Conda Hızlı Başlangıç Kılavuzu Ultralytics

Bu kılavuz, Ultralytics projeleriniz için bir Conda ortamı kurmaya yönelik kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Conda, paketleri ve bağımlılıkları yüklemek için pip'e mükemmel bir alternatif sunan açık kaynaklı bir paket ve ortam yönetim sistemidir. Yalıtılmış ortamları sayesinde özellikle veri bilimi ve makine öğrenimi çalışmaları için çok uygundur. Daha fazla ayrıntı için Anaconda 'daki Ultralytics Conda paketini ziyaret edin ve GitHub'daki paket güncellemeleri için Ultralytics feedstock deposuna göz atın.

Neler Öğreneceksiniz

• Bir Conda ortamı kurma
• Conda aracılığıyla Ultralytics adresini yükleme
• Ortamınızda Ultralytics adresini başlatma
• Conda ile Ultralytics Docker görüntülerini kullanma

Ön Koşullar

• Sisteminizde Anaconda veya Miniconda kurulu olmalıdır. Eğer yoksa, Anaconda veya Miniconda'dan indirip kurun.

Conda Ortamının Kurulması

İlk olarak, yeni bir Conda ortamı oluşturalım. Terminalinizi açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:

conda create --name ultralytics-env python=3.8 -y

Yeni ortamı etkinleştirin:

conda activate ultralytics-env

Yükleme Ultralytics

Ultralytics paketini conda-forge kanalından yükleyebilirsiniz. Aşağıdaki komutu çalıştırın:

conda install -c conda-forge ultralytics

CUDA Ortamı Hakkında Not

CUDA özellikli bir ortamda çalışıyorsanız, CUDA'yı yüklemek iyi bir uygulamadır. ultralytics, pytorchve pytorch-cuda herhangi bir anlaşmazlığı çözmek için birlikte:

conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics

Kullanma Ultralytics

Ultralytics yüklendiğinde, artık nesne algılama, örnek segmentasyonu ve daha fazlası için güçlü özelliklerini kullanmaya başlayabilirsiniz. Örneğin, bir görüntüyü tahmin etmek için çalıştırabilirsiniz:

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 Conda Docker Görüntüsü

Docker kullanmayı tercih ediyorsanız, Ultralytics Conda ortamı içeren Docker görüntüleri sunar. Bu görüntüleri DockerHub'dan çekebilirsiniz.

En son Ultralytics görüntüsünü çekin:

# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda

# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t

Görüntüyü çalıştırın:

# 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

Elbette, Conda kılavuzunuza aşağıdaki bölümü ekleyerek kullanıcıları aşağıdakileri kullanarak kurulumu hızlandırma konusunda bilgilendirebilirsiniz libmamba:

Libmamba ile Kurulumu Hızlandırma

Eğer arıyorsanız paket kurulumunu hızlandırın işlemini Conda'da gerçekleştiriyorsanız, şunları kullanmayı tercih edebilirsiniz libmambaConda'nın varsayılanına alternatif bir çözücü olarak hizmet veren hızlı, platformlar arası ve bağımlılık bilincine sahip bir paket yöneticisi.

Libmamba Nasıl Etkinleştirilir

Etkinleştirmek için libmamba Conda için çözücü olarak, aşağıdaki adımları gerçekleştirebilirsiniz:

1. İlk önce conda-libmamba-solver paketi. Conda sürümünüz 4.11 veya üzerindeyse bu işlem atlanabilir, çünkü libmamba varsayılan olarak dahil edilir.

   conda install conda-libmamba-solver
   

2. Ardından, Conda'yı aşağıdakileri kullanacak şekilde yapılandırın libmamba çözücü olarak:

   conda config --set solver libmamba
   

Ve işte bu kadar! Conda kurulumunuz artık libmamba Çözücü olarak, daha hızlı bir paket yükleme işlemi ile sonuçlanmalıdır.

Tebrikler! Conda ortamını başarıyla kurdunuz, Ultralytics paketini yüklediniz ve artık zengin işlevlerini keşfetmeye hazırsınız. Daha gelişmiş öğreticiler ve örnekler için Ultralytics belgelerinin derinliklerine dalmaktan çekinmeyin.

Yorumlar