Guia de início rápido do Conda para Ultralytics

Este guia fornece uma introdução abrangente à configuração de um ambiente Conda para os teus projectos Ultralytics . O Conda é um sistema de gerenciamento de pacotes e ambientes de código aberto que oferece uma excelente alternativa ao pip para instalar pacotes e dependências. Os seus ambientes isolados tornam-no particularmente adequado para a ciência dos dados e os esforços de aprendizagem automática. Para mais detalhes, visita o pacote Ultralytics Conda no Anaconda e consulta o repositório Ultralytics feedstock para actualizações de pacotes no GitHub.

O que vais aprender

• Configurar um ambiente Conda
• Instalando Ultralytics via Conda
• Inicializar Ultralytics no teu ambiente
• Usando Ultralytics imagens Docker com Conda

Pré-requisitos

• Deves ter o Anaconda ou o Miniconda instalado no teu sistema. Se não tiveres, transfere-o e instala-o a partir do Anaconda ou do Miniconda.

Configurar um ambiente Conda

Primeiro, vamos criar um novo ambiente Conda. Abre o teu terminal e executa o seguinte comando:

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

Ativa o novo ambiente:

conda activate ultralytics-env

Instalar Ultralytics

Podes instalar o pacote Ultralytics a partir do canal conda-forge. Executa o seguinte comando:

conda install -c conda-forge ultralytics

Nota sobre CUDA Ambiente

Se estiveres a trabalhar num ambiente com suporte para CUDA, é uma boa prática instalar o ultralytics, pytorche pytorch-cuda Junta-te para resolveres os conflitos:

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

Utilizando Ultralytics

Com o Ultralytics instalado, podes agora começar a utilizar as suas funcionalidades robustas para deteção de objectos, segmentação de instâncias e muito mais. Por exemplo, para prever uma imagem, podes executar:

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 Imagem do Docker Conda

Se preferires usar o Docker, Ultralytics oferece imagens Docker com um ambiente Conda incluído. Podes obter estas imagens a partir do DockerHub.

Obtém a imagem mais recente de Ultralytics :

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

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

Executa a imagem:

# 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

Acelerar a instalação com o Libmamba

Se queres acelera a instalação do pacote em Conda, podes optar por utilizar o libmamba, um gerenciador de pacotes rápido, multiplataforma e sensível a dependências que serve como um solver alternativo ao padrão do Conda.

Como ativar o Libmamba

Para ativar libmamba como o solucionador para o Conda, podes executar os seguintes passos:

1. Primeiro, instala o conda-libmamba-solver pacote. Isto pode ser ignorado se a tua versão do Conda for 4.11 ou superior, pois libmamba é incluído por defeito.

   conda install conda-libmamba-solver
   

2. Em seguida, configura o Conda para usar libmamba como o solucionador:

   conda config --set solver libmamba
   

E já está! A tua instalação do Conda irá agora utilizar libmamba como o solucionador, o que deve resultar num processo de instalação de pacotes mais rápido.

Parabéns! Configuraste com sucesso um ambiente Conda, instalaste o pacote Ultralytics e estás agora pronto para explorar as suas ricas funcionalidades. Fica à vontade para se aprofundar na documentação doUltralytics para obter tutoriais e exemplos mais avançados.

FAQ

Qual é o processo de configuração de um ambiente Conda para projectos Ultralytics ?

Configurar um ambiente Conda para projetos Ultralytics é simples e garante um gerenciamento de pacotes tranquilo. Primeiro, cria um novo ambiente Conda usando o seguinte comando:

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

Depois, ativa o novo ambiente com:

conda activate ultralytics-env

Finalmente, instala Ultralytics a partir do canal conda-forge:

conda install -c conda-forge ultralytics

Por que devo usar o Conda em vez do pip para gerenciar dependências em projetos Ultralytics ?

Conda é um sistema robusto de gerenciamento de pacotes e ambientes que oferece várias vantagens sobre o pip. Gerencia as dependências de forma eficiente e garante que todas as bibliotecas necessárias sejam compatíveis. Os ambientes isolados do Conda evitam conflitos entre pacotes, o que é crucial em projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina. Além disso, o Conda suporta a distribuição de pacotes binários, acelerando o processo de instalação.

Posso utilizar Ultralytics YOLO num ambiente com CUDA para obter um desempenho mais rápido?

Sim, podes melhorar o desempenho utilizando um ambiente com suporte para CUDA. Certifica-te de que instalas ultralytics, pytorche pytorch-cuda para evitar conflitos:

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

Esta configuração permite a aceleração GPU , crucial para tarefas intensivas como a inferência e a formação de modelos de aprendizagem profunda. Para obter mais informações, visita o guia de instalaçãoUltralytics .

Quais são as vantagens de utilizar imagens Ultralytics Docker com um ambiente Conda?

Usando Ultralytics imagens Docker garante um ambiente consistente e reproduzível, eliminando problemas de "funciona na minha máquina". Essas imagens incluem um ambiente Conda pré-configurado, simplificando o processo de configuração. Podes obter e executar a imagem Docker mais recente de Ultralytics com os seguintes comandos:

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

Essa abordagem é ideal para implantar aplicativos na produção ou executar fluxos de trabalho complexos sem configuração manual. Saiba mais sobre Ultralytics Conda Docker Image.

Como posso acelerar a instalação do pacote Conda no meu ambiente Ultralytics ?

Podes acelerar o processo de instalação do pacote utilizando libmambaum solucionador de dependências rápido para o Conda. Primeiro, instala o conda-libmamba-solver pacote:

conda install conda-libmamba-solver

Em seguida, configura o Conda para utilizar libmamba como o solucionador:

conda config --set solver libmamba

Esta configuração fornece uma gestão de pacotes mais rápida e eficiente. Para mais dicas sobre como otimizar seu ambiente, leia sobre a instalação do libmamba.

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