Ultralytics Entegrasyonlar

Welcome to the Ultralytics Integrations page! This page provides an overview of our partnerships with various tools and platforms, designed to streamline your machine learning workflows, enhance dataset management, simplify model training, and facilitate efficient deployment.

İzle: Ultralytics YOLO11 Deployment and Integrations

Veri Setleri Entegrasyonları

• Roboflow: Ultralytics modelleri için sorunsuz veri seti yönetimini kolaylaştırarak sağlam açıklama, ön işleme ve artırma yetenekleri sunar.

Eğitim Entegrasyonları

• ClearML: Ultralytics ML iş akışlarınızı otomatikleştirin, deneyleri izleyin ve ekip işbirliğini teşvik edin.

• Comet ML: Makine öğrenimi deneylerinizi izleyerek, karşılaştırarak ve optimize ederek Ultralytics ile model geliştirmenizi geliştirin.

• DVC: Ultralytics makine öğrenimi projeleriniz için sürüm kontrolü uygulayarak verileri, kodu ve modelleri etkili bir şekilde senkronize edin.

• MLFlow: Ultralytics modellerinin deneme ve yeniden üretilebilirlikten dağıtıma kadar tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü kolaylaştırın.

• Ultralytics HUB: Önceden eğitilmiş Ultralytics modellerinden oluşan bir topluluğa erişin ve katkıda bulunun.

• Neptune: MLOps için tasarlanmış bu meta veri deposunda Ultralytics ile ML deneylerinizin kapsamlı bir günlüğünü tutun.

• Ray Tune: Ultralytics modellerinizin hiperparametrelerini her ölçekte optimize edin.

• TensorBoard: Ultralytics ML iş akışlarınızı görselleştirin, model metriklerini izleyin ve ekip işbirliğini teşvik edin.

• Weights & Biases (W&B): Deneyleri izleyin, metrikleri görselleştirin ve Ultralytics projelerinde yeniden üretilebilirliği ve işbirliğini teşvik edin.

• Amazon SageMaker: Ultralytics modellerini verimli bir şekilde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için Amazon SageMaker'dan yararlanın ve makine öğrenimi yaşam döngüsü için hepsi bir arada bir platform sağlayın.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient simplifies working on YOLO11 projects by providing easy-to-use cloud tools for training, testing, and deploying your models quickly.

• Google Colab: İşbirliği ve paylaşımı destekleyen bulut tabanlı bir ortamda Ultralytics modellerini eğitmek ve değerlendirmek için Google Colab'ı kullanın.

• Kaggle: Önceden yüklenmiş kütüphaneler, GPU desteği ve işbirliği ve paylaşım için canlı bir topluluk ile bulut tabanlı bir ortamda Ultralytics modellerini eğitmek ve değerlendirmek için Kaggle'ı nasıl kullanabileceğinizi keşfedin.

• JupyterLab: Ultralytics modellerini kolay ve verimli bir şekilde eğitmek ve değerlendirmek için JupyterLab'in etkileşimli ve özelleştirilebilir ortamını nasıl kullanacağınızı öğrenin.

• IBM Watsonx: IBM Watsonx'ın son teknoloji yapay zeka araçları, zahmetsiz entegrasyonu ve gelişmiş model yönetim sistemi ile Ultralytics modellerinin eğitimini ve değerlendirilmesini nasıl basitleştirdiğini görün.

Dağıtım Entegrasyonları

• Neural Magic: Quantization Aware Training (QAT) ve budama tekniklerinden yararlanarak Ultralytics modellerini üstün performans ve daha yalın boyut için optimize edin.

• Gradio 🚀 YENİ: Gerçek zamanlı, etkileşimli nesne algılama demoları için Ultralytics modellerini Gradio ile dağıtın.

• TorchScript: Projenin bir parçası olarak geliştirilen PyTorch çerçevesi olan TorchScript , Python bağımlılıklarına ihtiyaç duymadan çeşitli üretim ortamlarında makine öğrenimi modellerinin verimli bir şekilde yürütülmesini ve dağıtılmasını sağlar.

• ONNX: tarafından oluşturulan açık kaynaklı bir formattır. Microsoft Yapay zeka modellerinin çeşitli çerçeveler arasında aktarımını kolaylaştırmak, Ultralytics modellerinin çok yönlülüğünü ve dağıtım esnekliğini artırmak için.

• OpenVINO: Intel's toolkit for optimizing and deploying computer vision models efficiently across various Intel CPU and GPU platforms.

• TensorRT: Developed by NVIDIA, this high-performance deep learning inference framework and model format optimizes AI models for accelerated speed and efficiency on NVIDIA GPUs, ensuring streamlined deployment.

• CoreML: CoreML, developed by Apple, is a framework designed for efficiently integrating machine learning models into applications across iOS, macOS, watchOS, and tvOS, using Apple's hardware for effective and secure model deployment.

• TF SavedModel: Developed by Google, TF SavedModel is a universal serialization format for TensorFlow models, enabling easy sharing and deployment across a wide range of platforms, from servers to edge devices.

• TF GraphDef: Tarafından geliştirilmiştir GoogleGraphDef , TensorFlow'un hesaplama grafiklerini temsil etme formatıdır ve makine öğrenimi modellerinin farklı donanımlarda optimize edilmiş şekilde yürütülmesini sağlar.

• TFLite: Tarafından geliştirilmiştir GoogleTFLite, makine öğrenimi modellerini mobil ve uç cihazlara dağıtmak için hafif bir çerçevedir ve minimum bellek ayak izi ile hızlı, verimli çıkarım sağlar.

• TFLite Edge TPU: Developed by Google for optimizing TensorFlow Lite models on Edge TPUs, this model format ensures high-speed, efficient edge computing.

• TF.js: Tarafından geliştirilen Google Tarayıcılarda ve Node.js'de makine öğrenimini kolaylaştırmak için TF.js ML modellerinin JavaScript tabanlı dağıtımına izin verir.

• PaddlePaddle: Baidu'nun açık kaynaklı bir derin öğrenme platformu olan PaddlePaddle , yapay zeka modellerinin verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar ve endüstriyel uygulamaların ölçeklenebilirliğine odaklanır.

• NCNN: Developed by Tencent, NCNN is an efficient neural network inference framework tailored for mobile devices. It enables direct deployment of AI models into apps, optimizing performance across various mobile platforms.

• VS Code: An extension for VS Code that provides code snippets for accelerating development workflows with Ultralytics and also for anyone looking for examples to help learn or get started with Ultralytics.

Dışa Aktarma Biçimleri

Ayrıca, farklı ortamlarda dağıtım için çeşitli model dışa aktarma formatlarını da destekliyoruz. İşte mevcut formatlar:

Her bir entegrasyon hakkında daha fazla bilgi edinmek ve Ultralytics ile bunlardan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğinizi öğrenmek için bağlantıları keşfedin. Tamamı görün export detaylar İhracat Sayfa.

Entegrasyonlarımıza Katkıda Bulunun

Topluluğun Ultralytics YOLO adresini diğer teknolojiler, araçlar ve platformlarla nasıl entegre ettiğini görmekten her zaman heyecan duyuyoruz! YOLO 'u yeni bir sistemle başarılı bir şekilde entegre ettiyseniz veya paylaşacak değerli bilgileriniz varsa, Entegrasyon Belgelerimize katkıda bulunmayı düşünün.

Bir kılavuz veya öğretici yazarak, belgelerimizin genişletilmesine yardımcı olabilir ve topluluğa fayda sağlayan gerçek dünya örnekleri sağlayabilirsiniz. Bu, Ultralytics YOLO çevresinde büyüyen ekosisteme katkıda bulunmanın mükemmel bir yoludur.

Katkıda bulunmak için lütfen 🛠️ adresinden nasıl Çekme İsteği (PR) gönderileceğine ilişkin talimatlar için Katkıda Bulunma Kılavuzumuza göz atın. Katkılarınızı sabırsızlıkla bekliyoruz!

Ultralytics YOLO ekosistemini daha geniş ve zengin özelliklere sahip hale getirmek için işbirliği yapalım 🙏!

SSS

Ultralytics HUB nedir ve makine öğrenimi iş akışını nasıl kolaylaştırır?

Ultralytics HUB is a cloud-based platform designed to make machine learning (ML) workflows for Ultralytics models seamless and efficient. By using this tool, you can easily upload datasets, train models, perform real-time tracking, and deploy YOLO11 models without needing extensive coding skills. You can explore the key features on the Ultralytics HUB page and get started quickly with our Quickstart guide.

Veri kümesi yönetimi için Ultralytics YOLO modellerini Roboflow ile nasıl entegre edebilirim?

Ultralytics YOLO modellerini Roboflow ile entegre etmek, açıklama, ön işleme ve büyütme için sağlam araçlar sağlayarak veri kümesi yönetimini geliştirir. Başlamak için, aşağıdaki adımları izleyin Roboflow entegrasyon sayfası. Bu ortaklık, doğru ve sağlam YOLO modelleri geliştirmek için çok önemli olan verimli veri kümesi işlemeyi sağlar.

MLFlow kullanarak Ultralytics modellerimin performansını takip edebilir miyim?

Evet, yapabilirsiniz. MLFlow'u Ultralytics modelleriyle entegre etmek deneyleri izlemenize, tekrarlanabilirliği artırmanıza ve tüm ML yaşam döngüsünü kolaylaştırmanıza olanak tanır. Bu entegrasyonun kurulumuna ilişkin ayrıntılı talimatları MLFlow entegrasyon sayfasında bulabilirsiniz. Bu entegrasyon özellikle model metriklerini izlemek ve ML iş akışını verimli bir şekilde yönetmek için kullanışlıdır.

What are the benefits of using Neural Magic for YOLO11 model optimization?

Neural Magic optimizes YOLO11 models by leveraging techniques like Quantization Aware Training (QAT) and pruning, resulting in highly efficient, smaller models that perform better on resource-limited hardware. Check out the Neural Magic integration page to learn how to implement these optimizations for superior performance and leaner models. This is especially beneficial for deployment on edge devices.

Etkileşimli demolar için Gradio ile Ultralytics YOLO modellerini nasıl dağıtabilirim?

To deploy Ultralytics YOLO models with Gradio for interactive object detection demos, you can follow the steps outlined on the Gradio integration page. Gradio allows you to create easy-to-use web interfaces for real-time model inference, making it an excellent tool for showcasing your YOLO model's capabilities in a user-friendly format suitable for both developers and end-users.

Bu yaygın soruları ele alarak, kullanıcı deneyimini geliştirmeyi ve Ultralytics ürünlerinin güçlü yetenekleri hakkında değerli bilgiler sağlamayı amaçlıyoruz. Bu SSS'lerin dahil edilmesi yalnızca dokümantasyonu geliştirmekle kalmayacak, aynı zamanda Ultralytics web sitesine daha fazla organik trafik çekecektir.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 6 days ago

Yorumlar