YOLO11 Modellerinizi Eğitmek İçin JupyterLab Nasıl Kullanılır Kılavuzu
Derin öğrenme modelleri oluşturmak, özellikle çalışmak için doğru araçlara veya ortama sahip olmadığınızda zor olabilir. Bu sorunla karşılaşıyorsanız, JupyterLab sizin için doğru çözüm olabilir. JupyterLab, kodlamayı daha esnek ve etkileşimli hale getiren kullanıcı dostu, web tabanlı bir platformdur. Büyük veri kümelerini işlemek, karmaşık modeller oluşturmak ve hatta başkalarıyla işbirliği yapmak için tek bir yerden kullanabilirsiniz.
Ultralytics YOLO11 modelleri ile ilgili projelerde çalışmak için JupyterLab'ı kullanabilirsiniz. JupyterLab, verimli model geliştirme ve deneyler için harika bir seçenektir. Bilgisayarınızdan YOLO11 modellerini eğitmeye ve denemeye başlamayı kolaylaştırır. JupyterLab, temel özellikleri ve YOLO11 modellerini eğitmek için nasıl kullanabileceğiniz hakkında daha derinlemesine bilgi edinelim.
JupyterLab nedir?
JupyterLab, Jupyter not defterleri, kod ve verilerle çalışmak için tasarlanmış, web tabanlı, açık kaynaklı bir platformdur. Geleneksel Jupyter Notebook arayüzünün daha çok yönlü ve güçlü bir kullanıcı deneyimi sağlayan yükseltilmiş halidir.
JupyterLab, not defterleri, metin düzenleyiciler, terminaller ve diğer araçlarla tek bir yerden çalışmanıza olanak tanır. Esnek tasarımı, çalışma alanınızı ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde düzenlemenizi kolaylaştırır ve veri analizi, görselleştirme ve makine öğrenimi gibi görevleri gerçekleştirmeyi kolaylaştırır. JupyterLab ayrıca gerçek zamanlı işbirliğini destekleyerek araştırma ve veri bilimi alanlarındaki ekip projeleri için idealdir.
JupyterLab'ın Temel Özellikleri
İşte JupyterLab'ı model geliştirme ve deneme için harika bir seçenek haline getiren temel özelliklerden bazıları:
- Hepsi Bir Arada Çalışma Alanı: JupyterLab, tüm veri bilimi ihtiyaçlarınız için tek durak noktasıdır. Metin düzenleme, terminal erişimi ve not defterleri için ayrı arayüzlere sahip olan klasik Jupyter Notebook'un aksine, JupyterLab tüm bu özellikleri tek, uyumlu bir ortamda birleştirir. JPEG, PDF ve CSV dahil olmak üzere çeşitli dosya biçimlerini doğrudan JupyterLab içinde görüntüleyebilir ve düzenleyebilirsiniz. Hepsi bir arada bir çalışma alanı, ihtiyacınız olan her şeye parmaklarınızın ucunda erişmenizi sağlayarak iş akışınızı kolaylaştırır ve zamandan tasarruf etmenizi sağlar.
- Esnek Düzenler: JupyterLab'in öne çıkan özelliklerinden biri, esnek düzenidir. Daha verimli çalışmanıza yardımcı olacak kişiselleştirilmiş bir düzen oluşturmak için sekmeleri sürükleyebilir, bırakabilir ve yeniden boyutlandırabilirsiniz. Daraltılabilir sol kenar çubuğu, dosya tarayıcısı, çalışan çekirdekler ve komut paleti gibi temel sekmeleri kolayca erişilebilir tutar. Aynı anda birden fazla pencere açarak çoklu görev yapabilir ve projelerinizi daha etkili bir şekilde yönetebilirsiniz.
- Etkileşimli Kod Konsolları: JupyterLab'deki kod konsolları, kod parçacıklarını veya fonksiyonları test etmek için etkileşimli bir alan sağlar. Ayrıca, bir not defteri içinde yapılan hesaplamaların bir kaydı olarak da hizmet ederler. Bir not defteri için yeni bir konsol oluşturmak ve tüm çekirdek etkinliklerini görüntülemek basittir. Bu özellik, özellikle yeni fikirler denerken veya kodunuzdaki sorunları giderirken kullanışlıdır.
- Markdown Önizlemesi: JupyterLab'de Markdown dosyalarıyla çalışmak, eş zamanlı önizleme özelliği sayesinde daha verimlidir. Markdown dosyanızı yazarken veya düzenlerken, biçimlendirilmiş çıktıyı gerçek zamanlı olarak görebilirsiniz. Bu, dokümantasyonunuzun mükemmel göründüğünü iki kez kontrol etmeyi kolaylaştırır ve sizi düzenleme ve önizleme modları arasında gidip gelmekten kurtarır.
- Metin Dosyalarından Kod Çalıştırma: Kod içeren bir metin dosyasını paylaşıyorsanız, JupyterLab bunu doğrudan platform içinde çalıştırmayı kolaylaştırır. Kodu vurgulayabilir ve çalıştırmak için Shift + Enter tuşlarına basabilirsiniz. Kod parçacıklarını hızlı bir şekilde doğrulamak için harikadır ve paylaştığınız kodun işlevsel ve hatasız olduğunu garanti etmeye yardımcı olur.
YOLO11 Projeleriniz için Neden JupyterLab Kullanmalısınız?
Makine öğrenimi modellerini geliştirmek ve değerlendirmek için birden fazla platform vardır, peki JupyterLab'ı öne çıkaran nedir? JupyterLab'ın makine öğrenimi projeleriniz için sunduğu benzersiz yönlerden bazılarını keşfedelim:
- Kolay Hücre Yönetimi: JupyterLab'de hücreleri yönetmek çok kolaydır. Hantal kes-yapıştır yöntemi yerine, hücreleri sürükleyip bırakarak yeniden düzenleyebilirsiniz.
- Not Defteri Hücreleri Arası Kopyalama: JupyterLab, farklı not defterleri arasında hücreleri kopyalamayı kolaylaştırır. Hücreleri bir not defterinden diğerine sürükleyip bırakabilirsiniz.
- Klasik Not Defteri Görünümüne Kolay Geçiş: Klasik Jupyter Notebook arayüzünü özleyenler için JupyterLab, kolay bir geri dönüş sunar. Sadece şunu değiştirin:
/labURL'de şu ifadeyle:/treetanıdık not defteri görünümüne dönmek için. - Çoklu Görünümler: JupyterLab, aynı not defterinin birden çok görünümünü destekler; bu, özellikle uzun not defterleri için kullanışlıdır. Karşılaştırma veya keşif için farklı bölümleri yan yana açabilirsiniz ve bir görünümde yapılan herhangi bir değişiklik diğerine yansıtılır.
- Özelleştirilebilir Temalar: JupyterLab, geç saatlerdeki kodlama oturumları için mükemmel olan not defteri için yerleşik bir Koyu tema içerir. Ayrıca, tüm çalışma alanınızın görünümünü özelleştirmenize olanak tanıyan metin düzenleyici ve terminal için de temalar mevcuttur.
JupyterLab ile Çalışırken Sık Karşılaşılan Sorunlar
JupyterLab ile çalışırken, bazı yaygın sorunlarla karşılaşabilirsiniz. Platformda sorunsuz bir şekilde gezinmenize yardımcı olacak bazı ipuçları şunlardır:
- Çekirdekleri Yönetme: Çekirdekler çok önemlidir çünkü JupyterLab'de yazdığınız kod ile çalıştığı ortam arasındaki bağlantıyı yönetirler. Ayrıca not defterleri arasında verilere erişebilir ve bunları paylaşabilirler. Bir Jupyter Not Defterini kapattığınızda, diğer not defterleri onu kullanıyor olabileceğinden çekirdek hala çalışıyor olabilir. Bir çekirdeği tamamen kapatmak isterseniz, onu seçebilir, sağ tıklayıp açılır menüden "Çekirdeği Kapat" seçeneğini seçebilirsiniz.
- Python Paketlerini Kurulumu: Bazen, sunucuda önceden yüklenmemiş ek python paketlerine ihtiyacınız olabilir. Bu paketleri, ana dizininize veya sanal bir ortama şu komutu kullanarak kolayca yükleyebilirsiniz:
python -m pip install package-nameTüm yüklü paketleri görmek için şunu kullanın:python -m pip list. - Flask/FastAPI API'sini Posit Connect'e Dağıtma: Flask ve FastAPI API'lerinizi terminalden rsconnect-python paketini kullanarak Posit Connect'e dağıtabilirsiniz. Bunu yapmak, web uygulamalarınızı JupyterLab ile entegre etmeyi ve başkalarıyla paylaşmayı kolaylaştırır.
- JupyterLab Uzantılarını Yükleme: JupyterLab, işlevselliği geliştirmek için çeşitli uzantıları destekler. Bu uzantıları ihtiyaçlarınıza göre yükleyebilir ve özelleştirebilirsiniz. Ayrıntılı talimatlar için, daha fazla bilgi için JupyterLab Uzantıları Kılavuzu'na bakın.
- Birden Çok Python Sürümü Kullanma: Farklı python sürümleriyle çalışmanız gerekiyorsa, farklı python sürümleriyle yapılandırılmış Jupyter çekirdeklerini kullanabilirsiniz.
YOLO11'i Denemek için JupyterLab Nasıl Kullanılır
JupyterLab, YOLO11 ile denemeler yapmayı kolaylaştırır. Başlamak için şu basit adımları izleyin.
Adım 1: JupyterLab'ı Kurun
İlk olarak, JupyterLab'ı kurmanız gerekir. Terminalinizi açın ve şu komutu çalıştırın:
Kurulum
# Install the required package for JupyterLab
pip install jupyterlab
Adım 2: YOLO11 Eğitim Not Defterini İndirin
Ardından, tutorial.ipynb dosyasını Ultralytics GitHub deposundan indirin. Bu dosyayı yerel makinenizdeki herhangi bir dizine kaydedin.
Adım 3: JupyterLab'ı Başlatın
Terminalinizi kullanarak not defteri dosyasını kaydettiğiniz dizine gidin. Ardından, JupyterLab'ı başlatmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
Kullanım
jupyter lab
Bu komutu çalıştırdıktan sonra, JupyterLab aşağıda gösterildiği gibi varsayılan web tarayıcınızda açılacaktır.
Adım 4: Denemeye Başlayın
JupyterLab'de tutorial.ipynb not defterini açın. Artık YOLO11'i keşfetmek ve denemek için hücreleri çalıştırmaya başlayabilirsiniz.
JupyterLab'in etkileşimli ortamı, kodu değiştirmenize, çıktıları görselleştirmenize ve bulgularınızı tek bir yerde belgelemenize olanak tanır. Farklı yapılandırmaları deneyebilir ve YOLO11'in nasıl çalıştığını anlayabilirsiniz.
Model eğitim süreci ve en iyi uygulamalar hakkında ayrıntılı bilgi için YOLO11 Model Eğitimi kılavuzuna bakın. Bu kılavuz, deneylerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza ve YOLO11'i etkili bir şekilde kullandığınızdan emin olmanıza yardımcı olacaktır.
Jupyterlab Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
JupyterLab hakkında daha fazla bilgi edinmek için heyecanlıysanız, başlamanıza yardımcı olacak bazı harika kaynaklar şunlardır:
- JupyterLab Belgeleri: Özelliklerini ve yeteneklerini keşfetmek için resmi JupyterLab Belgelerine göz atın. Bu güçlü aracı tüm potansiyeliyle nasıl kullanacağınızı anlamanın harika bir yoludur.
- Binder ile Deneyin: Doğrudan tarayıcınızda canlı bir JupyterLab örneği başlatmanıza olanak tanıyan Binder'ı kullanarak hiçbir şey yüklemeden JupyterLab ile denemeler yapın. Hemen denemeye başlamak için harika bir yoldur.
- Kurulum Kılavuzu: JupyterLab'ı yerel makinenize kurma hakkında adım adım bir kılavuz için kurulum kılavuzuna göz atın.
- JupyterLab kullanarak Ultralytics YOLO11'i eğitin: Bu ayrıntılı blog gönderisinde, JupyterLab'ın YOLO11 modelleriyle kullanımının pratik uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Özet
JupyterLab'ın Ultralytics YOLO11 modelleriyle denemeler yapmak için ne kadar güçlü bir araç olabileceğini araştırdık. Esnek ve etkileşimli ortamını kullanarak, yerel makinenizde kolayca JupyterLab'ı kurabilir ve YOLO11 ile çalışmaya başlayabilirsiniz. JupyterLab, modellerinizi eğitmeyi ve değerlendirmeyi, çıktıları görselleştirmeyi ve bulgularınızı belgelemeyi tek bir yerde kolaylaştırır.
Google Colab gibi diğer platformlardan farklı olarak, JupyterLab makinenizde yerel olarak çalışır ve size etkileşimli bir not defteri deneyimi sunarken, bilgi işlem ortamınız üzerinde daha fazla kontrol sağlar. Bu, özellikle bulut kaynaklarına güvenmeden geliştirme ortamlarına tutarlı bir şekilde erişmesi gereken geliştiriciler için değerlidir.
Daha fazla ayrıntı için JupyterLab SSS Sayfasını ziyaret edin.
Daha fazla YOLO11 entegrasyonuyla mı ilgileniyorsunuz? Makine öğrenimi projeleriniz için ek araçları ve yetenekleri keşfetmek için Ultralytics entegrasyon kılavuzuna göz atın.
SSS
Bir YOLO11 modelini eğitmek için JupyterLab'ı nasıl kullanırım?
JupyterLab kullanarak bir YOLO11 modeli eğitmek için:
-
JupyterLab'ı ve Ultralytics paketini yükleyin:
pip install jupyterlab ultralytics -
JupyterLab'ı başlatın ve yeni bir not defteri açın.
-
YOLO modelini içe aktarın ve önceden eğitilmiş bir modeli yükleyin:
from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolo11n.pt") -
Modeli özel veri kümeniz üzerinde eğitin:
results = model.train(data="path/to/your/data.yaml", epochs=100, imgsz=640) -
JupyterLab'in yerleşik çizim özelliklerini kullanarak eğitim sonuçlarını görselleştirin:
import matplotlib from ultralytics.utils.plotting import plot_results matplotlib.use("inline") # or 'notebook' for interactive plot_results(results)
JupyterLab'in etkileşimli ortamı, parametreleri kolayca değiştirmenize, sonuçları görselleştirmenize ve model eğitim sürecinizi yinelemenize olanak tanır.
JupyterLab'ı YOLO11 projeleri için uygun kılan temel özellikleri nelerdir?
JupyterLab'in YOLO11 projeleri için ideal olmasını sağlayan çeşitli özellikleri vardır:
- İnteraktif kod yürütme: YOLO11 kod parçacıklarını gerçek zamanlı olarak test edin ve hatalarını ayıklayın.
- Entegre dosya tarayıcısı: Veri kümelerini, model ağırlıklarını ve yapılandırma dosyalarını kolayca yönetin.
- Esnek düzen: Verimli iş akışı için birden çok not defterini, terminali ve çıktı penceresini yan yana düzenleyin.
- Zengin çıktı gösterimi: YOLO11 algılama sonuçlarını, eğitim eğrilerini ve model performans metriklerini satır içinde görselleştirin.
- Markdown desteği: Zengin metin ve resimlerle YOLO11 deneylerinizi ve bulgularınızı belgeleyin.
- Uzantı ekosistemi: Sürüm kontrolü, uzak bilgi işlem ve daha fazlası için uzantılarla işlevselliği artırın.
Bu özellikler, veri hazırlığından model dağıtımına kadar YOLO11 modelleriyle çalışırken sorunsuz bir geliştirme deneyimi sağlar.
JupyterLab kullanarak YOLO11 model performansını nasıl optimize edebilirim?
JupyterLab'de YOLO11 model performansını optimize etmek için:
-
Optimal toplu iş boyutunu belirlemek için otomatik toplu iş özelliğini kullanın:
from ultralytics.utils.autobatch import autobatch optimal_batch_size = autobatch(model) -
Ray Tune gibi kütüphaneleri kullanarak hiperparametre ayarlaması uygulayın:
from ultralytics.utils.tuner import run_ray_tune best_results = run_ray_tune(model, data="path/to/data.yaml") -
JupyterLab'in çizim özelliklerini kullanarak model metriklerini görselleştirin ve analiz edin:
from ultralytics.utils.plotting import plot_results plot_results(results.results_dict) -
Belirli kullanım durumunuz için en iyi hız ve doğruluk dengesini bulmak için farklı model mimarileri ve dışa aktarma formatları ile denemeler yapın.
JupyterLab'in etkileşimli ortamı, hızlı yinelemelere ve gerçek zamanlı geri bildirime olanak tanıyarak YOLO11 modellerinizi verimli bir şekilde optimize etmenizi kolaylaştırır.
JupyterLab ve YOLO11 ile çalışırken karşılaşılan genel sorunlarla nasıl başa çıkarım?
JupyterLab ve YOLO11 ile çalışırken, bazı yaygın sorunlarla karşılaşabilirsiniz. İşte bunları nasıl ele alacağınız:
-
GPU bellek sorunları:
- Kullanım
torch.cuda.empty_cache()çalışmalar arasında GPU belleğini temizlemek için. - GPU belleğinize sığdırmak için toplu iş boyutunu veya görüntü boyutunu ayarlayın.
- Kullanım
-
Paket çakışmaları:
- Çakışmaları önlemek için YOLO11 projeleriniz için ayrı bir conda ortamı oluşturun.
- Kullanım
!pip install package_nameeksik paketleri yüklemek için bir not defteri hücresinde.
-
Çekirdek çökmeleri:
- Çekirdeği yeniden başlatın ve sorunlu kodu belirlemek için hücreleri tek tek çalıştırın.
- Özellikle büyük veri kümelerini işlerken, kodunuzdaki bellek sızıntılarını kontrol edin.
