26 de octubre de 2022
Optimice e implemente los modelos YOLOv5 de Ultralytics con la plataforma de Deci, mejorando el rendimiento hasta 10 veces. Comience gratis y aproveche la optimización automática de modelos.
En Ultralytics, nos asociamos comercialmente con otras startups para ayudarnos a financiar la investigación y el desarrollo de nuestras increíbles herramientas de código abierto, como YOLOv5, para mantenerlas gratuitas para todos. Este artículo puede contener enlaces de afiliados a esos socios.
La plataforma Deci incluye herramientas gratuitas para gestionar, optimizar e implementar fácilmente sus modelos YOLOv5 en cualquier entorno de producción. Deci es compatible con todos los frameworks de DL populares, como TensorFlow, PyTorch, Keras y ONNX. Todo lo que necesita es nuestra plataforma basada en la web o nuestro cliente de Python para ejecutarlo desde su código.
¡Puede utilizar Deci no solo para exportar, sino también para podar y cuantificar el modelo!
Deci proporciona una interfaz intuitiva para exportar en cualquier formato y comparar el rendimiento entre los modelos original y convertido. Los usuarios pueden optar por optimizar aún más sus modelos mediante la cuantización.
Compile y cuantifique automáticamente sus modelos y evalúe diferentes configuraciones de producción para lograr una mejor latencia, rendimiento y reducción del tamaño del modelo y la huella de memoria en su hardware.
Compare el rendimiento de su modelo en varios dispositivos de hardware (incluidos los de borde) con solo presionar un botón. Elimine la necesidad de configurar y probar manualmente múltiples configuraciones de hardware y producción.
Aproveche el motor de inferencia basado en Python de Deci. Compatible con múltiples marcos y tipos de hardware.
Para obtener más información sobre la plataforma Deci, visita el sitio web de Deci.
Abre tu cuenta gratuita.
Para comenzar a optimizar su modelo YOLOv5 pre-entrenado, deberá convertirlo al formato ONNX. Consulte el Tutorial de exportación de YOLOv5 para obtener instrucciones sobre cómo convertir su modelo al formato ONNX.
Vaya a la pestaña "Lab" y haga clic en el botón "New Model" en la parte superior derecha de la pantalla para cargar su modelo ONNX YOLOv5.
Siga los pasos del asistente de carga de modelos para seleccionar su hardware de destino, así como el tamaño de lote y el nivel de cuantificación deseados para la compilación del modelo.
Después de completar la información pertinente, haga clic en "Start". La plataforma Deci realizará automáticamente una optimización en tiempo de ejecución de su modelo YOLOv5 para el hardware que haya seleccionado, y también evaluará su modelo en varios tipos de hardware. Este proceso tarda aproximadamente 10 minutos.
Una vez hecho esto, aparecerá una nueva fila en su pantalla debajo del modelo de referencia que subió anteriormente. Aquí puede ver la versión optimizada de su modelo YOLOv5 pre-entrenado.
A continuación, puede descargar su modelo optimizado haciendo clic en el botón "Deploy".
A continuación, se le pedirá que descargue su modelo y recibirá instrucciones sobre cómo instalar y utilizar Infery, el motor de inferencia en tiempo de ejecución de Deci.
El uso de Infery es opcional. Puede obtener los archivos raw de Python y utilizarlos con cualquier otro motor de inferencia de su elección.
Explore la optimización y los resultados de referencia en la pestaña "Insights".
Antes de concluir, analicemos algunas de las ventajas que ofrece Deci:
Como acaba de ver, puede duplicar el rendimiento de un modelo YOLOv5 en 15 minutos en total. La plataforma Deci es súper fácil e intuitiva de usar.
¿Alguna pregunta? ¡Únase a nuestra comunidad y deje su pregunta hoy mismo!
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