अनुकूलन YOLOv8 के साथ अनुमान Neural Magicका डीपस्पार्स इंजन

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल तैनात करते समय जैसे Ultralytics YOLOv8 विभिन्न हार्डवेयर पर, आप अनुकूलन जैसे अद्वितीय मुद्दों से टकरा सकते हैं। यह वह जगह है जहाँ YOLOv8के साथ एकीकरण Neural Magicडीपस्पार्स इंजन में कदम रखता है। यह रास्ता बदल देता है YOLOv8 मॉडल निष्पादित और सक्षम होते हैं GPU-level प्रदर्शन सीधे CPU पर।

यह मार्गदर्शिका आपको दिखाती है कि कैसे तैनात किया जाए YOLOv8 का उपयोग करके Neural Magicडीपस्पार्स, अनुमान कैसे चलाएं, और यह भी सुनिश्चित करने के लिए प्रदर्शन को बेंचमार्क कैसे करें कि यह अनुकूलित है।

Neural Magicडीपस्पार्स

Neural Magicडीपस्पार्स एक अनुमान रन-टाइम है जिसे सीपीयू पर तंत्रिका नेटवर्क के निष्पादन को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सटीकता बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल मांगों को नाटकीय रूप से कम करने के लिए स्पैसिटी, प्रूनिंग और क्वांटाइजेशन जैसी उन्नत तकनीकों को लागू करता है। डीपस्पार्स विभिन्न उपकरणों में कुशल और स्केलेबल तंत्रिका नेटवर्क निष्पादन के लिए एक चुस्त समाधान प्रदान करता है।

एकीकृत करने के लाभ Neural Magicके साथ गहरा विरल YOLOv8

तैनात करने के तरीके में गोता लगाने से पहले YOLOV8 डीपस्पार्स का उपयोग करके, आइए डीपस्पार्स का उपयोग करने के लाभों को समझते हैं। कुछ प्रमुख लाभों में शामिल हैं:

• बढ़ी हुई अनुमान गति: 525 एफपीएस तक प्राप्त करता है (चालू YOLOv8n), काफी तेज हो रहा है YOLOv8पारंपरिक तरीकों की तुलना में अनुमान क्षमताएं।

• अनुकूलित मॉडल दक्षता: बढ़ाने के लिए छंटाई और परिमाणीकरण का उपयोग करता है YOLOv8दक्षता, सटीकता बनाए रखते हुए मॉडल आकार और कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को कम करना।

• मानक सीपीयू पर उच्च प्रदर्शन: डिलीवर करता है GPUसीपीयू पर -जैसे प्रदर्शन, विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अधिक सुलभ और लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करता है।

• सुव्यवस्थित एकीकरण और परिनियोजन: के आसान एकीकरण के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण प्रदान करता है YOLOv8 छवि और वीडियो एनोटेशन सुविधाओं सहित अनुप्रयोगों में।

• विभिन्न मॉडल प्रकारों के लिए समर्थन: मानक और विरलता-अनुकूलित दोनों के साथ संगत YOLOv8 मॉडल, तैनाती लचीलापन जोड़ना।

• लागत प्रभावी और स्केलेबल समाधान: परिचालन व्यय को कम करता है और उन्नत ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल की स्केलेबल तैनाती प्रदान करता है।

कैसे करता है Neural Magicडीपस्पार्स टेक्नोलॉजी वर्क्स?

Neural Magicडीप स्पैर्स तकनीक तंत्रिका नेटवर्क गणना में मानव मस्तिष्क की दक्षता से प्रेरित है। यह मस्तिष्क से दो प्रमुख सिद्धांतों को अपनाता है:

• स्पैरिसिटी: स्पैर्सफिकेशन की प्रक्रिया में गहन शिक्षण नेटवर्क से अनावश्यक जानकारी की छंटाई शामिल है, जिससे सटीकता से समझौता किए बिना छोटे और तेज मॉडल बन जाते हैं। यह तकनीक नेटवर्क के आकार और कम्प्यूटेशनल जरूरतों को काफी कम कर देती है।

• संदर्भ का इलाका: डीपस्पार्स एक अद्वितीय निष्पादन विधि का उपयोग करता है, नेटवर्क को Tensor स्तंभ। इन स्तंभों को गहराई से निष्पादित किया जाता है, जो पूरी तरह से CPUका कैश। यह दृष्टिकोण मस्तिष्क की दक्षता की नकल करता है, डेटा आंदोलन को कम करता है और अधिकतम करता है CPUकैश का उपयोग।

कैसे के बारे में अधिक जानकारी के लिए Neural Magicडीपस्पार्स प्रौद्योगिकी का काम, उनके ब्लॉग पोस्ट की जाँच करें।

का एक विरल संस्करण बनाना YOLOv8 कस्टम डेटासेट पर प्रशिक्षित

SparseZoo, एक ओपन-सोर्स मॉडल रिपॉजिटरी Neural Magicप्रस्ताव पूर्व-sparsified का एक संग्रह YOLOv8 मॉडल चौकियां। SparseML के साथ, मूल रूप से एकीकृत Ultralytics, उपयोगकर्ता सीधे कमांड-लाइन इंटरफ़ेस का उपयोग करके अपने विशिष्ट डेटासेट पर इन विरल चौकियों को आसानी से ठीक कर सकते हैं।

अदायगी काउन्‍टर Neural Magicका विरल एमएल YOLOv8 अधिक जानकारी के लिए दस्तावेज़ीकरण।

प्रयोग: तैनाती YOLOV8 डीपस्पार्स का उपयोग करना

परिनियोजन YOLOv8 के साथ Neural Magicडीपस्पार्स में कुछ सीधे कदम शामिल हैं। उपयोग निर्देशों में गोता लगाने से पहले, की सीमा की जांच करना सुनिश्चित करें YOLOv8 द्वारा पेश किए गए मॉडल Ultralytics. इससे आपको अपनी परियोजना आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल चुनने में मदद मिलेगी। यहां बताया गया है कि आप कैसे शुरुआत कर सकते हैं।

चरण 1: स्थापना

आवश्यक पैकेज स्थापित करने के लिए, चलाएं:

# Install the required packages
pip install deepsparse[yolov8]

चरण 2: निर्यात YOLOv8 तक ONNX प्रारूप

डीपस्पार्स इंजन की आवश्यकता है YOLOv8 में मॉडल ONNX प्रारूप। DeepSparse के साथ संगतता के लिए अपने मॉडल को इस प्रारूप में निर्यात करना आवश्यक है। निर्यात करने के लिए निम्न आदेश का उपयोग करें YOLOv8 मॉडल:

# Export YOLOv8 model to ONNX format
yolo task=detect mode=export model=yolov8n.pt format=onnx opset=13

यह आदेश yolov8n.onnx अपनी डिस्क के लिए मॉडल।

चरण 3: परिनियोजित करना और निष्कर्ष चलाना

अपने साथ YOLOv8 मॉडल में ONNX प्रारूप, आप डीपस्पार्स का उपयोग करके अनुमान को तैनात और चला सकते हैं। यह उनके सहज ज्ञान युक्त के साथ आसानी से किया जा सकता है Python एपीआई:

from deepsparse import Pipeline

# Specify the path to your YOLOv8 ONNX model
model_path = "path/to/yolov8n.onnx"

# Set up the DeepSparse Pipeline
yolo_pipeline = Pipeline.create(task="yolov8", model_path=model_path)

# Run the model on your images
images = ["path/to/image.jpg"]
pipeline_outputs = yolo_pipeline(images=images)

चरण 4: बेंचमार्किंग प्रदर्शन

यह जांचना महत्वपूर्ण है कि आपका YOLOv8 मॉडल डीपस्पार्स पर बेहतर प्रदर्शन कर रहा है। आप थ्रूपुट और विलंबता का विश्लेषण करने के लिए अपने मॉडल के प्रदर्शन को बेंचमार्क कर सकते हैं:

# Benchmark performance
deepsparse.benchmark model_path="path/to/yolov8n.onnx" --scenario=sync --input_shapes="[1,3,640,640]"

चरण 5: अतिरिक्त सुविधाएँ

DeepSparse व्यावहारिक एकीकरण के लिए अतिरिक्त सुविधाएँ प्रदान करता है YOLOv8 अनुप्रयोगों में, जैसे छवि एनोटेशन और डेटासेट मूल्यांकन।

# For image annotation
deepsparse.yolov8.annotate --source "path/to/image.jpg" --model_filepath "path/to/yolov8n.onnx"

# For evaluating model performance on a dataset
deepsparse.yolov8.eval --model_path "path/to/yolov8n.onnx"

एनोटेट कमांड चलाना आपकी निर्दिष्ट छवि को संसाधित करता है, वस्तुओं का पता लगाता है, और एनोटेट की गई छवि को बाउंडिंग बॉक्स और वर्गीकरण के साथ सहेजता है। एनोटेट की गई छवि को एनोटेशन-परिणाम फ़ोल्डर में संग्रहीत किया जाएगा। यह मॉडल की पहचान क्षमताओं का एक दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करने में मदद करता है।

eval कमांड चलाने के बाद, आपको विस्तृत आउटपुट मेट्रिक्स जैसे सटीक, रिकॉल और mAP (मीन एवरेज प्रिसिजन) प्राप्त होंगे। यह डेटासेट पर आपके मॉडल के प्रदर्शन का व्यापक दृश्य प्रदान करता है। यह कार्यक्षमता विशेष रूप से आपके फाइन-ट्यूनिंग और अनुकूलन के लिए उपयोगी है YOLOv8 विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए मॉडल, उच्च सटीकता और दक्षता सुनिश्चित करना।

सारांश

इस गाइड ने एकीकृत करने का पता लगाया Ultralytics' YOLOv8 के साथ Neural Magicडीपस्पार्स इंजन। इसने इस बात पर प्रकाश डाला कि यह एकीकरण कैसे बढ़ता है YOLOv8पर प्रदर्शन CPU प्लेटफार्म, पेशकश GPU-स्तर दक्षता और उन्नत तंत्रिका नेटवर्क विरल तकनीक।

अधिक विस्तृत जानकारी और उन्नत उपयोग के लिए, पर जाएँ Neural Magicडीपस्पार्स प्रलेखन। इसके अलावा, बाहर की जाँच करें Neural Magicके साथ एकीकरण पर प्रलेखन YOLOv8 यहां और यहां इस पर एक शानदार सत्र देखें।

इसके अतिरिक्त, विभिन्न की व्यापक समझ के लिए YOLOv8 एकीकरण, पर जाएँ Ultralytics एकीकरण गाइड पृष्ठ, जहां आप अन्य रोमांचक एकीकरण संभावनाओं की एक श्रृंखला की खोज कर सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या है Neural Magicडीपस्पार्स इंजन और यह कैसे अनुकूलित करता है YOLOv8 प्रदर्शन?

Neural Magicडीपस्पार्स इंजन एक अनुमान रनटाइम है जिसे सीपीयू पर तंत्रिका नेटवर्क के निष्पादन को उन्नत तकनीकों जैसे कि स्पैसिटी, प्रूनिंग और क्वांटाइजेशन के माध्यम से अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। के साथ DeepSparse को एकीकृत करके YOLOv8, आप प्राप्त कर सकते हैं GPUमानक सीपीयू पर -जैसे प्रदर्शन, सटीकता बनाए रखते हुए अनुमान गति, मॉडल दक्षता और समग्र प्रदर्शन में काफी वृद्धि करता है। अधिक जानकारी के लिए, देखें Neural Magicका डीपस्पार्स सेक्शन।

मैं तैनात करने के लिए आवश्यक पैकेज कैसे स्थापित कर सकता हूं YOLOv8 का उपयोग करके Neural Magicगहरा विरल है?

परिनियोजन के लिए आवश्यक पैकेज स्थापित करना YOLOv8 के साथ Neural Magicका डीपस्पार्स सीधा है। आप का उपयोग कर उन्हें आसानी से स्थापित कर सकते हैं CLI. यहां वह आदेश दिया गया है जिसे आपको चलाने की आवश्यकता है:

pip install deepsparse[yolov8]

एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, अपने वातावरण को सेट करने के लिए इंस्टॉलेशन सेक्शन में दिए गए चरणों का पालन करें और डीपस्पार्स का उपयोग शुरू करें YOLOv8.

मैं कैसे रूपांतरित करूं YOLOv8 करने के लिए मॉडल ONNX डीपस्पार्स के साथ उपयोग के लिए प्रारूप?

परिवर्तित करने के लिए YOLOv8 करने के लिए मॉडल ONNX format, जो DeepSprese के साथ संगतता के लिए आवश्यक है, आप निम्न का उपयोग कर सकते हैं CLI आज्ञा:

yolo task=detect mode=export model=yolov8n.pt format=onnx opset=13

यह आदेश आपके निर्यात करेगा YOLOv8 मॉडल (yolov8n.pt) एक प्रारूप के लिए (yolov8n.onnx) जिसका उपयोग डीपस्पार्स इंजन द्वारा किया जा सकता है। मॉडल निर्यात के बारे में अधिक जानकारी में पाया जा सकता है मॉडल निर्यात अनुभाग.

मैं बेंचमार्क कैसे करूं YOLOv8 डीपस्पार्स इंजन पर प्रदर्शन?

बेंचमार्किंग YOLOv8 डीपस्पार्स पर प्रदर्शन आपको यह सुनिश्चित करने के लिए थ्रूपुट और विलंबता का विश्लेषण करने में मदद करता है कि आपका मॉडल अनुकूलित है। आप निम्नलिखित का उपयोग कर सकते हैं CLI बेंचमार्क चलाने के लिए आदेश:

deepsparse.benchmark model_path="path/to/yolov8n.onnx" --scenario=sync --input_shapes="[1,3,640,640]"

यह आदेश आपको महत्वपूर्ण प्रदर्शन मीट्रिक प्रदान करेगा। अधिक विवरण के लिए, बेंचमार्किंग प्रदर्शन अनुभाग देखें.

मुझे क्यों उपयोग करना चाहिए Neural Magicके साथ गहरा विरल YOLOv8 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यों के लिए?

एकीकरण Neural Magicके साथ गहरा विरल YOLOv8 कई लाभ प्रदान करता है:

• बढ़ी हुई अनुमान गति: 525 एफपीएस तक प्राप्त करता है, काफी तेज हो जाता है YOLOv8की क्षमताएं।
• अनुकूलित मॉडल दक्षता: सटीकता बनाए रखते हुए मॉडल आकार और कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को कम करने के लिए स्पैसिटी, प्रूनिंग और परिमाणीकरण तकनीकों का उपयोग करता है।
• मानक सीपीयू पर उच्च प्रदर्शन: प्रस्ताव GPUलागत प्रभावी पर -जैसे प्रदर्शन CPU हार्डवेयर।
• सुव्यवस्थित एकीकरण: आसान परिनियोजन और एकीकरण के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण।
• लचीलापन: मानक और स्पैसिटी-अनुकूलित दोनों का समर्थन करता है YOLOv8 मॉडल।
• लागत प्रभावी: कुशल संसाधन उपयोग के माध्यम से परिचालन व्यय को कम करता है।

इन फायदों में गहराई से गोता लगाने के लिए, पर जाएँ एकीकृत करने के लाभ Neural Magicके साथ गहरा विरल YOLOv8 अनुभाग।

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