Ultralytics Tích hợp

Chào mừng đến với Ultralytics Trang tích hợp! Trang này cung cấp tổng quan về quan hệ đối tác của chúng tôi với nhiều công cụ và nền tảng khác nhau, được thiết kế để hợp lý hóa quy trình học máy của bạn, nâng cao quản lý tập dữ liệu, đơn giản hóa việc đào tạo mô hình và tạo điều kiện triển khai hiệu quả.

Đồng hồ: Ultralytics YOLO11 Triển khai và tích hợp

Tích hợp bộ dữ liệu

• Roboflow : Tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý tập dữ liệu liền mạch Ultralytics mô hình, cung cấp khả năng chú thích, xử lý trước 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 nền tảng trọn gói cho vòng đời ML.

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

• Comet ML : Nâng cao khả năng phát triển mô hình của bạn với Ultralytics bằng cách theo dõi, so sánh và tối ưu hóa các thử nghiệm học máy của bạn.

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

• Google Colab : Sử dụng Google Colab để đào tạo và đánh giá Ultralytics mô hình trong môi trường 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 các 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 có thể tùy chỉnh của JupyterLab để đào tạo và đánh giá Ultralytics mô hình một cách dễ dàng và hiệu quả.

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

• MLFlow : Tinh giản toàn bộ vòng đời ML của Ultralytics mô hình, từ thử nghiệm và khả năng 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 được thiết kế cho MLOps.

• Chuyển màu Paperspace : Paperspace Gradient đơn giản hóa công việc trên YOLO11 các dự án bằng cách cung cấp các công cụ đám mây dễ sử dụng để đào tạo, thử nghiệm và triển khai các mô hình của bạn một cách nhanh chóng.

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

• TensorBoard : Hình dung Ultralytics Quy trình công việc ML, theo dõi số liệu mô hình và thúc đẩy sự hợp tác của nhóm.

• Ultralytics HUB : Truy cập và đóng góp vào cộng đồng được đào tạo trước Ultralytics mô hình.

• Weights & Biases (W&B) : Theo dõi các thí nghiệm, trực quan hóa số liệu và thúc đẩy khả năng tái tạo và cộng tác trên Ultralytics dự án.

• VS Code : Một tiện ích mở rộng cho VS Code cung cấp các đoạn mã để tăng tốc quy trình phát triển với Ultralytics và cũng dành cho bất kỳ ai đang tìm kiếm ví dụ để giúp học hoặc bắt đầu Ultralytics .

• Albumentations : Tăng cường Ultralytics các mô hình có khả năng tăng cường hình ảnh mạnh mẽ để cải thiện tính mạnh mẽ và khả năng khái quát của mô hình.

• SONY IMX500 : Tối ưu hóa và triển khai các model Ultralytics YOLOv8 trên Camera AI Raspberry Pi với cảm biến IMX500 để có hiệu suất nhanh và tiết kiệm điện năng.

Tích hợp triển khai

• CoreML : CoreML , được phát triển bởi Apple , là một khuôn khổ được thiết kế để tích hợp hiệu quả các mô hình học máy vào các ứng dụng trên iOS , macOS, watchOS và tvOS, sử dụng phần cứng của Apple để triển khai mô hình hiệu quả và an toàn.

• Gradio 🚀 MỚI: Triển khai Ultralytics mô hình với Gradio để trình diễn khả năng phát hiện đối tượng tương tác theo thời gian thực.

• NCNN : Được phát triển bởi Tencent , NCNN là một khuôn khổ suy luận mạng nơ-ron hiệu quả được thiết kế riêng cho các thiết bị di động. Nó cho phép triển khai trực tiếp các mô hình AI vào ứng dụng, tối ưu hóa hiệu suất trên nhiều nền tảng di động khác nhau.

• MNN : Được phát triển bởi Alibaba , MNN là một khuôn khổ học sâu hiệu quả cao và nhẹ. Nó hỗ trợ suy luận và đào tạo các mô hình học sâu và có hiệu suất hàng đầu trong ngành về suy luận và đào tạo trên thiết bị.

• Neural Magic : Tận dụng kỹ thuật đào tạo nhận thức lượng tử hóa (QAT) và cắt tỉa để tối ưu hóa Ultralytics các mẫu xe có hiệu suất vượt trội và kích thước nhỏ gọn hơn.

• ONNX : Một định dạng mã nguồn mở do Microsoft tạo ra để tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giao các mô hình AI giữa các khuôn khổ khác nhau, nâng cao tính linh hoạt và khả năng triển khai linh hoạt của Ultralytics mô hình.

• OpenVINO : Intel Bộ công cụ của 's để tối ưu hóa và triển khai các mô hình thị giác máy tính hiệu quả trên nhiều Intel CPU Và GPU nền tảng.

• 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 : Được phát triển bởi Google , GraphDef là TensorFlow Định dạng để biểu diễn đồ thị tính toán, cho phép thực hiện tối ưu các mô hình học máy trên nhiều phần cứng khác nhau.

• TF SavedModel : Được phát triển bởi Google , TF SavedModel là định dạng tuần tự hóa chung cho các mô hình TensorFlow , cho phép chia sẻ và triển khai dễ dàng trên nhiều nền tảng khác nhau, từ máy chủ đến thiết bị biên.

• TF .js : Được Google phát triển để hỗ trợ máy học trong trình duyệt và Node.js, TF .js cho phép triển khai các mô hình ML dựa trên JavaScript.

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

• TFLite Edge TPU : Được phát triển bởi Google để tối ưu hóa TensorFlow Các mô hình Lite trên Edge TPU, định dạng mô hình này đảm bảo khả năng tính toán biên hiệu quả và tốc độ cao.

• TensorRT : Được phát triển bởi NVIDIA , khuôn khổ suy luận học sâu hiệu suất cao và định dạng mô hình này tối ưu hóa các mô hình AI để tăng tốc độ và hiệu quả trên NVIDIA GPU, đảm bảo triển khai hợp lý.

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

Định dạng xuất khẩu

Chúng tôi cũng hỗ trợ nhiều định dạng xuất mô hình để triển khai trong các môi trường khác nhau. Sau 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 háo hức muốn xem cộng đồng tích hợp như thế nào Ultralytics YOLO với các công nghệ, công cụ và nền tảng khác! Nếu bạn đã tích hợp thành công YOLO với hệ thống mới hoặc có thông tin chi tiết có giá trị để chia sẻ, hãy cân nhắc đóng góp vào 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 có lợi cho cộng đồng. Đây là một cách tuyệt vời để đóng góp vào 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 rất mong chờ sự đóng góp của bạn!

Hãy cùng nhau hợp tác để làm cho Ultralytics YOLO hệ sinh thái mở rộng hơn và giàu tính năng hơn 🙏!

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

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

Ultralytics HUB là một nền tảng đám mây được thiết kế để tạo ra các quy trình làm việc học máy (ML) cho Ultralytics mô hình liền mạch và hiệu quả. Bằng cách sử dụng công cụ này, bạn có thể dễ dàng tải lên các tập dữ liệu, đào tạo mô hình, thực hiện theo dõi thời gian thực và triển khai YOLO11 mô hình mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu. Bạn có thể khám phá các tính năng chính trên trang Ultralytics HUB và bắt đầu nhanh chóng với hướng dẫn Bắt đầu nhanh của chúng tôi.

Làm thế nào để tôi tích hợp Ultralytics YOLO các mô hình với Roboflow để quản lý tập dữ liệu?

Tích hợp Ultralytics YOLO các mô hình với Roboflow nâng cao việc quản lý tập dữ liệu bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ để chú thích, xử lý trước và tăng cường. Để bắt đầu, hãy làm theo các bước trên trang tích hợp Roboflow . Quan hệ đối 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 models cho phép bạn theo dõi các 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 . Tích hợp này đặc biệt hữu ích để theo dõi số liệu mô hình và quản lý quy trình làm việc ML hiệu quả.

Lợi ích của việc sử dụng là gì? Neural Magic vì YOLO11 tối ưu hóa mô hình?

Neural Magic tối ưu hóa YOLO11 mô hình bằng cách tận dụng các kỹ thuật như Quantization Aware Training (QAT) và cắt tỉa, tạo ra các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả cao, hoạt động tốt hơn trên phần cứng có tài nguyên hạn chế. Hãy xem trang tích hợp Neural Magic để tìm hiểu cách triển khai các tối ưu hóa này để có hiệu suất vượt trội và các mô hình gọn hơn. Điều này đặc biệt có lợi cho việc triển khai trên các thiết bị biên.

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

Để triển khai Ultralytics YOLO mô hình với Gradio để trình diễn phát hiện đối tượng tương tác, bạn có thể làm theo các bước được nêu trên trang tích hợp Gradio . Gradio cho phép bạn tạo giao diện web dễ sử dụng để suy luận mô hình theo thời gian thực, khiến nó trở thành một công cụ tuyệt vời để giới thiệu YOLO khả năng của mô hình theo định dạng thân thiện với người dùng, phù hợp cho cả nhà phát triển và người dùng cuối.

Bằng cách giải quyết những câu hỏi phổ biến này, chúng tôi mong muốn cải thiện trải nghiệm của người dùng và cung cấp những hiểu biết có giá trị về khả năng mạnh mẽ của Ultralytics sản phẩm. Việc kết hợp các Câu hỏi thường gặp này sẽ không chỉ nâng cao tài liệu mà còn thu hút nhiều lưu lượng truy cập tự nhiên hơn đến Ultralytics trang web.

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 1 tháng

Bình luận