Руководство по быстрому запуску Conda для Ultralytics

Это руководство дает исчерпывающее представление о настройке окружения Conda для твоих проектов Ultralytics . Conda - это система управления пакетами и окружениями с открытым исходным кодом, которая представляет собой отличную альтернативу pip для установки пакетов и зависимостей. Благодаря изолированным окружениям она особенно хорошо подходит для работы с наукой о данных и машинным обучением. Для получения более подробной информации посети пакет Ultralytics Conda на Anaconda и проверь репозиторий Ultralytics feedstock для обновлений пакетов на GitHub.

Чему ты научишься

• Настройка окружения Conda
• Установка Ultralytics через Conda
• Инициализация Ultralytics в твоем окружении
• Использование Ultralytics Docker-образов с Conda

Пререквизиты

• В твоей системе должна быть установлена Anaconda или Miniconda. Если нет, скачай и установи его из Anaconda или Miniconda.

Настройка окружения Conda

Для начала создадим новое окружение Conda. Открой свой терминал и выполни следующую команду:

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

Активируй новое окружение:

conda activate ultralytics-env

Установка Ultralytics

Ты можешь установить пакет Ultralytics с канала conda-forge. Выполни следующую команду:

conda install -c conda-forge ultralytics

Заметка на CUDA Окружающая среда

Если ты работаешь в среде, поддерживающей CUDA, хорошей практикой будет установить ultralytics, pytorch, и pytorch-cuda вместе, чтобы разрешить все конфликты:

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

Использование Ultralytics

Установив Ultralytics , ты можешь начать использовать его надежные функции для обнаружения объектов, сегментации экземпляров и многого другого. Например, чтобы предсказать изображение, ты можешь выполнить команду:

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 Образ докера Conda

Если ты предпочитаешь использовать Docker, то Ultralytics предлагает образы Docker с включенным окружением Conda. Ты можешь взять эти образы с DockerHub.

Вытащи последний образ Ultralytics :

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

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

Запусти образ:

# 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

Ускорение установки с помощью Libmamba

Если ты хочешь Ускорьте установку пакета процесс в Conda, ты можешь выбрать использование libmambaбыстрый, кроссплатформенный и учитывающий зависимости менеджер пакетов, который служит альтернативным решателем, нежели стандартный Conda.

Как включить Libmamba

Чтобы включить libmamba в качестве решателя для Conda, ты можешь выполнить следующие действия:

1. Для начала установи conda-libmamba-solver пакет. Это можно пропустить, если твоя версия Conda - 4.11 или выше, так как libmamba включена по умолчанию.

   conda install conda-libmamba-solver
   

2. Далее настройте Conda на использование libmamba в качестве решателя:

   conda config --set solver libmamba
   

Вот и все! Теперь твоя установка Conda будет использовать libmamba в качестве решателя, что должно привести к ускорению процесса установки пакета.

Поздравляю! Ты успешно настроил окружение Conda, установил пакет Ultralytics и теперь готов изучить его богатые функциональные возможности. Не стесняйся погрузиться в документациюUltralytics , чтобы найти более продвинутые руководства и примеры.

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Каков процесс настройки среды Conda для проектов Ultralytics ?

Настройка окружения Conda для проектов Ultralytics проста и обеспечивает бесперебойное управление пакетами. Для начала создай новое окружение Conda с помощью следующей команды:

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

Затем активируй новое окружение с помощью:

conda activate ultralytics-env

Наконец, установи Ultralytics с канала conda-forge:

conda install -c conda-forge ultralytics

Почему я должен использовать Conda вместо pip для управления зависимостями в проектах Ultralytics ?

Conda - это надежная система управления пакетами и окружением, которая имеет ряд преимуществ перед pip. Она эффективно управляет зависимостями и обеспечивает совместимость всех необходимых библиотек. Изолированные среды Conda предотвращают конфликты между пакетами, что крайне важно в проектах, связанных с наукой о данных и машинным обучением. Кроме того, Conda поддерживает бинарное распространение пакетов, что ускоряет процесс установки.

Можно ли использовать Ultralytics YOLO в среде CUDA для повышения производительности?

Да, ты можешь повысить производительность, используя среду с поддержкой CUDA. Убедись, что ты установил ultralytics, pytorch, и pytorch-cuda вместе, чтобы избежать конфликтов:

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

Эта установка позволяет ускорить GPU , что крайне важно для таких интенсивных задач, как обучение моделей глубокого обучения и вывод выводов. Для получения дополнительной информации посети руководство по установкеUltralytics .

В чем преимущества использования Ultralytics Docker-образов в среде Conda?

Использование Docker-образов Ultralytics обеспечивает последовательное и воспроизводимое окружение, исключая проблемы "это работает на моей машине". Эти образы включают в себя предварительно сконфигурированное окружение Conda, что упрощает процесс настройки. Ты можешь получить и запустить последний образ Ultralytics Docker с помощью следующих команд:

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

Такой подход идеально подходит для развертывания приложений в производстве или запуска сложных рабочих процессов без ручной настройки. Узнай больше о Ultralytics Conda Docker Image.

Как ускорить установку пакетов Conda в среде Ultralytics ?

Ты можешь ускорить процесс установки пакета, используя libmambaбыстрый решатель зависимостей для Conda. Для начала установи conda-libmamba-solver пакет:

conda install conda-libmamba-solver

Затем настройте Conda на использование libmamba в качестве решателя:

conda config --set solver libmamba

Такая настройка обеспечивает более быстрое и эффективное управление пакетами. Чтобы получить больше советов по оптимизации окружения, читай об установке libmamba.

Комментарии