Ultralytics Tích hợp

Welcome to the Ultralytics Integrations page! This page provides an overview of our partnerships with various tools and platforms, designed to streamline your machine learning workflows, enhance dataset management, simplify model training, and facilitate efficient deployment.

Xem: Ultralytics YOLO11 Deployment and Integrations

Tích hợp bộ dữ liệu

• Roboflow: Tạo điều kiện quản lý tập dữ liệu liền mạch cho Ultralytics các mô hình, cung cấp khả năng chú thích, tiền xử lý và tăng cường mạnh mẽ.

Tích hợp đào tạo

• Amazon SageMaker: Tận dụng Amazon SageMaker để xây dựng, đào tạo và triển khai hiệu quả Ultralytics mô hình, cung cấp một nền tảng tất cả trong một cho vòng đời ML.

• ClearML: Tự động hóa Ultralytics Quy trình làm việc ML, giám sát thử nghiệm và thúc đẩy cộng tác nhóm.

• Comet ML: Tăng cường phát triển mô hình của bạn với Ultralytics Bằng cách theo dõi, so sánh và tối ưu hóa các thử nghiệm máy học của bạn.

• DVC: Thực hiện kiểm soát phiên bản cho Ultralytics các dự án học máy, đồng bộ dữ liệu, mã và mô hình một cách hiệu quả.

• Google Colab: Sử dụng Google Colab để đào tạo và đánh giá Ultralytics Các mô hình trong môi trường dựa trên đám mây hỗ trợ cộng tác và chia sẻ.

• IBM Watsonx: Xem cách IBM Watsonx đơn giản hóa việc đào tạo và đánh giá Ultralytics mô hình với các công cụ AI tiên tiến, tích hợp dễ dàng và hệ thống quản lý mô hình tiên tiến.

• JupyterLab: Tìm hiểu cách sử dụng môi trường tương tác và tùy chỉnh của JupyterLab để đào tạo và đánh giá Ultralytics mô hình dễ dàng và hiệu quả.

• Kaggle: Khám phá cách bạn có thể sử dụng Kaggle để đào tạo và đánh giá Ultralytics mô hình trong môi trường dựa trên đám mây với các thư viện được cài đặt sẵn, GPU hỗ trợ và một cộng đồng sôi động để cộng tác và chia sẻ.

• MLFlow: Hợp lý hóa toàn bộ vòng đời ML của Ultralytics các mô hình, từ thử nghiệm và tái tạo đến triển khai.

• Neptune: Duy trì nhật ký toàn diện về các thử nghiệm ML của bạn với Ultralytics trong kho siêu dữ liệu này được thiết kế cho MLOps.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient simplifies working on YOLO11 projects by providing easy-to-use cloud tools for training, testing, and deploying your models quickly.

• Ray Tune: Tối ưu hóa các siêu tham số của Ultralytics mô hình ở mọi quy mô.

• TensorBoard: Hình dung Ultralytics Quy trình làm việc ML, giám sát số liệu mô hình và thúc đẩy cộng tác nhóm.

• Ultralytics HUB: Tiếp cận và đóng góp cho cộng đồng pre-trained Ultralytics Mô hình.

• Weights & Biases (W&B): Giám sát các thử nghiệm, trực quan hóa số liệu và thúc đẩy khả năng tái tạo và cộng tác trên Ultralytics Dự án.

• VS Code: An extension for VS Code that provides code snippets for accelerating development workflows with Ultralytics and also for anyone looking for examples to help learn or get started with Ultralytics.

• Albumentations: Enhance your Ultralytics models with powerful image augmentations to improve model robustness and generalization.

• SONY IMX500: Optimize and deploy Ultralytics YOLOv8 models on Raspberry Pi AI Cameras with the IMX500 sensor for fast, low-power performance.

Tích hợp triển khai

• CoreML: CoreML, developed by Apple, is a framework designed for efficiently integrating machine learning models into applications across iOS, macOS, watchOS, and tvOS, using Apple's hardware for effective and secure model deployment.

• Gradio 🚀 MỚI: Triển khai Ultralytics mô hình với Gradio cho các bản demo phát hiện đối tượng tương tác, thời gian thực.

• NCNN: Developed by Tencent, NCNN is an efficient neural network inference framework tailored for mobile devices. It enables direct deployment of AI models into apps, optimizing performance across various mobile platforms.

• MNN: Developed by Alibaba, MNN is a highly efficient and lightweight deep learning framework. It supports inference and training of deep learning models and has industry-leading performance for inference and training on-device.

• Neural Magic: Tận dụng kỹ thuật đào tạo nhận thức lượng tử hóa (QAT) và cắt tỉa để tối ưu hóa Ultralytics mô hình cho hiệu suất vượt trội và kích thước gọn gàng hơn.

• ONNX: Một định dạng mã nguồn mở được tạo bởi Microsoft để tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giao các mô hình AI giữa các khuôn khổ khác nhau, tăng cường tính linh hoạt và tính linh hoạt triển khai của Ultralytics Mô hình.

• OpenVINO: Intel's toolkit for optimizing and deploying computer vision models efficiently across various Intel CPU and GPU platforms.

• PaddlePaddle: Một nền tảng học sâu mã nguồn mở của Baidu, PaddlePaddle cho phép triển khai hiệu quả các mô hình AI và tập trung vào khả năng mở rộng của các ứng dụng công nghiệp.

• TF GraphDef: Phát triển bởi Google, GraphDef Là TensorFlowĐịnh dạng của nó để biểu diễn các biểu đồ tính toán, cho phép thực hiện tối ưu hóa các mô hình học máy trên các phần cứng đa dạng.

• TF SavedModel: Developed by Google, TF SavedModel is a universal serialization format for TensorFlow models, enabling easy sharing and deployment across a wide range of platforms, from servers to edge devices.

• TF.js: Phát triển bởi Google để tạo điều kiện thuận lợi cho việc học máy trong các trình duyệt và Node.js, TF.js cho phép triển khai các mô hình ML dựa trên JavaScript.

• TFLite: Phát triển bởi Google, TFLite là một khung nhẹ để triển khai các mô hình học máy trên thiết bị di động và thiết bị biên, đảm bảo suy luận nhanh, hiệu quả với dung lượng bộ nhớ tối thiểu.

• TFLite Edge TPU: Developed by Google for optimizing TensorFlow Lite models on Edge TPUs, this model format ensures high-speed, efficient edge computing.

• TensorRT: Developed by NVIDIA, this high-performance deep learning inference framework and model format optimizes AI models for accelerated speed and efficiency on NVIDIA GPUs, ensuring streamlined deployment.

• TorchScript: Được phát triển như một phần của PyTorch khuôn khổ TorchScript cho phép thực hiện và triển khai hiệu quả các mô hình học máy trong các môi trường sản xuất khác nhau mà không cần Python Phụ thuộc.

Định dạng xuất

Chúng tôi cũng hỗ trợ nhiều định dạng xuất mô hình khác nhau để triển khai trong các môi trường khác nhau. Dưới đây là các định dạng có sẵn:

Khám phá các liên kết để tìm hiểu thêm về từng tích hợp và cách tận dụng tối đa chúng với Ultralytics. Xem đầy đủ export Chi tiết trong Xuất khẩu trang.

Đóng góp vào sự tích hợp của chúng tôi

Chúng tôi luôn vui mừng khi thấy cộng đồng hòa nhập như thế nào Ultralytics YOLO với các công nghệ, công cụ và nền tảng khác! Nếu bạn đã tích hợp thành công YOLO với một hệ thống mới hoặc có thông tin chi tiết có giá trị để chia sẻ, hãy cân nhắc đóng góp cho Tài liệu tích hợp của chúng tôi.

Bằng cách viết hướng dẫn hoặc hướng dẫn, bạn có thể giúp mở rộng tài liệu của chúng tôi và cung cấp các ví dụ thực tế mang lại lợi ích cho cộng đồng. Đó là một cách tuyệt vời để đóng góp cho hệ sinh thái đang phát triển xung quanh Ultralytics YOLO.

Để đóng góp, vui lòng xem Hướng dẫn đóng góp của chúng tôi để biết hướng dẫn về cách gửi Yêu cầu kéo (PR) 🛠️ . Chúng tôi háo hức chờ đợi sự đóng góp của bạn!

Hãy cộng tác để tạo ra Ultralytics YOLO Hệ sinh thái mở rộng hơn và giàu 🙏 tính năng!

FAQ

Là gì Ultralytics HUB và nó hợp lý hóa quy trình làm việc ML như thế nào?

Ultralytics HUB is a cloud-based platform designed to make machine learning (ML) workflows for Ultralytics models seamless and efficient. By using this tool, you can easily upload datasets, train models, perform real-time tracking, and deploy YOLO11 models without needing extensive coding skills. You can explore the key features on the Ultralytics HUB page and get started quickly with our Quickstart guide.

Làm cách nào để tích hợp Ultralytics YOLO Mô hình với Roboflow để quản lý tập dữ liệu?

Tích hợp Ultralytics YOLO Mô hình với Roboflow Tăng cường quản lý tập dữ liệu bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ để chú thích, tiền xử lý và tăng cường. Để bắt đầu, hãy làm theo các bước trên Roboflow trang tích hợp. Sự hợp tác này đảm bảo xử lý tập dữ liệu hiệu quả, điều này rất quan trọng để phát triển chính xác và mạnh mẽ YOLO Mô hình.

Tôi có thể theo dõi hiệu suất của tôi không Ultralytics mô hình sử dụng MLFlow?

Có, bạn có thể. Tích hợp MLFlow với Ultralytics mô hình cho phép bạn theo dõi thử nghiệm, cải thiện khả năng tái tạo và hợp lý hóa toàn bộ vòng đời ML. Hướng dẫn chi tiết để thiết lập tích hợp này có thể được tìm thấy trên trang tích hợp MLFlow . Việc tích hợp này đặc biệt hữu ích để theo dõi các chỉ số mô hình và quản lý quy trình làm việc ML một cách hiệu quả.

What are the benefits of using Neural Magic for YOLO11 model optimization?

Neural Magic optimizes YOLO11 models by leveraging techniques like Quantization Aware Training (QAT) and pruning, resulting in highly efficient, smaller models that perform better on resource-limited hardware. Check out the Neural Magic integration page to learn how to implement these optimizations for superior performance and leaner models. This is especially beneficial for deployment on edge devices.

Làm cách nào để triển khai Ultralytics YOLO mô hình với Gradio cho các bản demo tương tác?

To deploy Ultralytics YOLO models with Gradio for interactive object detection demos, you can follow the steps outlined on the Gradio integration page. Gradio allows you to create easy-to-use web interfaces for real-time model inference, making it an excellent tool for showcasing your YOLO model's capabilities in a user-friendly format suitable for both developers and end-users.

Bằng cách giải quyết những câu hỏi phổ biến này, chúng tôi mong muốn cải thiện trải nghiệm người dùng và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về các khả năng mạnh mẽ của Ultralytics Sản phẩm. Kết hợp các Câu hỏi thường gặp này sẽ không chỉ nâng cao tài liệu mà còn thúc đẩy lưu lượng truy cập không phải trả tiền nhiều hơn cho Ultralytics trang mạng.

📅 Created 1 year ago ✏️ Updated 7 days ago

Ý kiến