Ultralytics Интеграции

Добро пожаловать на страницу Ultralytics Integrations! На этой странице представлен обзор наших партнерских отношений с различными инструментами и платформами, призванными оптимизировать рабочие процессы машинного обучения, улучшить управление наборами данных, упростить обучение моделей и способствовать их эффективному развертыванию.

Смотреть: Ultralytics YOLO11 Развертывание и интеграция

Интеграция данных

• Roboflow: Обеспечьте беспрепятственное управление наборами данных для моделей Ultralytics , предлагая надежные возможности аннотирования, предварительной обработки и дополнения.

Интеграция обучения

• Amazon SageMaker: Используйте Amazon SageMaker для эффективного построения, обучения и развертывания моделей Ultralytics , предоставляя универсальную платформу для жизненного цикла ML.

• ClearML: Автоматизируйте рабочие процессы Ultralytics ML, контролируйте эксперименты и способствуйте совместной работе команды.

• Comet ML: Усовершенствуйте разработку моделей с помощью Ultralytics , отслеживая, сравнивая и оптимизируя эксперименты по машинному обучению.

• DVC: внедрите контроль версий для ваших проектов машинного обучения Ultralytics , эффективно синхронизируя данные, код и модели.

• Google Colab: Используйте Google Colab для обучения и оценки моделей Ultralytics в облачной среде, поддерживающей совместную работу и обмен информацией.

• IBM Watsonx: Узнайте, как IBM Watsonx упрощает обучение и оценку моделей Ultralytics благодаря передовым инструментам искусственного интеллекта, легкой интеграции и усовершенствованной системе управления моделями.

• JupyterLab: Узнайте, как использовать интерактивную и настраиваемую среду JupyterLab для простого и эффективного обучения и оценки моделей Ultralytics .

• Kaggle: Узнайте, как можно использовать Kaggle для обучения и оценки моделей Ultralytics в облачной среде с предустановленными библиотеками, поддержкой GPU и активным сообществом для совместной работы и обмена опытом.

• MLFlow: оптимизация всего жизненного цикла ML-моделей Ultralytics , от экспериментов и воспроизведения до развертывания.

• Neptune: Ведите полный журнал ваших ML-экспериментов с помощью Ultralytics в этом хранилище метаданных, предназначенном для MLOps.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient упрощает работу над проектами YOLO11 , предоставляя простые в использовании облачные инструменты для обучения, тестирования и быстрого развертывания моделей.

• Ray Tune: Оптимизируйте гиперпараметры ваших моделей Ultralytics в любом масштабе.

• TensorBoard: Визуализируйте рабочие процессы Ultralytics ML, отслеживайте показатели моделей и способствуйте совместной работе команды.

• Ultralytics HUB: доступ и вклад в сообщество предварительно обученных моделей Ultralytics .

• Weights & Biases (W&B): Мониторинг экспериментов, визуализация метрик, содействие воспроизводимости и сотрудничеству в проектах Ultralytics .

• VS Code: Расширение для VS Code, предоставляющее фрагменты кода для ускорения процесса разработки с помощью Ultralytics , а также для тех, кто ищет примеры для изучения или начала работы с Ultralytics.

• Дополнения: Усовершенствуйте свои модели Ultralytics с помощью мощных дополнений к изображениям, чтобы повысить надежность и обобщенность модели.

Интеграции развертывания

• CoreML: CoreML, разработанный компанией Apple, - это фреймворк, предназначенный для эффективной интеграции моделей машинного обучения в приложения на iOS, macOS, watchOS и tvOS, использующий аппаратное обеспечение Apple для эффективного и безопасного развертывания моделей.

• Gradio 🚀 НОВИНКА: развертывание моделей Ultralytics с помощью Gradio для интерактивных демонстраций обнаружения объектов в реальном времени.

• NCNN: Разработанный компанией Tencent, NCNN - это эффективный фреймворк нейросетевых выводов, предназначенный для мобильных устройств. Он позволяет напрямую внедрять модели искусственного интеллекта в приложения, оптимизируя производительность на различных мобильных платформах.

• MNN: MNN, разработанный компанией Alibaba, - это высокоэффективный и легкий фреймворк глубокого обучения. Он поддерживает вывод и обучение моделей глубокого обучения и имеет лучшую в отрасли производительность при выводе и обучении на устройстве.

• Neural Magic: Использование методов обучения с учетом квантования (QAT) и обрезки для оптимизации моделей Ultralytics с целью повышения производительности и уменьшения размера.

• ONNX: Формат с открытым исходным кодом, созданный Microsoft для облегчения передачи моделей ИИ между различными фреймворками, что повышает универсальность и гибкость развертывания моделей Ultralytics .

• OpenVINOIntel- инструментарий для оптимизации и эффективного развертывания моделей компьютерного зрения на различных Intel CPU и GPU платформах.

• PaddlePaddle: Платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом от Baidu, PaddlePaddle позволяет эффективно развертывать модели ИИ и ориентирована на масштабируемость промышленных приложений.

• TF GraphDef: Разработано GoogleGraphDef - это формат TensorFlow для представления вычислительных графов, позволяющий оптимизировать выполнение моделей машинного обучения на различном оборудовании.

• TF SavedModel: Разработано GoogleTF SavedModel - это универсальный формат сериализации для TensorFlow моделей, позволяющий легко обмениваться данными и развертывать их на широком спектре платформ, от серверов до пограничных устройств.

• TF.js: Разработан Google для облегчения машинного обучения в браузерах и Node.js, TF.js позволяет развертывать ML-модели на основе JavaScript.

• TFLite: Разработанный GoogleTFLite - это легкий фреймворк для развертывания моделей машинного обучения на мобильных и пограничных устройствах, обеспечивающий быстрый и эффективный вывод результатов при минимальном объеме занимаемой памяти.

• TFLite Edge TPU: Разработан Google для оптимизации моделей TensorFlow Lite на Edge TPU, этот формат модели обеспечивает высокоскоростные и эффективные вычисления на границе.

• TensorRT: Разработанный NVIDIAЭтот высокопроизводительный фреймворк для выводов глубокого обучения и формат моделей оптимизирует модели ИИ для ускорения и повышения эффективности работы на графических процессорах NVIDIA , обеспечивая быстрое развертывание.

• TorchScript: Разработанный как часть PyTorch Фреймворк TorchScript позволяет эффективно выполнять и развертывать модели машинного обучения в различных производственных средах без необходимости использования Python зависимостей.

• SONY IMX500: Оптимизируйте и развертывайте Ultralytics YOLOv8 модели на камерах Raspberry Pi AI с датчиком IMX500 для быстрой работы с низким энергопотреблением.

• Rockchip RKNN: RKNN, разработанный компанией Rockchip, представляет собой специализированный фреймворк для нейросетевых вычислений, оптимизированный для аппаратных платформ Rockchip, в частности для их NPU. Он облегчает эффективное развертывание моделей ИИ на пограничных устройствах, обеспечивая высокопроизводительный вывод данных в приложениях реального времени.

• Seeed Studio reCamera: Разработанная Seeed Studio, reCamera - это передовое устройство искусственного интеллекта, предназначенное для приложений компьютерного зрения в реальном времени. Работающее на базе RISC-V процессора SG200X, оно обеспечивает высокопроизводительный искусственный интеллект с низким энергопотреблением. Модульная конструкция, расширенные возможности обработки видео и поддержка гибкого развертывания делают его идеальным выбором для различных сфер применения, включая мониторинг безопасности, экологические приложения и производство.

Форматы экспорта

Мы также поддерживаем различные форматы экспорта моделей для развертывания в различных средах. Вот доступные форматы:

Перейдите по ссылкам, чтобы узнать больше о каждой интеграции и о том, как извлечь из них максимум пользы с помощью Ultralytics. Посмотреть полную версию export подробности в Экспорт страница.

Внесите свой вклад в наши интеграции

Мы всегда рады видеть, как сообщество интегрирует Ultralytics YOLO с другими технологиями, инструментами и платформами! Если вы успешно интегрировали YOLO с новой системой или у вас есть ценные идеи, которыми вы можете поделиться, подумайте о том, чтобы внести свой вклад в наши документы по интеграции.

Написав руководство или учебник, вы можете помочь расширить нашу документацию и предоставить реальные примеры, которые принесут пользу сообществу. Это отличный способ внести свой вклад в растущую экосистему вокруг Ultralytics YOLO .

Чтобы внести свой вклад, ознакомьтесь с нашим руководством по внесению вклада, в котором вы найдете инструкции по отправке Pull Request (PR) 🛠️. Мы с нетерпением ждем вашего вклада!

Давайте сотрудничать, чтобы сделать экосистему Ultralytics YOLO более широкой и многофункциональной 🙏!

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Что такое Ultralytics HUB и как он оптимизирует рабочий процесс ML?

Ultralytics HUB - это облачная платформа, разработанная для того, чтобы сделать рабочие процессы машинного обучения для моделей Ultralytics простыми и эффективными. С помощью этого инструмента вы можете легко загружать наборы данных, обучать модели, выполнять отслеживание в реальном времени и развертывать модели YOLO , не обладая при этом обширными навыками кодирования. Платформа служит централизованным рабочим пространством, где вы можете управлять всем ML-конвейером от подготовки данных до развертывания. Вы можете ознакомиться с ключевыми функциями на странице Ultralytics HUB и быстро приступить к работе с помощью нашего руководства по быстрому запуску.

Можно ли отслеживать производительность моих моделей Ultralytics с помощью MLFlow?

Да, вы можете. Интеграция MLFlow с моделями Ultralytics позволяет отслеживать эксперименты, улучшать воспроизводимость и оптимизировать весь жизненный цикл ML. Подробные инструкции по настройке этой интеграции можно найти на странице интеграции MLFlow. Эта интеграция особенно полезна для мониторинга метрик модели, сравнения различных тренировок и эффективного управления рабочим процессом ML. MLFlow предоставляет централизованную платформу для регистрации параметров, метрик и артефактов, что облегчает понимание поведения модели и внесение улучшений на основе данных.

В чем преимущества использования Neural Magic для оптимизации модели YOLO11 ?

Neural Magic оптимизирует модели YOLO11 , используя такие техники, как обучение с учетом квантования (QAT) и обрезка, в результате чего получаются высокоэффективные модели меньшего размера, которые лучше работают на ограниченном по ресурсам оборудовании. Ознакомьтесь с Neural Magic страницу интеграции, чтобы узнать, как реализовать эти оптимизации для повышения производительности и уменьшения размеров моделей. Это особенно полезно для развертывания на пограничных устройствах, где вычислительные ресурсы ограничены. Движок DeepSparse от Neural Magic обеспечивает до 6 раз более быстрый вывод на центральных процессорах, что позволяет запускать сложные модели без специализированного оборудования.

Как развернуть модели Ultralytics YOLO с помощью Gradio для интерактивных демонстраций?

Чтобы развернуть модели Ultralytics YOLO с помощью Gradio для интерактивных демонстраций обнаружения объектов, вы можете выполнить шаги, описанные на странице интеграции Gradio. Gradio позволяет создавать простые в использовании веб-интерфейсы для вывода модели в режиме реального времени, что делает его отличным инструментом для демонстрации возможностей вашей модели YOLO в удобном формате, подходящем как для разработчиков, так и для конечных пользователей. Всего за несколько строк кода вы можете создать интерактивные приложения, демонстрирующие работу вашей модели на пользовательских входных данных, что способствует лучшему пониманию и оценке ваших решений в области компьютерного зрения.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 4 дня назад

Комментарии