Ultralytics 통합

Ultralytics 통합 페이지에 오신 것을 환영합니다! 이 페이지에서는 머신 러닝 워크플로우를 간소화하고, 데이터 세트 관리를 개선하며, 모델 훈련을 간소화하고, 효율적인 배포를 촉진하도록 설계된 다양한 도구 및 플랫폼과의 파트너십에 대한 개요를 제공합니다.

Watch: Ultralytics YOLOv8 배포 및 통합

데이터 세트 통합

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

교육 통합

• 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.

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

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

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

• 레이 튠: 규모에 상관없이 Ultralytics 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하세요.

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

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

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

• Paperspace 그라디언트: Paperspace Gradient는 모델을 빠르게 교육, 테스트 및 배포할 수 있는 사용하기 쉬운 클라우드 도구를 제공하여 YOLOv8 프로젝트 작업을 간소화합니다.

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

배포 통합

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

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

• 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.

• ONNX: 다양한 프레임워크 간에 AI 모델을 쉽게 전송하고 Ultralytics 모델의 다양성과 배포 유연성을 향상하기 위해 Microsoft에서 만든 오픈 소스 형식입니다.

• OpenVINO: 다양한 인텔 CPU 및 GPU 플랫폼에서 컴퓨터 비전 모델을 효율적으로 최적화하고 배포하기 위한 인텔의 툴킷입니다.

• TensorRT: NVIDIA에서 개발한 이 고성능 딥 러닝 추론 프레임워크 및 모델 형식은 NVIDIA GPU에서 가속화된 속도와 효율성을 위해 AI 모델을 최적화하여 간소화된 배포를 보장합니다.

• CoreML: CoreML 는 Apple에서 개발한 프레임워크로, 효과적이고 안전한 모델 배포를 위해 Apple의 하드웨어를 사용하여 iOS, macOS, watchOS 및 tvOS의 애플리케이션에 머신 러닝 모델을 효율적으로 통합하도록 설계되었습니다.

• TF SavedModel: Google에서 개발한 TF SavedModel 은 TensorFlow 모델을 위한 범용 직렬화 형식으로, 서버부터 엣지 디바이스까지 다양한 플랫폼에서 쉽게 공유하고 배포할 수 있습니다.

• TF GraphDef: Google에서 개발한 GraphDef 은 TensorFlow 의 계산 그래프 표현 형식으로, 다양한 하드웨어에서 머신 러닝 모델을 최적화하여 실행할 수 있습니다.

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

• TFLite Edge TPU: Google이 에지 TPU에서 TensorFlow Lite 모델을 최적화하기 위해 개발한 이 모델 형식은 고속의 효율적인 에지 컴퓨팅을 보장합니다.

• TF.js: .js: 브라우저와 Node.js에서 머신 러닝을 용이하게 하기 위해 Google에서 개발한 것으로, TF.js를 사용하면 JavaScript 기반의 ML 모델을 배포할 수 있습니다.

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

• NCNN: 텐센트에서 개발한 NCNN 는 모바일 기기에 맞춘 효율적인 신경망 추론 프레임워크입니다. AI 모델을 앱에 직접 배포하여 다양한 모바일 플랫폼에서 성능을 최적화할 수 있습니다.

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!

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