Ultralytics용 Conda 빠른 시작 가이드
이 가이드는 Ultralytics 프로젝트를 위한 Conda 환경 설정에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. Conda는 패키지 및 종속성 설치를 위해 pip에 대한 훌륭한 대안을 제공하는 오픈 소스 패키지 및 환경 관리 시스템입니다. 격리된 환경은 데이터 과학 및 머신 러닝 작업에 특히 적합합니다. 자세한 내용은 Anaconda의 Ultralytics Conda 패키지를 방문하고 GitHub에서 패키지 업데이트를 위한 Ultralytics feedstock 저장소를 확인하십시오.
학습 내용
- Conda 환경 설정
- Conda를 통해 Ultralytics 설치
- 환경에서 Ultralytics 초기화
- Conda와 함께 Ultralytics Docker 이미지 사용
필수 조건
Conda 환경 설정
먼저 새 Conda 환경을 만들어 보겠습니다. 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다:
conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y
새 환경을 활성화합니다:
conda activate ultralytics-env
Ultralytics 설치
conda-forge 채널에서 Ultralytics 패키지를 설치할 수 있습니다. 다음 명령을 실행합니다:
conda install -c conda-forge ultralytics
CUDA 환경 관련 참고 사항
CUDA 지원 환경에서 작업하는 경우 다음을 설치하는 것이 좋습니다. ultralytics, pytorch및 pytorch-cuda 충돌을 해결하기 위해 함께 설치합니다.
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
Ultralytics 사용하기
Ultralytics가 설치되면 이제 객체 감지, 인스턴스 분할 등을 위한 강력한 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 이미지를 예측하려면 다음을 실행할 수 있습니다.
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt") # initialize model
results = model("path/to/image.jpg") # perform inference
results[0].show() # display results for the first image
Ultralytics Conda Docker 이미지
Docker 사용을 선호하는 경우 Ultralytics는 Conda 환경이 포함된 Docker 이미지를 제공합니다. DockerHub에서 이러한 이미지를 가져올 수 있습니다.
최신 Ultralytics 이미지를 가져옵니다:
# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda
# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t
이미지 실행:
# Run the Ultralytics image in a container with GPU support
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t # all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t # specify GPUs
Libmamba를 사용하여 설치 속도 향상
만약 당신이 다음을 찾고 있다면, 패키지 설치 속도를 향상시키려면 Conda에서 패키지 설치 프로세스 속도를 높이려면 다음을 사용하는 것이 좋습니다. libmamba, Conda의 기본 솔버에 대한 대안으로 사용되는 빠르고, 크로스 플랫폼이며, 종속성을 고려하는 패키지 관리자입니다.
Libmamba 활성화 방법
Conda의 솔버로 libmamba 를 활성화하려면 다음 단계를 수행하십시오.
-
먼저,
conda-libmamba-solver패키지를 설치합니다. Conda 버전이 4.11 이상인 경우 기본적으로libmamba가 포함되어 있으므로 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.conda install conda-libmamba-solver -
다음으로, Conda가
libmamba를 솔버로 사용하도록 구성합니다:conda config --set solver libmamba
이것으로 끝입니다! 이제 Conda 설치 시 libmamba 가 솔버로 사용되어 패키지 설치 프로세스 속도가 빨라집니다.
축하합니다! Conda 환경을 성공적으로 설정하고 Ultralytics 패키지를 설치했으며 이제 다양한 기능을 탐색할 준비가 되었습니다. 더 자세한 튜토리얼 및 예제는 Ultralytics 문서를 참조하십시오.
FAQ
Ultralytics 프로젝트를 위한 Conda 환경 설정 프로세스는 무엇입니까?
Ultralytics 프로젝트를 위한 Conda 환경 설정은 간단하며 원활한 패키지 관리를 보장합니다. 먼저 다음 명령을 사용하여 새 Conda 환경을 만듭니다.
conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y
그런 다음 다음 명령으로 새 환경을 활성화합니다.
conda activate ultralytics-env
마지막으로 conda-forge 채널에서 Ultralytics를 설치합니다.
conda install -c conda-forge ultralytics
Ultralytics 프로젝트에서 종속성 관리를 위해 pip 대신 Conda를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?
Conda는 pip보다 여러 가지 장점을 제공하는 강력한 패키지 및 환경 관리 시스템입니다. 종속성을 효율적으로 관리하고 필요한 모든 라이브러리가 호환되는지 확인합니다. Conda의 격리된 환경은 패키지 간의 충돌을 방지하며, 이는 데이터 과학 및 머신 러닝 프로젝트에서 매우 중요합니다. 또한 Conda는 바이너리 패키지 배포를 지원하여 설치 프로세스 속도를 향상시킵니다.
더 빠른 성능을 위해 CUDA 지원 환경에서 Ultralytics YOLO를 사용할 수 있습니까?
예, CUDA 지원 환경을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 충돌을 피하기 위해 ultralytics, pytorch및 pytorch-cuda 를 함께 설치해야 합니다.
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
이 설정은 딥 러닝 모델 학습 및 추론과 같은 집중적인 작업에 중요한 GPU 가속을 활성화합니다. 자세한 내용은 Ultralytics 설치 가이드를 참조하십시오.
Conda 환경에서 Ultralytics Docker 이미지를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
Ultralytics Docker 이미지를 사용하면 일관되고 재현 가능한 환경을 보장하여 "내 컴퓨터에서는 작동한다" 문제를 제거합니다. 이러한 이미지에는 사전 구성된 Conda 환경이 포함되어 있어 설정 프로세스가 간소화됩니다. 다음 명령을 사용하여 최신 Ultralytics Docker 이미지를 가져와 실행할 수 있습니다.
sudo docker pull ultralytics/ultralytics:latest-conda
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all ultralytics/ultralytics:latest-conda
이 방법은 수동 구성 없이 프로덕션 환경에 애플리케이션을 배포하거나 복잡한 워크플로를 실행하는 데 적합합니다. Ultralytics Conda Docker 이미지에 대해 자세히 알아보십시오.
Ultralytics 환경에서 Conda 패키지 설치 속도를 어떻게 높일 수 있습니까?
Conda용 빠른 종속성 해결사인 libmamba를 사용하여 패키지 설치 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 먼저 다음을 설치합니다. conda-libmamba-solver 패키지:
conda install conda-libmamba-solver
그런 다음 Conda를 사용하도록 구성합니다. libmamba 를 솔버로 사용하도록 구성합니다:
conda config --set solver libmamba
이 설정은 더 빠르고 효율적인 패키지 관리를 제공합니다. 환경 최적화에 대한 더 많은 팁은 libmamba 설치에 대해 읽어보세요.
