Ultralytics Entegrasyonlar

Ultralytics Entegrasyonlar sayfasına hoş geldiniz! Bu sayfa, makine öğrenimi iş akışlarınızı kolaylaştırmak, veri kümesi yönetimini geliştirmek, model eğitimini basitleştirmek ve verimli dağıtımı kolaylaştırmak için tasarlanmış çeşitli araçlar ve platformlarla olan ortaklıklarımıza genel bir bakış sağlar.

İzle: Ultralytics YOLOv8 Dağıtım ve Entegrasyonlar

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, modellerinizi hızlı bir şekilde eğitmek, test etmek ve dağıtmak için kullanımı kolay bulut araçları sağlayarak YOLOv8 projeleri üzerinde çalışmayı basitleştirir.

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

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: Yapay zeka modellerinin çeşitli çerçeveler arasında aktarımını kolaylaştırmak için Microsoft tarafından oluşturulan ve Ultralytics modellerinin çok yönlülüğünü ve dağıtım esnekliğini artıran açık kaynaklı bir format.

• OpenVINO: Intel'in bilgisayarla görme modellerini çeşitli Intel CPU ve GPU platformlarında verimli bir şekilde optimize etmeye ve dağıtmaya yönelik araç seti.

• TensorRT: NVIDIA tarafından geliştirilen bu yüksek performanslı derin öğrenme çıkarım çerçevesi ve model biçimi, yapay zeka modellerini NVIDIA GPU'larda hızlandırılmış hız ve verimlilik için optimize ederek kolaylaştırılmış dağıtım sağlar.

• CoreML: CoreMLApple tarafından geliştirilen bu çerçeve, etkili ve güvenli model dağıtımı için Apple'ın donanımını kullanarak makine öğrenimi modellerini iOS, macOS, watchOS ve tvOS'teki uygulamalara verimli bir şekilde entegre etmek için tasarlanmıştır.

• TF SavedModel: Google tarafından geliştirilen TF SavedModel , TensorFlow modelleri için evrensel bir serileştirme formatıdır ve sunuculardan uç cihazlara kadar geniş bir platform yelpazesinde kolay paylaşım ve dağıtım sağlar.

• TF GraphDef: Google tarafından geliştirilen GraphDef , TensorFlow'un hesaplama grafiklerini temsil eden formatıdır ve makine öğrenimi modellerinin farklı donanımlarda optimize edilmiş bir şekilde yürütülmesini sağlar.

• TFLite: Google tarafından geliştirilen TFLite, 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: Edge TPU'larda TensorFlow Lite modellerini optimize etmek için Google tarafından geliştirilen bu model biçimi, yüksek hızlı, verimli uç hesaplama sağlar.

• TF.js: Google tarafından tarayıcılarda ve Node.js'de makine öğrenimini kolaylaştırmak için geliştirilen TF.js, makine öğrenimi modellerinin JavaScript tabanlı dağıtımına olanak tanır.

• 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: Tencent tarafından geliştirilen NCNN , mobil cihazlar için özel olarak tasarlanmış verimli bir sinir ağı çıkarım çerçevesidir. Yapay zeka modellerinin uygulamalara doğrudan dağıtılmasını sağlayarak çeşitli mobil platformlarda performansı optimize eder.

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 🙏!

Yorumlar