के लिए कोंडा क्विकस्टार्ट गाइड Ultralytics

यह मार्गदर्शिका आपके लिए एक कोंडा वातावरण स्थापित करने के लिए एक व्यापक परिचय प्रदान करती है Ultralytics परियोजनाओं। कोंडा एक ओपन-सोर्स पैकेज और पर्यावरण प्रबंधन प्रणाली है जो पैकेज और निर्भरता स्थापित करने के लिए पाइप का एक उत्कृष्ट विकल्प प्रदान करती है। इसका पृथक वातावरण इसे डेटा विज्ञान और मशीन सीखने के प्रयासों के लिए विशेष रूप से अनुकूल बनाता है। अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ Ultralytics एनाकोंडा पर कोंडा पैकेज और देखेंUltralytics GitHub पर पैकेज अपडेट के लिए feedstock रिपॉजिटरी।

आप क्या सीखेंगे

• कोंडा वातावरण स्थापित करना
• स्थापित Ultralytics कोंडा के माध्यम से
• आरंभ Ultralytics अपने वातावरण में
• का उपयोग करके Ultralytics कोंडा के साथ डॉकर छवियां

आवश्यकताएँ

• आपके सिस्टम पर एनाकोंडा या मिनिकोंडा इंस्टॉल होना चाहिए। यदि नहीं, तो इसे एनाकोंडा या मिनिकोंडा से डाउनलोड और इंस्टॉल करें।

कोंडा पर्यावरण की स्थापना

सबसे पहले, आइए एक नया कोंडा वातावरण बनाएं। अपना टर्मिनल खोलें और निम्न कमांड चलाएँ:

conda create --name ultralytics-env python=3.8 -y

नया परिवेश सक्रिय करें:

conda activate ultralytics-env

स्थापित Ultralytics

आप स्थापित कर सकते हैं Ultralytics कोंडा-फोर्ज चैनल से पैकेज। निम्न आदेश निष्पादित करें:

conda install -c conda-forge ultralytics

पर ध्यान दें CUDA पर्यावरण

यदि आप एक में काम कर रहे हैं CUDA-सक्षम वातावरण, यह स्थापित करने के लिए एक अच्छा अभ्यास है ultralytics, pytorchऔर pytorch-cuda किसी भी संघर्ष को हल करने के लिए एक साथ:

conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics

का उपयोग करके Ultralytics

के साथ Ultralytics स्थापित, अब आप ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, और बहुत कुछ के लिए इसकी मजबूत सुविधाओं का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, किसी छवि की भविष्यवाणी करने के लिए, आप चला सकते हैं:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")  # initialize model
results = model("path/to/image.jpg")  # perform inference
results[0].show()  # display results for the first image

Ultralytics कोंडा डॉकर छवि

यदि आप डॉकर का उपयोग करना पसंद करते हैं, Ultralytics प्रदान करता है Docker एक कोंडा वातावरण के साथ चित्र शामिल हैं। आप इन छवियों को DockerHub से खींच सकते हैं।

नवीनतम खींचो Ultralytics प्रतिबिंब:

# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda

# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t

छवि चलाएँ:

# Run the Ultralytics image in a container with GPU support
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t  # all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t  # specify GPUs

Libmamba के साथ स्थापना में तेजी लाना

यदि आप देख रहे हैं पैकेज स्थापना को गति दें कोंडा में प्रक्रिया, आप उपयोग करने का विकल्प चुन सकते हैं libmamba, एक तेज़, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म और निर्भरता-जागरूक पैकेज मैनेजर जो कोंडा के डिफ़ॉल्ट के वैकल्पिक सॉल्वर के रूप में कार्य करता है।

लिबम्बा को कैसे सक्षम करें

सक्षम करने के लिए libmamba कोंडा के लिए सॉल्वर के रूप में, आप निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं:

1. सबसे पहले, स्थापित करें conda-libmamba-solver पैकेज। यदि आपका कोंडा संस्करण 4.11 या उससे ऊपर का है, तो इसे छोड़ दिया जा सकता है libmamba डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल है।

   conda install conda-libmamba-solver
   

2. अगला, कोंडा को उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करें libmamba सॉल्वर के रूप में:

   conda config --set solver libmamba
   

और बस! आपका कोंडा इंस्टॉलेशन अब उपयोग करेगा libmamba सॉल्वर के रूप में, जिसके परिणामस्वरूप एक तेज पैकेज स्थापना प्रक्रिया होनी चाहिए।

बधाइयाँ! आपने सफलतापूर्वक एक कोंडा वातावरण स्थापित किया है, स्थापित किया है Ultralytics पैकेज, और अब इसकी समृद्ध कार्यक्षमताओं का पता लगाने के लिए तैयार हैं। में गहराई से गोता लगाने के लिए स्वतंत्र महसूस करें Ultralytics अधिक उन्नत ट्यूटोरियल और उदाहरणों के लिए दस्तावेज़ीकरण।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कोंडा वातावरण स्थापित करने की प्रक्रिया क्या है Ultralytics परियोजनाओं?

के लिए एक कोंडा वातावरण स्थापित करना Ultralytics परियोजनाएं सीधी हैं और सुचारू पैकेज प्रबंधन सुनिश्चित करती हैं। सबसे पहले, निम्न कमांड का उपयोग करके एक नया कोंडा वातावरण बनाएं:

conda create --name ultralytics-env python=3.8 -y

फिर, नए परिवेश को इसके साथ सक्रिय करें:

conda activate ultralytics-env

अंत में, स्थापित करें Ultralytics कोंडा-फोर्ज चैनल से:

conda install -c conda-forge ultralytics

मुझे निर्भरताओं के प्रबंधन के लिए पाइप पर कोंडा का उपयोग क्यों करना चाहिए Ultralytics परियोजनाओं?

कोंडा एक मजबूत पैकेज और पर्यावरण प्रबंधन प्रणाली है जो पाइप पर कई फायदे प्रदान करती है। यह निर्भरता को कुशलता से प्रबंधित करता है और यह सुनिश्चित करता है कि सभी आवश्यक पुस्तकालय संगत हैं। कोंडा के पृथक वातावरण पैकेजों के बीच संघर्ष को रोकते हैं, जो डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग परियोजनाओं में महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, कोंडा बाइनरी पैकेज वितरण का समर्थन करता है, स्थापना प्रक्रिया को तेज करता है।

क्या मैं उपयोग कर सकता हूं Ultralytics YOLO एक में CUDAतेजी से प्रदर्शन के लिए सक्षम वातावरण?

हां, आप एक का उपयोग करके प्रदर्शन बढ़ा सकते हैं CUDA-सक्षम वातावरण। सुनिश्चित करें कि आप स्थापित करते हैं ultralytics, pytorchऔर pytorch-cuda संघर्षों से बचने के लिए एक साथ:

conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics

यह सेटअप सक्षम करता है GPU त्वरण, गहन शिक्षण मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान जैसे गहन कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है। अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ Ultralytics इंस्टालेशन गाइड।

उपयोग करने के क्या लाभ हैं Ultralytics कोंडा वातावरण के साथ डॉकर छवियां?

का उपयोग करके Ultralytics डॉकर छवियां एक सुसंगत और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य वातावरण सुनिश्चित करती हैं, "यह मेरी मशीन पर काम करती है" मुद्दों को समाप्त करती हैं। इन छवियों में एक पूर्व-कॉन्फ़िगर Conda वातावरण शामिल है, जो सेटअप प्रक्रिया को सरल बनाता है। आप नवीनतम खींच और चला सकते हैं Ultralytics निम्न आदेशों के साथ डॉकर छवि:

sudo docker pull ultralytics/ultralytics:latest-conda
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all ultralytics/ultralytics:latest-conda

यह दृष्टिकोण मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन के बिना उत्पादन में अनुप्रयोगों को परिनियोजित करने या जटिल कार्यप्रवाहों को चलाने के लिए आदर्श है. इसके बारे में अधिक जानें Ultralytics कोंडा डॉकर छवि।

मैं अपने में कोंडा पैकेज इंस्टॉलेशन को कैसे तेज कर सकता हूं Ultralytics पर्यावरण?

आप का उपयोग करके पैकेज स्थापना प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं libmamba, कोंडा के लिए एक तेज़ निर्भरता समाधानकर्ता। सबसे पहले, स्थापित करें conda-libmamba-solver पैकेज:

conda install conda-libmamba-solver

फिर कोंडा को उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करें libmamba सॉल्वर के रूप में:

conda config --set solver libmamba

यह सेटअप तेज़ और अधिक कुशल पैकेज प्रबंधन प्रदान करता है। अपने परिवेश को ऑप्टिमाइज़ करने के बारे में अधिक युक्तियों के लिए, libmamba अधिष्ठापन के बारे में पढ़ें.

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