के साथ आरंभ करें YOLOv5 🚀 in डॉकर

यह ट्यूटोरियल आपको स्थापित करने और चलाने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा YOLOv5 डॉकर कंटेनर में।

आप इसके लिए अन्य क्विकस्टार्ट विकल्प भी तलाश सकते हैं YOLOv5, जैसे कि हमारा Colab नोटबुक , जीसीपी डीप लर्निंग वीएमऔर अमेज़न AWS.

आवश्यकताएँ

1. एनवीडिया ड्राइवर: संस्करण 455.23 या उच्चतर। एनवीडिया की वेबसाइट से डाउनलोड करें।
2. एनवीडिया-डॉकर: डॉकर को आपके स्थानीय GPU के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है। स्थापना निर्देश Nvidia-Docker GitHub रिपॉजिटरी पर उपलब्ध हैं।
3. डॉकर इंजन - सीई: संस्करण 19.03 या उच्चतर। डाउनलोड और इंस्टॉलेशन निर्देश डॉकर वेबसाइट पर देखे जा सकते हैं।

चरण 1: खींचो YOLOv5 डॉकर छवि

वही Ultralytics YOLOv5 DockerHub रिपॉजिटरी यहां उपलब्ध है https://hub.docker.com/r/ultralytics/yolov5. Docker Autobuild सुनिश्चित करता है कि ultralytics/yolov5:latest छवि हमेशा सबसे हाल के भंडार प्रतिबद्धता के साथ सिंक में होती है। नवीनतम छवि खींचने के लिए, निम्न आदेश चलाएँ:

sudo docker pull ultralytics/yolov5:latest

चरण 2: डॉकर कंटेनर चलाएँ

मूल कंटेनर:

का एक इंटरैक्टिव उदाहरण चलाएँ YOLOv5 डॉकर इमेज (जिसे "container" कहा जाता है) -it झंडा:

sudo docker run --ipc=host -it ultralytics/yolov5:latest

स्थानीय फ़ाइल एक्सेस के साथ कंटेनर:

स्थानीय फ़ाइलों तक पहुंच के साथ एक कंटेनर चलाने के लिए (उदाहरण के लिए, COCO प्रशिक्षण डेटा /datasets), का उपयोग करें -v झंडा:

sudo docker run --ipc=host -it -v "$(pwd)"/datasets:/usr/src/datasets ultralytics/yolov5:latest

GPU एक्सेस वाले कंटेनर:

GPU एक्सेस के साथ कंटेनर चलाने के लिए, --gpus all झंडा:

sudo docker run --ipc=host -it --gpus all ultralytics/yolov5:latest

चरण 3: उपयोग करें YOLOv5 🚀 डॉकर कंटेनर के भीतर

अब आप ट्रेन, परीक्षण, पता लगा सकते हैं और निर्यात कर सकते हैं YOLOv5 चल रहे डॉकर कंटेनर के भीतर मॉडल:

# Train a model on your data
python train.py

# Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP
python val.py --weights yolov5s.pt

# Run inference using the trained model on your images or videos
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

# Export the trained model to other formats for deployment
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite

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