YOLO26 Modellerinden PaddlePaddle Formatına Nasıl Aktarılır

Değişen koşullara sahip gerçek dünya senaryolarında bilgisayar görüşü modellerini geliştirme ve dağıtma arasındaki boşluğu kapatmak zor olabilir. PaddlePaddle, esneklik, performans ve dağıtılmış ortamlarda paralel işleme yeteneğine odaklanarak bu süreci kolaylaştırır. Bu, YOLO26 bilgisayar görüşü modellerinizi akıllı telefonlardan bulut tabanlı sunuculara kadar çok çeşitli cihaz ve platformlarda kullanabileceğiniz anlamına gelir.

İzle: Ultralytics YOLO26 Modellerini PaddlePaddle Formatına Nasıl Aktarılır | PaddlePaddle Formatının Temel Özellikleri

PaddlePaddle model formatına aktarma yeteneği, Ultralytics YOLO26 modellerinizi PaddlePaddle çerçevesi içinde kullanmak üzere optimize etmenizi sağlar. PaddlePaddle, endüstriyel dağıtımları kolaylaştırmasıyla bilinir ve çeşitli alanlarda gerçek dünya ortamlarında bilgisayar görüşü uygulamalarını dağıtmak için iyi bir seçimdir.

Neden PaddlePaddle'a aktarmalısınız?

Baidu tarafından geliştirilen PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning - Paralel Dağıtılmış Derin Öğrenme), Çin'in ilk açık kaynaklı derin öğrenme platformudur. Esas olarak araştırma için oluşturulmuş bazı çerçevelerin aksine, PaddlePaddle kullanım kolaylığına ve çeşitli sektörlerde sorunsuz entegrasyona öncelik verir.

TensorFlow ve PyTorch gibi popüler çerçevelere benzer araçlar ve kaynaklar sunarak, her deneyim seviyesinden geliştiricinin erişimine olanak tanır. Çiftçilik ve fabrikalardan hizmet işletmelerine kadar, PaddlePaddle'ın 4,77 milyondan fazla kişiden oluşan geniş geliştirici topluluğu, yapay zeka uygulamaları oluşturmaya ve dağıtmaya yardımcı oluyor.

Ultralytics YOLO26 modellerinizi PaddlePaddle formatına aktararak, PaddlePaddle'ın performans optimizasyonundaki güçlü yönlerinden faydalanabilirsiniz. PaddlePaddle, verimli model yürütmeyi ve azaltılmış bellek kullanımını önceliklendirir. Sonuç olarak, YOLO26 modelleriniz potansiyel olarak daha da iyi performans gösterebilir ve pratik senaryolarda üst düzey sonuçlar sunabilir.

PaddlePaddle Modellerinin Temel Özellikleri

PaddlePaddle modelleri, çeşitli dağıtım senaryolarında esnekliklerine, performanslarına ve ölçeklenebilirliklerine katkıda bulunan bir dizi temel özellik sunar:

• Dinamikten Statik Grafa: PaddlePaddle, modellerin statik bir hesaplama grafiğine çevrilebildiği dinamikten statiğe derlemeyi destekler. Bu, çalışma zamanı yükünü azaltan ve çıkarım performansını artıran optimizasyonları mümkün kılar.

• Operatör Birleştirme: TensorRT gibi PaddlePaddle da, hesaplamayı kolaylaştırmak ve ek yükü azaltmak için operatör birleştirmeyi kullanır. Çerçeve, uyumlu işlemleri birleştirerek bellek aktarımlarını ve hesaplama adımlarını en aza indirir ve bu da daha hızlı çıkarımla sonuçlanır.

• Kuvantizasyon: PaddlePaddle, eğitim sonrası kuvantizasyon ve kuvantizasyon farkındalıklı eğitim dahil olmak üzere kuvantizasyon tekniklerini destekler. Bu teknikler, daha düşük kesinlikte veri temsillerinin kullanılmasına olanak tanıyarak performansı etkin bir şekilde artırır ve model boyutunu küçültür.

PaddlePaddle'da Dağıtım Seçenekleri

YOLO26 modellerini PaddlePaddle'a aktarmak için koda dalmadan önce, PaddlePaddle modellerinin üstün olduğu farklı dağıtım senaryolarına bir göz atalım.

PaddlePaddle, her biri kullanım kolaylığı, esneklik ve performans arasında farklı bir denge sunan bir dizi seçenek sunar:

• Paddle Serving: Bu çerçeve, PaddlePaddle modellerinin yüksek performanslı RESTful API'leri olarak dağıtımını basitleştirir. Paddle Serving, model sürümleme, çevrimiçi A/B testi ve büyük hacimli istekleri işlemek için ölçeklenebilirlik gibi özellikler sağlayarak üretim ortamları için idealdir.

• Paddle Inference API: Paddle Inference API, model yürütme üzerinde düşük seviyeli kontrol sağlar. Bu seçenek, modeli özel bir uygulamaya sıkıca entegre etmeniz veya belirli donanımlar için performansı optimize etmeniz gereken senaryolar için çok uygundur.

• Paddle Lite: Paddle Lite, kaynakların sınırlı olduğu mobil ve gömülü cihazlarda dağıtım için tasarlanmıştır. Modelleri daha küçük boyutlar ve ARM CPU'ları, GPU'lar ve diğer özel donanımlar üzerinde daha hızlı çıkarım için optimize eder.

• Paddle.js: Paddle.js, PaddlePaddle modellerini doğrudan web tarayıcılarında dağıtmanızı sağlar. Paddle.js, önceden eğitilmiş bir modeli yükleyebilir veya Paddle.js tarafından sağlanan model dönüştürme araçlarıyla paddle-hub'dan bir modeli dönüştürebilir. WebGL/WebGPU/WebAssembly'yi destekleyen tarayıcılarda çalışabilir.

PaddlePaddle'a Aktarma: YOLO26 Modelinizi Dönüştürme

YOLO26 modellerini PaddlePaddle formatına dönüştürmek, çeşitli dağıtım senaryoları için yürütme esnekliğini artırabilir ve performansı optimize edebilir.

Kurulum

Gerekli paketi yüklemek için şunu çalıştırın:

# Install the required package for YOLO26
pip install ultralytics

Kurulum süreciyle ilgili detaylı talimatlar ve en iyi uygulamalar için Ultralytics Kurulum rehberimize göz atın. YOLO26 için gerekli paketleri kurarken herhangi bir zorlukla karşılaşırsanız, çözümler ve ipuçları için Sık Karşılaşılan Sorunlar rehberimize başvurun.

Kullanım

Tüm Ultralytics YOLO26 modelleri aktarımı destekler ve dağıtım ihtiyaçlarınıza en uygun olanı bulmak için aktarım formatları ve seçeneklerinin tam listesine göz atabilirsiniz.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to PaddlePaddle format
model.export(format="paddle")  # creates '/yolo26n_paddle_model'

# Load the exported PaddlePaddle model
paddle_model = YOLO("./yolo26n_paddle_model")

# Run inference
results = paddle_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO26n PyTorch model to PaddlePaddle format
yolo export model=yolo26n.pt format=paddle # creates '/yolo26n_paddle_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolo26n_paddle_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Dışa Aktarma Argümanları

Dışa aktarma süreci hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics'in dışa aktarma hakkındaki dokümantasyon sayfasını ziyaret edin.

Aktarılan YOLO26 PaddlePaddle Modellerini Dağıtma

Ultralytics YOLO26 modellerinizi PaddlePaddle formatına başarıyla aktardıktan sonra, şimdi onları dağıtabilirsiniz. Bir PaddlePaddle modelini çalıştırmak için birincil ve önerilen ilk adım, önceki kullanım kod parçacığında belirtildiği gibi YOLO("yolo26n_paddle_model/") yöntemini kullanmaktır.

Ancak, PaddlePaddle modellerinizi çeşitli diğer ortamlarda dağıtma hakkında ayrıntılı talimatlar için aşağıdaki kaynaklara göz atın:

• Paddle Serving: Paddle Serving'i kullanarak PaddlePaddle modellerinizi nasıl yüksek performanslı hizmetler olarak dağıtabileceğinizi öğrenin.

• Paddle Lite: Paddle Lite'ı kullanarak modelleri mobil ve gömülü cihazlarda nasıl optimize edeceğinizi ve dağıtacağınızı keşfedin.

• Paddle.js: Paddle.js'i kullanarak istemci tarafı yapay zeka için web tarayıcılarında PaddlePaddle modellerini nasıl çalıştıracağınızı keşfedin.

Özet

Bu kılavuzda, Ultralytics YOLO26 modellerini PaddlePaddle formatına aktarma sürecini inceledik. Bu adımları izleyerek, PaddlePaddle'ın çeşitli dağıtım senaryolarındaki güçlü yönlerinden faydalanabilir, modellerinizi farklı donanım ve yazılım ortamları için optimize edebilirsiniz.

Kullanım hakkında daha fazla bilgi için PaddlePaddle resmi belgelerini ziyaret edin.

Ultralytics YOLO26 modellerinizi entegre etmenin daha fazla yolunu keşfetmek ister misiniz? Entegrasyon rehberi sayfamız çeşitli seçenekleri inceleyerek size değerli kaynaklar ve bilgiler sunar.

SSS

Ultralytics YOLO26 modellerini PaddlePaddle formatına nasıl aktarırım?

Ultralytics YOLO26 modellerini PaddlePaddle formatına aktarmak oldukça basittir. Şunu kullanabilirsiniz: export dönüşümü gerçekleştirmek için YOLO sınıfının method'u. İşte python kullanarak bir örnek:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to PaddlePaddle format
model.export(format="paddle")  # creates '/yolo26n_paddle_model'

# Load the exported PaddlePaddle model
paddle_model = YOLO("./yolo26n_paddle_model")

# Run inference
results = paddle_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO26n PyTorch model to PaddlePaddle format
yolo export model=yolo26n.pt format=paddle # creates '/yolo26n_paddle_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolo26n_paddle_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Daha ayrıntılı kurulum ve sorun giderme için Ultralytics Kurulum Kılavuzu ve Sık Karşılaşılan Sorunlar Kılavuzu'na bakın.

Model dağıtımı için PaddlePaddle kullanmanın avantajları nelerdir?

PaddlePaddle, model dağıtımı için çeşitli önemli avantajlar sunar:

• Performans Optimizasyonu: PaddlePaddle, verimli model yürütme ve azaltılmış bellek kullanımında mükemmeldir.
• Dinamikten Statik Grafa Derleme: Çalışma zamanı optimizasyonlarına olanak tanıyan dinamikten statiğe derlemeyi destekler.
• Operatör Birleştirme (Operator Fusion): Uyumlu işlemleri birleştirerek, hesaplama yükünü azaltır.
• Kuvantizasyon Teknikleri: Daha iyi performans için daha düşük kesinlikte veri temsillerini mümkün kılarak, eğitim sonrası ve kuvantizasyon farkındalıklı eğitimi destekler.

Ultralytics YOLO26 modellerinizi PaddlePaddle'a aktararak gelişmiş sonuçlar elde edebilir, çeşitli uygulamalar ve donanım platformlarında esneklik ve yüksek performans sağlayabilirsiniz. PaddlePaddle'ın temel özelliklerini ve yeteneklerini resmi PaddlePaddle belgelerinde keşfedin.

YOLO26 modellerimi dağıtmak için neden PaddlePaddle'ı seçmeliyim?

Baidu tarafından geliştirilen PaddlePaddle, endüstriyel ve ticari yapay zeka dağıtımları için optimize edilmiştir. Geniş geliştirici topluluğu ve sağlam çerçevesi, TensorFlow ve PyTorch'a benzer kapsamlı araçlar sunar. YOLO26 modellerinizi PaddlePaddle'a aktararak şunlardan faydalanırsınız:

• Gelişmiş Performans: Optimal yürütme hızı ve azaltılmış bellek ayak izi.
• Esneklik: Akıllı telefonlardan bulut sunucularına kadar çeşitli cihazlarla geniş uyumluluk.
• Ölçeklenebilirlik: Dağıtılmış ortamlar için verimli paralel işleme yetenekleri.

Bu özellikler, PaddlePaddle'ı YOLO26 modellerini üretim ortamlarında dağıtmak için cazip bir seçenek haline getirir.

PaddlePaddle, model performansını diğer çerçevelere göre nasıl iyileştirir?

PaddlePaddle, model performansını optimize etmek için çeşitli gelişmiş teknikler kullanır:

• Dinamikten Statik Grafa: Modelleri, çalışma zamanı optimizasyonları için statik bir hesaplama grafiğine dönüştürür.
• Operatör Birleştirme (Operator Fusion): Bellek aktarımını en aza indirmek ve çıkarım hızını artırmak için uyumlu işlemleri birleştirir.
• Kuvantizasyon: Doğruluğu korurken daha düşük kesinlikte veriler kullanarak model boyutunu küçültür ve verimliliği artırır.

Bu teknikler, verimli model yürütmeyi önceliklendirerek PaddlePaddle'ı yüksek performanslı YOLO26 modellerini dağıtmak için mükemmel bir seçenek haline getirir. Optimizasyon hakkında daha fazla bilgi için PaddlePaddle resmi belgelerine bakınız.

PaddlePaddle, YOLO26 modelleri için hangi dağıtım seçeneklerini sunar?

PaddlePaddle, esnek dağıtım seçenekleri sunar:

• Paddle Serving: Modelleri RESTful API'leri olarak dağıtır, model sürümleme ve çevrimiçi A/B testi gibi özelliklerle üretim için idealdir.
• Paddle Inference API: Özel uygulamalar için model yürütme üzerinde düşük seviyeli kontrol sağlar.
• Paddle Lite: Mobil ve gömülü cihazların sınırlı kaynakları için modelleri optimize eder.
• Paddle.js: Modellerin doğrudan web tarayıcılarında dağıtılmasını sağlar.

Bu seçenekler, cihaz üzerinde çıkarımdan ölçeklenebilir bulut hizmetlerine kadar geniş bir dağıtım senaryosu yelpazesini kapsar. Ultralytics Model Dağıtım Seçenekleri sayfası üzerinde daha fazla dağıtım stratejisi keşfedin.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 7 gün önce güncellendi

Yorumlar