Ultralytics एकीकरण

में आपका स्वागत है Ultralytics एकीकरण पृष्ठ! यह पृष्ठ विभिन्न उपकरणों और प्लेटफार्मों के साथ हमारी साझेदारी का अवलोकन प्रदान करता है, जो आपके मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ को सुव्यवस्थित करने, डेटासेट प्रबंधन को बढ़ाने, मॉडल प्रशिक्षण को सरल बनाने और कुशल परिनियोजन की सुविधा के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सतर्कता: Ultralytics YOLOv8 परिनियोजन और एकीकरण

डेटासेट एकीकरण

• Roboflow: के लिए निर्बाध डेटासेट प्रबंधन की सुविधा प्रदान करें Ultralytics मॉडल, मजबूत एनोटेशन, प्रीप्रोसेसिंग और वृद्धि क्षमताओं की पेशकश करते हैं।

प्रशिक्षण एकीकरण

• ClearML: अपने को स्वचालित करें Ultralytics एमएल वर्कफ़्लोज़, प्रयोगों की निगरानी करें और टीम सहयोग को बढ़ावा दें।

• Comet एमएल: के साथ अपने मॉडल के विकास को बढ़ाएं Ultralytics अपने मशीन लर्निंग प्रयोगों को ट्रैकिंग, तुलना और अनुकूलित करके।

• DVC: अपने लिए संस्करण नियंत्रण लागू करें Ultralytics मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट, डेटा, कोड और मॉडल को प्रभावी ढंग से सिंक्रनाइज़ करना।

• MLFlow: के संपूर्ण ML जीवनचक्र को सुव्यवस्थित करें Ultralytics मॉडल, प्रयोग और प्रजनन क्षमता से लेकर तैनाती तक।

• Ultralytics हब: पूर्व-प्रशिक्षित समुदाय तक पहुंचें और योगदान करें Ultralytics मॉडल।

• Neptune: के साथ अपने एमएल प्रयोगों का एक व्यापक लॉग बनाए रखें Ultralytics MLOps के लिए डिज़ाइन किए गए इस मेटाडेटा स्टोर में।

• रे ट्यून: अपने हाइपरपैरामीटर का अनुकूलन करें Ultralytics किसी भी पैमाने पर मॉडल।

• TensorBoard: अपने विज़ुअलाइज़ करें Ultralytics एमएल वर्कफ़्लोज़, मॉडल मेट्रिक्स की निगरानी करें, और टीम सहयोग को बढ़ावा दें।

• Weights & Biases (डब्ल्यू एंड बी): प्रयोगों की निगरानी करें, मैट्रिक्स की कल्पना करें, और प्रजनन क्षमता और सहयोग को बढ़ावा दें Ultralytics परियोजनाओं।

• Amazon SageMaker: कुशलतापूर्वक निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती के लिए Amazon SageMaker का लाभ उठाएं Ultralytics मॉडल, एमएल जीवनचक्र के लिए एक ऑल-इन-वन प्लेटफॉर्म प्रदान करते हैं।

• Paperspace ढाल:Paperspace ग्रेडिएंट काम करना आसान करता है YOLOv8 प्रशिक्षण, परीक्षण और अपने मॉडलों को शीघ्रता से परिनियोजित करने के लिए उपयोग में आसान क्लाउड टूल प्रदान करके प्रोजेक्ट करता है।

• Google कोलाब: उपयोग करें Google प्रशिक्षित करने और मूल्यांकन करने के लिए कोलाब Ultralytics क्लाउड-आधारित वातावरण में मॉडल जो सहयोग और साझाकरण का समर्थन करते हैं।

• Kaggle: अन्वेषण करें कि आप Kaggle का उपयोग कैसे प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए कर सकते हैं Ultralytics पूर्व-स्थापित पुस्तकालयों के साथ क्लाउड-आधारित वातावरण में मॉडल, GPU समर्थन, और सहयोग और साझा करने के लिए एक जीवंत समुदाय।

परिनियोजन एकीकरण

• Neural Magic: उत्तोलन परिमाणीकरण जागरूक प्रशिक्षण (QAT) और अनुकूलन करने के लिए छंटाई तकनीक Ultralytics बेहतर प्रदर्शन और दुबला आकार के लिए मॉडल।

• Gradio 🚀 नया: तैनात करें Ultralytics वास्तविक समय, इंटरैक्टिव ऑब्जेक्ट डिटेक्शन डेमो के लिए Gradio के साथ मॉडल।

• TorchScript: के हिस्से के रूप में विकसित PyTorch ढांचा TorchScript आवश्यकता के बिना विभिन्न उत्पादन वातावरण में मशीन लर्निंग मॉडल के कुशल निष्पादन और तैनाती को सक्षम बनाता है Python निर्भरताएँ।

• ONNX: द्वारा बनाया गया एक ओपन-सोर्स प्रारूप Microsoft विभिन्न रूपरेखाओं के बीच एआई मॉडल के हस्तांतरण की सुविधा के लिए, बहुमुखी प्रतिभा और तैनाती के लचीलेपन को बढ़ाने के लिए Ultralytics मॉडल।

• OpenVINO: Intelविभिन्न में कुशलतापूर्वक कंप्यूटर विज़न मॉडल को अनुकूलित और तैनात करने के लिए टूलकिट Intel CPU और GPU प्लेटफार्मों।

• TensorRT: द्वारा विकसित NVIDIA, यह उच्च-प्रदर्शन गहन शिक्षण अनुमान ढांचा और मॉडल प्रारूप त्वरित गति और दक्षता के लिए एआई मॉडल का अनुकूलन करता है NVIDIA GPU, सुव्यवस्थित तैनाती सुनिश्चित करना।

• CoreML: CoreML, Apple द्वारा विकसित, एक ढांचा है जिसे मशीन लर्निंग मॉडल को अनुप्रयोगों में कुशलतापूर्वक एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया हैiOS, macOS, watchOS, और tvOS, प्रभावी और सुरक्षित मॉडल परिनियोजन के लिए Apple के हार्डवेयर का उपयोग करना।

• TF SavedModel: द्वारा विकसित Google, TF SavedModel के लिए एक सार्वभौमिक क्रमबद्धता प्रारूप है TensorFlow मॉडल, सर्वर से लेकर एज डिवाइस तक, प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला में आसान साझाकरण और तैनाती को सक्षम करते हैं।

• TF GraphDef: द्वारा विकसित Google, GraphDef है TensorFlowगणना ग्राफ़ का प्रतिनिधित्व करने के लिए प्रारूप, विविध हार्डवेयर में मशीन लर्निंग मॉडल के अनुकूलित निष्पादन को सक्षम करना।

• TFLite: द्वारा विकसित Google, TFLite मोबाइल और एज डिवाइस पर मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए एक हल्का ढांचा है, जो न्यूनतम मेमोरी फुटप्रिंट के साथ तेज, कुशल अनुमान सुनिश्चित करता है।

• TFLite एज TPU: द्वारा विकसित Google अनुकूलन के लिए TensorFlow एज टीपीयू पर लाइट मॉडल, यह मॉडल प्रारूप उच्च गति, कुशल एज कंप्यूटिंग सुनिश्चित करता है।

• TF.js: द्वारा विकसित Google ब्राउज़र और Node.js में मशीन लर्निंग की सुविधा के लिए, TF.js एमएल मॉडल की जावास्क्रिप्ट-आधारित तैनाती की अनुमति देता है।

• PaddlePaddle: Baidu द्वारा एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग प्लेटफॉर्म, PaddlePaddle एआई मॉडल की कुशल तैनाती को सक्षम बनाता है और औद्योगिक अनुप्रयोगों की मापनीयता पर ध्यान केंद्रित करता है।

• NCNN: Tencent द्वारा विकसित, NCNN मोबाइल उपकरणों के लिए तैयार एक कुशल तंत्रिका नेटवर्क अनुमान ढांचा है। यह विभिन्न मोबाइल प्लेटफार्मों पर प्रदर्शन को अनुकूलित करते हुए, एआई मॉडल की ऐप्स में प्रत्यक्ष तैनाती को सक्षम बनाता है।

निर्यात प्रारूप

हम विभिन्न वातावरणों में तैनाती के लिए विभिन्न मॉडल निर्यात स्वरूपों का भी समर्थन करते हैं। यहां उपलब्ध प्रारूप दिए गए हैं:

प्रत्येक एकीकरण के बारे में अधिक जानने के लिए लिंक का अन्वेषण करें और उनका अधिकतम लाभ कैसे उठाएं Ultralytics. पूरा देखें export में विवरण निर्यातित माल पृष्ठ।

हमारे एकीकरण में योगदान करें

हम हमेशा यह देखने के लिए उत्साहित रहते हैं कि समुदाय कैसे एकीकृत होता है Ultralytics YOLO अन्य प्रौद्योगिकियों, उपकरणों और प्लेटफार्मों के साथ! यदि आपने सफलतापूर्वक एकीकृत किया है YOLO एक नई प्रणाली के साथ या साझा करने के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि के साथ, हमारे एकीकरण डॉक्स में योगदान करने पर विचार करें।

एक गाइड या ट्यूटोरियल लिखकर, आप हमारे दस्तावेज़ीकरण का विस्तार करने और वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रदान करने में मदद कर सकते हैं जो समुदाय को लाभान्वित करते हैं। यह आसपास के बढ़ते पारिस्थितिकी तंत्र में योगदान करने का एक शानदार तरीका है Ultralytics YOLO.

योगदान करने के लिए, कृपया पुल अनुरोध (पीआर) 🛠️ जमा करने के निर्देशों के लिए हमारी योगदान मार्गदर्शिका देखें। हम आपके योगदान का बेसब्री से इंतजार कर रहे हैं!

आइए इसे बनाने के लिए सहयोग करें Ultralytics YOLO पारिस्थितिकी तंत्र अधिक विस्तृत और सुविधा संपन्न 🙏 !

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या है Ultralytics हब, और यह एमएल वर्कफ़्लो को कैसे सुव्यवस्थित करता है?

Ultralytics HUB एक क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म है जिसे मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लोज़ बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है Ultralytics मॉडल सहज और कुशल। इस टूल का उपयोग करके, आप आसानी से डेटासेट अपलोड कर सकते हैं, मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं, रीयल-टाइम ट्रैकिंग कर सकते हैं और तैनात कर सकते हैं YOLOv8 व्यापक कोडिंग कौशल की आवश्यकता के बिना मॉडल। आप पर प्रमुख विशेषताओं का पता लगा सकते हैं Ultralytics हब पेज और हमारे क्विकस्टार्ट गाइड के साथ जल्दी से शुरुआत करें।

मैं कैसे एकीकृत करूं Ultralytics YOLO के साथ मॉडल Roboflow डेटासेट प्रबंधन के लिए?

एकीकरण Ultralytics YOLO के साथ मॉडल Roboflow एनोटेशन, प्रीप्रोसेसिंग और ऑग्मेंटेशन के लिए मजबूत उपकरण प्रदान करके डेटासेट प्रबंधन को बढ़ाता है। आरंभ करने के लिए, दिए गए चरणों का पालन करें Roboflow एकीकरण पृष्ठ। यह साझेदारी कुशल डेटासेट हैंडलिंग सुनिश्चित करती है, जो सटीक और मजबूत विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है YOLO मॉडल।

क्या मैं अपने प्रदर्शन को ट्रैक कर सकता हूं Ultralytics MLFlow का उपयोग करने वाले मॉडल?

हाँ तुम कर सकते हो। MLFlow को इसके साथ एकीकृत करना Ultralytics मॉडल आपको प्रयोगों को ट्रैक करने, प्रजनन क्षमता में सुधार करने और संपूर्ण एमएल जीवनचक्र को कारगर बनाने की अनुमति देते हैं। इस एकीकरण को स्थापित करने के लिए विस्तृत निर्देश MLFlow एकीकरण पृष्ठ पर देखे जा सकते हैं। यह एकीकरण मॉडल मेट्रिक्स की निगरानी और एमएल वर्कफ़्लो को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।

उपयोग करने के क्या लाभ हैं Neural Magic के लिए YOLOv8 मॉडल अनुकूलन?

Neural Magic ऑप्टिमाइज़ करता है YOLOv8 क्वांटाइजेशन अवेयर ट्रेनिंग (क्यूएटी) और प्रूनिंग जैसी तकनीकों का लाभ उठाकर मॉडल, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक कुशल, छोटे मॉडल होते हैं जो संसाधन-सीमित हार्डवेयर पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं। बाहर की जाँच करें Neural Magic बेहतर प्रदर्शन और लीनर मॉडल के लिए इन अनुकूलन को लागू करने का तरीका जानने के लिए एकीकरण पृष्ठ। यह किनारे के उपकरणों पर तैनाती के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है।

मैं कैसे तैनात करूं Ultralytics YOLO इंटरैक्टिव डेमो के लिए Gradio के साथ मॉडल?

तैनात करने के लिए Ultralytics YOLO इंटरैक्टिव ऑब्जेक्ट डिटेक्शन डेमो के लिए Gradio के साथ मॉडल, आप Gradio एकीकरण पृष्ठ पर उल्लिखित चरणों का पालन कर सकते हैं। Gradio आपको रीयल-टाइम मॉडल अनुमान के लिए उपयोग में आसान वेब इंटरफेस बनाने की अनुमति देता है, जिससे यह आपके प्रदर्शन के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण बन जाता है YOLO उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रारूप में मॉडल की क्षमताएं डेवलपर्स और अंतिम उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए उपयुक्त हैं।

इन सामान्य प्रश्नों को संबोधित करके, हमारा लक्ष्य उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना और Ultralytics उत्पादों। इन अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों को शामिल करने से न केवल दस्तावेज़ीकरण में वृद्धि होगी बल्कि अधिक ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक भी चलेगा Ultralytics वेबसाइट।

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