─░├žeri─če ge├ž

YOLOv8 Modellerinden PaddlePaddle Format─▒na Nas─▒l Aktar─▒l─▒r

Farkl─▒ ko┼čullara sahip ger├žek d├╝nya senaryolar─▒nda bilgisayarla g├Ârme modelleri geli┼čtirmek ve uygulamak aras─▒ndaki bo┼člu─ču doldurmak zor olabilir. PaddlePaddle esneklik, performans ve da─č─▒t─▒lm─▒┼č ortamlarda paralel i┼čleme kapasitesine odaklanarak bu s├╝reci kolayla┼čt─▒r─▒r. Bu, YOLOv8 bilgisayarla g├Ârme modellerinizi ak─▒ll─▒ telefonlardan bulut tabanl─▒ sunuculara kadar ├žok ├že┼čitli cihaz ve platformlarda kullanabilece─činiz anlam─▒na gelir.

PaddlePaddle model format─▒na d─▒┼ča aktarma yetene─či, a┼ča─č─▒dakileri optimize etmenize olanak tan─▒r Ultralytics YOLOv8PaddlePaddle ├žer├ževesinde kullan─▒m i├žin modeller. PaddlePaddle , end├╝striyel da─č─▒t─▒mlar─▒ kolayla┼čt─▒rmas─▒yla bilinir ve ├že┼čitli alanlardaki ger├žek d├╝nya ortamlar─▒nda bilgisayarla g├Ârme uygulamalar─▒n─▒ da─č─▒tmak i├žin iyi bir se├žimdir.

Neden PaddlePaddle adresine ihracat yapmal─▒s─▒n─▒z?

PaddlePaddle Logo

Baidu taraf─▒ndan geli┼čtirilmi┼čtir, PaddlePaddle(PArallel Distributed Deep LEarning) ├çin'in ilk a├ž─▒k kaynakl─▒ derin ├Â─črenme platformudur. Esas olarak ara┼čt─▒rma i├žin olu┼čturulmu┼č baz─▒ ├žer├ževelerin aksine, PaddlePaddle kullan─▒m kolayl─▒─č─▒na ve sekt├Ârler aras─▒nda sorunsuz entegrasyona ├Âncelik verir.

TensorFlow ve PyTorch gibi pop├╝ler ├žer├ževelere benzer ara├žlar ve kaynaklar sunarak t├╝m deneyim seviyelerindeki geli┼čtiriciler i├žin eri┼čilebilir hale getirir. Tar─▒m ve fabrikalardan hizmet i┼čletmelerine kadar, PaddlePaddle'un 4,77 milyonu a┼čk─▒n geni┼č geli┼čtirici toplulu─ču yapay zeka uygulamalar─▒n─▒n olu┼čturulmas─▒na ve da─č─▒t─▒lmas─▒na yard─▒mc─▒ oluyor.

By exporting your Ultralytics YOLOv8 models to PaddlePaddle format, you can tap into PaddlePaddle's strengths in performance optimization. PaddlePaddle prioritizes efficient model execution and reduced memory usage. As a result, your YOLOv8 models can potentially achieve even better performance, delivering top-notch results in practical scenarios.

PaddlePaddle Modellerinin Temel ├ľzellikleri

PaddlePaddle modelleri, ├že┼čitli da─č─▒t─▒m senaryolar─▒nda esneklik, performans ve ├Âl├žeklenebilirliklerine katk─▒da bulunan bir dizi temel ├Âzellik sunar:

  • Dinamikten Statik Grafi─če: PaddlePaddle , modellerin statik bir hesaplama grafi─čine ├ževrilebildi─či dinamikten statik derlemeyi destekler. Bu, ├žal─▒┼čma zaman─▒ ek y├╝k├╝n├╝ azaltan ve ├ž─▒kar─▒m performans─▒n─▒ art─▒ran optimizasyonlara olanak tan─▒r.

  • Operat├Âr F├╝zyonu: PaddlePaddle TensorRT gibi, hesaplamay─▒ kolayla┼čt─▒rmak ve ek y├╝k├╝ azaltmak i├žin operat├Âr f├╝zyonunu kullan─▒r. ├çer├ževe, uyumlu i┼člemleri birle┼čtirerek bellek aktar─▒mlar─▒n─▒ ve hesaplama ad─▒mlar─▒n─▒ en aza indirir ve daha h─▒zl─▒ ├ž─▒kar─▒m sa─člar.

  • Niceleme: PaddlePaddle , e─čitim sonras─▒ niceleme ve niceleme fark─▒ndal─▒ e─čitim dahil olmak ├╝zere niceleme tekniklerini destekler. Bu teknikler, daha d├╝┼č├╝k hassasiyetli veri temsillerinin kullan─▒lmas─▒na izin vererek performans─▒ etkili bir ┼čekilde art─▒r─▒r ve model boyutunu azalt─▒r.

Da─č─▒t─▒m Se├ženekleri PaddlePaddle

YOLOv8 modellerini PaddlePaddle adresine aktarma koduna dalmadan ├Ânce, PaddlePaddle modellerinin m├╝kemmel oldu─ču farkl─▒ da─č─▒t─▒m senaryolar─▒na bir g├Âz atal─▒m.

PaddlePaddle her biri farkl─▒ bir kullan─▒m kolayl─▒─č─▒, esneklik ve performans dengesi sunan bir dizi se├ženek sunar:

  • Paddle Serving: Bu ├žer├ževe, PaddlePaddle modellerinin y├╝ksek performansl─▒ RESTful API'ler olarak da─č─▒t─▒m─▒n─▒ basitle┼čtirir. ├ťretim ortamlar─▒ i├žin ideal olan Paddle Serving, model s├╝r├╝mleme, ├ževrimi├ži A/B testi ve b├╝y├╝k hacimli istekleri i┼člemek i├žin ├Âl├žeklenebilirlik gibi ├Âzellikler sunar.

  • Paddle ├ç─▒kar─▒m API'si: Paddle Inference API size model y├╝r├╝tme ├╝zerinde d├╝┼č├╝k seviyeli kontrol sa─člar. Bu se├ženek, modeli ├Âzel bir uygulamaya s─▒k─▒ca entegre etmeniz veya belirli bir donan─▒m i├žin performans─▒ optimize etmeniz gereken senaryolar i├žin ├žok uygundur.

  • Paddle Lite: Paddle Lite, kaynaklar─▒n s─▒n─▒rl─▒ oldu─ču mobil ve g├Âm├╝l├╝ cihazlarda kullan─▒lmak ├╝zere tasarlanm─▒┼čt─▒r. Modelleri daha k├╝├ž├╝k boyutlar ve ARM CPU'lar, GPU'lar ve di─čer ├Âzel donan─▒mlarda daha h─▒zl─▒ ├ž─▒kar─▒m i├žin optimize eder.

  • Paddle.js: Paddle.js enables you to deploy PaddlePaddle models directly within web browsers. Paddle.js can either load a pre-trained model or transform a model from paddle-hub with model transforming tools provided by Paddle.js. It can run in browsers that support WebGL/WebGPU/WebAssembly.

PaddlePaddle adresine aktar─▒n: YOLOv8 Modelinizi D├Ân├╝┼čt├╝rme

YOLOv8 modellerinin PaddlePaddle format─▒na d├Ân├╝┼čt├╝r├╝lmesi, y├╝r├╝tme esnekli─čini art─▒rabilir ve ├že┼čitli da─č─▒t─▒m senaryolar─▒ i├žin performans─▒ optimize edebilir.

Kurulum

Gerekli paketi y├╝klemek i├žin ├žal─▒┼čt─▒r─▒n:

Kurulum

# Install the required package for YOLOv8
pip install ultralytics

Kurulum s├╝reciyle ilgili ayr─▒nt─▒l─▒ talimatlar ve en iyi uygulamalar i├žin Ultralytics Kurulum k─▒lavuzumuza g├Âz at─▒n. YOLOv8 i├žin gerekli paketleri y├╝klerken herhangi bir zorlukla kar┼č─▒la┼č─▒rsan─▒z, ├ž├Âz├╝mler ve ipu├žlar─▒ i├žin Ortak Sorunlar k─▒lavuz umuza ba┼čvurun.

Kullan─▒m

Kullan─▒m talimatlar─▒na ge├žmeden ├Ânce, t├╝m Ultralytics YOLOv8 modellerinin d─▒┼ča aktar─▒labildi─čini, ancak se├žti─činiz modelin d─▒┼ča aktarma i┼člevini destekledi─činden burada emin olabilece─činizi belirtmek ├Ânemlidir.

Kullan─▒m

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Export the model to PaddlePaddle format
model.export(format="paddle")  # creates '/yolov8n_paddle_model'

# Load the exported PaddlePaddle model
paddle_model = YOLO("./yolov8n_paddle_model")

# Run inference
results = paddle_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Export a YOLOv8n PyTorch model to PaddlePaddle format
yolo export model=yolov8n.pt format=paddle  # creates '/yolov8n_paddle_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolov8n_paddle_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Desteklenen d─▒┼ča aktarma se├ženekleri hakk─▒nda daha fazla bilgi i├žin da─č─▒t─▒m se├ženekleriyle ilgiliUltralytics belge sayfas─▒n─▒ ziyaret edin.

D─▒┼ča Aktar─▒lan YOLOv8 PaddlePaddle Modellerini Da─č─▒tma

Ultralytics YOLOv8 modellerinizi PaddlePaddle bi├žimine ba┼čar─▒yla aktard─▒ktan sonra, art─▒k bunlar─▒ da─č─▒tabilirsiniz. Bir PaddlePaddle modelini ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin birincil ve ├Ânerilen ilk ad─▒m, ├Ânceki kullan─▒m kod par├žas─▒nda belirtildi─či gibi YOLO("./model_paddle_model") y├Ântemini kullanmakt─▒r.

Bununla birlikte, PaddlePaddle modellerinizi di─čer ├že┼čitli ortamlarda da─č─▒tmaya ili┼čkin ayr─▒nt─▒l─▒ talimatlar i├žin a┼ča─č─▒daki kaynaklara g├Âz at─▒n:

  • K├╝rek Servisi: Paddle Serving kullanarak PaddlePaddle modellerinizi performansl─▒ hizmetler olarak nas─▒l da─č─▒taca─č─▒n─▒z─▒ ├Â─črenin.

  • Paddle Lite: Paddle Lite kullanarak mobil ve g├Âm├╝l├╝ cihazlarda modellerin nas─▒l optimize edilece─čini ve da─č─▒t─▒laca─č─▒n─▒ ke┼čfedin.

  • Paddle.js: Paddle.js kullanarak istemci taraf─▒ yapay zeka i├žin PaddlePaddle modellerini web taray─▒c─▒lar─▒nda nas─▒l ├žal─▒┼čt─▒raca─č─▒n─▒z─▒ ke┼čfedin.

├ľzet

Bu k─▒lavuzda, Ultralytics YOLOv8 modellerini PaddlePaddle format─▒na aktarma s├╝recini inceledik. Bu ad─▒mlar─▒ izleyerek, farkl─▒ donan─▒m ve yaz─▒l─▒m ortamlar─▒ i├žin modellerinizi optimize ederek ├že┼čitli da─č─▒t─▒m senaryolar─▒nda PaddlePaddle'un g├╝├žl├╝ y├Ânlerinden yararlanabilirsiniz.

Kullan─▒m hakk─▒nda daha fazla bilgi i├žin PaddlePaddle resmi belgelerini ziyaret edin

Ultralytics YOLOv8 modellerinizi entegre etmenin daha fazla yolunu ke┼čfetmek ister misiniz? Entegrasyon k─▒lavuzu sayfam─▒z ├že┼čitli se├ženekleri inceleyerek sizi de─čerli kaynaklar ve i├žg├Âr├╝lerle donat─▒yor.



Created 2024-03-11, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (4), Burhan-Q (1), abirami-vina (2)

Yorumlar