Demostración: despliegue de Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados

Demostración: implementación de Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados#

En YOLO Vision 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake explicó en detalle cómo implementar modelos Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados, especialmente en NVIDIA Jetson y plataformas MCU. Estos son los puntos clave de su charla en el Google for Startups Campus de Madrid.

Conoce a Lakshantha Dissanayake#

Lakshantha Dissanayake, ingeniero de aplicaciones en Seeed Studio, trabaja en las iniciativas de IA e Internet de las cosas de la empresa. En su charla destacó el compromiso de Seeed Studio con el fomento de colaboraciones con desarrolladores, proveedores independientes de software (ISV) e integradores de sistemas (SI), con el objetivo de hacer que la tecnología sea más accesible.

La evolución del edge#

El paso al borde marca un cambio en la informática hacia el procesamiento de datos descentralizado. Ejecutar cargas de trabajo en dispositivos de borde permite procesar datos en tiempo real, reducir la latencia y hacer que los sistemas respondan mejor en distintos sectores.

Durante su presentación, Lakshantha habló de los retos y la evolución de los dispositivos de borde, así como del papel que desempeñan para hacer que la tecnología sea más accesible. También explicó los detalles de la optimización del rendimiento en el borde, especialmente para aplicaciones de análisis de vídeo.

Superar los desafíos de implementación#

Están llegando al mercado numerosos dispositivos GPU nuevos, pero sus precios son bastante elevados. En cambio, los dispositivos integrados, como la serie Jetson, ofrecen distintas funciones de implementación que facilitan a los usuarios finales el análisis que necesitan. Si te interesa saber cómo empezar a utilizar los dispositivos Jetson de Seeed Studio, lee nuestra publicación sobre cómo mejorar cualquier cámara con Ultralytics YOLOv8 y dispositivos de borde de Seeed Studio.

Lakshantha compartió soluciones prácticas para afrontar los retos de implementar Ultralytics YOLOv8 en dispositivos de borde. Desde instalar el sistema operativo (OS) hasta configurar el entorno, la charla repasó cada paso para facilitar el proceso de implementación a los desarrolladores.

TensorRT y DeepStream#

TensorRT es un motor de inferencia de alto rendimiento para dispositivos integrados de NVIDIA. Puede cuantizar y optimizar el modelo Ultralytics YOLOv8 para mejorar su rendimiento en dispositivos de borde.

Lakshantha también mostró cómo TensorRT mejora el rendimiento de la inferencia y cómo DeepStream aumenta la eficiencia de las aplicaciones con múltiples flujos. Las demostraciones prácticas mostraron cómo estas herramientas ayudan a los modelos YOLO a ejecutarse eficientemente en dispositivos integrados.

Presentación de la plataforma MCU#

Otro momento destacado fue la demostración en directo de Lakshantha, que desplegó modelos YOLO en la plataforma MCU con SenseCraft Model Assistant. La demostración permitió al público hacerse una idea del rumbo de la IA en el edge.

Conclusiones#

Hoy en día, gran parte de la atención se centra en los dispositivos integrados, para los que los clientes buscan soluciones rentables y que requieran un mantenimiento mínimo. Los dispositivos integrados de Seeed Studio incluyen funcionalidad de prearranque, lo que facilita su uso a desarrolladores y usuarios finales.

En conjunto, la sesión abordó los detalles técnicos de la implementación en el borde y destacó el espíritu de colaboración de la comunidad de IA.

Mira la charla completa sobre la implementación de Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados.