Перейти к содержанию

Руководство по быстрому запуску Conda для Ultralytics

Ultralytics Визуальный пакет Conda

Это руководство содержит исчерпывающее введение в настройку среды Conda для ваших проектов Ultralytics . Conda - это система управления пакетами и окружениями с открытым исходным кодом, которая является отличной альтернативой 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 посетите пакет Ultralytics Conda на Anaconda и проверьте репозиторий Ultralytics для обновления пакетов на GitHub.

Версия Conda Загрузки Conda Рецепт Конда Платформы Conda

Чему вы научитесь

  • Настройка среды Conda
  • Установка Ultralytics через Conda
  • Инициализация Ultralytics в вашей среде
  • Использование Ultralytics образов Docker с Conda

Пререквизиты

  • В вашей системе должны быть установлены Anaconda или Miniconda. Если нет, загрузите и установите его из Anaconda или Miniconda.

Настройка среды Conda

Для начала давайте создадим новое окружение Conda. Откройте терминал и выполните следующую команду:

conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y

Активируйте новую среду:

conda activate ultralytics-env

Установка Ultralytics

Вы можете установить пакет Ultralytics с канала conda-forge. Выполните следующую команду:

conda install -c conda-forge ultralytics

Заметка на сайте CUDA Окружающая среда

Если вы работаете в среде с поддержкой CUDA, рекомендуется установить ultralytics, pytorch, и pytorch-cuda вместе разрешать любые конфликты:

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

Использование Ultralytics

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

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.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 вы предпочитаете использовать Docker, Ultralytics предлагает образы Docker с включенным окружением Conda. Вы можете взять эти образы с DockerHub.

Загрузите 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

Запустите 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 вы хотите ускорить установку пакета процесс в Conda, вы можете выбрать использование libmambaбыстрый, кроссплатформенный менеджер пакетов с поддержкой зависимостей, который служит альтернативой стандартному решателю Conda.

Как включить Libmamba

Чтобы включить libmamba в качестве решателя для Conda, вы можете выполнить следующие действия:

  1. Сначала установите conda-libmamba-solver пакет. Это можно пропустить, если ваша версия Conda 4.11 или выше, так как libmamba включается 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 ваша установка Conda будет использовать libmamba в качестве решателя, что должно привести к ускорению процесса установки пакета.


Поздравляем! Вы успешно настроили среду Conda, установили пакет Ultralytics и теперь готовы изучить его богатый функционал. Не стесняйтесь погрузиться в документациюUltralytics , чтобы найти более продвинутые руководства и примеры.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Каков процесс настройки среды Conda для проектов Ultralytics ?

Настройка среды Conda для проектов Ultralytics проста и обеспечивает удобное управление пакетами. Сначала создайте новое окружение Conda с помощью следующей команды:

conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y

Затем активируйте новую среду с помощью:

conda activate ultralytics-env

Наконец, установите 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 очень важно для проектов в области науки о данных и машинного обучения. Кроме того, Conda поддерживает бинарное распространение пакетов, что ускоряет процесс установки.

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

Да, вы можете повысить производительность, используя среду с поддержкой CUDA. Убедитесь, что вы установили 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 настройка позволяет ускорить GPU , что очень важно для интенсивных задач, таких как обучение моделей глубокого обучения и вывод выводов. Для получения дополнительной информации посетите руководство по установкеUltralytics .

Каковы преимущества использования образов Ultralytics Docker 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 настроенное окружение Conda, что упрощает процесс настройки. Вы можете 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 выполнения сложных рабочих процессов без ручной настройки. Подробнее о Ultralytics Conda Docker Image.

Как ускорить установку пакетов Conda в среде Ultralytics ?

Вы можете ускорить процесс установки пакета, используя libmambaбыстрый решатель зависимостей для Conda. Сначала установите 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. Дополнительные советы по оптимизации среды можно найти в статье об установке libmamba.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 1 месяц назад

Комментарии