26 de octubre de 2022
Optimice y despliegue modelos Ultralytics YOLOv5 con la plataforma de Deci, mejorando el rendimiento hasta 10 veces. Empiece gratis y aproveche la optimización automática de modelos.
En Ultralytics nos asociamos comercialmente con otras startups para que nos ayuden a financiar la investigación y el desarrollo de nuestras increíbles herramientas de código abierto, como YOLOv5, para que sigan siendo gratuitas para todo el mundo. Este artículo puede contener enlaces de afiliación a dichos socios.
La plataforma Deci incluye herramientas gratuitas para gestionar, optimizar y desplegar fácilmente sus modelos YOLOv5 en cualquier entorno de producción. Deci soporta todos los frameworks de DL populares, como TensorFlow, PyTorch, Keras y ONNX. Todo lo que necesitas es nuestra plataforma basada en web o nuestro cliente Python para ejecutarlo desde tu código.
Puede utilizar Deci no sólo para exportar, sino también para podar y cuantificar el modelo.
Deci ofrece una interfaz agradable para exportar en cualquier formato y comparar el rendimiento entre los modelos originales y los convertidos. Los usuarios pueden optimizar aún más sus modelos mediante la cuantización.
Compilay cuantiza automáticamente tus modelos y evalúa diferentes configuraciones de producción para lograr una mejor latencia, en todo el proceso, y la reducción del tamaño del modelo y la huella de memoria en tu hardware.
Compruebael rendimiento de tu modelo en varios dispositivos de hardware (incluidos los edge) con un botón. Elimina la necesidad de configurar y probar manualmente múltiples configuraciones de hardware y producción.
Aprovechael motor de inferencia basado en Python de Deci. Compatible con múltiples marcos y tipos de hardware.
Para más información sobre la Plataforma Deci, visite el sitio web de Deci.
Abra su cuenta gratuita.
Para empezar a optimizar su modelo YOLOv5 pre-entrenado, necesitará 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 "Laboratorio" y haga clic en el botón "Nuevo modelo" en la parte superior derecha de la pantalla para cargar su modelo YOLOv5 ONNX.
Siga los pasos del asistente de carga de modelos para seleccionar el hardware de destino, así como el tamaño de lote y el nivel de cuantificación deseados para la compilación del modelo.
Después de rellenar la información pertinente, haga clic en "Iniciar". La plataforma Deci realizará automáticamente una optimización en tiempo de ejecución de su modelo YOLOv5 para el hardware que haya seleccionado, así como una evaluación comparativa de su modelo en varios tipos de hardware. Este proceso dura aproximadamente 10 minutos.
Una vez hecho esto, aparecerá una nueva fila en su pantalla debajo del modelo base que cargó previamente. Aquí podrá ver la versión optimizada de su modelo YOLOv5 preentrenado.
A continuación, puede descargar su modelo optimizado haciendo clic en el botón "Desplegar".
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 sin procesar de Python y utilizarlos con cualquier otro motor de inferencia de su elección.
Explore los resultados de optimización y evaluación comparativa en la pestaña "Insights".
Antes de terminar, comentemos algunas de las ventajas que ofrece Deci:
Como acabas de ver, puedes duplicar el rendimiento de un modelo YOLOv5 en 15 minutos en total. La plataforma Deci es súper fácil e intuitiva de usar.
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