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YOLOv8 🚀 AzureML पर

Azure क्या है?

Azure Microsoft का क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म है, जिसे संगठनों को ऑन-प्रिमाइसेस डेटा केंद्रों से क्लाउड पर अपने वर्कलोड को स्थानांतरित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंप्यूटिंग, डेटाबेस, एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और नेटवर्किंग सहित क्लाउड सेवाओं के पूर्ण स्पेक्ट्रम के साथ, उपयोगकर्ता नए अनुप्रयोगों को विकसित करने और स्केल करने के लिए इन सेवाओं में से चुन सकते हैं और चुन सकते हैं, या सार्वजनिक क्लाउड में मौजूदा एप्लिकेशन चला सकते हैं।

Azure Machine Learning (AzureML) क्या है?

Azure मशीन लर्निंग, जिसे आमतौर पर AzureML के रूप में जाना जाता है, एक पूरी तरह से प्रबंधित क्लाउड सेवा है जो डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोगों में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को कुशलतापूर्वक एम्बेड करने में सक्षम बनाती है, जिससे संगठनों को बड़े पैमाने पर डेटा सेट का उपयोग करने और क्लाउड के सभी लाभों को मशीन लर्निंग में लाने में मदद मिलती है। AzureML मशीन लर्निंग को सुलभ, उपयोग में आसान और स्केलेबल बनाने के उद्देश्य से विभिन्न प्रकार की सेवाएं और क्षमताएं प्रदान करता है। यह स्वचालित मशीन लर्निंग, ड्रैग-एंड-ड्रॉप मॉडल प्रशिक्षण के साथ-साथ एक मजबूत क्षमता प्रदान करता है Python एसडीके ताकि डेवलपर्स अपने मशीन लर्निंग मॉडल का अधिकतम लाभ उठा सकें।

AzureML को कैसे लाभ होता है YOLO उपयोगकर्ताओं?

के उपयोगकर्ताओं के लिए YOLO (आप केवल एक बार देखते हैं), AzureML मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने दोनों के लिए एक मजबूत, स्केलेबल और कुशल मंच प्रदान करता है। चाहे आप त्वरित प्रोटोटाइप चलाना चाहते हों या अधिक व्यापक डेटा को संभालने के लिए स्केल अप करना चाहते हों, AzureML का लचीला और उपयोगकर्ता के अनुकूल वातावरण आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विभिन्न उपकरण और सेवाएं प्रदान करता है। आप AzureML का लाभ उठा सकते हैं:

  • प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटासेट और कम्प्यूटेशनल संसाधनों को आसानी से प्रबंधित करें।
  • डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर चयन और मॉडल प्रशिक्षण के लिए अंतर्निहित टूल का उपयोग करें।
  • MLOps (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस) के लिए क्षमताओं के साथ अधिक कुशलता से सहयोग करें, जिसमें मॉडल और डेटा की निगरानी, ऑडिटिंग और संस्करण शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।

बाद के अनुभागों में, आपको एक क्विकस्टार्ट गाइड मिलेगा जिसमें बताया जाएगा कि कैसे चलाना है YOLOv8 AzureML का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल, या तो कंप्यूट टर्मिनल या नोटबुक से।

आवश्यकताएँ

आरंभ करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास AzureML कार्यक्षेत्र तक पहुंच है। यदि आपके पास एक नहीं है, तो आप Azure के आधिकारिक दस्तावेज़ का पालन करके एक नया AzureML कार्यक्षेत्र बना सकते हैं। यह कार्यक्षेत्र सभी AzureML संसाधनों को प्रबंधित करने के लिए एक केंद्रीकृत स्थान के रूप में कार्य करता है।

एक गणना आवृत्ति बनाएँ

अपने AzureML कार्यक्षेत्र से, कंप्यूट > कंप्यूट इंस्टेंस > न्यू का चयन करें, उन संसाधनों के साथ इंस्टेंस चुनें जिनकी आपको आवश्यकता है।

Azure Compute आवृत्ति बनाएँ

टर्मिनल से क्विकस्टार्ट

अपनी गणना शुरू करें और एक टर्मिनल खोलें:

टर्मिनल खोलें

वर्चुअलएन्व बनाएँ

अपना conda virtualenv बनाएं और उसमें pip इंस्टॉल करें:

conda create --name yolov8env -y
conda activate yolov8env
conda install pip -y

आवश्यक निर्भरताएँ स्थापित करें:

cd ultralytics
pip install -r requirements.txt
pip install ultralytics
pip install onnx>=1.12.0

पालन करना YOLOv8 कार्य

भविष्‍यवाणी करना:

yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

0.01 की प्रारंभिक learning_rate के साथ 10 युगों के लिए एक पहचान मॉडल को प्रशिक्षित करें:

yolo train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01

आप और अधिक पा सकते हैं उपयोग करने के निर्देश Ultralytics CLI यहां

नोटबुक से क्विकस्टार्ट

एक नया IPython कर्नेल बनाएँ

कंप्यूट टर्मिनल खोलें।

टर्मिनल खोलें

अपने कंप्यूट टर्मिनल से, आपको एक नया ipykernel बनाने की आवश्यकता है जिसका उपयोग आपकी नोटबुक द्वारा आपकी निर्भरताओं को प्रबंधित करने के लिए किया जाएगा:

conda create --name yolov8env -y
conda activate yolov8env
conda install pip -y
conda install ipykernel -y
python -m ipykernel install --user --name yolov8env --display-name "yolov8env"

अपना टर्मिनल बंद करें और एक नई नोटबुक बनाएँ। अपनी नोटबुक से, आप नए कर्नेल का चयन कर सकते हैं।

फिर आप एक नोटबुक सेल खोल सकते हैं और आवश्यक निर्भरताएँ स्थापित कर सकते हैं:

%%bash
source activate yolov8env
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt
pip install ultralytics
pip install onnx>=1.12.0

ध्यान दें कि हमें source activate yolov8env सभी %% बैश कोशिकाओं के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि %%बैश सेल हमारे इच्छित वातावरण का उपयोग करता है।

का उपयोग करके कुछ भविष्यवाणियां चलाएं Ultralytics CLI:

%%bash
source activate yolov8env
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

या के साथ Ultralytics Python इंटरफ़ेस, उदाहरण के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load an official YOLOv8n model

# Use the model
model.train(data="coco8.yaml", epochs=3)  # train the model
metrics = model.val()  # evaluate model performance on the validation set
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # predict on an image
path = model.export(format="onnx")  # export the model to ONNX format

आप या तो उपयोग कर सकते हैं Ultralytics CLI नहीं तो Python चलाने के लिए इंटरफ़ेस YOLOv8 कार्य, जैसा कि ऊपर टर्मिनल अनुभाग में वर्णित है।

इन चरणों का पालन करके, आपको प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए YOLOv8 त्वरित परीक्षणों के लिए AzureML पर जल्दी से चल रहा है। अधिक उन्नत उपयोगों के लिए, आप इस गाइड की शुरुआत में लिंक किए गए पूर्ण AzureML दस्तावेज़ का उल्लेख कर सकते हैं।

AzureML के साथ और अधिक एक्सप्लोर करें

यह मार्गदर्शिका आपको उठने और चलाने के लिए एक परिचय के रूप में कार्य करती है YOLOv8 AzureML पर। हालाँकि, यह केवल AzureML की पेशकश की सतह को खरोंचता है। गहराई से जाने और अपनी मशीन लर्निंग परियोजनाओं के लिए AzureML की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए, निम्नलिखित संसाधनों की खोज करने पर विचार करें:

  • डेटा एसेट बनाएँ: AzureML परिवेश में अपनी डेटा एसेट को प्रभावी ढंग से सेट अप और प्रबंधित करने का तरीका जानें।
  • AzureML जॉब शुरू करें: AzureML पर अपनी मशीन लर्निंग ट्रेनिंग जॉब्स को किकस्टार्ट करने के तरीके की व्यापक समझ प्राप्त करें।
  • एक मॉडल पंजीकृत करें: पंजीकरण, संस्करण और परिनियोजन सहित मॉडल प्रबंधन प्रथाओं से खुद को परिचित करें।
  • रेलगाड़ी YOLOv8 AzureML के साथ Python SDK: AzureML का उपयोग करने पर चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका का अन्वेषण करें Python एसडीके अपने प्रशिक्षित करने के लिए YOLOv8 मॉडल।
  • रेलगाड़ी YOLOv8 AzureML के साथ CLI: सुव्यवस्थित प्रशिक्षण और प्रबंधन के लिए कमांड-लाइन इंटरफ़ेस का उपयोग करने का तरीका जानें YOLOv8 AzureML पर मॉडल।


Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (4), ouphi (1)

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