Ultralytics Integraties

Welkom op de pagina Ultralytics Integraties! Deze pagina geeft een overzicht van onze samenwerkingsverbanden met verschillende tools en platforms, ontworpen om je machine learning workflows te stroomlijnen, het beheer van datasets te verbeteren, modeltraining te vereenvoudigen en efficiënte implementatie te vergemakkelijken.

Kijken: Ultralytics YOLOv8 Inzet en integraties

Datasets Integraties

• Roboflow: Maak naadloos datasetbeheer mogelijk voor Ultralytics modellen, met robuuste annotatie-, voorbewerkings- en augmentatiemogelijkheden.

Integratie van trainingen

• ClearML: Automatiseer je Ultralytics ML workflows, monitor experimenten en bevorder de samenwerking tussen teams.

• Comet ML: Verbeter je modelontwikkeling met Ultralytics door je machine-leerexperimenten bij te houden, te vergelijken en te optimaliseren.

• DVC: Implementeer versiebeheer voor je Ultralytics machine learning projecten, waarbij gegevens, code en modellen effectief worden gesynchroniseerd.

• MLFlow: Stroomlijn de hele ML-levenscyclus van Ultralytics modellen, van experimenteren en reproduceerbaarheid tot implementatie.

• Ultralytics HUB: Toegang tot en bijdragen aan een community van voorgetrainde Ultralytics modellen.

• Neptune: Houd een uitgebreid logboek bij van je ML-experimenten met Ultralytics in deze metadataopslag die is ontworpen voor MLOps.

• Ray Tune: Optimaliseer de hyperparameters van je Ultralytics modellen op elke schaal.

• TensorBoard: Visualiseer je Ultralytics ML workflows, bewaak modelmetriek en bevorder de samenwerking tussen teams.

• Weights & Biases (W&B): Experimenten monitoren, metriek visualiseren en reproduceerbaarheid en samenwerking bevorderen op Ultralytics projecten.

• Amazon SageMaker: Maak gebruik van Amazon SageMaker om efficiënt Ultralytics modellen te bouwen, trainen en implementeren, en bied een alles-in-één platform voor de ML levenscyclus.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient vereenvoudigt het werken aan YOLOv8 projecten door gebruiksvriendelijke cloud tools te bieden voor het snel trainen, testen en implementeren van je modellen.

• Google Colab: Gebruik Google Colab om Ultralytics modellen te trainen en te evalueren in een cloud-gebaseerde omgeving die samenwerking en delen ondersteunt.

Inzet Integraties

• Neural Magic: Gebruik Quantization Aware Training (QAT) en snoeitechnieken om Ultralytics modellen te optimaliseren voor superieure prestaties en een kleinere omvang.

• Gradio 🚀 NIEUW: Implementeer Ultralytics modellen met Gradio voor realtime, interactieve objectdetectiedemo's.

• TorchScript: Ontwikkeld als onderdeel van het PyTorchTorchScript maakt efficiënte uitvoering en inzet van modellen voor machinaal leren in verschillende productieomgevingen mogelijk zonder de noodzaak van Python afhankelijkheden.

• ONNX: Een open-source formaat gemaakt door Microsoft om de overdracht van AI-modellen tussen verschillende frameworks te vergemakkelijken, waardoor de veelzijdigheid en inzetbaarheid van Ultralytics modellen wordt vergroot.

• OpenVINO: Intel's toolkit voor het optimaliseren en efficiënt inzetten van computer vision modellen op verschillende Intel CPU en GPU platforms.

• TensorRT: Dit high-performance deep learning inferentieraamwerk en modelformaat is ontwikkeld door NVIDIA en optimaliseert AI-modellen voor versnelde snelheid en efficiëntie op NVIDIA GPU's, wat zorgt voor een gestroomlijnde implementatie.

• CoreML: CoreML, ontwikkeld door Apple, is een raamwerk dat is ontworpen voor het efficiënt integreren van machine learning-modellen in toepassingen in iOS, macOS, watchOS en tvOS, waarbij gebruik wordt gemaakt van de hardware van Apple voor een effectieve en veilige inzet van modellen.

• TF SavedModel: TF SavedModel , ontwikkeld door Google, is een universeel serialisatieformaat voor TensorFlow modellen, waardoor het eenvoudig kan worden gedeeld en ingezet op een groot aantal platforms, van servers tot randapparaten.

• TF GraphDef: GraphDef , ontwikkeld door Google, is het formaat van TensorFlow voor het weergeven van rekengrafieken, waardoor modellen voor machinaal leren optimaal kunnen worden uitgevoerd op verschillende hardware.

• TFLite: TFLite, ontwikkeld door Google, is een lichtgewicht framework voor het implementeren van machine learning modellen op mobiele en edge apparaten, dat zorgt voor snelle, efficiënte inferentie met een minimale geheugenvoetafdruk.

• TFLite Edge TPU: Ontwikkeld door Google voor het optimaliseren van TensorFlow Lite-modellen op Edge TPU's, zorgt dit modelformaat voor snelle, efficiënte edge computing.

• TF.js: TF .js, ontwikkeld door Google om machine learning in browsers en Node.js mogelijk te maken, maakt op JavaScript gebaseerde inzet van ML-modellen mogelijk.

• PaddlePaddle: PaddlePaddle , een open-source deep learning platform van Baidu, maakt de efficiënte inzet van AI-modellen mogelijk en richt zich op de schaalbaarheid van industriële toepassingen.

• NCNN: NCNN , ontwikkeld door Tencent, is een efficiënt raamwerk voor neurale netwerkinferenties op maat gemaakt voor mobiele apparaten. Het maakt directe inzet van AI-modellen in apps mogelijk en optimaliseert de prestaties op verschillende mobiele platforms.

Exportformaten

We ondersteunen ook verschillende exportformaten voor modellen voor gebruik in verschillende omgevingen. Hier zijn de beschikbare formaten:

Verken de links voor meer informatie over elke integratie en hoe je er het meeste uit kunt halen met Ultralytics. Volledig bekijken export details in de Exporteer pagina.

Draag bij aan onze integraties

We zijn altijd benieuwd hoe de community Ultralytics YOLO integreert met andere technologieën, tools en platforms! Als je YOLO succesvol hebt geïntegreerd met een nieuw systeem of waardevolle inzichten hebt om te delen, overweeg dan om bij te dragen aan onze Integrations Docs.

Door het schrijven van een handleiding of zelfstudie kun je helpen onze documentatie uit te breiden en voorbeelden uit de praktijk te geven waar de gemeenschap iets aan heeft. Het is een uitstekende manier om bij te dragen aan het groeiende ecosysteem rond Ultralytics YOLO .

Om bij te dragen, bekijk onze Bijdragen Gids voor instructies over het indienen van een Pull Request (PR) 🛠️. We kijken reikhalzend uit naar jullie bijdragen!

Laten we samenwerken om het Ultralytics YOLO ecosysteem uitgebreider en rijker aan functies te maken 🙏!

Reacties