Làm thế nào để xuất khẩu sang PaddlePaddle Định dạng từ các mô hình YOLO11
Việc thu hẹp khoảng cách giữa việc phát triển và triển khai các mô hình thị giác máy tính trong các tình huống thực tế với nhiều điều kiện khác nhau có thể rất khó khăn. PaddlePaddle giúp quá trình này dễ dàng hơn nhờ tập trung vào tính linh hoạt, hiệu suất và khả năng xử lý song song trong môi trường phân tán. Điều này có nghĩa là bạn có thể sử dụng các mô hình thị giác máy tính YOLO11 của mình trên nhiều thiết bị và nền tảng khác nhau, từ điện thoại thông minh đến máy chủ đám mây.
Xem: Cách xuất khẩu Ultralytics Các mô hình YOLO11 PaddlePaddle Định dạng | Các tính năng chính của PaddlePaddle Định dạng
Khả năng xuất khẩu sang PaddlePaddle định dạng mô hình cho phép bạn tối ưu hóa các mô hình Ultralytics YOLO11 của mình để sử dụng trong PaddlePaddle khung. PaddlePaddle được biết đến với khả năng hỗ trợ triển khai công nghiệp và là lựa chọn tốt để triển khai các ứng dụng thị giác máy tính trong bối cảnh thực tế trên nhiều miền khác nhau.
Tại sao bạn nên xuất sang PaddlePaddle?
Được phát triển bởi Baidu, PaddlePaddle ( PA rallel D istributed D eep LE arning) là nền tảng học sâu mã nguồn mở đầu tiên của Trung Quốc. Không giống như một số khuôn khổ được xây dựng chủ yếu cho nghiên cứu, PaddlePaddle ưu tiên tính dễ sử dụng và khả năng tích hợp trơn tru giữa các ngành.
Nó cung cấp các công cụ và tài nguyên tương tự như các khuôn khổ phổ biến như TensorFlow và PyTorch , giúp các nhà phát triển ở mọi cấp độ kinh nghiệm đều có thể truy cập được. Từ nông nghiệp và nhà máy đến các doanh nghiệp dịch vụ, PaddlePaddle Cộng đồng nhà phát triển lớn với hơn 4,77 triệu người đang giúp tạo và triển khai các ứng dụng AI.
Bằng cách xuất khẩu của bạn Ultralytics Các mô hình YOLO11 PaddlePaddle định dạng, bạn có thể khai thác vào PaddlePaddle Điểm mạnh của 's trong việc tối ưu hóa hiệu suất. PaddlePaddle ưu tiên thực hiện mô hình hiệu quả và giảm sử dụng bộ nhớ. Do đó, các mô hình YOLO11 của bạn có khả năng đạt được hiệu suất thậm chí còn tốt hơn, mang lại kết quả hàng đầu trong các tình huống thực tế.
Các tính năng chính của PaddlePaddle Mô hình
PaddlePaddle Các mô hình cung cấp một loạt các tính năng chính góp phần vào tính linh hoạt, hiệu suất và khả năng mở rộng của chúng trong các kịch bản triển khai đa dạng:
Đồ thị động đến tĩnh: PaddlePaddle Hỗ trợ biên dịch động sang tĩnh, trong đó các mô hình có thể được dịch thành đồ thị tính toán tĩnh. Điều này cho phép tối ưu hóa giúp giảm chi phí thời gian chạy và tăng hiệu suất suy luận.
Nhà điều hành Fusion: PaddlePaddlenhư TensorRT, sử dụng phản ứng tổng hợp toán tử để hợp lý hóa tính toán và giảm chi phí. Framework giảm thiểu việc truyền bộ nhớ và các bước tính toán bằng cách hợp nhất các hoạt động tương thích, dẫn đến suy luận nhanh hơn.
Định lượng hóa: PaddlePaddle hỗ trợ các kỹ thuật lượng tử hóa, bao gồm lượng tử hóa sau đào tạo và đào tạo nhận thức lượng tử hóa. Những kỹ thuật này cho phép sử dụng các biểu diễn dữ liệu có độ chính xác thấp hơn, tăng hiệu suất hiệu quả và giảm kích thước mô hình.
Tùy chọn triển khai trong PaddlePaddle
Trước khi đi sâu vào mã để xuất các mô hình YOLO11 sang PaddlePaddle , chúng ta hãy xem xét các kịch bản triển khai khác nhau trong đó PaddlePaddle mô hình xuất sắc.
PaddlePaddle Cung cấp một loạt các tùy chọn, mỗi tùy chọn cung cấp một sự cân bằng riêng biệt về tính dễ sử dụng, tính linh hoạt và hiệu suất:
Paddle Serving: Framework này đơn giản hóa việc triển khai PaddlePaddle mô hình như API RESTful hiệu suất cao. Paddle Serving lý tưởng cho môi trường sản xuất, cung cấp các tính năng như lập phiên bản mô hình, thử nghiệm A / B trực tuyến và khả năng mở rộng để xử lý khối lượng lớn yêu cầu.
Paddle Inference API: API Paddle Inference cung cấp cho bạn quyền kiểm soát cấp thấp đối với việc thực thi mô hình. Tùy chọn này rất phù hợp cho các tình huống mà bạn cần tích hợp mô hình chặt chẽ trong một ứng dụng tùy chỉnh hoặc tối ưu hóa hiệu suất cho phần cứng cụ thể.
Paddle Lite: Paddle Lite được thiết kế để triển khai trên các thiết bị di động và nhúng, nơi tài nguyên bị hạn chế. Nó tối ưu hóa các mô hình cho kích thước nhỏ hơn và suy luận nhanh hơn trên CPU ARM, GPU và phần cứng chuyên dụng khác.
Paddle.js: Paddle.js cho phép bạn triển khai PaddlePaddle mô hình trực tiếp trong trình duyệt web. Paddle.js có thể tải mô hình được đào tạo trước hoặc chuyển đổi mô hình từ trung tâm mái chèo bằng các công cụ chuyển đổi mô hình do Paddle.js cung cấp. Nó có thể chạy trong các trình duyệt hỗ trợ WebGL / WebGPU / WebAssembly.
Xuất khẩu sang PaddlePaddle : Chuyển đổi mô hình YOLO11 của bạn
Chuyển đổi mô hình YOLO11 sang PaddlePaddle định dạng có thể cải thiện tính linh hoạt khi thực hiện và tối ưu hóa hiệu suất cho nhiều tình huống triển khai khác nhau.
Cài đặt
Để cài đặt gói yêu cầu, hãy chạy:
Để biết hướng dẫn chi tiết và các biện pháp thực hành tốt nhất liên quan đến quy trình cài đặt, hãy xem hướng dẫn Cài đặt Ultralytics của chúng tôi. Trong khi cài đặt các gói cần thiết cho YOLO11, nếu bạn gặp bất kỳ khó khăn nào, hãy tham khảo hướng dẫn Các vấn đề thường gặp của chúng tôi để biết các giải pháp và mẹo.
Sử dụng
Trước khi tìm hiểu hướng dẫn sử dụng, điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù tất cả các mẫu Ultralytics YOLO11 đều có thể xuất, nhưng bạn có thể đảm bảo rằng mẫu bạn chọn có hỗ trợ chức năng xuất tại đây .
Sử dụng
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Export the model to PaddlePaddle format
model.export(format="paddle") # creates '/yolo11n_paddle_model'
# Load the exported PaddlePaddle model
paddle_model = YOLO("./yolo11n_paddle_model")
# Run inference
results = paddle_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
Để biết thêm chi tiết về các tùy chọn xuất được hỗ trợ, hãy truy cập Ultralytics trang tài liệu về các tùy chọn triển khai.
Triển khai YOLO11 đã xuất PaddlePaddle Mô hình
Sau khi xuất thành công Ultralytics Các mô hình YOLO11 PaddlePaddle định dạng, bây giờ bạn có thể triển khai chúng. Bước đầu tiên chính và được khuyến nghị để chạy PaddlePaddle mô hình là sử dụng YOLO Phương thức ("./model_paddle_model"), như đã nêu trong đoạn mã sử dụng trước đó.
Tuy nhiên, để được hướng dẫn chuyên sâu về cách triển khai PaddlePaddle Các mô hình trong nhiều cài đặt khác, hãy xem các tài nguyên sau:
Paddle Serving: Tìm hiểu cách triển khai PaddlePaddle mô hình như các dịch vụ biểu diễn sử dụng Paddle Serving.
Paddle Lite: Khám phá cách tối ưu hóa và triển khai các mô hình trên thiết bị di động và thiết bị nhúng bằng Paddle Lite.
Paddle.js: Khám phá cách chạy PaddlePaddle mô hình trong trình duyệt web cho AI phía máy khách sử dụng Paddle.js.
Tóm tắt
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã khám phá quá trình xuất khẩu Ultralytics Các mô hình YOLO11 đến PaddlePaddle định dạng. Bằng cách làm theo các bước sau, bạn có thể tận dụng PaddlePaddle Điểm mạnh của 's trong nhiều tình huống triển khai khác nhau, tối ưu hóa mô hình của bạn cho các môi trường phần cứng và phần mềm khác nhau.
Để biết thêm chi tiết về cách sử dụng, hãy truy cập PaddlePaddle Tài liệu chính thức
Bạn muốn khám phá thêm nhiều cách để tích hợp Ultralytics Các mô hình YOLO11? Trang hướng dẫn tích hợp của chúng tôi khám phá nhiều tùy chọn khác nhau, cung cấp cho bạn các nguồn tài nguyên và thông tin chi tiết có giá trị.
FAQ
Làm thế nào để tôi xuất khẩu Ultralytics Các mô hình YOLO11 PaddlePaddle định dạng?
Xuất khẩu Ultralytics Các mô hình YOLO11 PaddlePaddle định dạng rất đơn giản. Bạn có thể sử dụng export Phương pháp của YOLO lớp để thực hiện việc xuất khẩu này. Dưới đây là một ví dụ sử dụng Python:
Sử dụng
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Export the model to PaddlePaddle format
model.export(format="paddle") # creates '/yolo11n_paddle_model'
# Load the exported PaddlePaddle model
paddle_model = YOLO("./yolo11n_paddle_model")
# Run inference
results = paddle_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
Để thiết lập và khắc phục sự cố chi tiết hơn, hãy kiểm tra Ultralytics Hướng dẫn cài đặt và Hướng dẫn các vấn đề phổ biến.
Những lợi ích của việc sử dụng là gì? PaddlePaddle để triển khai mô hình ?
PaddlePaddle Cung cấp một số lợi thế chính để triển khai mô hình:
- Tối ưu hóa hiệu suất: PaddlePaddle vượt trội trong việc thực thi mô hình hiệu quả và giảm sử dụng bộ nhớ.
- Dynamic-to-Static Graph Compilation: Nó hỗ trợ biên dịch động sang tĩnh, cho phép tối ưu hóa thời gian chạy.
- Operator Fusion: Bằng cách hợp nhất các hoạt động tương thích, nó làm giảm chi phí tính toán.
- Kỹ thuật lượng tử hóa : Hỗ trợ cả đào tạo sau và đào tạo có nhận thức lượng tử hóa, cho phép biểu diễn dữ liệu có độ chính xác thấp hơn để cải thiện hiệu suất.
Bạn có thể đạt được kết quả nâng cao bằng cách xuất bản Ultralytics Các mô hình YOLO11 PaddlePaddle , đảm bảo tính linh hoạt và hiệu suất cao trên nhiều ứng dụng và nền tảng phần cứng khác nhau. Tìm hiểu thêm về PaddlePaddle Các tính năng của ở đây .
Tại sao tôi nên chọn PaddlePaddle để triển khai các mô hình YOLO11 của tôi?
PaddlePaddle , do Baidu phát triển, được tối ưu hóa cho các triển khai AI công nghiệp và thương mại. Cộng đồng nhà phát triển lớn và khuôn khổ mạnh mẽ của nó cung cấp các công cụ mở rộng tương tự như TensorFlow Và PyTorch . Bằng cách xuất các mô hình YOLO11 của bạn sang PaddlePaddle , bạn tận dụng:
- Hiệu suất nâng cao: Tốc độ thực thi tối ưu và giảm dung lượng bộ nhớ.
- Tính linh hoạt: Khả năng tương thích rộng rãi với các thiết bị khác nhau từ điện thoại thông minh đến máy chủ đám mây.
- Khả năng mở rộng: Khả năng xử lý song song hiệu quả cho môi trường phân tán.
Những tính năng này làm cho PaddlePaddle một lựa chọn hấp dẫn để triển khai các mô hình YOLO11 trong môi trường sản xuất.
Làm thế nào PaddlePaddle Cải thiện hiệu suất mô hình so với các framework khác?
PaddlePaddle Sử dụng một số kỹ thuật tiên tiến để tối ưu hóa hiệu suất mô hình:
- Biểu đồ động sang tĩnh: Chuyển đổi các mô hình thành biểu đồ tính toán tĩnh để tối ưu hóa thời gian chạy.
- Operator Fusion: Kết hợp các hoạt động tương thích để giảm thiểu truyền bộ nhớ và tăng tốc độ suy luận.
- Lượng tử hóa : Giảm kích thước mô hình và tăng hiệu quả bằng cách sử dụng dữ liệu có độ chính xác thấp hơn trong khi vẫn duy trì độ chính xác .
Các kỹ thuật này ưu tiên thực hiện mô hình hiệu quả, làm cho PaddlePaddle một lựa chọn tuyệt vời để triển khai các mô hình YOLO11 hiệu suất cao. Để biết thêm về tối ưu hóa, hãy xem tài liệu chính thức PaddlePaddle .
Tùy chọn triển khai nào PaddlePaddle ưu đãi cho các mẫu YOLO11?
PaddlePaddle Cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt:
- Paddle Serving: Triển khai các mô hình dưới dạng API RESTful, lý tưởng cho sản xuất với các tính năng như lập phiên bản mô hình và thử nghiệm A / B trực tuyến.
- Paddle Inference API: Cung cấp khả năng kiểm soát cấp thấp đối với việc thực thi mô hình cho các ứng dụng tùy chỉnh.
- Paddle Lite: Tối ưu hóa các mô hình cho tài nguyên hạn chế của thiết bị di động và thiết bị nhúng.
- Paddle.js: Cho phép triển khai các mô hình trực tiếp trong trình duyệt web.
Các tùy chọn này bao gồm một loạt các kịch bản triển khai, từ suy luận trên thiết bị đến các dịch vụ đám mây có thể mở rộng. Khám phá thêm các chiến lược triển khai trên Ultralytics Trang Tùy chọn Triển khai Mô hình.
