Понимание YOLOv8Варианты развертывания

Введение

Вы прошли долгий путь в своем путешествии с YOLOv8. Вы усердно собирали данные, скрупулезно аннотировали их и потратили часы на обучение и тщательную оценку своего пользовательского YOLOv8 модель. Теперь пришло время применить модель к конкретному приложению, варианту использования или проекту. Но перед вами стоит важнейшее решение: как эффективно экспортировать и развернуть модель.

В этом руководстве вы найдете следующие инструкции YOLOv8Варианты развертывания и основные факторы, которые следует учитывать, чтобы выбрать правильный вариант для вашего проекта.

Как выбрать правильный вариант развертывания для твоей модели YOLOv8

Когда приходит время развернуть твою YOLOv8 модель, выбор подходящего формата экспорта очень важен. Как указано в документацииUltralytics YOLOv8 Modes, функция model.export() позволяет преобразовать твою обученную модель в различные форматы, подходящие для разных сред и требований к производительности.

Идеальный формат зависит от предполагаемого рабочего контекста твоей модели, балансируя между скоростью, аппаратными ограничениями и простотой интеграции. В следующем разделе мы подробно рассмотрим каждый вариант экспорта и поймем, когда стоит выбирать каждый из них.

YOLOv8Варианты развертывания

Давай пройдемся по различным вариантам развертывания YOLOv8 . Подробное описание процесса экспорта можно найти на странице документацииUltralytics , посвященной экспорту.

PyTorch

PyTorch - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, широко используемая для приложений в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. Она обеспечивает высокий уровень гибкости и скорости, что сделало ее фаворитом среди исследователей и разработчиков.

• Бенчмарки производительности: PyTorch известен своей простотой в использовании и гибкостью, что может привести к небольшому компромиссу в сырой производительности по сравнению с другими фреймворками, более специализированными и оптимизированными.

• Совместимость и интеграция: Предлагает отличную совместимость с различными библиотеками науки о данных и машинного обучения в Python.

• Поддержка сообщества и экосистема: Одно из самых ярких сообществ с обширными ресурсами для обучения и устранения неполадок.

• Примеры из практики: Часто используемые в исследованиях прототипы, многие академические работы ссылаются на модели, развернутые на сайте PyTorch.

• Обслуживание и обновления: Регулярные обновления с активной разработкой и поддержкой новых функций.

• Соображения безопасности: Регулярные патчи для решения проблем безопасности, но безопасность во многом зависит от общего окружения, в котором он развернут.

• Аппаратное ускорение: Поддерживает CUDA для ускорения GPU , необходимого для ускорения обучения и вывода моделей.

TorchScript

TorchScript Расширяет PyTorch, позволяя экспортировать модели в среде выполнения C++. Это делает его подходящим для производственных сред, где Python недоступен.

• Бенчмарки производительности: Может предложить более высокую производительность по сравнению с родным PyTorch, особенно в производственных средах.

• Совместимость и интеграция: Разработан для беспрепятственного перехода от PyTorch к производственным средам на C++, хотя некоторые продвинутые функции могут быть перенесены не идеально.

• Поддержка сообщества и экосистема: Пользуется преимуществами большого сообщества PyTorch, но имеет более узкий круг специализированных разработчиков.

• Примеры из практики: Широко используется в промышленности, где накладная производительность Python является узким местом.

• Сопровождение и обновления: Поддерживается рядом с PyTorch с постоянными обновлениями.

• Соображения безопасности: Улучшенная безопасность позволяет запускать модели в средах без полной установки Python .

• Аппаратное ускорение: Наследует поддержку PyTorch' CUDA , обеспечивая эффективное использование GPU .

ONNX

Open Neural Network Exchange (ONNX) - это формат, который обеспечивает совместимость моделей в различных фреймворках, что может быть критично при развертывании на различных платформах.

• Бенчмарки производительности: ONNX модели могут иметь различную производительность в зависимости от конкретного времени выполнения, на котором они развернуты.

• Совместимость и интеграция: Высокая совместимость с различными платформами и аппаратным обеспечением благодаря своей фреймворк-агностичности.

• Поддержка сообщества и экосистема: Поддерживается многими организациями, что приводит к широкой экосистеме и разнообразию инструментов для оптимизации.

• Примеры из практики: Часто используется для перемещения моделей между различными фреймворками машинного обучения, демонстрируя свою гибкость.

• Сопровождение и обновления: Будучи открытым стандартом, ONNX регулярно обновляется для поддержки новых операций и моделей.

• Соображения безопасности: Как и в случае с любым кроссплатформенным инструментом, очень важно обеспечить безопасность при конвертации и развертывании.

• Аппаратное ускорение: С помощью ONNX Runtime модели могут использовать различные аппаратные оптимизации.

OpenVINO

OpenVINO Это набор инструментов Intel , призванный облегчить развертывание моделей глубокого обучения на аппаратном обеспечении Intel , повышая производительность и скорость.

• Бенчмарки производительности: Специально оптимизированный для Intel CPU, GPU и VPU, он обеспечивает значительный прирост производительности на совместимом оборудовании.

• Совместимость и интеграция: Лучше всего работает в экосистеме Intel , но также поддерживает ряд других платформ.

• Поддержка сообщества и экосистема: Опираясь на сайт Intel, с солидной базой пользователей, особенно в области компьютерного зрения.

• Примеры из практики: Часто используется в сценариях IoT и пограничных вычислений, где преобладает оборудование Intel .

• Обслуживание и обновления: Intel регулярно обновляет OpenVINO для поддержки новейших моделей глубокого обучения и Intel оборудования.

• Соображения безопасности: Обеспечивает надежные функции безопасности, подходящие для развертывания в чувствительных приложениях.

• Аппаратное ускорение: Настроен для ускорения на оборудовании Intel , используя специальные наборы инструкций и аппаратные возможности.

Подробнее о развертывании с помощью OpenVINO читай в документации по интеграции Ultralytics : Intel OpenVINO Экспорт.

TensorRT

TensorRT Это высокопроизводительный оптимизатор выводов глубокого обучения и время выполнения от NVIDIA, идеально подходящее для приложений, которым нужны скорость и эффективность.

• Бенчмарки производительности: Обеспечивает высочайшую производительность на графических процессорах NVIDIA с поддержкой высокоскоростных выводов.

• Совместимость и интеграция: Лучше всего подходит для оборудования NVIDIA , за пределами этой среды поддержка ограничена.

• Поддержка сообщества и экосистема: Сильная сеть поддержки через форумы разработчиков и документацию NVIDIA.

• Примеры из практики: Широко распространены в отраслях, где требуются выводы в реальном времени по данным видео и изображений.

• Обслуживание и обновления: NVIDIA поддерживает TensorRT с помощью частых обновлений для повышения производительности и поддержки новых GPU архитектур.

• Соображения безопасности: Как и многие другие продукты NVIDIA , он уделяет большое внимание безопасности, но особенности зависят от среды развертывания.

• Аппаратное ускорение: Эксклюзивно разработанная для графических процессоров NVIDIA , она обеспечивает глубокую оптимизацию и ускорение.

CoreML

CoreML Это фреймворк машинного обучения Apple, оптимизированный для работы на устройствах в экосистеме Apple, включая iOS, macOS, watchOS и tvOS.

• Бенчмарки производительности: Оптимизирован для работы на устройстве на аппаратуре Apple с минимальным расходом батареи.

• Совместимость и интеграция: Эксклюзивно для экосистемы Apple, обеспечивая оптимизированный рабочий процесс для приложений iOS и macOS.

• Поддержка сообщества и экосистема: Сильная поддержка со стороны Apple и специализированное сообщество разработчиков, обширная документация и инструменты.

• Примеры из практики: Обычно используется в приложениях, требующих возможностей машинного обучения на устройстве, на продуктах Apple.

• Обслуживание и обновления: Регулярно обновляется Apple, чтобы поддерживать последние достижения в области машинного обучения и аппаратное обеспечение Apple.

• Соображения безопасности: Преимущество Apple в том, что она уделяет особое внимание конфиденциальности пользователей и безопасности данных.

• Аппаратное ускорение: Используй все преимущества нейронного движка Apple и GPU для ускорения задач машинного обучения.

TF SavedModel

TF SavedModel есть TensorFlow, предназначенный для сохранения и обслуживания моделей машинного обучения, особенно подходит для масштабируемых серверных сред.

• Бенчмарки производительности: Предлагает масштабируемую производительность в серверных средах, особенно при использовании с TensorFlow Serving.

• Совместимость и интеграция: Широкая совместимость со всей экосистемой TensorFlow, включая облачные и корпоративные серверы.

• Поддержка сообщества и экосистема: Большая поддержка сообщества, обусловленная популярностью TensorFlow, с огромным количеством инструментов для развертывания и оптимизации.

• Примеры из практики: Широко используется в производственных средах для обслуживания моделей глубокого обучения в масштабе.

• Сопровождение и обновления: Поддерживается Google и сообществом TensorFlow , обеспечивая регулярные обновления и новые возможности.

• Соображения безопасности: Развертывание с помощью TensorFlow Serving включает в себя надежные функции безопасности для приложений корпоративного уровня.

• Аппаратное ускорение: Поддерживает различные аппаратные ускорения через бэкенды TensorFlow.

TF GraphDef

TF GraphDef - это формат TensorFlow, который представляет модель в виде графа, что полезно для сред, где требуется статичный граф вычислений.

• Бенчмарки производительности: Обеспечивает стабильную производительность для статических вычислительных графов, уделяя особое внимание согласованности и надежности.

• Совместимость и интеграция: Легко интегрируется в инфраструктуру TensorFlow, но менее гибок по сравнению с SavedModel.

• Поддержка сообщества и экосистема: Хорошая поддержка со стороны экосистемы TensorFlow, где доступно множество ресурсов для оптимизации статических графов.

• Примеры из практики: Полезен в сценариях, где необходим статичный граф, например, в некоторых встраиваемых системах.

• Обслуживание и обновления: Регулярные обновления наряду с основными обновлениями TensorFlow.

• Соображения безопасности: Обеспечивает безопасное развертывание с помощью TensorFlow'установленных практик безопасности.

• Аппаратное ускорение: Может использовать возможности аппаратного ускорения TensorFlow, хотя и не так гибко, как SavedModel.

TF Lite

TF Lite - это TensorFlowРешение для машинного обучения мобильных устройств и встраиваемых устройств, предоставляющее облегченную библиотеку для логических выводов на устройстве.

• Бенчмарки производительности: Разработан для скорости и эффективности работы на мобильных и встраиваемых устройствах.

• Совместимость и интеграция: Может использоваться на широком спектре устройств благодаря своей легкости.

• Поддержка сообщества и экосистема: Поддерживаемый Google, он имеет сильное сообщество и растущее количество ресурсов для разработчиков.

• Примеры из практики: Популярен в мобильных приложениях, где требуется делать выводы на устройстве с минимальной занимаемой площадью.

• Обслуживание и обновления: Регулярно обновляйся, чтобы включить новейшие функции и оптимизацию для мобильных устройств.

• Соображения безопасности: Обеспечивает безопасную среду для запуска моделей на устройствах конечных пользователей.

• Аппаратное ускорение: Поддерживает различные варианты аппаратного ускорения, включая GPU и DSP.

TF Край TPU

TF Edge TPU предназначен для высокоскоростных и эффективных вычислений на аппаратном обеспечении Google's Edge TPU , идеально подходящем для IoT-устройств, требующих обработки данных в реальном времени.

• Бенчмарки производительности: Специально оптимизирован для высокоскоростных и эффективных вычислений на оборудовании Google's Edge TPU .

• Совместимость и интеграция: Работает исключительно с моделями TensorFlow Lite на устройствах Edge TPU .

• Поддержка сообщества и экосистема: Растущая поддержка с помощью ресурсов, предоставляемых Google и сторонними разработчиками.

• Примеры из практики: Используется в IoT-устройствах и приложениях, где требуется обработка данных в реальном времени с низкой задержкой.

• Обслуживание и обновления: Постоянно совершенствуйся, чтобы использовать возможности новых аппаратных релизов Edge TPU .

• Соображения безопасности: Интегрируется с Google'надежной системой безопасности для IoT и пограничных устройств.

• Аппаратное ускорение: Разработано на заказ, чтобы использовать все преимущества устройств Google Coral.

TF.js

TensorFlow.js (TF.js) - это библиотека, которая привносит возможности машинного обучения прямо в браузер, открывая новое царство возможностей как для веб-разработчиков, так и для пользователей. Она позволяет интегрировать модели машинного обучения в веб-приложения без необходимости использования внутренней инфраструктуры.

• Бенчмарки производительности: Обеспечивает машинное обучение прямо в браузере с приемлемой производительностью, зависящей от клиентского устройства.

• Совместимость и интеграция: Высокая совместимость с веб-технологиями, позволяющая легко интегрироваться в веб-приложения.

• Поддержка сообщества и экосистема: Поддержка со стороны сообщества веб-разработчиков и разработчиков Node.js, а также множество инструментов для развертывания ML-моделей в браузерах.

• Примеры из практики: Идеально подходит для интерактивных веб-приложений, которые выигрывают от машинного обучения на стороне клиента без необходимости обработки на стороне сервера.

• Обслуживание и обновления: Поддерживается командой TensorFlow с помощью вклада сообщества open-source.

• Соображения безопасности: Запускается в безопасном контексте браузера, используя модель безопасности веб-платформы.

• Аппаратное ускорение: Производительность можно повысить с помощью веб-интерфейсов, которые обращаются к аппаратному ускорению, например WebGL.

PaddlePaddle

PaddlePaddle - это фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанный компанией Baidu. Он призван быть одновременно эффективным для исследователей и простым в использовании для разработчиков. Он особенно популярен в Китае и предлагает специализированную поддержку обработки китайского языка.

• Бенчмарки производительности: Предлагает конкурентоспособную производительность с упором на простоту использования и масштабируемость.

• Совместимость и интеграция: Хорошо интегрирован в экосистему Baidu и поддерживает широкий спектр приложений.

• Поддержка сообщества и экосистема: Хотя в глобальном масштабе сообщество меньше, оно быстро растет, особенно в Китае.

• Примеры из практики: Часто используется на китайских рынках и разработчиками, которые ищут альтернативу другим основным фреймворкам.

• Обслуживание и обновления: Регулярно обновляется, уделяя особое внимание обслуживанию приложений и сервисов ИИ на китайском языке.

• Соображения безопасности: Уделяй особое внимание конфиденциальности и безопасности данных, ориентируясь на китайские стандарты управления данными.

• Аппаратное ускорение: Поддерживает различные аппаратные ускорения, включая собственные чипы Kunlun от Baidu.

NCNN

NCNN - это высокопроизводительный фреймворк для нейросетевых выводов, оптимизированный для мобильной платформы. Он отличается своей легкостью и эффективностью, что делает его особенно хорошо подходящим для мобильных и встраиваемых устройств, где ресурсы ограничены.

• Бенчмарки производительности: сильно оптимизирован для мобильных платформ, предлагая эффективные выводы на устройствах на базе ARM.

• Совместимость и интеграция: Подходит для приложений на мобильных телефонах и встраиваемых системах с архитектурой ARM.

• Поддержка сообщества и экосистема: Поддерживается нишевым, но активным сообществом, ориентированным на мобильные и встраиваемые ML-приложения.

• Примеры из практики: Предпочтение отдается мобильным приложениям, где эффективность и скорость работы критичны, на Android и других системах на базе ARM.

• Техническое обслуживание и обновления: Постоянно совершенствуется, чтобы поддерживать высокую производительность на ряде ARM-устройств.

• Соображения безопасности: Он сосредоточен на выполнении локально на устройстве, используя безопасность, присущую обработке данных на устройстве.

• Аппаратное ускорение: Настроен на ARM CPU и GPU, с особыми оптимизациями для этих архитектур.

Сравнительный анализ вариантов развертывания YOLOv8

Следующая таблица дает представление о различных вариантах развертывания, доступных для моделей YOLOv8 , помогая тебе оценить, какой из них может наилучшим образом соответствовать потребностям твоего проекта, основываясь на нескольких важнейших критериях. Для более детального изучения формата каждого варианта развертывания, пожалуйста, обратись к странице документацииUltralytics , посвященной форматам экспорта.

Этот сравнительный анализ дает тебе обзор высокого уровня. Для развертывания необходимо учитывать конкретные требования и ограничения твоего проекта, а также обращаться к подробной документации и ресурсам, доступным для каждого варианта.

Сообщество и поддержка

Когда ты только начинаешь работать с YOLOv8, наличие полезного сообщества и поддержки может оказать значительное влияние. Вот как связаться с теми, кто разделяет твои интересы, и получить необходимую помощь.

Взаимодействуй с широким сообществом

• Обсуждения на GitHub: В репозитории YOLOv8 на GitHub есть раздел "Обсуждения", где ты можешь задавать вопросы, сообщать о проблемах и предлагать улучшения.

• Ultralytics Сервер Discord: Ultralytics имеет сервер Discord, где ты можешь общаться с другими пользователями и разработчиками.

Официальная документация и ресурсы

• Ultralytics YOLOv8 Документация: Официальная документация содержит исчерпывающий обзор YOLOv8, а также руководства по установке, использованию и устранению неполадок.

Эти ресурсы помогут тебе справиться с трудностями и быть в курсе последних тенденций и лучших практик в сообществе YOLOv8.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели различные варианты развертывания YOLOv8. Мы также обсудили важные факторы, которые следует учитывать при выборе. Эти варианты позволяют тебе настроить модель под различные условия и требования к производительности, что делает ее пригодной для использования в реальных приложениях.

Не забывай, что сообщество YOLOv8 и Ultralytics - это ценный источник помощи. Общайся с другими разработчиками и экспертами, чтобы узнать уникальные советы и решения, которые ты можешь не найти в обычной документации. Продолжай искать знания, исследовать новые идеи и делиться своим опытом.

Счастливого развертывания!

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Какие варианты развертывания доступны для YOLOv8 на разных аппаратных платформах?

Ultralytics YOLOv8 поддерживает различные форматы развертывания, каждый из которых предназначен для определенных сред и аппаратных платформ. К основным форматам относятся:

• PyTorch для исследований и создания прототипов, с отличной интеграцией Python .
• TorchScript для производственных сред, где Python недоступен.
• ONNX для кроссплатформенной совместимости и аппаратного ускорения.
• OpenVINO для оптимизации производительности на оборудовании Intel .
• TensorRT для высокоскоростных выводов на графических процессорах NVIDIA .

Каждый формат имеет уникальные преимущества. Для подробного ознакомления смотри нашу документацию по процессу экспорта.

Как повысить скорость вывода данных в моей модели YOLOv8 на Intel CPU ?

Чтобы увеличить скорость вычислений на процессорах Intel , ты можешь развернуть свою модель YOLOv8 с помощью инструментария Intel' OpenVINO . OpenVINO обеспечивает значительный прирост производительности за счет оптимизации моделей для эффективного использования аппаратного обеспечения Intel .

1. Преобразуй свою модель YOLOv8 в формат OpenVINO , используя model.export() Функция.
2. Следуй подробному руководству по настройке в документацииIntel OpenVINO Export.

Чтобы узнать больше, ознакомься с нашей статьей в блоге.

Можно ли развернуть модели YOLOv8 на мобильных устройствах?

Да, модели YOLOv8 можно развернуть на мобильных устройствах с помощью TensorFlow Lite (TF Lite) для платформ Android и iOS . TF Lite предназначен для мобильных и встраиваемых устройств, обеспечивая эффективный вывод данных на устройстве.

# Export command for TFLite format
model.export(format="tflite")

# CLI command for TFLite export
yolo export --format tflite

Более подробно о развертывании моделей на мобильных устройствах читай в нашем руководстве по интеграцииTF Lite.

Какие факторы следует учитывать при выборе формата развертывания для модели YOLOv8 ?

Выбирая формат развертывания для YOLOv8, учитывай следующие факторы:

• Производительность: Некоторые форматы, например TensorRT , обеспечивают исключительную скорость на NVIDIA GPU, в то время как OpenVINO оптимизирован для Intel оборудования.
• Совместимость: ONNX предлагает широкую совместимость с различными платформами.
• Простота интеграции: Такие форматы, как CoreML или TF Lite, заточены под конкретные экосистемы, например iOS и Android, соответственно.
• Поддержка сообщества: Такие форматы, как PyTorch и TensorFlow , имеют обширные ресурсы и поддержку сообщества.

Для сравнительного анализа обратись к нашей документации по экспортным форматам.

Как развернуть модели YOLOv8 в веб-приложении?

Чтобы развернуть модели YOLOv8 в веб-приложении, ты можешь использовать TensorFlow.js (TF.js), который позволяет запускать модели машинного обучения прямо в браузере. Такой подход устраняет необходимость в бэкэнд-инфраструктуре и обеспечивает производительность в реальном времени.

1. Экспортируй модель YOLOv8 в формат TF.js.
2. Интегрируй экспортированную модель в свое веб-приложение.

Пошаговые инструкции ты найдешь в нашем руководстве по интеграцииTensorFlow.js.

Комментарии