26. Oktober 2022
Optimieren Sie Ultralytics YOLOv5 mit der Deci-Plattform und steigern Sie die Leistung um das bis zu 10-fache. Starten Sie kostenlos und nutzen Sie die automatische Modelloptimierung.
Bei Ultralytics gehen wir kommerzielle Partnerschaften mit anderen Start-ups ein, um die Forschung und Entwicklung unserer großartigen Open-Source-Tools wie YOLOv5 zu finanzieren, damit sie für alle kostenlos bleiben. Dieser Artikel kann Affiliate-Links zu diesen Partnern enthalten.
Die Deci-Plattform enthält kostenlose Tools zur einfachen Verwaltung, Optimierung und Bereitstellung Ihrer YOLOv5 Modelle in jeder Produktionsumgebung. Deci unterstützt alle gängigen DL-Frameworks, wie TensorFlow, PyTorch, Keras und ONNX. Alles, was Sie brauchen, ist unsere webbasierte Plattform oder unser Python , um sie in Ihrem Code auszuführen.
Sie können Deci nicht nur zum Exportieren, sondern auch zum Beschneiden und Quantisieren des Modells verwenden!
Deci bietet eine ansprechende Oberfläche für den Export in beliebigen Formaten und den Leistungsvergleich zwischen den Original- und konvertierten Modellen. Benutzer können ihre Modelle durch Quantisierung weiter optimieren.
Kompilieren und quantisieren Sie Ihre Modelle automatisch und bewerten Sie verschiedene Produktionseinstellungen, um eine bessere Latenz, einen besseren Durchsatz und eine Reduzierung der Modellgröße und des Speicherbedarfs auf Ihrer Hardware zu erreichen.
Messen Sie die Leistung Ihres Modells auf verschiedenen Hardwaregeräten (einschließlich Edge) mit einem Knopfdruck. Eliminieren Sie die Notwendigkeit, mehrere Hardware- und Produktionseinstellungen manuell einzurichten und zu testen.
NutzenSie Decis python Inferenzmaschine. Kompatibel mit mehreren Frameworks und Hardwaretypen.
Für weitere Informationen über die Deci-Plattform besuchen Sie bitte die Website von Deci.
Eröffnen Sie Ihr kostenloses Konto.
Um mit der Optimierung Ihres vortrainierten YOLOv5 zu beginnen, müssen Sie es in das ONNX konvertieren. Siehe YOLOv5 für Anweisungen zur Konvertierung Ihres Modells in das ONNX .
Gehen Sie zur Registerkarte "Labor" und klicken Sie auf die Schaltfläche "Neues Modell" oben rechts auf dem Bildschirm, um Ihr YOLOv5 ONNX hochzuladen.
Folgen Sie den Schritten des Modell-Upload-Assistenten, um Ihre Zielhardware sowie die gewünschte Batch-Größe und den Quantisierungsgrad für die Modellkompilierung auszuwählen.
Nachdem Sie die relevanten Informationen eingegeben haben, klicken Sie auf "Start". Die Deci-Plattform wird automatisch eine Laufzeitoptimierung Ihres YOLOv5 für die von Ihnen gewählte Hardware durchführen und Ihr Modell auf verschiedenen Hardwaretypen testen. Dieser Vorgang dauert etwa 10 Minuten.
Sobald dies geschehen ist, erscheint eine neue Zeile auf Ihrem Bildschirm unterhalb des zuvor hochgeladenen Basismodells. Hier sehen Sie die optimierte Version Ihres vortrainierten YOLOv5 .
Anschließend können Sie Ihr optimiertes Modell herunterladen, indem Sie auf die Schaltfläche "Deploy" klicken.
Sie werden dann aufgefordert, Ihr Modell herunterzuladen und Anweisungen zur Installation und Verwendung von Infery - Deci's Runtime Inference Engine - zu erhalten.
Die Verwendung von Infery ist optional. Sie können die python erhalten und sie mit jeder anderen Inferenzmaschine Ihrer Wahl verwenden.
Entdecken Sie die Optimierungs- und Benchmark-Ergebnisse auf der Registerkarte "Insights".
Bevor wir zum Schluss kommen, wollen wir einige der Vorteile von Deci besprechen:
Wie Sie gerade gesehen haben, können Sie die Leistung eines YOLOv5 in insgesamt 15 Minuten verdoppeln. Die Deci-Plattform ist super einfach und intuitiv zu bedienen.
Haben Sie Fragen? Treten Sie unserer Community bei und stellen Sie Ihre Frage noch heute!
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