YOLOv5 AzureML의 🚀

Azure란 무엇인가요?

Azure는 조직이 워크로드를 온-프레미스 데이터 센터에서 클라우드로 옮길 수 있도록 설계된 Microsoft 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. 컴퓨팅, 데이터베이스, 분석, 기계 학습, 네트워킹을 포함한 다양한 클라우드 서비스를 통해 사용자는 이러한 서비스 중에서 선택하여 퍼블릭 클라우드에서 새 애플리케이션을 개발 및 확장하거나 기존 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

AzureML(Azure 머신 러닝)이란?

일반적으로 AzureML이라고 하는 Azure 기계 학습은 데이터 과학자와 개발자가 예측 분석을 애플리케이션에 효율적으로 포함할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 클라우드 서비스입니다. AzureML은 머신 러닝에 대한 접근성, 사용 편의성, 확장성을 목표로 하는 다양한 서비스와 기능을 제공하며, 자동화된 머신 러닝, 끌어서 놓기 모델 학습, 강력한 Python SDK와 같은 기능을 제공합니다.

전제 조건

시작하기 전에 AzureML 작업 영역이 필요합니다. 작업 공간이 없는 경우 Azure의 공식 설명서를 따라 새 작업 공간을 만들 수 있습니다.

컴퓨팅 인스턴스 만들기

AzureML 작업 영역에서 컴퓨팅 > 인스턴스 컴퓨팅 > 새로 만들기를 선택하고 필요한 리소스가 있는 인스턴스를 선택합니다.

터미널 열기

노트북 보기에서 터미널을 열고 컴퓨팅을 선택합니다.

설정 및 실행 YOLOv5

가상 환경 만들기

원하는 Python 버전으로 콘다 환경을 만듭니다:

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip -y

YOLOv5 리포지토리 복제

하위 모듈과 함께 YOLOv5 리포지토리를 복제합니다:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # You might see a message asking you to add your folder as a safe.directory

설치 종속성

필요한 종속성을 설치합니다:

pip install -r requirements.txt
pip install onnx

YOLOv5 작업 수행

YOLOv5 모델을 학습시킵니다:

python train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640

정밀도, 리콜 및 맵에 대한 모델을 검증합니다:

python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

이미지에서 추론을 실행합니다:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

모델을 다른 형식(예: ONNX)으로 내보냅니다:

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

노트북 사용

터미널 대신 노트북을 사용하려면 새 커널을 생성하고 노트북 상단에서 커널을 선택해야 합니다.

새 IPython 커널 생성

컴퓨팅 터미널에서:

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip ipykernel -y
python -m ipykernel install --user --name yolov5env --display-name "yolov5env"

노트북에서 Python 셀을 만들면 자동으로 사용자 지정 환경을 사용합니다. bash 셀의 경우 각 셀에서 환경을 활성화해야 합니다:

%%bash
source activate yolov5env
python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

📅1 년 전 생성됨 ✏️ 업데이트됨 9 일 전