Despliega YOLOv5 de Ultralytics con DeepSparse de Neural Magic para un rendimiento de clase GPU en CPUs

¿Quieres acelerar el entrenamiento y el despliegue de tus modelos YOLOv5? ¡Te ayudamos! Te presentamos a nuestro socio más reciente, Neural Magic. Como Neural Magic ofrece herramientas de software que priorizan el rendimiento máximo de los modelos y la sencillez en los flujos de trabajo, es natural que nos hayamos unido para ofrecer una solución que mejore aún más el proceso de despliegue de YOLOv5.

DeepSparse es el motor de inferencia de CPU de Neural Magic, el cual aprovecha la escasez y la aritmética de baja precisión en las redes neuronales para ofrecer un rendimiento excepcional en hardware comercial. Por ejemplo, en comparación con la línea base de ONNX Runtime, DeepSparse ofrece una aceleración de 5,8x para YOLOv5s ejecutándose en la misma máquina.

Por primera vez, tus cargas de trabajo de deep learning pueden satisfacer las exigencias de rendimiento de producción sin la complejidad y los costes de los aceleradores de hardware. En resumen, DeepSparse te ofrece el rendimiento de las GPUs y la sencillez del software:

1. Despliegues flexibles: Ejecuta de forma consistente en la nube, en centros de datos y en el edge con cualquier proveedor de hardware.
2. Escalabilidad infinita: Escala horizontalmente con Kubernetes estándar, verticalmente hasta cientos de núcleos, o mediante una abstracción total con serverless.
3. Integración sencilla: Utiliza APIs limpias para integrar tu modelo en una aplicación y supervisarlo en producción.

Consigue un rendimiento de clase GPU en CPUs comerciales#

DeepSparse aprovecha la dispersión del modelo para obtener su mejora de rendimiento.

La dispersión mediante poda y cuantización permite reducir a órdenes de magnitud el tamaño y el cómputo necesarios para ejecutar una red, manteniendo una alta precisión. DeepSparse es consciente de la dispersión, omitiendo las multiplicaciones y sumas por cero y reduciendo la cantidad de cómputo en un paso hacia adelante. Dado que el cómputo disperso está limitado por la memoria, DeepSparse ejecuta la red en profundidad, dividiendo el problema en columnas de tensores, que son franjas verticales de cómputo que caben en la caché.

¡Las redes dispersas con cómputo comprimido, ejecutadas en profundidad en la caché, permiten a DeepSparse ofrecer un rendimiento de clase GPU en CPUs!

Crea una versión dispersa de Ultralytics YOLOv5 entrenada con datos personalizados#

SparseZoo, el repositorio de modelos de código abierto de Neural Magic, contiene puntos de control pre-dispersados de cada modelo YOLOv5. Usando SparseML, que está integrado con Ultralytics, puedes ajustar un punto de control disperso con tus datos mediante un solo comando de CLI.

Despliega Ultralytics YOLOv5 con DeepSparse#

Instala DeepSparse#

Ejecuta lo siguiente para instalar DeepSparse. Te recomendamos usar un entorno virtual con Python.

pip install deepsparse[server,yolo,onnxruntime]

Obtén un archivo ONNX#

DeepSparse acepta un modelo en formato ONNX, proporcionado de una de estas formas:

• Una ruta local a un modelo ONNX
• Un stub de SparseZoo que identifica un modelo en SparseZoo

Vamos a comparar el YOLOv5s denso estándar con el YOLOv5s podado y cuantizado, identificados por los siguientes stubs de SparseZoo:

zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none
zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none

Despliega un modelo#

DeepSparse ofrece APIs convenientes para integrar tu modelo en una aplicación.

Para probar los ejemplos de despliegue a continuación, descarga una imagen de muestra para el ejemplo y guárdala como basilica.jpg con el siguiente comando:

wget -O basilica.jpg https://raw.githubusercontent.com/neuralmagic/deepsparse/main/src/deepsparse/yolo/sample_images/basilica.jpg

API de Python#

Las canalizaciones (pipelines) envuelven el preprocesamiento y el posprocesamiento de resultados alrededor del tiempo de ejecución, proporcionando una interfaz limpia para añadir DeepSparse a una aplicación. La integración de DeepSparse con Ultralytics incluye una canalización lista para usar que acepta imágenes sin procesar y genera los cuadros delimitadores.

Crea una canalización y ejecuta la inferencia:

from deepsparse import Pipeline

# list of images in local filesystem
images = ["basilica.jpg"]

# create Pipeline
model_stub = "zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none"
yolo_pipeline = Pipeline.create(
    task="yolo",
    model_path=model_stub,
)

# run inference on images, receive bounding boxes + classes
pipeline_outputs = yolo_pipeline(images=images, iou_thres=0.6, conf_thres=0.001)
print(pipeline_outputs)

Si estás ejecutando en la nube, es posible que recibas un error indicando que open-cv no encuentra libGL.so.1. Ejecutar lo siguiente en Ubuntu lo instala:

apt-get install libgl1-mesa-glx

Servidor HTTP#

DeepSparse Server se ejecuta sobre el popular framework web FastAPI y el servidor web Uvicorn. Con un solo comando de CLI, puedes configurar fácilmente un endpoint de servicio de modelos con DeepSparse. El servidor es compatible con cualquier Pipeline de DeepSparse, incluida la detección de objetos con Ultralytics YOLOv5, lo que te permite enviar imágenes en bruto al endpoint y recibir las bounding boxes.

Inicia el servidor con el YOLOv5s podado y cuantizado:

deepsparse.server \
  --task yolo \
  --model_path zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none

Un ejemplo de solicitud, usando el paquete requests de Python:

import requests, json

# list of images for inference (local files on client side)
path = ['basilica.jpg']
files = [('request', open(img, 'rb')) for img in path]

# send request over HTTP to /predict/from_files endpoint
url = 'http://0.0.0.0:5543/predict/from_files'
resp = requests.post(url=url, files=files)

# response is returned in JSON
annotations = json.loads(resp.text)  # dictionary of annotation results
bounding_boxes = annotations["boxes"]
labels = annotations["labels"]

CLI de anotación#

También puedes usar el comando annotate para que el motor guarde una foto anotada en el disco. ¡Prueba --source 0 para anotar la señal de tu cámara web en vivo!

deepsparse.object_detection.annotate --model_filepath zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none --source basilica.jpg

Ejecutar el comando anterior creará una carpeta annotation-results y guardará la imagen anotada dentro.

Rendimiento de referencia#

Usando el script de benchmarking de DeepSparse, compararemos el rendimiento de DeepSparse con el de ONNX Runtime en YOLOv5s.

Las pruebas se realizaron en una instancia AWS c6i.8xlarge (16 núcleos).

Comparativa de rendimiento con lote 32#

Referencia de ONNX Runtime#

Con un tamaño de lote 32, ONNX Runtime alcanza 42 imágenes/seg con el YOLOv5s denso estándar:

deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none -s sync -b 32 -nstreams 1 -e onnxruntime

Ruta del modelo original: zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none Tamaño de lote: 32 Escenario: sync Rendimiento (elementos/s): 41.9025

Rendimiento denso de DeepSparse#

Aunque DeepSparse ofrece su mejor rendimiento con modelos dispersos optimizados, también funciona bien con los YOLOv5s densos estándar.

Con un tamaño de lote 32, DeepSparse alcanza 70 imágenes/seg con el YOLOv5s denso estándar—¡una mejora de rendimiento de 1.7x respecto a ORT!

deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none -s sync -b 32 -nstreams 1

Ruta del modelo original: zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none Tamaño de lote: 32 Escenario: sync Rendimiento (elementos/s): 69.5546

Rendimiento disperso de DeepSparse#

Cuando se aplica dispersión al modelo, las mejoras de rendimiento de DeepSparse sobre ONNX Runtime son aún mayores.

Con un tamaño de lote 32, DeepSparse alcanza 241 imágenes/seg con el YOLOv5s podado y cuantizado—¡una mejora de rendimiento de 5.8x respecto a ORT!

deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none -s sync -b 32 -nstreams 1

Ruta del modelo original: zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none Tamaño de lote: 32 Escenario: sync Rendimiento (elementos/s): 241.2452

Comparativa de rendimiento con lote 1#

DeepSparse también es capaz de obtener una aceleración sobre ONNX Runtime para el escenario de lote 1, sensible a la latencia.

Referencia de ONNX Runtime#

Con lote 1, ONNX Runtime alcanza 48 imágenes/seg con el YOLOv5s denso estándar.

deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none -s sync -b 1 -nstreams 1 -e onnxruntime

Ruta del modelo original: zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none Tamaño de lote: 1 Escenario: sync Rendimiento (elementos/s): 48.0921

Rendimiento disperso de DeepSparse#

Cuando se aplica dispersión al modelo, las mejoras de rendimiento de DeepSparse sobre ONNX Runtime son aún mayores.

Con lote 1, DeepSparse alcanza 135 imágenes/seg con el YOLOv5s podado y cuantizado—¡una mejora de rendimiento de 2.8x respecto a ONNX Runtime!

deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none -s sync -b 1 -nstreams 1

Ruta del modelo original: zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none Tamaño de lote: 1 Escenario: sync Rendimiento (elementos/s): 134.9468

Dado que las instancias c6i.8xlarge tienen instrucciones VNNI, el rendimiento de DeepSparse puede aumentarse aún más si los pesos se podan en bloques de 4.

Con lote 1, DeepSparse alcanza 180 elementos/seg con un YOLOv5s podado y cuantizado en bloques de 4—¡una ganancia de rendimiento de 3.7x respecto a ONNX Runtime!

deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned35_quant-none-vnni -s sync -b 1 -nstreams 1

Ruta del modelo original: zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned35_quant-none-vnni Tamaño de lote: 1 Escenario: sync Rendimiento (elementos/s): 179.7375

¡Y voilà! Ya estás listo para optimizar tu despliegue de YOLOv5 con DeepSparse.

Comienza con Ultralytics YOLOv5 y DeepSparse#

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