Ultralytics Integrações

Welcome to the Ultralytics Integrations page! This page provides an overview of our partnerships with various tools and platforms, designed to streamline your machine learning workflows, enhance dataset management, simplify model training, and facilitate efficient deployment.

Observa: Ultralytics YOLO11 Deployment and Integrations

Integrações de conjuntos de dados

• Roboflow: Facilita a gestão de conjuntos de dados sem descontinuidades para modelos Ultralytics , oferecendo capacidades robustas de anotação, pré-processamento e aumento.

Integrações de formação

• Amazon SageMaker: Aproveita o Amazon SageMaker para criar, treinar e implementar eficientemente modelos Ultralytics , fornecendo uma plataforma tudo-em-um para o ciclo de vida do ML.

• ClearML: Automatiza os teus fluxos de trabalho de Ultralytics ML, monitoriza experiências e promove a colaboração entre equipas.

• Comet ML: Melhora o desenvolvimento do teu modelo com Ultralytics , acompanhando, comparando e optimizando as tuas experiências de aprendizagem automática.

• DVC: Implementa o controlo de versões para os teus projectos de aprendizagem automática Ultralytics , sincronizando dados, código e modelos de forma eficaz.

• Google Colab: Utiliza o Google Colab para treinar e avaliar os modelos Ultralytics num ambiente baseado na nuvem que suporta a colaboração e a partilha.

• IBM Watsonx: Vê como o IBM Watsonx simplifica a formação e avaliação dos modelos de Ultralytics com as suas ferramentas de IA de ponta, integração sem esforço e sistema avançado de gestão de modelos.

• JupyterLab: Descobre como utilizar o ambiente interativo e personalizável do JupyterLab para treinar e avaliar modelos Ultralytics com facilidade e eficiência.

• Kaggle: Explora como podes utilizar o Kaggle para treinar e avaliar modelos Ultralytics num ambiente baseado na nuvem com bibliotecas pré-instaladas, suporte GPU e uma comunidade vibrante para colaboração e partilha.

• MLFlow: Simplifica todo o ciclo de vida de ML dos modelos Ultralytics , desde a experimentação e reprodutibilidade até à implementação.

• Neptune: Mantém um registo completo das tuas experiências de ML com Ultralytics neste armazenamento de metadados concebido para MLOps.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient simplifies working on YOLO11 projects by providing easy-to-use cloud tools for training, testing, and deploying your models quickly.

• Ray Tune: Optimiza os hiperparâmetros dos teus modelos Ultralytics em qualquer escala.

• TensorBoard: Visualiza os teus Ultralytics fluxos de trabalho de ML, monitoriza as métricas do modelo e promove a colaboração da equipa.

• Ultralytics HUB: Acede e contribui para uma comunidade de modelos Ultralytics pré-treinados.

• Weights & Biases (W&B): Monitoriza experiências, visualiza métricas e promove a reprodutibilidade e a colaboração em projectos Ultralytics .

• VS Code: An extension for VS Code that provides code snippets for accelerating development workflows with Ultralytics and also for anyone looking for examples to help learn or get started with Ultralytics.

• Albumentations: Enhance your Ultralytics models with powerful image augmentations to improve model robustness and generalization.

• SONY IMX500: Optimize and deploy Ultralytics YOLOv8 models on Raspberry Pi AI Cameras with the IMX500 sensor for fast, low-power performance.

Integrações de implantação

• CoreML: CoreML, developed by Apple, is a framework designed for efficiently integrating machine learning models into applications across iOS, macOS, watchOS, and tvOS, using Apple's hardware for effective and secure model deployment.

• Gradio 🚀 NOVO: Implementa modelos Ultralytics com o Gradio para demonstrações interactivas e em tempo real de deteção de objectos.

• NCNN: Developed by Tencent, NCNN is an efficient neural network inference framework tailored for mobile devices. It enables direct deployment of AI models into apps, optimizing performance across various mobile platforms.

• MNN: Developed by Alibaba, MNN is a highly efficient and lightweight deep learning framework. It supports inference and training of deep learning models and has industry-leading performance for inference and training on-device.

• Neural Magic: Aproveita o Quantization Aware Training (QAT) e as técnicas de poda para otimizar os modelos Ultralytics para um desempenho superior e um tamanho mais reduzido.

• ONNX: Um formato de fonte aberta criado por Microsoft para facilitar a transferência de modelos de IA entre vários quadros, aumentando a versatilidade e a flexibilidade de implementação dos modelos Ultralytics .

• OpenVINO: Intel's toolkit for optimizing and deploying computer vision models efficiently across various Intel CPU and GPU platforms.

• PaddlePaddle: Uma plataforma de aprendizagem profunda de código aberto da Baidu, PaddlePaddle permite a implementação eficiente de modelos de IA e centra-se na escalabilidade das aplicações industriais.

• TF GraphDef: Desenvolvido por GoogleGraphDef é o formato da TensorFlow para representar gráficos de computação, permitindo a execução optimizada de modelos de aprendizagem automática em diversos tipos de hardware.

• TF SavedModel: Developed by Google, TF SavedModel is a universal serialization format for TensorFlow models, enabling easy sharing and deployment across a wide range of platforms, from servers to edge devices.

• TF.js: Desenvolvido por Google para facilitar o aprendizado de máquina em navegadores e Node.js, TF.js permite a implantação de modelos de ML baseados em JavaScript.

• TFLite: Desenvolvido por GoogleO TFLite é uma estrutura leve para implantar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos móveis e de borda, garantindo inferência rápida e eficiente com o mínimo de memória.

• TFLite Edge TPU: Developed by Google for optimizing TensorFlow Lite models on Edge TPUs, this model format ensures high-speed, efficient edge computing.

• TensorRT: Developed by NVIDIA, this high-performance deep learning inference framework and model format optimizes AI models for accelerated speed and efficiency on NVIDIA GPUs, ensuring streamlined deployment.

• TorchScript: Desenvolvido como parte da estrutura PyTorchTorchScript permite a execução e implementação eficientes de modelos de aprendizagem automática em vários ambientes de produção sem a necessidade de Python dependências.

Formatos de exportação

Também suportamos uma variedade de formatos de exportação de modelos para implementação em diferentes ambientes. Vê aqui os formatos disponíveis:

Explora as ligações para saberes mais sobre cada integração e como tirar o máximo partido delas com Ultralytics. Ver completo export detalhes no Exportação página.

Contribui para as nossas integrações

Estamos sempre entusiasmados por ver como a comunidade integra Ultralytics YOLO com outras tecnologias, ferramentas e plataformas! Se tiveres integrado com êxito o YOLO com um novo sistema ou se tiveres conhecimentos valiosos para partilhar, considera contribuir para os nossos documentos de integrações.

Ao escrever um guia ou tutorial, podes ajudar a expandir a nossa documentação e fornecer exemplos reais que beneficiam a comunidade. É uma excelente maneira de contribuir para o crescente ecossistema em torno de Ultralytics YOLO .

Para contribuir, por favor consulta o nosso Guia de Contribuição para obteres instruções sobre como submeter um Pull Request (PR) 🛠️. Aguardamos ansiosamente as tuas contribuições!

Vamos colaborar para tornar o ecossistema Ultralytics YOLO mais expansivo e rico em funcionalidades 🙏!

FAQ

O que é o Ultralytics HUB e como é que simplifica o fluxo de trabalho de ML?

Ultralytics HUB is a cloud-based platform designed to make machine learning (ML) workflows for Ultralytics models seamless and efficient. By using this tool, you can easily upload datasets, train models, perform real-time tracking, and deploy YOLO11 models without needing extensive coding skills. You can explore the key features on the Ultralytics HUB page and get started quickly with our Quickstart guide.

Como é que integro os modelos Ultralytics YOLO com Roboflow para a gestão de conjuntos de dados?

A integração dos modelos Ultralytics YOLO com Roboflow melhora a gestão do conjunto de dados, fornecendo ferramentas robustas para anotação, pré-processamento e aumento. Para começar, segue os passos na Roboflow página de integração. Esta parceria garante um tratamento eficiente do conjunto de dados, o que é crucial para o desenvolvimento de modelos YOLO precisos e robustos.

Posso acompanhar o desempenho dos meus modelos Ultralytics utilizando o MLFlow?

Sim, podes. A integração do MLFlow com os modelos Ultralytics permite-lhe acompanhar as experiências, melhorar a reprodutibilidade e simplificar todo o ciclo de vida do ML. Encontra instruções detalhadas para configurar esta integração na página de integração do MLFlow. Esta integração é particularmente útil para monitorizar as métricas do modelo e gerir o fluxo de trabalho de ML de forma eficiente.

Quais são as vantagens de utilizar Neural Magic para a otimização do modelo YOLO11?

Neural Magic optimizes YOLO11 models by leveraging techniques like Quantization Aware Training (QAT) and pruning, resulting in highly efficient, smaller models that perform better on resource-limited hardware. Check out the Neural Magic integration page to learn how to implement these optimizations for superior performance and leaner models. This is especially beneficial for deployment on edge devices.

Como posso implementar modelos Ultralytics YOLO com o Gradio para demonstrações interactivas?

To deploy Ultralytics YOLO models with Gradio for interactive object detection demos, you can follow the steps outlined on the Gradio integration page. Gradio allows you to create easy-to-use web interfaces for real-time model inference, making it an excellent tool for showcasing your YOLO model's capabilities in a user-friendly format suitable for both developers and end-users.

Ao abordar estas questões comuns, pretendemos melhorar a experiência do utilizador e fornecer informações valiosas sobre as poderosas capacidades dos produtos Ultralytics . A incorporação destas FAQs não só melhorará a documentação, como também conduzirá mais tráfego orgânico para o sítio Web Ultralytics .

📅 Created 1 year ago ✏️ Updated 8 days ago

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