को निर्यात करें TF.js मॉडल प्रारूप से a YOLOv8 मॉडल प्रारूप

मशीन लर्निंग मॉडल को सीधे ब्राउज़र में या Node.js पर तैनात करना मुश्किल हो सकता है। आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि आपका मॉडल प्रारूप तेज़ प्रदर्शन के लिए अनुकूलित है ताकि मॉडल का उपयोग उपयोगकर्ता के डिवाइस पर स्थानीय रूप से इंटरैक्टिव एप्लिकेशन चलाने के लिए किया जा सके। वही TensorFlow.js, या TF.js, मॉडल प्रारूप को तेज प्रदर्शन प्रदान करते समय न्यूनतम शक्ति का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

को निर्यात TF.js मॉडल प्रारूप' सुविधा आपको अपना अनुकूलन करने की अनुमति देती है Ultralytics YOLOv8 उच्च गति और स्थानीय रूप से चलने वाली वस्तु का पता लगाने के अनुमान के लिए मॉडल। इस गाइड में, हम आपको अपने मॉडल को TF.js प्रारूप, आपके मॉडल के लिए विभिन्न स्थानीय ब्राउज़रों और Node.js एप्लिकेशन पर अच्छा प्रदर्शन करना आसान बनाता है।

आपको निर्यात क्यों करना चाहिए TF।जे एस?

अपने मशीन लर्निंग मॉडल को निर्यात करना TensorFlow.js, द्वारा विकसित TensorFlow ब्रॉडर के हिस्से के रूप में टीम TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र, मशीन सीखने के अनुप्रयोगों को तैनात करने के लिए कई फायदे प्रदान करता है। यह डिवाइस पर संवेदनशील डेटा रखकर उपयोगकर्ता की गोपनीयता और सुरक्षा को बढ़ाने में मदद करता है। नीचे दी गई छवि दिखाती है TensorFlow.js आर्किटेक्चर, और मशीन लर्निंग मॉडल को वेब ब्राउज़र और Node.js दोनों पर कैसे परिवर्तित और तैनात किया जाता है।

स्थानीय रूप से मॉडल चलाना भी विलंबता को कम करता है और अधिक प्रतिक्रियाशील उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है। TensorFlow.js ऑफ़लाइन क्षमताओं के साथ भी आता है, जिससे उपयोगकर्ता इंटरनेट कनेक्शन के बिना भी आपके एप्लिकेशन का उपयोग कर सकते हैं। TF.js सीमित संसाधनों वाले उपकरणों पर जटिल मॉडल के कुशल निष्पादन के लिए डिज़ाइन किया गया है क्योंकि यह स्केलेबिलिटी के लिए इंजीनियर है, GPU त्वरण समर्थन।

की मुख्य विशेषताएं TF।जे एस

यहाँ प्रमुख विशेषताएं हैं जो बनाती हैं TF.js डेवलपर्स के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है:

• क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म समर्थन: TensorFlow.js का उपयोग ब्राउज़र और Node.js वातावरण दोनों में किया जा सकता है, जो विभिन्न प्लेटफार्मों पर तैनाती में लचीलापन प्रदान करता है। यह डेवलपर्स को अधिक आसानी से एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने देता है।

• एकाधिक बैकएंड के लिए समर्थन: TensorFlow.js गणना के लिए विभिन्न बैकएंड का समर्थन करता है जिसमें शामिल हैं CPU, WebGL के लिए GPU त्वरण, निकट-देशी निष्पादन गति के लिए WebAssembly (WASM), और उन्नत ब्राउज़र-आधारित मशीन सीखने की क्षमताओं के लिए WebGPU।

• ऑफ़लाइन क्षमताएं: के साथ TensorFlow.js, मॉडल इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता के बिना ब्राउज़र में चल सकते हैं, जिससे ऑफ़लाइन कार्यात्मक अनुप्रयोगों को विकसित करना संभव हो जाता है।

के साथ परिनियोजन विकल्प TensorFlow।जे एस

इससे पहले कि हम निर्यात की प्रक्रिया में गोता लगाएँ YOLOv8 करने के लिए मॉडल TFप्रारूप .js, आइए कुछ विशिष्ट परिनियोजन परिदृश्यों का पता लगाएं जहां इस प्रारूप का उपयोग किया जाता है।

TF.js आपके मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए कई विकल्प प्रदान करता है:

• इन-ब्राउज़र एमएल अनुप्रयोग: आप ऐसे वेब एप्लिकेशन बना सकते हैं जो सीधे ब्राउज़र में मशीन लर्निंग मॉडल चलाते हैं। सर्वर-साइड गणना की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और सर्वर लोड कम हो जाता है।

• Node.js अनुप्रयोगों:: TensorFlow.js Node.js वातावरण में तैनाती का भी समर्थन करता है, जिससे सर्वर-साइड मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों का विकास सक्षम होता है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिन्हें सर्वर की प्रसंस्करण शक्ति या सर्वर-साइड डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है।

• क्रोम एक्सटेंशन: एक दिलचस्प परिनियोजन परिदृश्य क्रोम एक्सटेंशन का निर्माण है TensorFlow।जे एस। उदाहरण के लिए, आप एक एक्सटेंशन विकसित कर सकते हैं जो उपयोगकर्ताओं को पूर्व-प्रशिक्षित एमएल मॉडल का उपयोग करके इसे वर्गीकृत करने के लिए किसी भी वेबपेज के भीतर एक छवि पर राइट-क्लिक करने की अनुमति देता है। TensorFlowमशीन लर्निंग के आधार पर तत्काल अंतर्दृष्टि या वृद्धि प्रदान करने के लिए .js को रोजमर्रा के वेब ब्राउज़िंग अनुभवों में एकीकृत किया जा सकता है।

निर्यात YOLOv8 करने के लिए मॉडल TensorFlow।जे एस

आप कनवर्ट करके मॉडल संगतता और परिनियोजन लचीलेपन का विस्तार कर सकते हैं YOLOv8 करने के लिए मॉडल TF।जे एस।

संस्थापन

आवश्यक पैकेज स्थापित करने के लिए, चलाएं:

# Install the required package for YOLOv8
pip install ultralytics

स्थापना प्रक्रिया से संबंधित विस्तृत निर्देशों और सर्वोत्तम प्रथाओं के लिए, हमारी जाँच करें Ultralytics इंस्टालेशन गाइड। के लिए आवश्यक पैकेज स्थापित करते समय YOLOv8, अगर आपको कोई कठिनाई आती है, तो समाधान और सुझावों के लिए हमारी सामान्य समस्याएं मार्गदर्शिका देखें.

उपयोग

उपयोग के निर्देशों में गोता लगाने से पहले, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी Ultralytics YOLOv8 मॉडल निर्यात के लिए उपलब्ध हैं, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके द्वारा चुना गया मॉडल यहां निर्यात कार्यक्षमता का समर्थन करता है।

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Export the model to TF.js format
model.export(format="tfjs")  # creates '/yolov8n_web_model'

# Load the exported TF.js model
tfjs_model = YOLO("./yolov8n_web_model")

# Run inference
results = tfjs_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLOv8n PyTorch model to TF.js format
yolo export model=yolov8n.pt format=tfjs  # creates '/yolov8n_web_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolov8n_web_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

समर्थित निर्यात विकल्पों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ Ultralytics परिनियोजन विकल्पों पर प्रलेखन पृष्ठ।

निर्यात की गई तैनाती YOLOv8 TensorFlow.js मॉडल

अब जब आपने अपना निर्यात कर लिया है YOLOv8 के लिए मॉडल TFप्रारूप .js, अगला कदम इसे तैनात करना है। चलाने के लिए प्राथमिक और अनुशंसित पहला कदम TF.js का उपयोग करना है YOLO("./yolov8n_web_model") विधि है, जैसा कि पहले उपयोग कोड स्निपेट में दिखाया गया था।

हालाँकि, अपने परिनियोजन के बारे में गहन निर्देशों के लिए TFमॉडल .js, निम्नलिखित संसाधनों पर एक नज़र डालें:

• Chrome एक्सटेंशन: यहां डेवलपर दस्तावेज़ दिया गया है कि आप अपना TFमॉडल को Chrome एक्सटेंशन में .js करें.

• चलाना TensorFlowNode.js में .js: ए TensorFlow रनिंग पर ब्लॉग पोस्ट TensorFlow.js सीधे Node.js में हैं।

• परिनियोजन TensorFlow.js - क्लाउड प्लेटफॉर्म पर नोड प्रोजेक्ट: ए TensorFlow एक तैनात करने पर ब्लॉग पोस्ट TensorFlowक्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर .js मॉडल।

सारांश

इस गाइड में, हमने सीखा कि निर्यात कैसे करें Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल TensorFlow.js प्रारूप। निर्यात करके TF.js, आप अपने अनुकूलन के लिए लचीलापन प्राप्त करते हैं, परिनियोजित करते हैं, और स्केल करते हैं YOLOv8 प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला पर मॉडल।

उपयोग के बारे में अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ TensorFlow.js आधिकारिक दस्तावेज।

एकीकृत करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए Ultralytics YOLOv8 अन्य प्लेटफार्मों और रूपरेखाओं के साथ, हमारे एकीकरण गाइड पृष्ठ को देखना न भूलें। यह आपको अधिकतम लाभ उठाने में मदद करने के लिए महान संसाधनों से भरा हुआ है YOLOv8 अपनी परियोजनाओं में।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मैं निर्यात कैसे करूं Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल TensorFlow.js प्रारूप?

निर्यात Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल TensorFlow.js (TF.js) प्रारूप सीधा है। आप इन चरणों का पालन कर सकते हैं:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Export the model to TF.js format
model.export(format="tfjs")  # creates '/yolov8n_web_model'

# Load the exported TF.js model
tfjs_model = YOLO("./yolov8n_web_model")

# Run inference
results = tfjs_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLOv8n PyTorch model to TF.js format
yolo export model=yolov8n.pt format=tfjs  # creates '/yolov8n_web_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolov8n_web_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

समर्थित निर्यात विकल्पों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ Ultralytics परिनियोजन विकल्पों पर प्रलेखन पृष्ठ।

मुझे अपना निर्यात क्यों करना चाहिए YOLOv8 करने के लिए मॉडल TensorFlow।जे एस?

निर्यात YOLOv8 करने के लिए मॉडल TensorFlow.js कई फायदे प्रदान करता है, जिनमें शामिल हैं:

1. स्थानीय निष्पादन: मॉडल सीधे ब्राउज़र या Node.js में चल सकते हैं, विलंबता को कम कर सकते हैं और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा सकते हैं।
2. क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म समर्थन: TF.js कई वातावरणों का समर्थन करता है, जिससे परिनियोजन में लचीलापन मिलता है।
3. ऑफ़लाइन क्षमताएं: अनुप्रयोगों को इंटरनेट कनेक्शन के बिना कार्य करने में सक्षम बनाता है, विश्वसनीयता और गोपनीयता सुनिश्चित करता है।
4. GPU त्वरण: के लिए WebGL का लाभ उठाता है GPU त्वरण, सीमित संसाधनों वाले उपकरणों पर प्रदर्शन का अनुकूलन।

व्यापक अवलोकन के लिए, हमारे देखें के साथ एकीकरण TensorFlow.js।

कैसे करता है TensorFlowब्राउज़र-आधारित मशीन लर्निंग एप्लिकेशन .js लाभ उठाते हैं?

TensorFlow.js विशेष रूप से ब्राउज़रों और Node.js वातावरण में एमएल मॉडल के कुशल निष्पादन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहां बताया गया है कि यह ब्राउज़र-आधारित एप्लिकेशन को कैसे लाभ पहुंचाता है:

• विलंबता को कम करता है: स्थानीय रूप से मशीन लर्निंग मॉडल चलाता है, सर्वर-साइड कम्प्यूटेशन पर भरोसा किए बिना तत्काल परिणाम प्रदान करता है।
• गोपनीयता में सुधार: उपयोगकर्ता के डिवाइस पर संवेदनशील डेटा रखता है, सुरक्षा जोखिमों को कम करता है।
• ऑफ़लाइन उपयोग सक्षम करता है: मॉडल इंटरनेट कनेक्शन के बिना काम कर सकते हैं, लगातार कार्यक्षमता सुनिश्चित कर सकते हैं।
• एकाधिक बैकएंड का समर्थन करता है: बैकएंड के साथ लचीलापन प्रदान करता है जैसे CPU, WebGL, WebAssembly (WASM), और WebGPU अलग-अलग कम्प्यूटेशनल जरूरतों के लिए।

के बारे में अधिक जानने में रुचि TF।जे एस? बाहर की जाँच करें अफ़सर TensorFlow.js गाइड।

की प्रमुख विशेषताएं क्या हैं TensorFlowतैनाती के लिए .js YOLOv8 मॉडल?

की मुख्य विशेषताएं TensorFlow.js शामिल हैं:

• क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म समर्थन: TF.js का उपयोग वेब ब्राउज़र और Node.js दोनों में किया जा सकता है, जो व्यापक परिनियोजन लचीलापन प्रदान करता है।
• एकाधिक बैकएंड: समर्थन CPU, WebGL के लिए GPU त्वरण, WebAssembly (WASM), और उन्नत संचालन के लिए WebGPU।
• ऑफ़लाइन क्षमताएं: मॉडल इंटरनेट कनेक्टिविटी के बिना सीधे ब्राउज़र में चल सकते हैं, जिससे यह उत्तरदायी वेब एप्लिकेशन विकसित करने के लिए आदर्श बन जाता है।

परिनियोजन परिदृश्यों और अधिक गहन जानकारी के लिए, हमारा अनुभाग देखें परिनियोजन विकल्प के साथ TensorFlow.js।

क्या मैं एक तैनात कर सकता हूं YOLOv8 सर्वर-साइड Node.js एप्लिकेशन का उपयोग करके मॉडल TensorFlow।जे एस?

हाँ TensorFlow.js की तैनाती की अनुमति देता है YOLOv8 Node.js वातावरण पर मॉडल। यह सर्वर-साइड मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को सक्षम बनाता है जो सर्वर की प्रोसेसिंग पावर और सर्वर-साइड डेटा तक पहुंच से लाभान्वित होते हैं। विशिष्ट उपयोग के मामलों में बैकएंड सर्वर पर रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग पाइपलाइन शामिल हैं।

Node.js परिनियोजन के साथ प्रारंभ करने के लिए, देखें चलाना TensorFlowसे Node.js गाइड में .jsTensorFlow.

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