Làm thế nào để xuất khẩu sang PaddlePaddle Định dạng từ YOLO11 Mô hình

Q: What are the advantages of using PaddlePaddle for model deployment?

PaddlePaddle cung cấp một số lợi thế chính cho việc triển khai mô hình: Bạn có thể đạt được kết quả nâng cao bằng cách xuất Ultralytics YOLO11 mô hình để 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 's tính năng ở đây.

Q: What deployment options does PaddlePaddle offer for YOLO11 models?

PaddlePaddle cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt: Các tùy chọn này bao gồm nhiều 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.

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 làm cho quá trình này dễ dàng hơn với sự 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 YOLO11 mô hình thị giác máy tính trên nhiều loại thiết bị và nền tảng khác nhau, từ điện thoại thông minh đến máy chủ đám mây.

Đồng hồ: Cách xuất khẩu Ultralytics YOLO11 Các mô hình để 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 khẩu 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 YOLO11 mô hình để 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, YOLO11 các mô hình 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 trên nhiều tình huống triển khai khác nhau:

Đồ thị động sang 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.
Toán tử Fusion : PaddlePaddle , giống TensorRT , sử dụng hợp nhất toán tử để hợp lý hóa tính toán và giảm chi phí. Khung này giảm thiểu việc chuyển bộ nhớ và các bước tính toán bằng cách hợp nhất các hoạt động tương thích, dẫn đến suy luận nhanh hơn.
Lượng tử hóa : PaddlePaddle hỗ trợ các kỹ thuật lượng tử hóa , bao gồm lượng tử hóa sau đào tạo và đào tạo nhận biết lượng tử hóa. Các 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 YOLO11 mô hình để PaddlePaddle , chúng ta hãy xem xét các kịch bản triển khai khác nhau trong đó PaddlePaddle mô hình xuất sắc.

PaddlePaddle cung cấp nhiều tùy chọn, mỗi tùy chọn đều có sự cân bằng riêng biệt giữa tính dễ sử dụng, tính linh hoạt và hiệu suất:

Phục vụ chèo thuyền : Khung 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 quản lý 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 : Paddle Inference API cung cấp cho bạn khả năng kiểm soát cấp thấp đối với việc thực thi mô hình. Tùy chọn này rất phù hợp với các tình huống mà bạn cần tích hợp chặt chẽ mô hình 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 có tài nguyên 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 paddle-hub 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 của bạn YOLO11 Người mẫu

Chuyển đổi YOLO11 các mô hình cho 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 cần thiết, hãy chạy:

Cài đặt

CLI

# Install the required package for YOLO11
pip install ultralytics

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 Sự cố thường gặp của chúng tôi để biết giải pháp và mẹo.

Cách 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 .

Cách sử dụng

PythonCLI

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")

# Export a YOLO11n PyTorch model to PaddlePaddle format
yolo export model=yolo11n.pt format=paddle  # creates '/yolo11n_paddle_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolo11n_paddle_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Để biết thêm chi tiết về các tùy chọn xuất được hỗ trợ, hãy truy cập trang tài liệu Ultralytics về các tùy chọn triển khai .

Triển khai Đã xuất YOLO11 PaddlePaddle Mô hình

Sau khi xuất thành công Ultralytics YOLO11 mô hình để 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 có hướng dẫn chi tiết về việc triển khai PaddlePaddle các mô hình trong nhiều bối cảnh khác nhau, hãy xem các tài nguyên sau:

Phục vụ mái chèo : Tìm hiểu cách triển khai PaddlePaddle mô hình hóa các dịch vụ hiệu suất 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 dành cho AI phía máy khách bằng Paddle.js.

Bản tóm tắt

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã khám phá quá trình xuất khẩu Ultralytics YOLO11 các mô hình cho 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 tài liệu chính thức PaddlePaddle

Bạn muốn khám phá thêm nhiều cách để tích hợp Ultralytics YOLO11 mô hình? 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.

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Làm thế nào để tôi xuất khẩu Ultralytics YOLO11 mô hình để PaddlePaddle định dạng?

Xuất khẩu Ultralytics YOLO11 mô hình để PaddlePaddle định dạng rất đơn giản. Bạn có thể sử dụng export phương pháp của YOLO lớp để thực hiện việc xuất khẩu này. Sau đây là một ví dụ sử dụng Python :

Cách sử dụng

PythonCLI

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")

# Export a YOLO11n PyTorch model to PaddlePaddle format
yolo export model=yolo11n.pt format=paddle  # creates '/yolo11n_paddle_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolo11n_paddle_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Để biết cách thiết lập và khắc phục sự cố chi tiết hơn, hãy xem Hướng dẫn cài đặt Ultralytics và Hướng dẫn các sự cố thường gặp .

Những lợi ích của việc sử dụng là gì? PaddlePaddle để triển khai mô hình ?

PaddlePaddle cung cấp một số lợi thế quan trọng cho việc triển khai mô hình:

Tối ưu hóa hiệu suất : PaddlePaddle vượt trội về hiệu quả thực thi mô hình và giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ.
Biên dịch đồ thị động sang tĩnh : Hỗ trợ biên dịch động sang tĩnh, cho phép tối ưu hóa thời gian chạy.
Hợp nhất toán tử : Bằng cách hợp nhất các hoạt động tương thích, nó sẽ 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 YOLO11 mô hình để 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 của tôi YOLO11 mô hình?

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 khẩu của bạn YOLO11 mô hình để PaddlePaddle , bạn tận dụng:

Hiệu suất được cải thiện : Tốc độ thực thi tối ưu và giảm dung lượng bộ nhớ.
Tính linh hoạt : Khả năng tương thích rộng với nhiều 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 sự lựa chọn hấp dẫn để triển khai YOLO11 mô hình trong bối cảnh sản xuất.

Làm thế nào PaddlePaddle cải thiện hiệu suất mô hình so với các khuôn khổ khác?

PaddlePaddle sử dụng một số kỹ thuật tiên tiến để tối ưu hóa hiệu suất mô hình:

Đồ thị động sang tĩnh : Chuyển đổi mô hình thành đồ thị tính toán tĩnh để tối ưu hóa thời gian chạy.
Operator Fusion : Kết hợp các hoạt động tương thích để giảm thiểu việc 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 hiệu suất cao YOLO11 mô hình. Để biết thêm về tối ưu hóa, hãy xem tài liệu chính thức PaddlePaddle .

Tùy chọn triển khai nào PaddlePaddle cung cấp cho YOLO11 mô hình?

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 quản lý 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 các tài nguyên hạn chế của thiết bị di động và nhúng.
Paddle.js : Cho phép triển khai mô hình trực tiếp trong trình duyệt web.

Các tùy chọn này bao gồm nhiều 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 trang Tùy chọn triển khai mô hình Ultralytics .

📅 Được tạo cách đây 9 tháng ✏️ Đã cập nhật cách đây 2 tháng