YOLO11 Modellerinden PaddlePaddle Formatına Nasıl Aktarılır?

Farklı koşullara sahip gerçek dünya senaryolarında bilgisayar görüşü modelleri geliştirme ve dağıtma arasındaki boşluğu kapatmak zor olabilir. PaddlePaddle, esnekliğe, performansa ve dağıtılmış ortamlarda paralel işleme yeteneğine odaklanarak bu süreci kolaylaştırır. Bu, YOLO11 bilgisayar görüşü modellerinizi akıllı telefonlardan bulut tabanlı sunuculara kadar çok çeşitli cihaz ve platformlarda kullanabileceğiniz anlamına gelir.

İzle: Ultralytics YOLO11 Modelleri PaddlePaddle Formatına Nasıl Aktarılır | PaddlePaddle Formatının Temel Özellikleri

PaddlePaddle model formatına aktarma yeteneği, Ultralytics YOLO11 modellerinizi PaddlePaddle çerçevesinde kullanılmak üzere optimize etmenizi sağlar. PaddlePaddle, endüstriyel dağıtımları kolaylaştırmasıyla bilinir ve çeşitli alanlarda gerçek dünya ortamlarında bilgisayar görüşü uygulamalarını dağıtmak için iyi bir seçimdir.

Neden PaddlePaddle'a aktarmalısınız?

Baidu tarafından geliştirilen PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning - Paralel Dağıtılmış Derin Öğrenme), Çin'in ilk açık kaynaklı derin öğrenme platformudur. Esas olarak araştırma için oluşturulmuş bazı çerçevelerin aksine, PaddlePaddle kullanım kolaylığına ve çeşitli sektörlerde sorunsuz entegrasyona öncelik verir.

TensorFlow ve PyTorch gibi popüler çerçevelere benzer araçlar ve kaynaklar sunarak, her deneyim seviyesinden geliştiricinin erişimine olanak tanır. Çiftçilik ve fabrikalardan hizmet işletmelerine kadar, PaddlePaddle'ın 4,77 milyondan fazla kişiden oluşan geniş geliştirici topluluğu, yapay zeka uygulamaları oluşturmaya ve dağıtmaya yardımcı oluyor.

Ultralytics YOLO11 modellerinizi PaddlePaddle biçimine aktararak, PaddlePaddle'ın performans optimizasyonundaki güçlü yönlerinden yararlanabilirsiniz. PaddlePaddle, verimli model yürütülmesine ve azaltılmış bellek kullanımına öncelik verir. Sonuç olarak, YOLO11 modelleriniz potansiyel olarak daha da iyi performans elde edebilir ve pratik senaryolarda birinci sınıf sonuçlar sunabilir.

PaddlePaddle Modellerinin Temel Özellikleri

PaddlePaddle modelleri, çeşitli dağıtım senaryolarında esnekliklerine, performanslarına ve ölçeklenebilirliklerine katkıda bulunan bir dizi temel özellik sunar:

• Dinamikten Statik Grafa: PaddlePaddle, modellerin statik bir hesaplama grafiğine çevrilebildiği dinamikten statiğe derlemeyi destekler. Bu, çalışma zamanı yükünü azaltan ve çıkarım performansını artıran optimizasyonları mümkün kılar.

• Operatör Birleştirme: TensorRT gibi PaddlePaddle da, hesaplamayı kolaylaştırmak ve ek yükü azaltmak için operatör birleştirmeyi kullanır. Çerçeve, uyumlu işlemleri birleştirerek bellek aktarımlarını ve hesaplama adımlarını en aza indirir ve bu da daha hızlı çıkarımla sonuçlanır.

• Kuvantizasyon: PaddlePaddle, eğitim sonrası kuvantizasyon ve kuvantizasyon farkındalıklı eğitim dahil olmak üzere kuvantizasyon tekniklerini destekler. Bu teknikler, daha düşük kesinlikte veri temsillerinin kullanılmasına olanak tanıyarak performansı etkin bir şekilde artırır ve model boyutunu küçültür.

PaddlePaddle'da Dağıtım Seçenekleri

YOLO11 modellerini PaddlePaddle'a aktarma koduna dalmadan önce, PaddlePaddle modellerinin öne çıktığı farklı dağıtım senaryolarına bir göz atalım.

PaddlePaddle, her biri kullanım kolaylığı, esneklik ve performans arasında farklı bir denge sunan bir dizi seçenek sunar:

• Paddle Serving: Bu çerçeve, PaddlePaddle modellerinin yüksek performanslı RESTful API'leri olarak dağıtımını basitleştirir. Paddle Serving, model sürümleme, çevrimiçi A/B testi ve büyük hacimli istekleri işlemek için ölçeklenebilirlik gibi özellikler sağlayarak üretim ortamları için idealdir.

• Paddle Inference API: Paddle Inference API, model yürütme üzerinde düşük düzeyde kontrol sağlar. Bu seçenek, modeli özel bir uygulamaya sıkıca entegre etmeniz veya belirli donanımlar için performansı optimize etmeniz gereken senaryolar için çok uygundur.

• Paddle Lite: Paddle Lite, kaynakların sınırlı olduğu mobil ve gömülü cihazlarda dağıtım için tasarlanmıştır. Modelleri daha küçük boyutlar ve ARM CPU'ları, GPU'lar ve diğer özel donanımlar üzerinde daha hızlı çıkarım için optimize eder.

• Paddle.js: Paddle.js, PaddlePaddle modellerini doğrudan web tarayıcılarında dağıtmanızı sağlar. Paddle.js, önceden eğitilmiş bir modeli yükleyebilir veya Paddle.js tarafından sağlanan model dönüştürme araçlarıyla paddle-hub'dan bir modeli dönüştürebilir. WebGL/WebGPU/WebAssembly'yi destekleyen tarayıcılarda çalışabilir.

PaddlePaddle'a Aktar: YOLO11 Modelinizi Dönüştürme

YOLO11 modellerini PaddlePaddle formatına dönüştürmek, çeşitli dağıtım senaryoları için yürütme esnekliğini artırabilir ve performansı optimize edebilir.

Kurulum

Gerekli paketi yüklemek için şunu çalıştırın:

# Install the required package for YOLO11
pip install ultralytics

Yükleme süreciyle ilgili ayrıntılı talimatlar ve en iyi uygulamalar için Ultralytics Kurulum kılavuzumuza bakın. YOLO11 için gerekli paketleri yüklerken herhangi bir zorlukla karşılaşırsanız, çözümler ve ipuçları için Sık Karşılaşılan Sorunlar kılavuzumuza başvurun.

Kullanım

Tüm Ultralytics YOLO11 modelleri dışa aktarmayı destekler ve dağıtım ihtiyaçlarınıza en uygun olanı bulmak için dışa aktarma biçimlerinin ve seçeneklerinin tam listesine göz atabilirsiniz.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to PaddlePaddle format
model.export(format="paddle")  # creates '/yolo11n_paddle_model'

# Load the exported PaddlePaddle model
paddle_model = YOLO("./yolo11n_paddle_model")

# Run inference
results = paddle_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to PaddlePaddle format
yolo export model=yolo11n.pt format=paddle # creates '/yolo11n_paddle_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolo11n_paddle_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Dışa Aktarma Argümanları

Dışa aktarma süreci hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics'in dışa aktarma hakkındaki dokümantasyon sayfasını ziyaret edin.

Dışa Aktarılmış YOLO11 PaddlePaddle Modellerini Dağıtma

Ultralytics YOLO11 modellerinizi PaddlePaddle formatına başarıyla aktardıktan sonra, artık bunları dağıtabilirsiniz. Bir PaddlePaddle modelini çalıştırmak için birincil ve önerilen ilk adım, önceki kullanım kodu parçasında belirtildiği gibi YOLO("yolo11n_paddle_model/") yöntemini kullanmaktır.

Ancak, PaddlePaddle modellerinizi çeşitli diğer ortamlarda dağıtma hakkında ayrıntılı talimatlar için aşağıdaki kaynaklara göz atın:

• Paddle Serving: Paddle Serving'i kullanarak PaddlePaddle modellerinizi nasıl yüksek performanslı hizmetler olarak dağıtabileceğinizi öğrenin.

• Paddle Lite: Paddle Lite'ı kullanarak modelleri mobil ve gömülü cihazlarda nasıl optimize edeceğinizi ve dağıtacağınızı keşfedin.

• Paddle.js: Paddle.js'i kullanarak istemci tarafı yapay zeka için web tarayıcılarında PaddlePaddle modellerini nasıl çalıştıracağınızı keşfedin.

Özet

Bu kılavuzda, Ultralytics YOLO11 modellerini PaddlePaddle formatına aktarma sürecini inceledik. Bu adımları izleyerek, PaddlePaddle'ın çeşitli dağıtım senaryolarındaki güçlü yönlerinden yararlanabilir, modellerinizi farklı donanım ve yazılım ortamları için optimize edebilirsiniz.

Kullanım hakkında daha fazla bilgi için PaddlePaddle resmi belgelerini ziyaret edin.

Ultralytics YOLO11 modellerinizi entegre etmenin daha fazla yolunu mu keşfetmek istiyorsunuz? Entegrasyon kılavuzu sayfamız, size değerli kaynaklar ve bilgiler sağlayarak çeşitli seçenekleri araştırıyor.

SSS

Ultralytics YOLO11 modellerini PaddlePaddle formatına nasıl aktarırım?

Ultralytics YOLO11 modellerini PaddlePaddle formatına aktarmak basittir. Şunu kullanabilirsiniz: export Bu dışa aktarımı gerçekleştirmek için YOLO sınıfının yöntemi. İşte Python kullanarak bir örnek:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to PaddlePaddle format
model.export(format="paddle")  # creates '/yolo11n_paddle_model'

# Load the exported PaddlePaddle model
paddle_model = YOLO("./yolo11n_paddle_model")

# Run inference
results = paddle_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to PaddlePaddle format
yolo export model=yolo11n.pt format=paddle # creates '/yolo11n_paddle_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolo11n_paddle_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Daha ayrıntılı kurulum ve sorun giderme için Ultralytics Kurulum Kılavuzu ve Sık Karşılaşılan Sorunlar Kılavuzu'na bakın.

Model dağıtımı için PaddlePaddle kullanmanın avantajları nelerdir?

PaddlePaddle, model dağıtımı için çeşitli önemli avantajlar sunar:

• Performans Optimizasyonu: PaddlePaddle, verimli model yürütme ve azaltılmış bellek kullanımında mükemmeldir.
• Dinamikten Statik Grafa Derleme: Çalışma zamanı optimizasyonlarına olanak tanıyan dinamikten statiğe derlemeyi destekler.
• Operatör Birleştirme (Operator Fusion): Uyumlu işlemleri birleştirerek, hesaplama yükünü azaltır.
• Kuvantizasyon Teknikleri: Daha iyi performans için daha düşük kesinlikte veri temsillerini mümkün kılarak, eğitim sonrası ve kuvantizasyon farkındalıklı eğitimi destekler.

Ultralytics YOLO11 modellerinizi PaddlePaddle'a aktararak gelişmiş sonuçlar elde edebilir, çeşitli uygulamalar ve donanım platformlarında esneklik ve yüksek performans sağlayabilirsiniz. Resmi PaddlePaddle belgelerinde PaddlePaddle'ın temel özelliklerini ve yeteneklerini keşfedin.

YOLO11 modellerimi dağıtmak için neden PaddlePaddle'ı seçmeliyim?

Baidu tarafından geliştirilen PaddlePaddle, endüstriyel ve ticari yapay zeka dağıtımları için optimize edilmiştir. Geniş geliştirici topluluğu ve sağlam çerçevesi, TensorFlow ve PyTorch'e benzer kapsamlı araçlar sağlar. YOLO11 modellerinizi PaddlePaddle'a aktararak şunlardan yararlanırsınız:

• Gelişmiş Performans: Optimal yürütme hızı ve azaltılmış bellek ayak izi.
• Esneklik: Akıllı telefonlardan bulut sunucularına kadar çeşitli cihazlarla geniş uyumluluk.
• Ölçeklenebilirlik: Dağıtılmış ortamlar için verimli paralel işleme yetenekleri.

Bu özellikler, PaddlePaddle'ı YOLO11 modellerini üretim ortamlarında dağıtmak için cazip bir seçenek haline getirir.

PaddlePaddle, model performansını diğer çerçevelere göre nasıl iyileştirir?

PaddlePaddle, model performansını optimize etmek için çeşitli gelişmiş teknikler kullanır:

• Dinamikten Statik Grafa: Modelleri, çalışma zamanı optimizasyonları için statik bir hesaplama grafiğine dönüştürür.
• Operatör Birleştirme (Operator Fusion): Bellek aktarımını en aza indirmek ve çıkarım hızını artırmak için uyumlu işlemleri birleştirir.
• Kuvantizasyon: Doğruluğu korurken daha düşük kesinlikte veriler kullanarak model boyutunu küçültür ve verimliliği artırır.

Bu teknikler, verimli model yürütülmesine öncelik vererek PaddlePaddle'ı yüksek performanslı YOLO11 modellerini dağıtmak için mükemmel bir seçenek haline getirir. Optimizasyon hakkında daha fazla bilgi için PaddlePaddle resmi belgelerine bakın.

PaddlePaddle, YOLO11 modelleri için hangi dağıtım seçeneklerini sunar?

PaddlePaddle, esnek dağıtım seçenekleri sunar:

• Paddle Serving: Modelleri RESTful API'leri olarak dağıtır, model sürümleme ve çevrimiçi A/B testi gibi özelliklerle üretim için idealdir.
• Paddle Inference API: Özel uygulamalar için model yürütme üzerinde düşük düzeyde kontrol sağlar.
• Paddle Lite: Mobil ve gömülü cihazların sınırlı kaynakları için modelleri optimize eder.
• Paddle.js: Modellerin doğrudan web tarayıcılarında dağıtılmasını sağlar.

Bu seçenekler, cihaz üzerinde çıkarımdan ölçeklenebilir bulut hizmetlerine kadar geniş bir dağıtım senaryosu yelpazesini kapsar. Ultralytics Model Dağıtım Seçenekleri sayfası üzerinde daha fazla dağıtım stratejisi keşfedin.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 3 ay önce güncellendi

Yorumlar