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अनुकूलन YOLOv8 के साथ अनुमान Neural Magicडीपस्पार्स इंजन

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल की तैनाती करते समय जैसे Ultralytics YOLOv8 विभिन्न हार्डवेयर पर, आप अनुकूलन जैसे अनूठे 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 किए जाते हैं और सीधे सीपीयू पर जीपीयू-स्तरीय प्रदर्शन को सक्षम करते हैं।

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 Magic's DeepSparse अवलोकन

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 स्पैरिटी, प्रूनिंग और परिमाणीकरण जैसी उन्नत तकनीकों को लागू करता है। DeepSparse विभिन्न उपकरणों में कुशल और स्केलेबल तंत्रिका नेटवर्क निष्पादन के लिए एक चुस्त समाधान प्रदान करता है।

एकीकृत करने के लाभ Neural Magicके साथ DeepSparse YOLOv8

तैनात करने के तरीके में गोता लगाने से पहले YOLOV8 डीपस्पार्स का उपयोग करते हुए, 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।

बढ़ी हुई अनुमान गति

  • 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।

अनुकूलित मॉडल दक्षता

  • मानक सीपीयू पर उच्च प्रदर्शन: सीपीयू पर जीपीयू जैसा प्रदर्शन प्रदान करता है, 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 तोड़ता है Tensor स्तंभ। इन स्तंभों को गहराई से निष्पादित किया जाता है, जो पूरी तरह से सीपीयू के कैश के भीतर फिट होते हैं। यह दृष्टिकोण मस्तिष्क की दक्षता की नकल करता है, डेटा आंदोलन को कम करता है और सीपीयू के कैश उपयोग को अधिकतम करता है।

कैसा Neural Magicडीपस्पार्स टेक्नोलॉजी वर्क्स

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:

संस्थापन

# 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:

मॉडल निर्यात

# 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:

परिनियोजन और चल रहे अनुमान

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:

बेंचमार्किंग

# 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।

अतिरिक्त सुविधाएँ

# 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।

छवि एनोटेशन सुविधा

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 Magicडीपस्पैर्स इंजन। इसने इस बात पर प्रकाश डाला कि यह एकीकरण कैसे बढ़ता है YOLOv8सीपीयू प्लेटफार्मों पर प्रदर्शन, जीपीयू-स्तरीय दक्षता और उन्नत तंत्रिका नेटवर्क विरल तकनीकों की पेशकश करता है।

अधिक विस्तृत जानकारी और उन्नत उपयोग के लिए, यात्रा Neural Magicडीपस्पार्स प्रलेखन। इसके अलावा, बाहर की जाँच करें Neural Magicके साथ एकीकरण पर प्रलेखन YOLOv8 यहाँ और यहाँ इस पर एक महान 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।



2023-12-30 बनाया गया, अपडेट किया गया 2024-03-03
लेखक: ग्लेन-जोचर (2), अबिरामी-वीना (1)

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