Ultralytics için Conda Hızlı Başlangıç Kılavuzu
Bu kılavuz, Ultralytics projeleriniz için bir Conda ortamı kurmaya kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Conda, paketleri ve bağımlılıkları yüklemek için pip'e mükemmel bir alternatif sunan açık kaynaklı bir paket ve ortam yönetim sistemidir. İzole edilmiş ortamları, onu özellikle veri bilimi ve makine öğrenimi çalışmaları için uygun hale getirir. Daha fazla ayrıntı için, Anaconda'daki Ultralytics Conda paketini ziyaret edin ve GitHub'daki paket güncellemeleri için Ultralytics feedstock deposuna göz atın.
Ne Öğreneceksiniz
- Bir Conda ortamı kurma
- Conda aracılığıyla Ultralytics Kurulumu
- Ortamınızda Ultralytics'i başlatma
- Conda ile Ultralytics Docker imajlarını kullanma
Ön koşullar
- Sisteminizde Anaconda veya Miniconda kurulu olmalıdır. Değilse, Anaconda veya Miniconda adresinden indirip kurun.
Bir Conda Ortamı Kurulumu
İlk olarak, yeni bir Conda ortamı oluşturalım. Terminalinizi açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:
conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y
Yeni ortamı etkinleştirin:
conda activate ultralytics-env
Ultralytics Kurulumu
Ultralytics paketini conda-forge kanalından yükleyebilirsiniz. Aşağıdaki komutu yürütün:
conda install -c conda-forge ultralytics
CUDA Ortamına İlişkin Not
CUDA özellikli bir ortamda çalışıyorsanız, yüklemek iyi bir uygulamadır ultralytics, pytorchve pytorch-cuda herhangi bir çakışmayı çözmek için birlikte:
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
Ultralytics'i Kullanarak
Ultralytics yüklendikten sonra, artık nesne algılama, örnek segmentasyonu ve daha fazlası için güçlü özelliklerini kullanmaya başlayabilirsiniz. Örneğin, bir görüntüyü tahmin etmek için şunu çalıştırabilirsiniz:
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt") # initialize model
results = model("path/to/image.jpg") # perform inference
results[0].show() # display results for the first image
Ultralytics Conda Docker İmajı
Docker kullanmayı tercih ederseniz, Ultralytics, içinde Conda ortamı bulunan Docker görüntüleri sunar. Bu görüntüleri DockerHub'dan çekebilirsiniz.
En son Ultralytics görüntüsünü çekin:
# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest-conda
# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t
Görüntüyü çalıştır:
# Run the Ultralytics image in a container with GPU support
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t # all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t # specify GPUs
Libmamba ile Kurulumu Hızlandırma
Eğer arıyorsanız paket kurulumunu hızlandırın Conda'da işlemek için kullanmayı tercih edebilirsiniz libmamba, Conda'nın varsayılanına alternatif bir çözümleyici görevi gören hızlı, çapraz platformlu ve bağımlılık odaklı bir paket yöneticisi.
Libmamba Nasıl Etkinleştirilir?
Etkinleştirmek için libmamba Conda için çözücü olarak aşağıdaki adımları gerçekleştirebilirsiniz:
-
İlk olarak, şunu kurun:
conda-libmamba-solverpaketi. Conda sürümünüz 4.11 veya üzeri ise bu atlanabilir, çünkülibmambavarsayılan olarak bulunur.conda install conda-libmamba-solver -
Ardından, Conda'yı kullanacak şekilde yapılandırın
libmambaçözücü olarak:conda config --set solver libmamba
İşte bu kadar! Conda kurulumunuz artık şunu kullanacak: libmamba çözücü olarak, bu da daha hızlı bir paket yükleme süreciyle sonuçlanmalıdır.
Tebrikler! Bir Conda ortamını başarıyla kurdunuz, Ultralytics paketini yüklediniz ve artık zengin işlevlerini keşfetmeye hazırsınız. Daha gelişmiş eğitimler ve örnekler için Ultralytics belgelerine daha derinlemesine göz atmaktan çekinmeyin.
SSS
Ultralytics projeleri için bir Conda ortamı kurma süreci nedir?
Ultralytics projeleri için bir Conda ortamı kurmak basittir ve sorunsuz paket yönetimi sağlar. İlk olarak, aşağıdaki komutu kullanarak yeni bir Conda ortamı oluşturun:
conda create --name ultralytics-env python=3.11 -y
Ardından, yeni ortamı şu şekilde etkinleştirin:
conda activate ultralytics-env
Son olarak, Ultralytics'i conda-forge kanalından yükleyin:
conda install -c conda-forge ultralytics
Ultralytics projelerinde bağımlılıkları yönetmek için neden pip yerine Conda'yı kullanmalıyım?
Conda, pip'e göre çeşitli avantajlar sunan güçlü bir paket ve ortam yönetim sistemidir. Bağımlılıkları verimli bir şekilde yönetir ve gerekli tüm kütüphanelerin uyumlu olmasını sağlar. Conda'nın yalıtılmış ortamları, paketler arasındaki çakışmaları önler, bu da veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinde çok önemlidir. Ek olarak, Conda, kurulum sürecini hızlandıran ikili paket dağıtımını destekler.
Daha hızlı performans için CUDA özellikli bir ortamda Ultralytics YOLO'yu kullanabilir miyim?
Evet, CUDA özellikli bir ortam kullanarak performansı artırabilirsiniz. Şunu yüklediğinizden emin olun: ultralytics, pytorchve pytorch-cuda çatışmaları önlemek için birlikte:
conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
Bu kurulum, derin öğrenme modeli eğitimi ve çıkarımı gibi yoğun görevler için çok önemli olan GPU hızlandırmayı sağlar. Daha fazla bilgi için Ultralytics kurulum kılavuzunu ziyaret edin.
Conda ortamıyla Ultralytics Docker imajlarını kullanmanın faydaları nelerdir?
Ultralytics Docker görüntülerini kullanmak, tutarlı ve yeniden üretilebilir bir ortam sağlayarak "benim makinemde çalışıyor" sorunlarını ortadan kaldırır. Bu görüntüler, önceden yapılandırılmış bir Conda ortamı içerir ve kurulum sürecini basitleştirir. Aşağıdaki komutlarla en son Ultralytics Docker görüntüsünü çekip çalıştırabilirsiniz:
sudo docker pull ultralytics/ultralytics:latest-conda
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all ultralytics/ultralytics:latest-conda
Bu yaklaşım, uygulamaları üretimde dağıtmak veya karmaşık iş akışlarını manuel yapılandırma olmadan çalıştırmak için idealdir. Ultralytics Conda Docker İmajı hakkında daha fazla bilgi edinin.
Ultralytics ortamımda Conda paket kurulumunu nasıl hızlandırabilirim?
Şunu kullanarak paket yükleme işlemini hızlandırabilirsiniz: libmamba, Conda için hızlı bir bağımlılık çözümleyicisi. Öncelikle şunu kurun: conda-libmamba-solver paketi:
conda install conda-libmamba-solver
Ardından, Conda'yı kullanmak üzere yapılandırın libmamba çözücü olarak:
conda config --set solver libmamba
Bu kurulum, daha hızlı ve daha verimli paket yönetimi sağlar. Ortamınızı optimize etme konusunda daha fazla ipucu için libmamba kurulumu hakkında bilgi edinin.
