Ultralytics 통합

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.

Watch: Ultralytics YOLO11 Deployment and Integrations

데이터 세트 통합

• Roboflow: 강력한 주석, 전처리 및 증강 기능을 제공하여 Ultralytics 모델에 대한 원활한 데이터 세트 관리를 지원합니다.

교육 통합

• 아마존 세이지메이커: Amazon SageMaker를 활용하여 Ultralytics 모델을 효율적으로 빌드, 교육 및 배포하여 ML 수명 주기를 위한 올인원 플랫폼을 제공합니다.

• ClearML: Ultralytics ML 워크플로우 자동화, 실험 모니터링, 팀 협업 촉진.

• Comet ML: 머신러닝 실험을 추적, 비교, 최적화하여 Ultralytics 으로 모델 개발을 강화하세요.

• DVC: Ultralytics 머신 러닝 프로젝트의 버전 관리를 구현하여 데이터, 코드, 모델을 효과적으로 동기화하세요.

• Google Colab: Google Colab을 사용하여 협업 및 공유를 지원하는 클라우드 기반 환경에서 Ultralytics 모델을 학습하고 평가하세요.

• IBM 왓슨x: 최첨단 AI 도구, 손쉬운 통합, 고급 모델 관리 시스템으로 Ultralytics 모델의 학습 및 평가를 간소화하는 IBM Watsonx의 방법을 알아보세요.

• 주피터랩: JupyterLab의 대화형 및 사용자 지정 가능한 환경을 사용하여 쉽고 효율적으로 Ultralytics 모델을 훈련하고 평가하는 방법을 알아보세요.

• Kaggle: 사전 설치된 라이브러리, GPU 지원, 협업 및 공유를 위한 활발한 커뮤니티가 있는 클라우드 기반 환경에서 Kaggle을 사용하여 Ultralytics 모델을 교육하고 평가하는 방법을 살펴보세요.

• MLFlow: 실험 및 재현성에서 배포에 이르기까지 Ultralytics 모델의 전체 ML 수명 주기를 간소화합니다.

• Neptune: MLOps용으로 설계된 이 메타데이터 저장소( Ultralytics )에서 ML 실험에 대한 종합적인 로그를 유지하세요.

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

• 레이 튠: 규모에 상관없이 Ultralytics 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하세요.

• 텐서보드: Ultralytics ML 워크플로우를 시각화하고, 모델 메트릭을 모니터링하고, 팀 협업을 촉진하세요.

• Ultralytics HUB: 사전 교육을 받은 Ultralytics 모델 커뮤니티에 액세스하고 기여하세요.

• Weights & Biases (W&B): 실험을 모니터링하고, 메트릭을 시각화하고, Ultralytics 프로젝트에서 재현성과 협업을 촉진하세요.

배포 통합

• 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.

• Gradio 🚀 신규: 실시간 대화형 객체 감지 데모를 위해 Gradio와 함께 Ultralytics 모델을 배포하세요.

• 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.

• Neural Magic: 수량화 인식 훈련(QAT) 및 가지치기 기법을 활용하여 Ultralytics 모델을 최적화하여 우수한 성능과 더 간결한 크기를 구현합니다.

• ONNX: 에서 만든 오픈 소스 형식 Microsoft 다양한 프레임워크 간에 AI 모델을 쉽게 전송하고 Ultralytics 모델의 다양성과 배포 유연성을 향상시키기 위해 만든 오픈 소스 형식입니다.

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

• PaddlePaddle: 바이두의 오픈소스 딥러닝 플랫폼( PaddlePaddle )은 AI 모델의 효율적인 배포를 지원하고 산업 애플리케이션의 확장성에 중점을 둡니다.

• TF GraphDef: 개발사 GoogleGraphDef 는 TensorFlow 의 계산 그래프 표현 형식으로, 다양한 하드웨어에서 머신 러닝 모델을 최적화하여 실행할 수 있습니다.

• 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.js: 개발자 Google 에서 개발한 TF.js는 브라우저와 Node.js에서 머신 러닝을 용이하게 하기 위해 자바스크립트 기반의 ML 모델 배포를 지원합니다.

• TFLite: 개발사 GoogleTFLite는 모바일 및 엣지 디바이스에 머신 러닝 모델을 배포하기 위한 경량 프레임워크로, 최소한의 메모리 공간으로 빠르고 효율적인 추론을 보장합니다.

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

• 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.

• TorchScript: 프레임워크의 일부로 개발된 PyTorch 프레임워크의 일부로 개발된 TorchScript 는 Python 종속성 없이 다양한 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 효율적으로 실행하고 배포할 수 있게 해줍니다.

• 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.

내보내기 형식

또한 다양한 환경에 배포할 수 있도록 다양한 모델 내보내기 형식을 지원합니다. 사용 가능한 형식은 다음과 같습니다:

각 통합에 대한 자세한 내용과 통합을 최대한 활용하는 방법을 알아보려면 링크를 참조하세요( Ultralytics). 전체 보기 export 세부 정보에서 내보내기 페이지로 이동합니다.

통합에 기여하기

커뮤니티가 Ultralytics YOLO 을 다른 기술, 도구, 플랫폼과 어떻게 통합하는지 항상 기대됩니다! YOLO 을 새로운 시스템과 성공적으로 통합했거나 공유할 귀중한 인사이트가 있다면 통합 문서에 기여해 주세요.

가이드나 튜토리얼을 작성하면 문서를 확장하고 커뮤니티에 도움이 되는 실제 사례를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Ultralytics YOLO 을 중심으로 성장하는 생태계에 기여할 수 있는 훌륭한 방법입니다.

기여하려면 풀 리퀘스트(PR) 제출 방법에 대한 안내는 기여 가이드를 참조하세요(🛠️). 여러분의 기여를 간절히 기다리고 있습니다!

Ultralytics YOLO 생태계를 더욱 확장하고 풍부한 기능으로 만들기 위해 협력합시다 🙏!

자주 묻는 질문

Ultralytics HUB란 무엇이며, 어떻게 ML 워크플로우를 간소화하나요?

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.

데이터 집합 관리를 위해 Ultralytics YOLO 모델을 Roboflow 와 어떻게 통합하나요?

Ultralytics YOLO 모델을 Roboflow 와 통합하면 주석, 전처리 및 보강을 위한 강력한 도구를 제공하여 데이터 세트 관리가 향상됩니다. 시작하려면 통합 페이지의 Roboflow 통합 페이지의 단계를 따르세요. 이 파트너십은 정확하고 강력한 YOLO 모델을 개발하는 데 필수적인 효율적인 데이터 세트 처리를 보장합니다.

MLFlow를 사용하여 Ultralytics 모델의 성능을 추적할 수 있나요?

예, 가능합니다. MLFlow를 Ultralytics 모델과 통합하면 실험을 추적하고 재현성을 개선하며 전체 ML 수명 주기를 간소화할 수 있습니다. 이 통합 설정에 대한 자세한 지침은 MLFlow 통합 페이지에서 확인할 수 있습니다. 이 통합은 모델 메트릭을 모니터링하고 ML 워크플로를 효율적으로 관리하는 데 특히 유용합니다.

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.

대화형 데모를 위해 Gradio와 함께 Ultralytics YOLO 모델을 배포하려면 어떻게 해야 하나요?

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.

이러한 일반적인 질문을 해결함으로써 사용자 경험을 개선하고 Ultralytics 제품의 강력한 기능에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고자 합니다. 이러한 FAQ를 통합하면 설명서를 향상시킬 뿐만 아니라 Ultralytics 웹사이트로의 유기적인 트래픽을 더 많이 유도할 수 있습니다.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 2 days ago

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