─░├žeri─če ge├ž

Mastering YOLOv5 ­čÜÇ Google Cloud Platform (GCP) Derin ├ľ─črenme Sanal Makinesi (VM) ├╝zerinde Da─č─▒t─▒m ÔşÉ

Embarking on the journey of artificial intelligence and machine learning can be exhilarating, especially when you leverage the power and flexibility of a cloud platform. Google Cloud Platform (GCP) offers robust tools tailored for machine learning enthusiasts and professionals alike. One such tool is the Deep Learning VM that is preconfigured for data science and ML tasks. In this tutorial, we will navigate through the process of setting up YOLOv5 on a GCP Deep Learning VM. Whether you're taking your first steps in ML or you're a seasoned practitioner, this guide is designed to provide you with a clear pathway to implementing object detection models powered by YOLOv5.

­čćô Plus, if you're a fresh GCP user, you're in luck with a $300 free credit offer to kickstart your projects.

GCP'ye ek olarak, YOLOv5 gibi di─čer eri┼čilebilir h─▒zl─▒ ba┼člang─▒├ž se├ženeklerini de ke┼čfedin. Colab Not Defteri Colab'da A├ž veya taray─▒c─▒ tabanl─▒ bir deneyim i├žin ├Âl├žeklenebilirlik Amazon AWS. Ayr─▒ca, konteyner merakl─▒lar─▒ resmi Docker imaj─▒m─▒z─▒ ┼ču adresten kullanabilirler Docker Hub Docker ├çeker kaps├╝llenmi┼č bir ortam i├žin.

Ad─▒m 1: Derin ├ľ─črenme Sanal Makinenizi Olu┼čturun ve Yap─▒land─▒r─▒n

Let's begin by creating a virtual machine that's tuned for deep learning:

  1. GCP marketplace 'e gidin ve Deep Learning VM'sini se├žin.
  2. Bir n1-standard-8 ├Ârne─čini tercih edin; 8 vCPU ve 30 GB bellek dengesi sunar ve ihtiya├žlar─▒m─▒z i├žin idealdir.
  3. Ard─▒ndan, bir GPU se├žin. Bu, i┼č y├╝k├╝n├╝ze ba─čl─▒d─▒r; Tesla T4 gibi basit bir GPU bile model e─čitiminizi ├Ânemli ├Âl├ž├╝de h─▒zland─▒racakt─▒r.
  4. Sorunsuz kurulum i├žin "─░lk ba┼člang─▒├žta NVIDIA GPU s├╝r├╝c├╝s├╝n├╝ otomatik olarak y├╝kle?" kutusunu i┼čaretleyin.
  5. G/├ç i┼člemlerinde darbo─čaz ya┼čamaman─▒z─▒ sa─člamak i├žin 300 GB SSD Kal─▒c─▒ Disk ay─▒r─▒n.
  6. 'Deploy' d├╝─čmesine bas─▒n ve GCP'nin ├Âzel Derin ├ľ─črenme sanal makinenizi haz─▒rlarken sihrini konu┼čturmas─▒na izin verin.

Bu sanal makine, YOLOv5 i├žin gerekli t├╝m ba─č─▒ml─▒l─▒klar─▒ uygun bir ┼čekilde bir araya getiren Anaconda Python da─č─▒t─▒m─▒ da dahil olmak ├╝zere ├Ânceden y├╝klenmi┼č ara├žlar ve ├žer├ževelerden olu┼čan bir hazine ile birlikte gelir.

GCP Marketplace'te Derin ├ľ─črenme Sanal Makinesi kurulumuna ili┼čkin ├Ârnek

Ad─▒m 2: VM'yi a┼ča─č─▒dakiler i├žin haz─▒rlay─▒n YOLOv5

Ortam kurulumunun ard─▒ndan YOLOv5 adresini ├žal─▒┼čt─▒ral─▒m:

# Clone the YOLOv5 repository
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

# Change the directory to the cloned repository
cd yolov5

# Install the necessary Python packages from requirements.txt
pip install -r requirements.txt

Bu kurulum i┼člemi, Python ortam─▒n─▒n 3.8.0 veya daha yeni bir s├╝r├╝m├╝yle ve PyTorch 1.8 veya daha yeni bir s├╝r├╝m├╝yle ├žal─▒┼čt─▒─č─▒n─▒zdan emin olman─▒z─▒ sa─člar. Komut dosyalar─▒m─▒z, en son YOLOv5 s├╝r├╝m├╝nden al─▒nan modelleri ve veri k├╝melerini sorunsuz bir ┼čekilde indirerek model e─čitimine ba┼člamay─▒ sorunsuz hale getirir.

Ad─▒m 3: YOLOv5 Modellerinizi E─čitin ve Da─č─▒t─▒n ­čîÉ

Kurulum tamamland─▒─č─▒nda, GCP VM'nizde YOLOv5 ile e─čitim ve ├ž─▒kar─▒m yapmaya haz─▒rs─▒n─▒z demektir:

# 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

Sadece birka├ž komutla YOLOv5 , ├Âzel ihtiya├žlar─▒n─▒za g├Âre uyarlanm─▒┼č ├Âzel nesne alg─▒lama modellerini e─čitmenize veya ├že┼čitli g├Ârevlerde h─▒zl─▒ sonu├žlar i├žin ├Ânceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klar─▒ kullanman─▒za olanak tan─▒r.

Bir GCP Derin ├ľ─črenme VM'sinde model e─čitimini g├Âsteren terminal komutu g├Âr├╝nt├╝s├╝

Takas Alan─▒ Tahsis Et (iste─če ba─čl─▒)

A─č─▒r veri k├╝meleriyle u─čra┼čanlar i├žin GCP ├Ârne─činizi 64 GB'l─▒k ek bir takas belle─či ile g├╝├žlendirmeyi d├╝┼č├╝n├╝n:

sudo fallocate -l 64G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
free -h  # confirm the memory increment

Son D├╝┼č├╝nceler

Tebrikler! Art─▒k Google Cloud Platform'un hesaplama becerisi ile YOLOv5 'un yeteneklerinden yararlanma yetkisine sahipsiniz. Bu kombinasyon, nesne alg─▒lama g├Ârevleriniz i├žin ├Âl├žeklenebilirlik, verimlilik ve ├žok y├Ânl├╝l├╝k sa─člar. ─░ster ki┼čisel projeler, ister akademik ara┼čt─▒rmalar veya end├╝striyel uygulamalar i├žin olsun, bulut ├╝zerinde yapay zeka ve makine ├Â─črenimi d├╝nyas─▒na ├Ânemli bir ad─▒m att─▒n─▒z.

Yolculu─čunuzu belgelemeyi, Ultralytics toplulu─čuyla g├Âr├╝┼člerinizi payla┼čmay─▒ ve daha da b├╝y├╝mek i├žin GitHub tart─▒┼čmalar─▒ gibi i┼čbirlik├ži arenalardan yararlanmay─▒ unutmay─▒n. ┼×imdi, ileri gidin ve YOLOv5 ve GCP ile yenilik yap─▒n! ­čîč

Makine ├Â─črenimi becerilerinizi ve bilginizi geli┼čtirmeye devam etmek ister misiniz? Daha fazla kaynak i├žin belgelerimize ve e─čitimlerimize g├Âz at─▒n. Yapay zeka maceran─▒z devam etsin!



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (5), Burhan-Q (1)

Yorumlar