Ultralytics Integrazioni

Benvenuto nella pagina delle integrazioni di Ultralytics ! Questa pagina offre una panoramica delle nostre partnership con vari strumenti e piattaforme, progettate per ottimizzare i tuoi flussi di lavoro di apprendimento automatico, migliorare la gestione dei set di dati, semplificare l'addestramento dei modelli e facilitare una distribuzione efficiente.

Guarda: Ultralytics YOLOv8 Distribuzione e integrazioni

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 semplifica il lavoro sui progetti di YOLOv8 fornendo strumenti cloud facili da usare per formare, testare e distribuire rapidamente i tuoi modelli.

• 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.

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 efficienti across various Intel CPU and GPU platforms.

• TensorRT: Sviluppato da NVIDIA, questo framework di inferenza di deep learning ad alte prestazioni e formato di modello ottimizza i modelli di AI per accelerare la velocità e l'efficienza sulle GPU di NVIDIA , garantendo un'implementazione semplificata.

• CoreML: CoreML, sviluppato da Apple, è un framework progettato per integrare in modo efficiente i modelli di apprendimento automatico nelle applicazioni di iOS, macOS, watchOS e tvOS, utilizzando l'hardware di Apple per una distribuzione efficace e sicura dei modelli.

• TF SavedModel: Sviluppato da Google, TF SavedModel è un formato di serializzazione universale per i modelli TensorFlow che consente una facile condivisione e distribuzione su un'ampia gamma di piattaforme, dai server ai dispositivi edge.

• 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: sviluppato da Google per l'ottimizzazione dei modelli TensorFlow Lite sulle TPU Edge, questo formato di modello garantisce un edge computing efficiente e ad alta velocità.

• 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: Sviluppato da Tencent, NCNN è un efficiente framework per l'inferenza delle reti neurali, pensato per i dispositivi mobili. Consente l'implementazione diretta di modelli di intelligenza artificiale nelle app, ottimizzando le prestazioni su diverse piattaforme mobili.

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 è una piattaforma basata sul cloud progettata per rendere i flussi di lavoro di machine learning (ML) per i modelli di Ultralytics continui ed efficienti. Utilizzando questo strumento, puoi caricare facilmente i set di dati, addestrare i modelli, eseguire il monitoraggio in tempo reale e distribuire i modelli di YOLOv8 senza dover avere grandi competenze di codifica. Puoi esplorare le caratteristiche principali sulla pagina HUB di Ultralytics e iniziare rapidamente con la nostra guida Quickstart.

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.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Neural Magic per l'ottimizzazione del modello YOLOv8 ?

Neural Magic ottimizza i modelli di YOLOv8 sfruttando tecniche come il Quantization Aware Training (QAT) e il pruning, ottenendo modelli più piccoli e altamente efficienti che funzionano meglio su hardware con risorse limitate. Dai un'occhiata alla Neural Magic per scoprire come implementare queste ottimizzazioni per ottenere prestazioni superiori e modelli più snelli. Questo è particolarmente vantaggioso per l'implementazione su dispositivi edge.

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

Per distribuire i modelli di Ultralytics YOLO con Gradio per le dimostrazioni interattive di rilevamento degli oggetti, puoi seguire la procedura descritta nella pagina di integrazione di Gradio. Gradio ti permette di creare interfacce web facili da usare per l'inferenza del modello in tempo reale, il che lo rende uno strumento eccellente per mostrare le capacità del tuo modello YOLO in un formato facile da usare, adatto sia agli sviluppatori che agli utenti finali.

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 .

Commenti