Ultralytics Mô hình HUB
Ultralytics Các mô hình HUB cung cấp một giải pháp hợp lý để đào tạo các mô hình AI thị giác trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh.
Quá trình này thân thiện với người dùng và hiệu quả, liên quan đến việc tạo ba bước đơn giản và đào tạo tăng tốc được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLOv8. Cập nhật thời gian thực về số liệu mô hình có sẵn trong quá trình đào tạo, cho phép người dùng theo dõi tiến trình ở mỗi bước. Sau khi đào tạo hoàn tất, các mô hình có thể được xem trước và dễ dàng triển khai cho các ứng dụng trong thế giới thực. Do đó Ultralytics HUB cung cấp một hệ thống toàn diện nhưng đơn giản để tạo, đào tạo, đánh giá và triển khai mô hình.
Toàn bộ quá trình đào tạo một mô hình được trình bày chi tiết trên Trang đào tạo đám mây của chúng tôi.
Mô hình tàu hỏa
Điều hướng đến trang Mô hình bằng cách nhấp vào nút Mô hình trong thanh bên.
Đào tạo mô hình bằng HUB là quy trình gồm 4 bước:
- Thực thi tập lệnh tiên quyết: Chạy các tập lệnh được cung cấp để chuẩn bị môi trường ảo.
- Cung cấp API và bắt đầu Đào tạo: Khi mô hình được chuẩn bị, hãy cung cấp khóa API theo hướng dẫn và thực thi khối mã.
- Kiểm tra kết quả và số liệu: Sau khi thực hiện thành công, một liên kết được cung cấp đến Trang chỉ số. Trang này cung cấp chi tiết toàn diện về mô hình được đào tạo, bao gồm thông số kỹ thuật, chỉ số tổn thất, thông tin tập dữ liệu và phân phối hình ảnh. Ngoài ra, tab 'Triển khai' cung cấp quyền truy cập vào tài liệu và chi tiết giấy phép của mô hình được đào tạo.
- Kiểm tra mô hình của bạn: Ultralytics HUB cung cấp thử nghiệm bằng cách sử dụng hình ảnh tùy chỉnh, camera thiết bị hoặc liên kết để kiểm tra
iPhone
hoặcAndroid
Thiết bị.
Mẹo
Bạn cũng có thể đào tạo một mô hình trực tiếp từ Trang chủ .
Nhấp vào Mô hình tàu ở trên cùng bên phải của trang để kích hoạt hộp thoại Mô hình tàu .
Hộp thoại Train Model có ba bước đơn giản:
1. Tập dữ liệu
Chọn tập dữ liệu để đào tạo và nhấp vào Tiếp tục.
2. Mô hình
Chọn dự án, tên model và kiến trúc. Đọc thêm về các kiến trúc có sẵn trong YOLOv8 (và YOLOv5) tài liệu.
Nhấp vào Tiếp tục khi hài lòng với cấu hình.
Ghi
Theo mặc định, mô hình của bạn sẽ sử dụng mô hình được đào tạo trước (được đào tạo trên tập dữ liệu COCO ) để giảm thời gian đào tạo.
Tùy chọn nâng cao có sẵn để sửa đổi hành vi này.
Mô hình xem trước
Ultralytics HUB cung cấp nhiều cách khác nhau để xem trước các mô hình được đào tạo.
Bạn có thể tải lên hình ảnh trong thẻ Thử nghiệm trong tab Xem trước để xem trước mô hình của mình.
Sử dụng Ultralytics API đám mây để dễ dàng chạy suy luận với mô hình tùy chỉnh của bạn.
Xem trước mô hình của bạn trong thời gian thực trên thiết bị iOS hoặc Android của bạn bằng cách tải xuốngUltralytics Ứng dụng di động HUB.
Đào tạo mô hình
Ultralytics HUB cung cấp ba tùy chọn đào tạo:
- Ultralytics Đám mây - Tìm hiểu thêm về đào tạo qua Ultralytics Trang đào tạo về đám mây
- Google Colab
- Mang theo đại lý của riêng bạn
Đào tạo mô hình trên Google Colab
Để bắt đầu đào tạo bằng Google Colab, hãy làm theo hướng dẫn trên sổ ghi chép Google Colab.
Mang theo Đại lý của riêng bạn
Tạo điểm cuối API thông qua Ultralytics HUB để đào tạo Mô hình tại địa phương. Làm theo các bước được cung cấp và truy cập chi tiết đào tạo thông qua liên kết được tạo trên thiết bị đầu cuối Đại lý.
Triển khai mô hình
Xuất mô hình của bạn sang 13 định dạng khác nhau, bao gồm ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow, Chèo và hơn thế nữa.
Chia sẻ mô hình
Ultralytics Chức năng chia sẻ của HUB cung cấp một cách thuận tiện để chia sẻ các mô hình. Kiểm soát quyền truy cập chung của các mô hình của bạn, đặt chúng thành "Riêng tư" hoặc "Không công khai".
Điều hướng đến trang Mô hình, mở menu thả xuống hành động mô hình và nhấp vào tùy chọn Chia sẻ .
Đặt quyền truy cập chung và nhấp vào Lưu.
Bây giờ, bất kỳ ai có liên kết trực tiếp đều có thể xem mô hình của bạn.
Mẹo
Dễ dàng sao chép liên kết của mô hình được hiển thị trong hộp thoại Chia sẻ Mô hình bằng cách nhấp vào nó.
Chỉnh sửa và xóa mô hình
Điều hướng đến trang Mô hình, mở menu thả xuống hành động mô hình và nhấp vào tùy chọn Chỉnh sửa để cập nhật mô hình. Để xóa mô hình, hãy chọn tùy chọn Xóa .
Đã tạo 2023-11-12, Cập nhật 2024-04-15
Tác giả: glenn-jocher (7), priytosh-tripathi (1), sergiuwaxmann (1)