Bỏ để qua phần nội dung

Mastering YOLOv5 🚀 Triển khai trên Google Cloud Platform (GCP) Máy ảo học sâu (VM) ⭐

Embarking on the journey of artificial intelligence and machine learning can be exhilarating, especially when you leverage the power and flexibility of a cloud platform. Google Cloud Platform (GCP) offers robust tools tailored for machine learning enthusiasts and professionals alike. One such tool is the Deep Learning VM that is preconfigured for data science and ML tasks. In this tutorial, we will navigate through the process of setting up YOLOv5 on a GCP Deep Learning VM. Whether you're taking your first steps in ML or you're a seasoned practitioner, this guide is designed to provide you with a clear pathway to implementing object detection models powered by YOLOv5.

🆓 Plus, if you're a fresh GCP user, you're in luck with a $300 free credit offer to kickstart your projects.

Ngoài GCP, hãy khám phá các tùy chọn khởi động nhanh có thể truy cập khác cho YOLOv5, giống như của chúng tôi Máy tính xách tay Colab Mở trong Colab cho trải nghiệm dựa trên trình duyệt hoặc khả năng mở rộng của Amazon AWS. Hơn nữa, những người hâm mộ container có thể sử dụng hình ảnh Docker chính thức của chúng tôi tại Trung tâm Docker Docker kéo cho một môi trường đóng gói.

Bước 1: Tạo và cấu hình máy ảo deep learning của bạn

Let's begin by creating a virtual machine that's tuned for deep learning:

  1. Truy cập thị trường GCP và chọn máy ảo Deep Learning.
  2. Chọn phiên bản n1-standard-8 ; nó cung cấp sự cân bằng 8 vCPU và 30 GB bộ nhớ, lý tưởng cho nhu cầu của chúng tôi.
  3. Tiếp theo, chọn một GPU. Điều này phụ thuộc vào khối lượng công việc của bạn; ngay cả một chiếc cơ bản như Tesla T4 cũng sẽ tăng tốc đáng kể việc đào tạo mô hình của bạn.
  4. Chọn hộp 'Tự động cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA khi khởi động lần đầu?' để thiết lập dễ dàng.
  5. Phân bổ ổ đĩa ổn định SSD 300 GB để đảm bảo bạn không bị tắc nghẽn trong các hoạt động I / O.
  6. Nhấn 'Triển khai' và để GCP thực hiện điều kỳ diệu của mình trong việc cung cấp máy ảo Deep Learning tùy chỉnh của bạn.

Máy ảo này được tải với một kho tàng các công cụ và khung được cài đặt sẵn, bao gồm cả Anaconda Python phân phối, thuận tiện gói tất cả các phụ thuộc cần thiết cho YOLOv5.

Hình minh họa GCP Marketplace về việc thiết lập máy ảo Deep Learning

Bước 2: Sẵn sàng máy chủ ảo cho YOLOv5

Sau khi thiết lập môi trường, hãy bắt đầu YOLOv5 Thiết lập và chạy:

# Clone the YOLOv5 repository
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

# Change the directory to the cloned repository
cd yolov5

# Install the necessary Python packages from requirements.txt
pip install -r requirements.txt

Quá trình thiết lập này đảm bảo bạn đang làm việc với Python môi trường phiên bản 3.8.0 hoặc mới hơn và PyTorch 1.8 trở lên. Các tập lệnh của chúng tôi tải xuống các mô hìnhbộ dữ liệu một cách trơn tru từ phiên bản mới nhất YOLOv5 phát hành, làm cho nó không gặp rắc rối để bắt đầu đào tạo mô hình.

Bước 3: Đào tạo và triển khai YOLOv5 Mô hình 🌐

Sau khi thiết lập hoàn tất, bạn đã sẵn sàng đi sâu vào đào tạo và suy luận YOLOv5 trên máy ảo GCP của bạn:

# 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

Chỉ với một vài lệnh, YOLOv5 Cho phép bạn đào tạo các mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn hoặc sử dụng các trọng số được đào tạo trước để có kết quả nhanh chóng trên nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Hình ảnh lệnh đầu cuối minh họa đào tạo mô hình trên máy ảo GCP Deep Learning

Phân bổ không gian hoán đổi (tùy chọn)

Đối với những người xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ, hãy cân nhắc khuếch đại phiên bản GCP của bạn với thêm 64GB bộ nhớ hoán đổi:

sudo fallocate -l 64G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
free -h  # confirm the memory increment

Suy nghĩ kết luận

Chúc mừng! Bây giờ bạn được trao quyền để khai thác các khả năng của YOLOv5 với sức mạnh tính toán của Google Cloud Platform. Sự kết hợp này cung cấp khả năng mở rộng, hiệu quả và tính linh hoạt cho các tác vụ phát hiện đối tượng của bạn. Cho dù là các dự án cá nhân, nghiên cứu học thuật hay ứng dụng công nghiệp, bạn đã thực hiện một bước quan trọng vào thế giới AI và học máy trên đám mây.

Hãy nhớ ghi lại hành trình của bạn, chia sẻ thông tin chi tiết với Ultralytics cộng đồng và tận dụng các đấu trường hợp tác như thảo luận GitHub để phát triển hơn nữa. Bây giờ, hãy tiến lên và đổi mới với YOLOv5 và GCP! 🌟

Bạn muốn tiếp tục cải thiện kỹ năng và kiến thức ML của mình? Đi sâu vào tài liệu và hướng dẫn của chúng tôi để biết thêm tài nguyên. Hãy để cuộc phiêu lưu AI của bạn tiếp tục!



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (5), Burhan-Q (1)

Ý kiến