─░├žeri─če ge├ž

YOLOv5 AWS Derin ├ľ─črenme ├ľrne─činde ­čÜÇ: Eksiksiz K─▒lavuzunuz

Y├╝ksek performansl─▒ bir derin ├Â─črenme ortam─▒ kurmak yeni ba┼člayanlar i├žin g├Âz korkutucu olabilir, ancak korkmay─▒n! ­čŤá´ŞĆ Bu k─▒lavuzla, YOLOv5 adresini bir AWS Derin ├ľ─črenme ├Ârne─činde ├žal─▒┼č─▒r hale getirme s├╝recinde size yol g├Âsterece─čiz. Amazon Web Services'in (AWS) g├╝c├╝nden yararlanarak, makine ├Â─čreniminde yeni olanlar bile h─▒zl─▒ ve uygun maliyetli bir ┼čekilde ba┼člayabilir. AWS platformunun ├Âl├žeklenebilirli─či hem deney hem de ├╝retim da─č─▒t─▒m─▒ i├žin m├╝kemmeldir.

YOLOv5 i├žin di─čer h─▒zl─▒ ba┼člang─▒├ž se├ženekleri aras─▒nda Colab Not Defteri Colab'da A├ž Kaggle'da A├ž, GCP Derin ├ľ─črenme Sanal Makinesive Docker imaj─▒m─▒z─▒ Docker Hub Docker ├çeker.

Ad─▒m 1: AWS Konsolunda Oturum A├žma

Bir hesap olu┼čturarak veya https://aws.amazon.com/console/ adresindeki AWS konsolunda oturum a├žarak ba┼člay─▒n. Giri┼č yapt─▒ktan sonra, ├Ârneklerinizi y├Ânetmek ve ayarlamak i├žin EC2 hizmetini se├žin.

Konsol

Ad─▒m 2: ├ľrne─činizi Ba┼člat─▒n

EC2 panosunda, yeni bir sanal sunucu olu┼čturmak i├žin ge├židiniz olan Launch Instance (├ľrne─či Ba┼člat ) d├╝─čmesini bulacaks─▒n─▒z.

F─▒rlatma

Do─čru Amazon Makine ─░maj─▒n─▒ (AMI) Se├žme

Burada ├Ârne─činiz i├žin i┼čletim sistemini ve yaz─▒l─▒m y─▒─č─▒n─▒n─▒ se├žersiniz. Arama alan─▒na 'Derin ├ľ─črenme' yaz─▒n ve ihtiya├žlar─▒n─▒z aksini gerektirmedi─či s├╝rece en son Ubuntu tabanl─▒ Derin ├ľ─črenme AMI'sini se├žin. Amazon'un Derin ├ľ─črenme AMI'leri, kurulum s├╝recinizi kolayla┼čt─▒rmak i├žin pop├╝ler ├žer├ževeler ve GPU s├╝r├╝c├╝leri ile ├Ânceden y├╝klenmi┼č olarak gelir.

AMI'yi se├žin

Bir ├ľrnek T├╝r├╝ Se├žme

Derin ├Â─črenme g├Ârevleri i├žin, model e─čitimini b├╝y├╝k ├Âl├ž├╝de h─▒zland─▒rabilece─činden genellikle bir GPU ├Ârnek t├╝r├╝ se├žilmesi ├Ânerilir. ├ľrnek boyutu ile ilgili olarak, modelin bellek gereksinimlerinin asla ├Ârne─činizin sa─člayabilece─či bellek miktar─▒n─▒ a┼čmamas─▒ gerekti─čini unutmay─▒n.

Not: Modelinizin boyutu, bir ├Ârnek se├žerken bir fakt├Âr olmal─▒d─▒r. Modeliniz bir ├Ârne─čin kullan─▒labilir RAM'ini a┼č─▒yorsa, uygulaman─▒z i├žin yeterli belle─če sahip farkl─▒ bir ├Ârnek t├╝r├╝ se├žin.

Kullan─▒labilir GPU ├Ârnek t├╝rlerinin bir listesi i├žin, ├Âzellikle H─▒zland─▒r─▒lm─▒┼č Bilgi ─░┼člem alt─▒nda EC2 ├ľrnek T├╝rleri'ni ziyaret edin.

Tip Se├žiniz

GPU izleme ve optimizasyonu hakk─▒nda daha fazla bilgi i├žin GPU ─░zleme ve Optimizasyon b├Âl├╝m├╝ne bak─▒n. Fiyatland─▒rma i├žin ─░ste─če Ba─čl─▒ Fiyatland─▒rma ve Spot Fiyatland─▒rma b├Âl├╝mlerine bak─▒n.

├ľrne─činizi Yap─▒land─▒rma

Amazon EC2 Spot ├ľrnekleri, kullan─▒lmayan kapasite i├žin standart maliyetin ├žok alt─▒nda teklif vermenize olanak tan─▒yarak uygulamalar─▒ ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin uygun maliyetli bir yol sunar. Spot Instance kapand─▒─č─▒nda bile verileri koruyan kal─▒c─▒ bir deneyim i├žin kal─▒c─▒ bir iste─či tercih edin.

Spot Talebi

Ba┼člatmadan ├Ânce ├Ârnek ayarlar─▒n─▒z─▒n ve g├╝venlik yap─▒land─▒rmalar─▒n─▒z─▒n geri kalan─▒n─▒ Ad─▒m 4-7'de gerekti─či gibi ayarlamay─▒ unutmay─▒n.

Ad─▒m 3: ├ľrne─činize Ba─član─▒n

├ľrne─činiz ├žal─▒┼čt─▒─č─▒nda, onay kutusunu se├žin ve SSH bilgilerine eri┼čmek i├žin Ba─član'a t─▒klay─▒n. ├ľrne─činizle ba─člant─▒ kurmak i├žin tercih etti─činiz terminalde g├Âr├╝nt├╝lenen SSH komutunu kullan─▒n.

Ba─član

Ad─▒m 4: ├çal─▒┼čt─▒rma YOLOv5

├ľrne─činizde oturum a├žt─▒─č─▒n─▒zda, art─▒k YOLOv5 deposunu klonlamaya ve Python 3.8 veya sonraki bir ortamda ba─č─▒ml─▒l─▒klar─▒ y├╝klemeye haz─▒rs─▒n─▒z. YOLOv5'nin modelleri ve veri k├╝meleri otomatik olarak en son s├╝r├╝mden indirilecektir.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install dependencies

Ortam─▒n─▒z kurulduktan sonra YOLOv5 modellerinizi e─čitmeye, do─črulamaya, ├ž─▒kar─▒m yapmaya ve d─▒┼ča aktarmaya ba┼člayabilirsiniz:

# Train a model on your data
python train.py

# Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP
python val.py --weights yolov5s.pt

# Run inference using the trained model on your images or videos
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

# Export the trained model to other formats for deployment
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite

─░ste─če Ba─čl─▒ Ekstralar

B├╝y├╝k veri k├╝meleri i├žin kurtar─▒c─▒ olabilecek daha fazla takas belle─či eklemek i├žin ├žal─▒┼čt─▒r─▒n:

sudo fallocate -l 64G /swapfile  # allocate 64GB swap file
sudo chmod 600 /swapfile  # modify permissions
sudo mkswap /swapfile  # set up a Linux swap area
sudo swapon /swapfile  # activate swap file
free -h  # verify swap memory

Ve i┼čte bu kadar! Bir AWS Deep Learning ├Ârne─čini ba┼čar─▒yla olu┼čturdunuz ve YOLOv5 ├žal─▒┼čt─▒rd─▒n─▒z. ─░ster nesne alg─▒lamaya yeni ba┼čl─▒yor olun ister ├╝retim i├žin ├Âl├žeklendiriyor olun, bu kurulum makine ├Â─črenimi hedeflerinize ula┼čman─▒za yard─▒mc─▒ olabilir. ─░yi e─čitimler, do─črulamalar ve da─č─▒t─▒mlar! Yol boyunca herhangi bir sorunla kar┼č─▒la┼č─▒rsan─▒z, g├╝├žl├╝ AWS belgeleri ve aktif Ultralytics toplulu─ču size destek olmak i├žin burada.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (3), Burhan-Q (1)

Yorumlar