YOLOv5 🚀 trên AWS Deep Learning Instance: Hướng dẫn đầy đủ của bạn
Việc thiết lập một môi trường học sâu hiệu suất cao có thể là điều khó khăn đối với người mới bắt đầu, nhưng đừng lo lắng! 🛠️ Với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quy trình để có được YOLOv5 đang chạy trên phiên bản AWS Deep Learning. Bằng cách tận dụng sức mạnh của Amazon Web Services (AWS), ngay cả những người mới làm quen với máy học cũng có thể bắt đầu nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Khả năng mở rộng của nền tảng AWS hoàn hảo cho cả thử nghiệm và triển khai sản xuất.
Các tùy chọn khởi động nhanh khác cho YOLOv5 bao gồm của chúng tôi Sổ tay Colab 
, Máy ảo học sâu GCPvà hình ảnh Docker của chúng tôi tại Trung tâm Docker 
Bước 1: Đăng nhập AWS Console
Bắt đầu bằng cách tạo tài khoản hoặc đăng nhập vào bảng điều khiển AWS tại https://aws.amazon.com/console/ . Sau khi đăng nhập, hãy chọn dịch vụ EC2 để quản lý và thiết lập các phiên bản của bạn.
Bước 2: Khởi chạy phiên bản của bạn
Trong bảng điều khiển EC2, bạn sẽ tìm thấy nút Khởi chạy phiên bản , đây là cổng để bạn tạo máy chủ ảo mới.
Chọn đúng hình ảnh máy Amazon (AMI)
Đây là nơi bạn chọn hệ điều hành và ngăn xếp phần mềm cho phiên bản của mình. Nhập ' Deep Learning ' vào trường tìm kiếm và chọn AMI Deep Learning mới nhất dựa trên Ubuntu, trừ khi nhu cầu của bạn yêu cầu khác. AMI Deep Learning của Amazon được cài đặt sẵn các khuôn khổ phổ biến và GPU trình điều khiển để đơn giản hóa quá trình thiết lập của bạn.
Chọn một loại phiên bản
Đối với các nhiệm vụ học sâu, việc lựa chọn một GPU Loại thể hiện thường được khuyến nghị vì nó có thể tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo mô hình. Đối với các cân nhắc về kích thước thể hiện, hãy nhớ rằng yêu cầu bộ nhớ của mô hình không bao giờ được vượt quá những gì thể hiện của bạn có thể cung cấp.
Lưu ý: Kích thước mô hình của bạn phải là yếu tố quyết định khi chọn phiên bản. Nếu mô hình của bạn vượt quá RAM khả dụng của phiên bản, hãy chọn loại phiên bản khác có đủ bộ nhớ cho ứng dụng của bạn.
Để có danh sách có sẵn GPU loại phiên bản, hãy truy cập Loại phiên bản EC2 , cụ thể là trong phần Điện toán tăng tốc.
Để biết thêm thông tin về GPU giám sát và tối ưu hóa, hãy xem Giám sát và Tối ưu hóa GPU . Để biết giá, hãy xem Giá theo yêu cầu và Giá giao ngay .
Cấu hình phiên bản của bạn
Amazon EC2 Spot Instances cung cấp một cách tiết kiệm chi phí để chạy các ứng dụng vì chúng cho phép bạn đấu thầu dung lượng chưa sử dụng với một phần nhỏ chi phí tiêu chuẩn. Để có trải nghiệm liên tục giữ lại dữ liệu ngay cả khi Spot Instance ngừng hoạt động, hãy chọn yêu cầu liên tục.
Hãy nhớ điều chỉnh phần còn lại của cài đặt phiên bản và cấu hình bảo mật khi cần trong Bước 4-7 trước khi khởi chạy.
Bước 3: Kết nối với Instance của bạn
Khi phiên bản của bạn đang chạy, hãy chọn hộp kiểm của phiên bản đó và nhấp vào Kết nối để truy cập thông tin SSH. Sử dụng lệnh SSH được hiển thị trong thiết bị đầu cuối ưa thích của bạn để thiết lập kết nối với phiên bản của bạn.
Bước 4: Chạy YOLOv5
Đã đăng nhập vào phiên bản của bạn, bây giờ bạn đã sẵn sàng để sao chép YOLOv5 kho lưu trữ và cài đặt các phụ thuộc trong một Python Môi trường 3.8 trở lên. YOLOv5 Các mô hình và tập dữ liệu của sẽ tự động tải xuống từ bản phát hành mới nhất.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install dependencies
Với môi trường của bạn được thiết lập, bạn có thể bắt đầu đào tạo, xác thực, thực hiện suy luận và xuất bản YOLOv5 mô hình:
# Train a model on your data
python train.py
# Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP
python val.py --weights yolov5s.pt
# Run inference using the trained model on your images or videos
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images
# Export the trained model to other formats for deployment
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite
Các tùy chọn bổ sung
Để thêm bộ nhớ hoán đổi, có thể là cứu tinh cho các tập dữ liệu lớn, hãy chạy:
sudo fallocate -l 64G /swapfile # allocate 64GB swap file
sudo chmod 600 /swapfile # modify permissions
sudo mkswap /swapfile # set up a Linux swap area
sudo swapon /swapfile # activate swap file
free -h # verify swap memory
Và thế là xong! 🎉 Bạn đã tạo thành công phiên bản AWS Deep Learning và chạy YOLOv5 . Cho dù bạn mới bắt đầu với phát hiện đối tượng hay đang mở rộng quy mô để sản xuất, thiết lập này có thể giúp bạn đạt được mục tiêu học máy của mình. Chúc bạn đào tạo, xác thực và triển khai vui vẻ! Nếu bạn gặp bất kỳ trục trặc nào trong quá trình này, tài liệu AWS mạnh mẽ và hoạt động Ultralytics cộng đồng ở đây để hỗ trợ bạn.
