Ultralytics Integrazioni

Welcome to the Ultralytics Integrations page! This page provides an overview of our partnerships with various tools and platforms, designed to streamline your machine learning workflows, enhance dataset management, simplify model training, and facilitate efficient deployment.

Guarda: Ultralytics YOLO11 Deployment and Integrations

Integrazioni di set di dati

• Roboflow: Facilita la gestione dei set di dati per i modelli di Ultralytics , offrendo solide funzionalità di annotazione, pre-elaborazione e incremento.

Integrazioni per la formazione

• ClearML: Automatizza i flussi di lavoro di Ultralytics ML, monitora gli esperimenti e favorisci la collaborazione tra i team.

• Comet ML: Migliora lo sviluppo dei tuoi modelli con Ultralytics tracciando, confrontando e ottimizzando i tuoi esperimenti di apprendimento automatico.

• DVC: implementa il controllo di versione per i tuoi progetti di machine learning su Ultralytics , sincronizzando dati, codice e modelli in modo efficace.

• MLFlow: semplifica l'intero ciclo di vita dei modelli ML di Ultralytics , dalla sperimentazione e riproducibilità alla distribuzione.

• Ultralytics HUB: accedi e contribuisci a una comunità di modelli preaddestrati di Ultralytics .

• Neptune: Mantieni un registro completo dei tuoi esperimenti di ML con Ultralytics in questo archivio di metadati progettato per gli MLOps.

• Ray Tune: Ottimizza gli iperparametri dei tuoi modelli Ultralytics in qualsiasi scala.

• TensorBoard: Visualizza i tuoi flussi di lavoro Ultralytics ML, monitora le metriche dei modelli e favorisci la collaborazione tra i team.

• Weights & Biases (W&B): Controlla gli esperimenti, visualizza le metriche e favorisce la riproducibilità e la collaborazione sui progetti di Ultralytics .

• Amazon SageMaker: Sfrutta Amazon SageMaker per costruire, addestrare e distribuire in modo efficiente i modelli di Ultralytics , fornendo una piattaforma all-in-one per il ciclo di vita del ML.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient simplifies working on YOLO11 projects by providing easy-to-use cloud tools for training, testing, and deploying your models quickly.

• Google Colab: Usa Google Colab per addestrare e valutare i modelli di Ultralytics in un ambiente basato sul cloud che supporta la collaborazione e la condivisione.

• Kaggle: Scopri come utilizzare Kaggle per addestrare e valutare i modelli di Ultralytics in un ambiente basato sul cloud con librerie preinstallate, supporto di GPU e una vivace comunità per la collaborazione e la condivisione.

• JupyterLab: Scopri come utilizzare l'ambiente interattivo e personalizzabile di JupyterLab per addestrare e valutare i modelli di Ultralytics con facilità ed efficienza.

• IBM Watsonx: Scopri come IBM Watsonx semplifica l'addestramento e la valutazione dei modelli di Ultralytics grazie ai suoi strumenti di AI all'avanguardia, all'integrazione semplice e al sistema avanzato di gestione dei modelli.

Integrazioni di distribuzione

• Neural Magic: Sfrutta le tecniche di Quantization Aware Training (QAT) e di pruning per ottimizzare i modelli di Ultralytics e ottenere prestazioni superiori e dimensioni più ridotte.

• Gradio 🚀 NUOVO: distribuisci i modelli di Ultralytics con Gradio per dimostrazioni interattive e in tempo reale del rilevamento di oggetti.

• TorchScript: Sviluppato come parte del PyTorchTorchScript consente di eseguire e distribuire in modo efficiente i modelli di apprendimento automatico in vari ambienti di produzione senza dover ricorrere alle dipendenze di Python .

• ONNX: Un formato open-source creato da Microsoft per facilitare il trasferimento di modelli di intelligenza artificiale tra vari framework, migliorando la versatilità e la flessibilità di implementazione dei modelli di Ultralytics .

• OpenVINO: Intel's toolkit for optimizing and deploying computer vision models efficiently across various Intel CPU and GPU platforms.

• TensorRT: Developed by NVIDIA, this high-performance deep learning inference framework and model format optimizes AI models for accelerated speed and efficiency on NVIDIA GPUs, ensuring streamlined deployment.

• CoreML: CoreML, developed by Apple, is a framework designed for efficiently integrating machine learning models into applications across iOS, macOS, watchOS, and tvOS, using Apple's hardware for effective and secure model deployment.

• TF SavedModel: Developed by Google, TF SavedModel is a universal serialization format for TensorFlow models, enabling easy sharing and deployment across a wide range of platforms, from servers to edge devices.

• TF GraphDef: Sviluppato da Google, GraphDef è il formato di TensorFlow per rappresentare i grafi di calcolo, consentendo l'esecuzione ottimizzata di modelli di apprendimento automatico su hardware diversi.

• TFLite: Sviluppato da GoogleTFLite è un framework leggero per l'implementazione di modelli di apprendimento automatico su dispositivi mobili ed edge, garantendo un'inferenza veloce ed efficiente con un ingombro di memoria minimo.

• TFLite Edge TPU: Developed by Google for optimizing TensorFlow Lite models on Edge TPUs, this model format ensures high-speed, efficient edge computing.

• TF.js: Sviluppato da Google per facilitare l'apprendimento automatico nei browser e in Node.js, TF.js permette di distribuire modelli di ML basati su JavaScript.

• PaddlePaddle: Piattaforma open-source di deep learning di Baidu, PaddlePaddle consente di distribuire in modo efficiente i modelli di AI e si concentra sulla scalabilità delle applicazioni industriali.

• NCNN: Developed by Tencent, NCNN is an efficient neural network inference framework tailored for mobile devices. It enables direct deployment of AI models into apps, optimizing performance across various mobile platforms.

• VS Code: An extension for VS Code that provides code snippets for accelerating development workflows with Ultralytics and also for anyone looking for examples to help learn or get started with Ultralytics.

Formati di esportazione

Inoltre, supportiamo una serie di formati di esportazione dei modelli per l'utilizzo in ambienti diversi. Ecco i formati disponibili:

Esplora i link per saperne di più su ciascuna integrazione e su come sfruttarla al meglio con Ultralytics. Vedi tutti i link export dettagli nella sezione Esportazione pagina.

Contribuisci alle nostre integrazioni

Siamo sempre entusiasti di vedere come la comunità integra Ultralytics YOLO con altre tecnologie, strumenti e piattaforme! Se sei riuscito a integrare con successo YOLO con un nuovo sistema o se hai delle informazioni preziose da condividere, considera la possibilità di contribuire ai nostri documenti sulle integrazioni.

Scrivendo una guida o un tutorial, puoi contribuire ad ampliare la nostra documentazione e fornire esempi reali a beneficio della comunità. È un modo eccellente per contribuire al crescente ecosistema di Ultralytics YOLO .

Per contribuire, consulta la nostra Guida alla contribuzione per le istruzioni su come inviare una Pull Request (PR) 🛠️. Aspettiamo con ansia i tuoi contributi!

Collaboriamo per rendere l'ecosistema di Ultralytics YOLO più ampio e ricco di funzionalità 🙏!

DOMANDE FREQUENTI

Che cos'è Ultralytics HUB e come ottimizza il flusso di lavoro del ML?

Ultralytics HUB is a cloud-based platform designed to make machine learning (ML) workflows for Ultralytics models seamless and efficient. By using this tool, you can easily upload datasets, train models, perform real-time tracking, and deploy YOLO11 models without needing extensive coding skills. You can explore the key features on the Ultralytics HUB page and get started quickly with our Quickstart guide.

Come faccio a integrare i modelli Ultralytics YOLO con Roboflow per la gestione dei dati?

L'integrazione dei modelli di Ultralytics YOLO con Roboflow migliora la gestione dei set di dati fornendo strumenti robusti per l'annotazione, la pre-elaborazione e l'incremento. Per iniziare, segui i passi indicati nella Roboflow pagina di integrazione. Questa collaborazione garantisce una gestione efficiente dei dataset, fondamentale per sviluppare modelli YOLO accurati e robusti.

Posso monitorare le prestazioni dei miei modelli Ultralytics utilizzando MLFlow?

Sì, è possibile. L'integrazione di MLFlow con i modelli di Ultralytics ti permette di tracciare gli esperimenti, migliorare la riproducibilità e semplificare l'intero ciclo di vita del ML. Le istruzioni dettagliate per configurare questa integrazione sono disponibili nella pagina di integrazione di MLFlow. Questa integrazione è particolarmente utile per monitorare le metriche dei modelli e gestire in modo efficiente il flusso di lavoro ML.

What are the benefits of using Neural Magic for YOLO11 model optimization?

Neural Magic optimizes YOLO11 models by leveraging techniques like Quantization Aware Training (QAT) and pruning, resulting in highly efficient, smaller models that perform better on resource-limited hardware. Check out the Neural Magic integration page to learn how to implement these optimizations for superior performance and leaner models. This is especially beneficial for deployment on edge devices.

Come posso distribuire i modelli di Ultralytics YOLO con Gradio per le dimostrazioni interattive?

To deploy Ultralytics YOLO models with Gradio for interactive object detection demos, you can follow the steps outlined on the Gradio integration page. Gradio allows you to create easy-to-use web interfaces for real-time model inference, making it an excellent tool for showcasing your YOLO model's capabilities in a user-friendly format suitable for both developers and end-users.

Rispondendo a queste domande comuni, ci proponiamo di migliorare l'esperienza dell'utente e di fornire preziose informazioni sulle potenti funzionalità dei prodotti Ultralytics . L'integrazione di queste FAQ non solo migliorerà la documentazione, ma aumenterà anche il traffico organico verso il sito web Ultralytics .

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 7 days ago

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