YOLOv5 🚀 на AzureML

Что такое Azure?

Azure - это платформа облачных вычислений Microsoft, созданная для того, чтобы помочь организациям перенести свои рабочие нагрузки в облако из локальных центров обработки данных. Благодаря полному спектру облачных сервисов, включая вычисления, базы данных, аналитику, машинное обучение и сети, пользователи могут выбирать из них, чтобы разрабатывать и масштабировать новые приложения или запускать существующие в публичном облаке.

Что такое машинное обучение в Azure (AzureML)?

Azure Machine Learning, обычно называемый AzureML, - это полностью управляемый облачный сервис, который позволяет специалистам по изучению данных и разработчикам эффективно внедрять предиктивную аналитику в свои приложения. AzureML предлагает целый ряд услуг и возможностей, направленных на обеспечение доступности, простоты использования и масштабируемости машинного обучения, предоставляя такие функции, как автоматическое машинное обучение, обучение моделей методом drag-and-drop и надежный SDK для Python .

Пререквизиты

Прежде чем приступить к работе, вам необходимо рабочее пространство AzureML. Если у вас его нет, вы можете создать новое рабочее пространство, следуя официальной документации Azure.

Создайте вычислительный экземпляр

В рабочей области AzureML выберите Compute > Compute instances > New и выберите экземпляр с нужными вам ресурсами.

Откройте терминал

В представлении "Блокноты" откройте терминал и выберите свой компьютер.

Настройка и запуск YOLOv5

Создайте виртуальную среду

Создайте среду conda с предпочтительной версией Python :

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip -y

Клонирование репозитория YOLOv5

Клонируйте репозиторий YOLOv5 с его подмодулями:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # You might see a message asking you to add your folder as a safe.directory

Установите зависимости

Установите необходимые зависимости:

pip install -r requirements.txt
pip install onnx

Выполните задания YOLOv5

Обучите модель YOLOv5 :

python train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640

Проверьте модель на точность, запоминание и mAP:

python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

Выполните вывод на изображениях:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

Экспорт моделей в другие форматы (например, ONNX):

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

Использование блокнота

Если вы предпочитаете использовать блокнот вместо терминала, вам нужно будет создать новое ядро и выбрать его в верхней части блокнота.

Создайте новое ядро IPython

В компьютерном терминале:

conda create --name yolov5env -y python=3.10
conda activate yolov5env
conda install pip ipykernel -y
python -m ipykernel install --user --name yolov5env --display-name "yolov5env"

При создании ячеек Python в вашем блокноте они будут автоматически использовать ваше пользовательское окружение. Для ячеек bash вам нужно активировать свое окружение в каждой ячейке:

%%bash
source activate yolov5env
python val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 8 дней назад

Комментарии