─░├žeri─če ge├ž

Ultralytics HUB-SDK Model Y├Ânetimi ─░┼člemleri K─▒lavuzu

Ultralytics HUB-SDK Model Y├Ânetimi belgelerine ho┼č geldiniz! ─░ster makine ├Â─črenimi modellerini y├Ânetmeye yeni ba┼čl─▒yor olun, ister ├Âzel i┼člem talimatlar─▒ arayan deneyimli bir veri bilimcisi olun, do─čru yere geldiniz. HUB-SDK ├Âzellikleri aras─▒nda sorunsuz bir yolculu─ča ├ž─▒kal─▒m ve modellerinizi verimli bir ┼čekilde y├Ânetmek i├žin gereken bilgi birikimini edinmenizi sa─člayal─▒m.

Bir Modeli Benzersiz Tan─▒mlay─▒c─▒s─▒na G├Âre Alma

Makine ├Â─črenimi i┼č ak─▒┼člar─▒nda, genellikle belirli bir modele eri┼čmeniz gerekir. Ultralytics HUB-SDK ile bir modeli kimli─čine g├Âre almak ├žok kolayd─▒r. Bu temel i┼člev, sa─članan benzersiz tan─▒mlay─▒c─▒ya g├Âre bir model nesnesi olu┼čturarak modelin ayr─▒nt─▒lar─▒na ve i┼člemlerine tam eri┼čim sa─člar.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model = client.model("<Model ID>")
print(model.data)  # Outputs the model's metadata and configuration

Access Projesi ve Veri K├╝mesi ├ľnko┼čullar─▒

Model olu┼čturma veya e─čitim ├Âncesinde, hem bir projenin hem de bir veri k├╝mesinin varl─▒─č─▒ndan emin olmak ├žok ├Ânemlidir. Bu basit kod par├žac─▒─č─▒, nesnelerini ba┼člatarak bu bile┼čenlerin kullan─▒labilir oldu─čunu do─črulaman─▒za yard─▒mc─▒ olur. Model e─čitimini d├╝zenlemek i├žin bir proje ve veri k├╝mesi kullanmak faydal─▒ olsa da, bunun zorunlu olmad─▒─č─▒na dikkat etmek ├Ânemlidir. Kimliklerden biri eksikse, nesne verileri (project.data, dataset.data) will be empty.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

project = client.project("<Project ID>")
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")

├ľzel Yap─▒land─▒rma ile Yeni Bir Model Olu┼čturma

Proje gereksinimlerinize g├Âre uyarlanm─▒┼č yeni bir model olu┼čturmak bu kullan─▒┼čl─▒ i┼člevle basitle┼čtirilmi┼čtir. Modelin ad─▒n─▒ belirleyin ve projeniz ve veri setinizle ili┼čkilendirin. Ayr─▒ca, di─čerlerinin yan─▒ s─▒ra parti boyutunu veya cihaz─▒ ayarlamak gibi yap─▒land─▒rmalar─▒ ihtiya├žlar─▒n─▒za uyacak ┼čekilde ├Âzelle┼čtirebilirsiniz. ┼×unu unutmay─▒n projectId ve datasetId Modeli hen├╝z bir projeye veya veri k├╝mesine ba─člamaya haz─▒r de─čilseniz parametreler iste─če ba─čl─▒d─▒r.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

data = {
    "meta": {"name": "sdk model"},  # Give your model a recognizable name
    "projectId": project.id,  # Associate with an existing project
    "datasetId": dataset.id,  # Associate with an existing dataset
    "config": {  # Define hyperparameters and settings
        "batchSize": "-1",
        "cache": "ram",
        "device": "name",
        "epochs": "5",
        "imageSize": "640",
        "patience": "5",  # Stop training if validation doesn't improve
    },
}
model = client.model()
model.create_model(data)  # Creates the model with your specified details

Mevcut Bir Modelin Meta Verilerini veya Yap─▒land─▒rmas─▒n─▒ G├╝ncelleme

Projeler geli┼čtik├že, bir modelin meta verilerini g├╝ncellemeniz gerekebilir, ├Ârne─čin netlik i├žin yeniden adland─▒rmak gibi. SDK, bu ayr─▒nt─▒lar─▒ zahmetsizce yenilemek i├žin bir y├Ântem sunarak manuel hatalar─▒ en aza indirir ve size de─čerli zaman kazand─▒r─▒r.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model = client.model("<Model ID>")
model.update({"meta": {"name": "Updated Model Name"}})  # Renames the specified model

Bir Modeli G├╝venle Silme

Bir modelin silinmesi geri d├Ând├╝r├╝lemez, bu nedenle bu i┼člev dikkatle kullan─▒lmal─▒d─▒r. Bir modeli sistemden kald─▒rmak istedi─činizden emin oldu─čunuzda, a┼ča─č─▒daki komut belirtilen modeli t├╝m ili┼čkili verileriyle birlikte kal─▒c─▒ olarak silecektir.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model = client.model("<Model ID>")
model.delete(hard=True)  # Permanently deletes the specified model

Varsay─▒lan olarak, delete y├Ântemi yumu┼čak bir silme i┼člemi ger├žekle┼čtirerek modeli kal─▒c─▒ olarak kald─▒rmadan etkin de─čil olarak i┼čaretler. Sert bir silme i┼člemi ger├žekle┼čtirmek ve modeli ili┼čkili verileriyle birlikte kal─▒c─▒ olarak kald─▒rmak istiyorsan─▒z, ┼ču ba─č─▒ms─▒z de─či┼čkeni iletebilirsiniz hard=True Yukar─▒daki ├Ârnekte g├Âsterildi─či gibi. Sabit silme se├žene─čini kullan─▒rken dikkatli olun, ├ž├╝nk├╝ bu i┼člem geri d├Ând├╝r├╝lemez ve belirtilen modelin sistemden tamamen kald─▒r─▒lmas─▒yla sonu├žlan─▒r.

T├╝m Modellerinizi Sayfaland─▒rma ile Listeleme

Ultralytics HUB-SDK, potansiyel olarak b├╝y├╝k model koleksiyonlar─▒ aras─▒nda verimli bir ┼čekilde gezinmek i├žin sayfaland─▒rma uygularken, model listelerini getirme g├Ârevini kolayla┼čt─▒r─▒r. A┼ča─č─▒daki gibi arg├╝manlar─▒ ├Âzelle┼čtirerek page_sizeHem ├Âzel hem de kamu projelerini g├Âr├╝nt├╝leyebilmek de dahil olmak ├╝zere, ├ž─▒kt─▒y─▒ ihtiya├žlar─▒n─▒za g├Âre uyarlayabilirsiniz.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model_list = client.model_list(page_size=10)  # Fetches the first page with 10 models
print("Current result:", model_list.results)  # Displays the current page's models

model_list.next()  # Move to the next page of results
print("Next page result:", model_list.results)  # Displays the next page's models

model_list.previous()  # Return to the previous page of results
print("Previous page result:", model_list.results)  # Displays the previous page's models

E─čitim Metriklerini Y├╝kleyin ve G├Ârselle┼čtirin

E─čitim s├╝reci boyunca modelinizin performans metriklerini izlemek ve g├Ârselle┼čtirmek i├žin bu i┼člevi kullanarak kay─▒p ve do─čruluk gibi metrikleri y├╝kleyin. Bu, e─čitim ilerlemesinin s├╝rekli izlenmesini sa─člar ve analiz a┼čamas─▒n─▒ basitle┼čtirir.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model = client.model("<Model ID>")

# Define your metrics structure. Keys are steps, and values are JSON strings of metrics.
data = {
    1: '{"loss/1": 0.5, "accuracy/1": 0.85}',
    2: '{"loss/2": 0.4, "accuracy/2": 0.88}',
    3: '{"loss/3": 0.3, "accuracy/3": 0.90}',
}

model.upload_metrics(data)  # Uploads the specified metrics to the model

Modelinizi Da─č─▒t─▒m veya Analiz i├žin D─▒┼ča Aktarma

Da─č─▒t─▒m veya derinlemesine analiz gibi ├že┼čitli ama├žlar i├žin modelleri d─▒┼ča aktarmak hi├ž bu kadar kolay olmam─▒┼čt─▒. ─░stedi─činiz format─▒ belirtin ve bu i┼člev modeli uygun ┼čekilde haz─▒rlas─▒n. ─░ster Tensorflow ister PyTorch format─▒na ihtiyac─▒n─▒z olsun, SDK bunu sorunsuz bir ┼čekilde halleder.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model = client.model("<Model ID>")
model.export(format="pyTorch")  # Exports the model as a PyTorch file

Do─črudan A─č─▒rl─▒k URL'si alma

Bazen, modelinizin uzaktan depolanan eserlerine do─črudan eri┼čmeniz gerekebilir. Bu kullan─▒┼čl─▒ i┼člev, en iyi performans g├Âsteren model a─č─▒rl─▒klar─▒n─▒z gibi belirli dosyalara eri┼čmek i├žin bir URL sa─člar.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model = client.model("<Model ID>")
weight_url = model.get_weights_url("best")  # or "last"
print("Weight URL link:", weight_url)  # Prints out the weight url link

Model Kontrol Noktas─▒ Y├╝kleme

Bir model kontrol noktas─▒n─▒n y├╝klenmesi upload_model i┼člevi. Kontrol noktas─▒n─▒n ├Ânemini ┼ču ┼čekilde belirtmeniz yeterlidir is_best bayra─č─▒ ve netlik i├žin e─čitim d├Ânemi.

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

model = client.model("<Model ID>")
model.upload_model(is_best=True, epoch=5, weights="<Weight File>")  # Uploads the specified model checkpoint

Sonu├ž olarak, Ultralytics HUB-SDK etkili model y├Ânetimi i├žin kapsaml─▒ bir dizi i┼člem sunarak makine ├Â─črenimi ├žal─▒┼čmalar─▒n─▒zda en iyi sonu├žlar─▒ elde etmeye odaklanman─▒z─▒ sa─člar. Ba┼čka sorular─▒n─▒z olursa veya yard─▒ma ihtiya├ž duyarsan─▒z, l├╝tfen konuksever toplulu─čumuza veya destek ekibimize ula┼č─▒n. Mutlu modellemeler! ­čÜÇ


Yorumlar