─░├žeri─če ge├ž

YOLOv8 Paperspace Gradient ile Model E─čitimi Basitle┼čti

Bilgisayarla g├Ârme modellerinin e─čitimi YOLOv8 karma┼č─▒k olabilir. B├╝y├╝k veri k├╝melerini y├Ânetmeyi, GPU'lar, TPU'lar ve CPU'lar gibi farkl─▒ bilgisayar donan─▒m─▒ t├╝rlerini kullanmay─▒ ve e─čitim s├╝recinde verilerin sorunsuz bir ┼čekilde akmas─▒n─▒ sa─člamay─▒ i├žerir. Genellikle geli┼čtiriciler bilgisayar sistemlerini ve ortamlar─▒n─▒ y├Ânetmek i├žin ├žok fazla zaman harcarlar. Sadece en iyi modeli olu┼čturmaya odaklanmak istedi─činizde bu durum sinir bozucu olabilir.

─░┼čte bu noktada Paperspace Gradient gibi bir platform i┼čleri daha basit hale getirebilir. Paperspace Gradient, makine ├Â─črenimi modellerini tek bir yerde olu┼čturman─▒z─▒, e─čitmenizi ve da─č─▒tman─▒z─▒ sa─člayan bir MLOps platformudur. Gradient ile geli┼čtiriciler, altyap─▒ ve ortamlar─▒ y├Ânetme zahmetine girmeden YOLOv8 modellerini e─čitmeye odaklanabilirler.

Paperspace

Paperspace Genel Bak─▒┼č

Paperspace2014 y─▒l─▒nda Michigan ├ťniversitesi mezunlar─▒ taraf─▒ndan ba┼člat─▒lan ve 2023 y─▒l─▒nda DigitalOcean taraf─▒ndan sat─▒n al─▒nan Jupyter, ├Âzellikle makine ├Â─črenimi i├žin tasarlanm─▒┼č bir bulut platformudur. Kullan─▒c─▒lara g├╝├žl├╝ GPU'lar, i┼čbirli─čine dayal─▒ Jupyter not defterleri, da─č─▒t─▒mlar i├žin bir konteyner hizmeti, makine ├Â─črenimi g├Ârevleri i├žin otomatik i┼č ak─▒┼člar─▒ ve y├╝ksek performansl─▒ sanal makineler sa─člar. Bu ├Âzellikler, kodlamadan da─č─▒t─▒ma kadar t├╝m makine ├Â─črenimi geli┼čtirme s├╝recini kolayla┼čt─▒rmay─▒ ama├žlamaktad─▒r.

Paperspace Gradyan

PaperSpace Gradyana Genel Bak─▒┼č

Paperspace Gradient, bulutta yapay zeka ve makine ├Â─črenimi ile ├žal─▒┼čmay─▒ ├žok daha h─▒zl─▒ ve kolay hale getirmek i├žin tasarlanm─▒┼č bir ara├ž paketidir. Gradient, modellerin olu┼čturulmas─▒ ve e─čitilmesinden da─č─▒t─▒lmas─▒na kadar t├╝m makine ├Â─črenimi geli┼čtirme s├╝recini ele al─▒r.

Ara├ž setinde, bir i┼č ko┼čucusu arac─▒l─▒─č─▒yla Google'─▒n TPU'lar─▒ i├žin destek, Jupyter not defterleri ve kapsay─▒c─▒lar i├žin kapsaml─▒ destek ve yeni programlama dili entegrasyonlar─▒ yer al─▒yor. ├ľzellikle dil entegrasyonuna odaklanmas─▒, kullan─▒c─▒lar─▒n mevcut Python projelerini mevcut en geli┼čmi┼č GPU altyap─▒s─▒n─▒ kullanacak ┼čekilde kolayca uyarlamalar─▒na olanak tan─▒yor.

E─čitim YOLOv8 Paperspace Gradyan Kullanarak

Paperspace Gradient, YOLOv8 modelini birka├ž t─▒klamayla e─čitmeyi m├╝mk├╝n k─▒lar. Entegrasyon sayesinde Paperspace konsoluna eri┼čebilir ve modelinizi hemen e─čitmeye ba┼člayabilirsiniz. Model e─čitimi s├╝reci ve en iyi uygulamalar hakk─▒nda ayr─▒nt─▒l─▒ bilgi i├žin YOLOv8 Model E─čitimi k─▒lavuzumuza bak─▒n.

Oturum a├ž─▒n ve ard─▒ndan a┼ča─č─▒daki resimde g├Âsterilen "Makineyi Ba┼člat" d├╝─čmesine t─▒klay─▒n. Birka├ž saniye i├žinde, y├Ânetilen bir GPU ortam─▒ ba┼člayacak ve ard─▒ndan diz├╝st├╝ bilgisayar─▒n h├╝crelerini ├žal─▒┼čt─▒rabilirsiniz.

E─čitim YOLOv8  Paperspace  Gradyan Kullanarak

Ultralytics kurucusu Glenn Jocher ve Paperspace'dan James Skelton ile yap─▒lan bir tart─▒┼čmada YOLOv8 ve Paperspace Gradient'in daha fazla ├Âzelli─čini ke┼čfedin. Tart─▒┼čmay─▒ a┼ča─č─▒da izleyin.



─░zle: Ultralytics Live Session 7: It's All About the Environment: Optimizing YOLOv8 Training With Gradient

Paperspace Gradient'in Temel ├ľzellikleri

As you explore the Paperspace console, you'll see how each step of the machine-learning workflow is supported and enhanced. Here are some things to look out for:

  • Tek T─▒kla Notebooklar: Gradient, ortam kurulumu ve ba─č─▒ml─▒l─▒k y├Ânetimi ihtiyac─▒n─▒ ortadan kald─▒rarak YOLOv8 i├žin ├Âzel olarak tasarlanm─▒┼č ├Ânceden yap─▒land─▒r─▒lm─▒┼č Jupyter Notebook'lar─▒ sa─člar. Sadece istedi─činiz not defterini se├žin ve hemen denemeye ba┼člay─▒n.

  • Donan─▒m Esnekli─či: E─čitim ihtiya├žlar─▒n─▒za ve b├╝t├ženize uyacak ┼čekilde ├že┼čitli CPU, GPU ve TPU yap─▒land─▒rmalar─▒na sahip ├že┼čitli makine t├╝rleri aras─▒ndan se├žim yap─▒n. Gradient, t├╝m arka u├ž kurulumunu ger├žekle┼čtirerek model geli┼čtirmeye odaklanman─▒za olanak tan─▒r.

  • Deney Takibi: Gradient hiperparametreler, metrikler ve kod de─či┼čiklikleri dahil olmak ├╝zere deneylerinizi otomatik olarak izler. Bu, farkl─▒ e─čitim ├žal─▒┼čmalar─▒n─▒ kolayca kar┼č─▒la┼čt─▒rman─▒za, optimum yap─▒land─▒rmalar─▒ belirlemenize ve ba┼čar─▒l─▒ sonu├žlar─▒ yeniden ├╝retmenize olanak tan─▒r.

  • Veri K├╝mesi Y├Ânetimi: Veri k├╝melerinizi do─črudan Gradient i├žinden verimli bir ┼čekilde y├Ânetin. Projenizin veri haz─▒rlama a┼čamas─▒n─▒ kolayla┼čt─▒rarak verileri kolayl─▒kla y├╝kleyin, versiyonlay─▒n ve ├Ân i┼člemden ge├žirin.

  • Model Sunma: E─čitimli YOLOv8 modellerinizi sadece birka├ž t─▒klama ile REST API'leri olarak da─č─▒t─▒n. Gradient altyap─▒y─▒ y├Âneterek nesne alg─▒lama modellerinizi uygulamalar─▒n─▒za kolayca entegre etmenizi sa─člar.

  • Ger├žek Zamanl─▒ ─░zleme: Gradient'in sezgisel panosu arac─▒l─▒─č─▒yla da─č─▒t─▒lan modellerinizin performans─▒n─▒ ve sa─čl─▒─č─▒n─▒ izleyin. ├ç─▒kar─▒m h─▒z─▒, kaynak kullan─▒m─▒ ve olas─▒ hatalar hakk─▒nda i├žg├Âr├╝ler elde edin.

YOLOv8 Projeleriniz ─░├žin Neden Gradient Kullanmal─▒s─▒n─▒z?

YOLOv8 modellerini e─čitmek, da─č─▒tmak ve de─čerlendirmek i├žin bir├žok se├ženek mevcut olsa da, Paperspace Gradient ile entegrasyon, onu di─čer ├ž├Âz├╝mlerden ay─▒ran benzersiz bir dizi avantaj sunar. ┼×imdi bu entegrasyonu benzersiz k─▒lan unsurlar─▒ inceleyelim:

  • Geli┼čmi┼č ─░┼čbirli─či: Payla┼č─▒lan ├žal─▒┼čma alanlar─▒ ve s├╝r├╝m kontrol├╝, sorunsuz ekip ├žal─▒┼čmas─▒n─▒ kolayla┼čt─▒r─▒r ve tekrarlanabilirli─či sa─člayarak ekibinizin birlikte etkili bir ┼čekilde ├žal─▒┼čmas─▒na ve projenizin net bir ge├žmi┼čini korumas─▒na olanak tan─▒r.

  • D├╝┼č├╝k Maliyetli GPU'lar: Gradient, y├╝ksek performansl─▒ GPU'lara b├╝y├╝k bulut sa─člay─▒c─▒lar─▒ndan veya ┼čirket i├ži ├ž├Âz├╝mlerden ├Ânemli ├Âl├ž├╝de daha d├╝┼č├╝k maliyetlerle eri┼čim sa─člar. Saniye ba┼č─▒na faturaland─▒rma ile yaln─▒zca ger├žekten kulland─▒─č─▒n─▒z kaynaklar i├žin ├Âdeme yaparak b├╝t├ženizi optimize edersiniz.

  • ├ľng├Âr├╝lebilir Maliyetler: Gradient'in iste─če ba─čl─▒ fiyatland─▒rmas─▒ maliyet ┼čeffafl─▒─č─▒ ve ├Âng├Âr├╝lebilirlik sa─člar. Kaynaklar─▒n─▒z─▒ gerekti─či gibi yukar─▒ veya a┼ča─č─▒ ├Âl├žeklendirebilir ve gereksiz harcamalardan ka├ž─▒narak yaln─▒zca kulland─▒─č─▒n─▒z s├╝re i├žin ├Âdeme yapabilirsiniz.

  • Taahh├╝t Yok: De─či┼čen proje gereksinimlerine uyum sa─člamak ve maliyet-performans dengesini optimize etmek i├žin ├Ârnek t├╝rlerinizi istedi─činiz zaman ayarlayabilirsiniz. Maksimum esneklik sa─člayan kilitlenme s├╝releri veya taahh├╝tler yoktur.

├ľzet

Bu k─▒lavuzda YOLOv8 modellerinin e─čitimi i├žin Paperspace Gradient entegrasyonu incelenmi┼čtir. Gradient, zahmetsiz model e─čitimi ve de─čerlendirmesinden kolayla┼čt─▒r─▒lm─▒┼č da─č─▒t─▒m se├ženeklerine kadar yapay zeka geli┼čtirme yolculu─čunuzu h─▒zland─▒racak ara├žlar─▒ ve altyap─▒y─▒ sa─člar.

For further exploration, visit PaperSpace's official documentation.

Ayr─▒ca, farkl─▒ YOLOv8 entegrasyonlar─▒ hakk─▒nda daha fazla bilgi edinmek i├žin Ultralytics entegrasyon k─▒lavuzu sayfas─▒n─▒ ziyaret edin. Bilgisayarla g├Ârme projelerinizi bir sonraki seviyeye ta┼č─▒yacak i├žg├Âr├╝ler ve ipu├žlar─▒yla dolu.



Created 2024-04-26, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (3), abirami-vina (1)

Yorumlar