Перейти к содержимому

YOLOv8 Обучение модели стало простым с Paperspace Gradient

Обучение моделей компьютерного зрения, таких как YOLOv8 может быть сложным. Оно включает в себя управление большими наборами данных, использование различных типов компьютерного оборудования, таких как GPU, TPU и CPU, а также обеспечение бесперебойной передачи данных в процессе обучения. Как правило, разработчики в итоге тратят много времени на управление своими компьютерными системами и средами. Это может расстраивать, когда ты просто хочешь сосредоточиться на построении лучшей модели.

Именно здесь такая платформа, как Paperspace Gradient, может все упростить. Paperspace Gradient - это платформа MLOps, которая позволяет тебе строить, обучать и развертывать модели машинного обучения в одном месте. С Gradient разработчики могут сосредоточиться на обучении своих моделей YOLOv8 , не утруждая себя управлением инфраструктурой и окружением.

Paperspace

Paperspace Обзор

Paperspace, запущенная в 2014 году выпускниками Мичиганского университета и приобретенная DigitalOcean в 2023 году, - это облачная платформа, специально разработанная для машинного обучения. Она предоставляет пользователям мощные графические процессоры, совместные Jupyter-блокноты, контейнерный сервис для развертывания, автоматизированные рабочие процессы для задач машинного обучения и высокопроизводительные виртуальные машины. Эти функции призваны упростить весь процесс разработки машинного обучения, от кодирования до развертывания.

Paperspace Градиент

PaperSpace Обзор градиентов

Paperspace Gradient - это набор инструментов, призванных сделать работу с ИИ и машинным обучением в облаке намного быстрее и проще. Gradient затрагивает весь процесс разработки машинного обучения - от создания и обучения моделей до их развертывания.

В его инструментарий входит поддержка TPU от Google с помощью бегунка заданий, всесторонняя поддержка блокнотов Jupyter и контейнеров, а также новые интеграции языков программирования. Особенно выделяется интеграция языков, позволяющая пользователям легко адаптировать существующие проекты Python для использования самой передовой инфраструктуры GPU.

Обучение YOLOv8 с использованием Paperspace градиента

Paperspace Gradient делает обучение модели YOLOv8 возможным с помощью нескольких кликов. Благодаря интеграции ты можешь получить доступ к консолиPaperspace и сразу же приступить к обучению своей модели. Чтобы получить подробное представление о процессе обучения модели и лучших практиках, обратись к нашему руководству по обучению моделейYOLOv8 .

Войди в систему, а затем нажми на кнопку "Start Machine", показанную на изображении ниже. Через несколько секунд запустится управляемое GPU-окружение, и тогда ты сможешь запускать ячейки ноутбука.

Обучение YOLOv8 с использованием Paperspace градиента

Узнай больше о возможностях YOLOv8 и Paperspace Gradient в дискуссии с Гленом Джочером, основателем Ultralytics , и Джеймсом Скелтоном из Paperspace. Смотри дискуссию ниже.



Смотри: Ultralytics Live Session 7: It's All About the Environment: Optimizing YOLOv8 Training With Gradient

Ключевые особенности Paperspace Gradient

As you explore the Paperspace console, you'll see how each step of the machine-learning workflow is supported and enhanced. Here are some things to look out for:

  • Блокноты одним кликом: Gradient предоставляет предварительно настроенные Jupyter Notebooks специально для YOLOv8, избавляя тебя от необходимости настраивать окружение и управлять зависимостями. Просто выбери нужный блокнот и сразу же начинай экспериментировать.

  • Гибкость аппаратного обеспечения: Выбирай из нескольких типов машин с различными конфигурациями CPU, GPU и TPU , чтобы удовлетворить твои потребности в обучении и бюджет. Gradient справляется со всеми настройками бэкэнда, позволяя тебе сосредоточиться на разработке моделей.

  • Отслеживание экспериментов: Gradient автоматически отслеживает твои эксперименты, включая гиперпараметры, метрики и изменения в коде. Это позволяет тебе легко сравнивать разные тренировочные прогоны, определять оптимальные конфигурации и воспроизводить успешные результаты.

  • Управление наборами данных: Эффективно управляй своими наборами данных прямо в Gradient. Загружай, версируй и предварительно обрабатывай данные, упрощая этап подготовки данных в твоем проекте.

  • Обслуживание моделей: Разверни свои обученные модели YOLOv8 в виде REST API всего за несколько кликов. Gradient берет на себя всю инфраструктуру, позволяя тебе легко интегрировать модели обнаружения объектов в свои приложения.

  • Мониторинг в реальном времени: Следи за производительностью и состоянием развернутых моделей с помощью интуитивно понятной панели Gradient. Получай информацию о скорости вычислений, использовании ресурсов и возможных ошибках.

Почему тебе стоит использовать градиент для своих проектов YOLOv8 ?

Хотя для обучения, развертывания и оценки моделей YOLOv8 существует множество вариантов, интеграция с Paperspace Gradient предлагает уникальный набор преимуществ, который выделяет ее среди других решений. Давай разберемся, что делает эту интеграцию уникальной:

  • Улучшенная совместная работа: Общие рабочие пространства и контроль версий способствуют бесперебойной командной работе и обеспечивают воспроизводимость, позволяя твоей команде эффективно работать вместе и сохранять четкую историю проекта.

  • Недорогие графические процессоры: Gradient предоставляет доступ к высокопроизводительным графическим процессорам по значительно более низкой цене, чем крупные облачные провайдеры или локальные решения. Благодаря посекундной тарификации ты платишь только за те ресурсы, которые реально используешь, оптимизируя свой бюджет.

  • Предсказуемые расходы: Ценообразование Gradient по требованию обеспечивает прозрачность и предсказуемость затрат. Ты можешь увеличивать или уменьшать количество ресурсов по мере необходимости и платить только за то время, которое ты используешь, избегая ненужных расходов.

  • Никаких обязательств: Ты можешь в любой момент изменить тип экземпляра, чтобы адаптироваться к меняющимся требованиям проекта и оптимизировать баланс "затраты - качество". Нет никаких периодов блокировки или обязательств, что обеспечивает максимальную гибкость.

Резюме

В этом руководстве мы рассмотрели интеграцию Paperspace Gradient для обучения моделей YOLOv8 . Gradient предоставляет инструменты и инфраструктуру для ускорения твоего пути развития ИИ, начиная с легкого обучения и оценки моделей и заканчивая упрощенными вариантами развертывания.

For further exploration, visit PaperSpace's official documentation.

Также посети страницу руководства по интеграцииUltralytics , чтобы узнать больше о различных интеграциях YOLOv8 . Она полна идей и советов, которые помогут вывести твои проекты по компьютерному зрению на новый уровень.



Created 2024-04-26, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (3), abirami-vina (1)

Комментарии