Overslaan naar inhoud

Conda snelstartgids voor Ultralytics

Ultralytics Visueel Conda-pakket

Deze handleiding biedt een uitgebreide introductie tot het opzetten van een Conda-omgeving voor je Ultralytics projecten. Conda is een open-source pakket- en omgevingsbeheersysteem dat een uitstekend alternatief biedt voor pip voor het installeren van pakketten en afhankelijkheden. De geïsoleerde omgevingen maken het bijzonder geschikt voor data science en machine learning inspanningen. Ga voor meer informatie naar het Ultralytics Conda pakket op Anaconda en bekijk de Ultralytics feedstock repository voor pakketupdates op GitHub.

Conda Versie Conda Downloads Conda Recept Conda platforms

Wat je zult leren

  • Een Conda-omgeving opzetten
  • Installatie van Ultralytics via Conda
  • Ultralytics initialiseren in je omgeving
  • Ultralytics Docker-images gebruiken met Conda

Vereisten

  • Je zou Anaconda of Miniconda op je systeem ge├»nstalleerd moeten hebben. Zo niet, download en installeer het dan van Anaconda of Miniconda.

Een Conda-omgeving opzetten

Laten we eerst een nieuwe Conda-omgeving aanmaken. Open je terminal en voer het volgende commando uit:

conda create --name ultralytics-env python=3.8 -y

Activeer de nieuwe omgeving:

conda activate ultralytics-env

installeren Ultralytics

Je kunt het pakket Ultralytics installeren via het conda-forge kanaal. Voer het volgende commando uit:

conda install -c conda-forge ultralytics

Note on CUDA Environment

Als je in een CUDA omgeving werkt, is het een goed gebruik om het volgende te installeren ultralytics, pytorchen pytorch-cuda samen om eventuele conflicten op te lossen:

conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics

Gebruik Ultralytics

Met Ultralytics geïnstalleerd kun je nu de robuuste functies gaan gebruiken voor objectdetectie, segmentatie van instanties en meer. Om bijvoorbeeld een afbeelding te voorspellen, kun je uitvoeren:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")  # initialize model
results = model("path/to/image.jpg")  # perform inference
results[0].show()  # display results for the first image

Ultralytics Conda Docker Afbeelding

Als je liever Docker gebruikt, Ultralytics biedt Docker images met een Conda omgeving. Je kunt deze images ophalen van DockerHub.

Haal het nieuwste Ultralytics image op:

# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda

# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t

Voer de afbeelding uit:

# 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

Installatie versnellen met Libmamba

Als je op zoek bent naar de installatie van pakketten versnellen proces in Conda, kun je ervoor kiezen om libmamba, een snelle, cross-platform en afhankelijkheid-bewuste pakketbeheerder die dient als alternatieve oplosser voor Conda's standaard.

Libmamba inschakelen

Om libmamba als de oplosser voor Conda, kun je de volgende stappen uitvoeren:

  1. Installeer eerst de conda-libmamba-solver pakket. Dit kan worden overgeslagen als je Conda-versie 4.11 of hoger is, omdat libmamba is standaard inbegrepen.

    conda install conda-libmamba-solver
    
  2. Configureer Conda vervolgens om libmamba als de oplosser:

    conda config --set solver libmamba
    

En dat is het! Je Conda-installatie gebruikt nu libmamba als de oplosser, wat zou moeten resulteren in een sneller installatieproces van pakketten.


Gefeliciteerd! Je hebt met succes een Conda omgeving opgezet, het Ultralytics pakket geïnstalleerd en bent nu klaar om de rijke functionaliteiten te verkennen. Duik gerust verder in de Ultralytics documentatie voor meer geavanceerde tutorials en voorbeelden.

FAQ

What is the process for setting up a Conda environment for Ultralytics projects?

Het opzetten van een Conda-omgeving voor Ultralytics projecten is eenvoudig en zorgt voor een soepel pakketbeheer. Maak eerst een nieuwe Conda-omgeving met het volgende commando:

conda create --name ultralytics-env python=3.8 -y

Activeer vervolgens de nieuwe omgeving met:

conda activate ultralytics-env

Installeer tot slot Ultralytics van het conda-forge kanaal:

conda install -c conda-forge ultralytics

Why should I use Conda over pip for managing dependencies in Ultralytics projects?

Conda is een robuust pakket- en omgevingsbeheersysteem dat verschillende voordelen biedt ten opzichte van pip. Het beheert afhankelijkheden effici├źnt en zorgt ervoor dat alle benodigde bibliotheken compatibel zijn. Conda's ge├»soleerde omgevingen voorkomen conflicten tussen pakketten, wat cruciaal is in data science en machine learning projecten. Bovendien ondersteunt Conda binaire pakketdistributie, wat het installatieproces versnelt.

Can I use Ultralytics YOLO in a CUDA-enabled environment for faster performance?

Ja, je kunt de prestaties verbeteren door een omgeving met CUDA te gebruiken. Zorg ervoor dat je ultralytics, pytorchen pytorch-cuda samen om conflicten te voorkomen:

conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics

This setup enables GPU acceleration, crucial for intensive tasks like deep learning model training and inference. For more information, visit the Ultralytics installation guide.

What are the benefits of using Ultralytics Docker images with a Conda environment?

Het gebruik van Ultralytics Docker images zorgt voor een consistente en reproduceerbare omgeving, waardoor "het werkt op mijn machine" problemen worden ge├źlimineerd. Deze images bevatten een vooraf geconfigureerde Conda-omgeving, wat het installatieproces vereenvoudigt. Je kunt het nieuwste Ultralytics Docker image ophalen en uitvoeren met de volgende commando's:

sudo docker pull ultralytics/ultralytics:latest-conda
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all ultralytics/ultralytics:latest-conda

This approach is ideal for deploying applications in production or running complex workflows without manual configuration. Learn more about Ultralytics Conda Docker Image.

How can I speed up Conda package installation in my Ultralytics environment?

Je kunt het installatieproces van pakketten versnellen door gebruik te maken van libmamba, een snelle afhankelijkheidsoplosser voor Conda. Installeer eerst de conda-libmamba-solver verpakking:

conda install conda-libmamba-solver

Configureer Conda dan om libmamba als de oplosser:

conda config --set solver libmamba

This setup provides faster and more efficient package management. For more tips on optimizing your environment, read about libmamba installation.



Created 2023-11-12, Updated 2024-07-05
Authors: glenn-jocher (6), Burhan-Q (2)

Reacties