Ultralytics Entegrasyonları

Ultralytics Entegrasyonları sayfasına hoş geldiniz! Bu sayfa, makine öğrenimi iş akışlarınızı kolaylaştırmak, veri kümesi yönetimini geliştirmek, model eğitimini basitleştirmek ve verimli dağıtımı kolaylaştırmak için tasarlanmış çeşitli araçlar ve platformlarla olan ortaklıklarımıza genel bir bakış sunar.

İzle: Ultralytics YOLO11 Dağıtımı ve Entegrasyonları

Eğitim Entegrasyonları

• Amazon SageMaker: ML yaşam döngüsü için hepsi bir arada bir platform sağlayarak Ultralytics modellerini verimli bir şekilde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için Amazon SageMaker'dan yararlanın.

• ClearML: Ultralytics ML iş akışlarınızı otomatikleştirin, deneyleri izleyin ve ekip işbirliğini geliştirin.

• Comet ML: Makine öğrenimi deneylerinizi izleyerek, karşılaştırarak ve optimize ederek Ultralytics ile model geliştirmenizi geliştirin.

• DVC: Veri, kod ve modelleri etkin bir şekilde senkronize ederek Ultralytics makine öğrenimi projeleriniz için sürüm kontrolü uygulayın.

• Google Colab: İşbirliğini ve paylaşımı destekleyen bulut tabanlı bir ortamda Ultralytics modellerini eğitmek ve değerlendirmek için Google Colab'ı kullanın.

• IBM Watsonx: IBM Watsonx'in, son teknoloji ürünü yapay zeka araçları, zahmetsiz entegrasyonu ve gelişmiş model yönetim sistemi ile Ultralytics modellerinin eğitimini ve değerlendirmesini nasıl basitleştirdiğini görün.

• JupyterLab: Ultralytics modellerini kolaylıkla ve verimlilikle eğitmek ve değerlendirmek için JupyterLab'ın etkileşimli ve özelleştirilebilir ortamının nasıl kullanılacağını öğrenin.

• Kaggle: Önceden yüklenmiş kitaplıklar, GPU desteği ve işbirliği ve paylaşım için canlı bir topluluk ile bulut tabanlı bir ortamda Ultralytics modellerini eğitmek ve değerlendirmek için Kaggle'ı nasıl kullanabileceğinizi keşfedin.

• MLFlow: Deney ve yeniden üretilebilirlikten dağıtıma kadar Ultralytics modellerinin tüm ML yaşam döngüsünü kolaylaştırın.

• Neptune: MLOps için tasarlanmış bu meta veri deposunda Ultralytics ile ML deneylerinizin kapsamlı bir kaydını tutun.

• Paperspace Gradient: Paperspace Gradient, modellerinizi hızlı bir şekilde eğitmek, test etmek ve dağıtmak için kullanımı kolay bulut araçları sağlayarak YOLO11 projelerinde çalışmayı kolaylaştırır.

• Ray Tune: Ultralytics modellerinizin hiperparametrelerini herhangi bir ölçekte optimize edin.

• TensorBoard: Ultralytics ML iş akışlarınızı görselleştirin, model metriklerini izleyin ve ekip işbirliğini teşvik edin.

• Ultralytics HUB: Önceden eğitilmiş bir Ultralytics modelleri topluluğuna erişin ve katkıda bulunun.

• Weights & Biases (W&B): Ultralytics projelerinde deneyleri izleyin, metrikleri görselleştirin ve yeniden üretilebilirliği ve işbirliğini teşvik edin.

• VS Code: Ultralytics ile geliştirme iş akışlarını hızlandırmak için kod parçacıkları sağlayan ve ayrıca Ultralytics'i öğrenmeye veya Ultralytics'e başlamaya yardımcı olacak örnekler arayan herkes için bir VS Code uzantısıdır.

• Albumentations: Modelin sağlamlığını ve genellemesini iyileştirmek için güçlü görüntü artırmalarıyla Ultralytics modellerinizi geliştirin.

Dağıtım Entegrasyonları

• TorchScript: PyTorch çerçevesinin bir parçası olarak geliştirilen TorchScript, makine öğrenimi modellerinin çeşitli üretim ortamlarında Python bağımlılıklarına ihtiyaç duymadan verimli bir şekilde yürütülmesini ve dağıtılmasını sağlar.

• ONNX: Microsoft tarafından çeşitli çerçeveler arasında yapay zeka modellerinin aktarımını kolaylaştırmak için oluşturulan açık kaynaklı bir formattır ve Ultralytics modellerinin çok yönlülüğünü ve dağıtım esnekliğini artırır.

• OpenVINO: Intel'in çeşitli Intel CPU ve GPU platformlarında bilgisayar görüşü modellerini verimli bir şekilde optimize etme ve dağıtma araç seti.

• TensorRT: NVIDIA tarafından geliştirilen bu yüksek performanslı derin öğrenme çıkarım çerçevesi ve model formatı, yapay zeka modellerini NVIDIA GPU'larında hızlandırılmış hız ve verimlilik için optimize ederek, akıcı dağıtım sağlar.

• CoreML: Apple tarafından geliştirilen CoreML, Apple'ın donanımını kullanarak iOS, macOS, watchOS ve tvOS genelindeki uygulamalara makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde entegre etmek için tasarlanmış bir çerçevedir ve etkili ve güvenli model dağıtımı sağlar.

• TF SavedModel: Google tarafından geliştirilen TF SavedModel, TensorFlow modelleri için evrensel bir serileştirme formatıdır ve sunuculardan uç cihazlara kadar çok çeşitli platformlarda kolay paylaşım ve dağıtım sağlar.

• TF GraphDef: Google tarafından geliştirilen GraphDef, TensorFlow'un hesaplama grafiklerini temsil etme formatıdır ve çeşitli donanımlar arasında makine öğrenimi modellerinin optimize edilmiş şekilde yürütülmesini sağlar.

• TFLite: Google tarafından geliştirilen TFLite, makine öğrenimi modellerini mobil ve uç cihazlarda dağıtmak için hafif bir çerçevedir ve minimum bellek ayak iziyle hızlı, verimli çıkarım sağlar.

• TFLite Edge TPU: Google tarafından TensorFlow Lite modellerini Edge TPU'lar üzerinde optimize etmek için geliştirilen bu model formatı, yüksek hızlı, verimli uç bilişim sağlar.

• TF.js: Google tarafından tarayıcılarda ve Node.js'de makine öğrenimini kolaylaştırmak için geliştirilen TF.js, ML modellerinin JavaScript tabanlı dağıtımına olanak tanır.

• PaddlePaddle: Baidu tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme platformu olan PaddlePaddle, yapay zeka modellerinin verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar ve endüstriyel uygulamaların ölçeklenebilirliğine odaklanır.

• MNN: Alibaba tarafından geliştirilen MNN, yüksek verimli ve hafif bir derin öğrenme çerçevesidir. Derin öğrenme modellerinin çıkarımını ve eğitimini destekler ve cihaz üzerinde çıkarım ve eğitim için sektör lideri performansa sahiptir.

• NCNN: Tencent tarafından geliştirilen NCNN, mobil cihazlar için uyarlanmış verimli bir sinir ağı çıkarım çerçevesidir. Yapay zeka modellerinin doğrudan uygulamalara dağıtılmasını sağlayarak çeşitli mobil platformlarda performansı optimize eder.

• SONY IMX500 🚀 YENİ: Hızlı, düşük güçlü performans için IMX500 sensörlü Raspberry Pi AI Kameralarda Ultralytics YOLOv8 modellerini optimize edin ve dağıtın.

• Rockchip RKNN: Rockchip tarafından geliştirilen RKNN, özellikle Rockchip'in NPU'ları için optimize edilmiş özel bir sinir ağı çıkarım çerçevesidir. Yapay zeka modellerinin uç cihazlarda verimli bir şekilde konuşlandırılmasını kolaylaştırarak gerçek zamanlı uygulamalarda yüksek performanslı çıkarım sağlar.

• Neural Magic: Üstün performans ve daha küçük boyut için Ultralytics modellerini optimize etmek üzere Kuantizasyon Farkındalıklı Eğitim (QAT) ve budama tekniklerinden yararlanın.

• Seeed Studio reCamera: Seeed Studio tarafından geliştirilen reCamera, gerçek zamanlı bilgisayar görüşü uygulamaları için tasarlanmış, son teknoloji ürünü bir uç yapay zeka cihazıdır. RISC-V tabanlı SG200X işlemciyle güçlendirilmiştir ve enerji verimliliğiyle yüksek performanslı yapay zeka çıkarımı sunar. Modüler tasarımı, gelişmiş video işleme yetenekleri ve esnek dağıtım desteği, onu güvenlik izleme, çevresel uygulamalar ve üretim dahil olmak üzere çeşitli kullanım durumları için ideal bir seçim haline getirir.

• Gradio: Gerçek zamanlı, etkileşimli nesne algılama demoları için Ultralytics modellerini Gradio ile dağıtın.

Veri Kümeleri Entegrasyonları

• Roboflow: Ultralytics modelleri için veri kümesi etiketlemeyi ve yönetimini kolaylaştırır, görüntüleri etiketlemek için açıklama araçları sunar.

Dışa Aktarma Biçimleri

Ayrıca, farklı ortamlarda dağıtım için çeşitli model dışa aktarma formatlarını da destekliyoruz. İşte mevcut formatlar:

Her entegrasyon hakkında daha fazla bilgi edinmek ve Ultralytics ile bunlardan en iyi şekilde nasıl yararlanacağınızı öğrenmek için bağlantıları keşfedin. Tamamını görün export ayrıntıları Dışa aktar sayfasında bulabilirsiniz.

Entegrasyonlarımıza Katkıda Bulunun

Topluluğun Ultralytics YOLO'yu diğer teknolojiler, araçlar ve platformlarla nasıl entegre ettiğini görmek bizi her zaman heyecanlandırıyor! YOLO'yu yeni bir sistemle başarıyla entegre ettiyseniz veya paylaşacak değerli bilgileriniz varsa, Entegrasyon Belgelerimize katkıda bulunmayı düşünün.

Bir kılavuz veya eğitim yazarak, belgelerimizi genişletmeye ve topluluğa fayda sağlayan gerçek dünya örnekleri sunmaya yardımcı olabilirsiniz. Ultralytics YOLO etrafında büyüyen ekosisteme katkıda bulunmanın mükemmel bir yoludur.

Katkıda bulunmak için lütfen bir Çekme İsteği (PR) 🛠️ gönderme konusunda talimatlar için Katkıda Bulunma Kılavuzumuza göz atın. Katkılarınızı sabırsızlıkla bekliyoruz!

Ultralytics YOLO ekosistemini daha geniş ve özellik açısından zengin hale getirmek için işbirliği yapalım 🙏!

SSS

Ultralytics HUB nedir ve ML iş akışını nasıl kolaylaştırır?

Ultralytics HUB, Ultralytics modelleri için makine öğrenimi iş akışlarını kusursuz ve verimli hale getirmek üzere tasarlanmış bulut tabanlı bir platformdur. Bu aracı kullanarak, kapsamlı kodlama becerilerine ihtiyaç duymadan kolayca veri kümeleri yükleyebilir, modelleri eğitebilir, gerçek zamanlı izleme gerçekleştirebilir ve YOLO modellerini dağıtabilirsiniz. Platform, veri hazırlığından dağıtıma kadar tüm ML hattınızı yönetebileceğiniz merkezi bir çalışma alanı görevi görür. Ultralytics HUB sayfasında temel özellikleri keşfedebilir ve Hızlı Başlangıç kılavuzumuzla hızlıca başlayabilirsiniz.

Ultralytics modellerimin performansını MLFlow kullanarak izleyebilir miyim?

Evet, yapabilirsiniz. MLFlow'u Ultralytics modelleriyle entegre etmek, deneyleri izlemenize, tekrarlanabilirliği artırmanıza ve tüm ML yaşam döngüsünü kolaylaştırmanıza olanak tanır. Bu entegrasyonu ayarlama ile ilgili ayrıntılı talimatlar MLFlow entegrasyon sayfasında bulunabilir. Bu entegrasyon, model metriklerini izlemek, farklı eğitim çalıştırmalarını karşılaştırmak ve ML iş akışını verimli bir şekilde yönetmek için özellikle yararlıdır. MLFlow, parametreleri, metrikleri ve yapıtları kaydetmek için merkezi bir platform sağlayarak model davranışını anlamayı ve veriye dayalı iyileştirmeler yapmayı kolaylaştırır.

YOLO11 model optimizasyonu için Neural Magic kullanmanın faydaları nelerdir?

Neural Magic, Nicelik Duyarlı Eğitim (QAT) ve budama gibi tekniklerden yararlanarak YOLO11 modellerini optimize eder ve kaynakları kısıtlı donanımlarda daha iyi performans gösteren, yüksek verimli, daha küçük modeller elde edilmesini sağlar. Üstün performans ve daha küçük modeller için bu optimizasyonların nasıl uygulanacağını öğrenmek için Neural Magic entegrasyon sayfasına göz atın. Bu, özellikle hesaplama kaynaklarının kısıtlı olduğu uç cihazlarda dağıtım için faydalıdır. Neural Magic'in DeepSparse motoru, CPU'larda 6 kata kadar daha hızlı çıkarım sağlayarak özel donanım olmadan karmaşık modellerin çalıştırılmasını mümkün kılar.

Etkileşimli demolar için Ultralytics YOLO modellerini Gradio ile nasıl dağıtabilirim?

Etkileşimli nesne algılama demoları için Ultralytics YOLO modellerini Gradio ile dağıtmak üzere, Gradio entegrasyon sayfasında belirtilen adımları izleyebilirsiniz. Gradio, gerçek zamanlı model çıkarımı için kullanımı kolay web arayüzleri oluşturmanıza olanak tanır ve bu da onu YOLO modelinizin yeteneklerini hem geliştiriciler hem de son kullanıcılar için uygun, kullanıcı dostu bir biçimde sergilemek için mükemmel bir araç haline getirir. Sadece birkaç satır kodla, modelinizin özel girdiler üzerindeki performansını gösteren etkileşimli uygulamalar oluşturabilir, böylece bilgisayarlı görü çözümlerinizin daha iyi anlaşılmasını ve değerlendirilmesini sağlayabilirsiniz.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 1 ay önce güncellendi

Yorumlar