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.

• 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.

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 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: IntelBộ công cụ của nó để tối ưu hóa và triển khai các mô hình thị giác máy tính một cách hiệu quả trên nhiều loại khác nhau Intel CPU và GPU Nền tảng.

• TensorRT: Phát triển bởi NVIDIA, khung suy luận deep learning 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.

• 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 toàn bộ iOS, macOS, watchOS và tvOS, sử dụng phần cứng của Apple để triển khai mô hình hiệu quả và an toàn.

• TF SavedModel: 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: 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: 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: 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: 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!

FAQ

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

Ultralytics HUB là một nền tảng dựa trên đám mây được thiết kế để tạo quy trình làm việc máy học (ML) cho Ultralytics Mô hình liền mạch và hiệu quả. Bằng cách sử dụng công cụ này, bạn có thể dễ dàng tải lên bộ dữ liệu, đào tạo mô hình, thực hiện theo dõi thời gian thực và triển khai YOLOv8 mô hình mà không cần kỹ năng mã hóa mở rộng. Bạn có thể khám phá các tính năng chính trên Ultralytics Trang HUB và bắt đầu nhanh chóng với hướng dẫn Bắt đầu nhanh của chúng tôi.

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.

Lợi ích của việc sử dụng là gì Neural Magic cho YOLOv8 Tối ưu hóa mô hình?

Neural Magic Tối ưu hóa YOLOv8 mô hình hóa bằng cách tận dụng các kỹ thuật như Đào tạo nhận thức lượng tử hóa (QAT) và cắt tỉa, dẫn đến các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả cao hoạt động tốt hơn trên phần cứng hạn chế tài nguyên. Kiểm tra các Neural Magic Trang tích hợp để tìm hiểu cách triển khai các tối ưu hóa này để có hiệu suất vượt trội và các mô hình gọn gàng hơn. Điều này đặc biệt có lợi cho việc triển khai trên các thiết bị biên.

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

Triển khai Ultralytics YOLO mô hình với Gradio cho các bản demo 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 các giao diện web dễ sử dụng để suy luận mô hình theo thời gian thực, làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời để giới thiệu YOLO Khả năng của mô hình ở định dạng thân thiện với người dùng phù hợp với 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 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.

Ý kiến