Ultralytics Tích hợp

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

Xem: Ultralytics YOLOv8 Triển khai và tích hợp

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

• 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.

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

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

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• Paperspace Độ dốc: Paperspace Gradient đơn giản hóa công việc trên YOLOv8 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.

• 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.

Tích hợp triển khai

• 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.

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

• 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.

• 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 khung khác nhau, nâng cao tính linh hoạt và tính linh hoạt trong triển khai của Ultralytics Mô hình.

• OpenVINO: Bộ công cụ của Intel để tối ưu hóa và triển khai các mô hình thị giác máy tính một cách hiệu quả trên các nền tảng CPU và GPU Intel khác nhau.

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

• CoreML: CoreML, được phát triển bởi Apple, là một khung 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.

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

• TF GraphDef: Được 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.

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

• TF.js: Được 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.

• 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.

• NCNN: Được phát triển bởi Tencent, NCNN là một khung 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 các ứng dụng, tối ưu hóa hiệu suất trên các nền tảng di động khác nhau.

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!

Ý kiến