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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।

Ultralytics YOLO पारिस्थितिकी तंत्र और एकीकरण



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।

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: विभिन्न रूपरेखाओं के बीच AI मॉडल के हस्तांतरण की सुविधा के लिए Microsoft द्वारा बनाया गया एक ओपन-सोर्स प्रारूप, बहुमुखी प्रतिभा और परिनियोजन लचीलेपन को बढ़ाता है Ultralytics मॉडल।

  • OpenVINO: विभिन्न इंटेल सीपीयू और जीपीयू प्लेटफार्मों में कुशलतापूर्वक कंप्यूटर विज़न मॉडल को अनुकूलित और तैनात करने के लिए इंटेल का टूलकिट।

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

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

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

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

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

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

  • TF.js: ब्राउज़र और Node.js में मशीन सीखने की सुविधा के लिए Google द्वारा विकसित, TF.js एमएल मॉडल के जावास्क्रिप्ट-आधारित परिनियोजन 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:

प्रारूप format युक्ति को गढ़ना मेटाडेटा तर्क
PyTorch - yolov8n.pt -
TorchScript torchscript yolov8n.torchscript imgsz, optimize
ONNX onnx yolov8n.onnx imgsz, half, dynamic, simplify, opset
OpenVINO openvino yolov8n_openvino_model/ imgsz, half, int8
TensorRT engine yolov8n.engine imgsz, half, dynamic, simplify, workspace
CoreML coreml yolov8n.mlpackage imgsz, half, int8, nms
TF SavedModel saved_model yolov8n_saved_model/ imgsz, keras, int8
TF GraphDef pb yolov8n.pb imgsz
TF लाइट tflite yolov8n.tflite imgsz, half, int8
TF किनारा TPU edgetpu yolov8n_edgetpu.tflite imgsz
TF।जे एस tfjs yolov8n_web_model/ imgsz, half, int8
PaddlePaddle paddle yolov8n_paddle_model/ imgsz
NCNN ncnn yolov8n_ncnn_model/ imgsz, half

प्रत्येक एकीकरण के बारे में अधिक जानने के लिए लिंक का अन्वेषण करें और उनका अधिकतम लाभ कैसे उठाएं Ultralytics.

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2023-11-12 बनाया गया, अपडेट किया गया 2024-04-03
लेखक: अबिरामी-वीना (12), बुरहान-क्यू (1), रिज़वानमुनव्वर (1), ग्लेन-जोचर (10)

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