secours pour les noms de modèles sans chemin
`runs_dir`	`'/path/to/runs'`	`str`	Répertoire où sont stockées les exécutions d’expériences
`uuid`	`'a1b2c3d4'`	`str`	Identifiant anonymisé de la machine (hachage SHA-256) utilisé pour l’analyse
`sync`	`True`	`bool`	Envoyer des données analytiques anonymisées et des rapports de plantage à Ultralytics ; consulte la page Confidentialité
`api_key`	`''`	`str`	Clé API de l’Ultralytics Platform
`openai_api_key`	`''`	`str`	Clé API OpenAI pour la fonctionnalité Ask AI d’Explorer, disponible jusqu’à `ultralytics==8.3.11`
`clearml`	`True`	`bool`	Activer la journalisation ClearML
`comet`	`True`	`bool`	Activer le suivi des expériences Comet ML
`dvc`	`True`	`bool`	Activer le suivi des expériences avec DVC
`mlflow`	`True`	`bool`	Activer le suivi des expériences avec MLflow
`raytune`	`True`	`bool`	Activer la création de rapports pour le réglage des hyperparamètres avec Ray Tune réglage des hyperparamètres
`tensorboard`	`False`	`bool`	Activer la journalisation avec TensorBoard
`wandb`	`False`	`bool`	Activer la journalisation avec Weights & Biases
`vscode_msg`	`True`	`bool`	Afficher une invite pour installer l’extension Ultralytics-Snippets lorsqu’un terminal VS Code est détecté
`openvino_msg`	`True`	`bool`	Sur les processeurs Intel, afficher un conseil suggérant l’exportation vers OpenVINO pour accélérer l’inférence

Un nom de modèle sans chemin, tel que YOLO("yolo26n.pt"), est chargé depuis le répertoire de travail actuel, puis depuis weights_dir ; s’il ne se trouve dans aucun des deux, les poids sont téléchargés dans le répertoire de travail actuel. Pour les télécharger plutôt dans weights_dir, indique le chemin complet, par exemple YOLO(Path(settings["weights_dir"]) / "yolo26n.pt").

Contributeurs

glenn-jocher¹

Echoslayer¹

raimbekovm¹

Créé il y a 2 moisMis à jour la semaine dernière

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