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:
Активируй новое окружение:
Установка Ultralytics
Ты можешь установить пакет Ultralytics с канала conda-forge. Выполни следующую команду:
Заметка о среде CUDA
Если ты работаешь в среде с поддержкой CUDA, то хорошей практикой будет установить ultralytics
, pytorch
, и pytorch-cuda
вместе, чтобы разрешить все конфликты:
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
Конечно, ты можешь включить следующий раздел в свое руководство по Conda, чтобы проинформировать пользователей об ускорении установки с помощью libmamba
:
Ускорение установки с помощью Libmamba
Если ты хочешь Ускорьте установку пакета процесс в Conda, ты можешь выбрать использование libmamba
быстрый, 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:
-
Для начала установи
conda-libmamba-solver
пакет. Это можно пропустить, если твоя версия Conda - 4.11 или выше, так какlibmamba
включена по умолчанию. -
Далее настройте Conda на использование
libmamba
в качестве решателя:
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.