26 octobre 2022
Optimisez et déployez les modèles Ultralytics YOLOv5 avec la plateforme Deci, améliorant ainsi les performances jusqu'à 10 fois. Démarrez gratuitement et tirez parti de l'optimisation automatique des modèles.
Chez Ultralytics, nous collaborons commercialement avec d'autres startups pour nous aider à financer la recherche et le développement de nos formidables outils open source, comme YOLOv5, afin de les maintenir gratuits pour tous. Cet article peut contenir des liens d'affiliation vers ces partenaires.
La plateforme Deci comprend des outils gratuits pour gérer, optimiser et déployer facilement vos modèles YOLOv5 dans n'importe quel environnement de production. Deci prend en charge tous les frameworks DL populaires, tels que TensorFlow, PyTorch, Keras et ONNX. Vous n'avez besoin que de notre plateforme web ou de notre client Python pour l'exécuter à partir de votre code.
Vous pouvez utiliser Deci non seulement pour l'exportation, mais aussi pour l'élagage et la quantification du modèle !
Deci fournit une interface agréable pour l'exportation dans n'importe quel format et la comparaison des performances entre les modèles originaux et convertis. Les utilisateurs choisissent d'optimiser davantage leurs modèles par la quantification.
Compilez et quantifiez automatiquement vos modèles et évaluez différents paramètres de production pour obtenir une meilleure latence, un meilleur débit et une réduction de la taille du modèle et de l'empreinte mémoire sur votre matériel.
Évaluez les performances de votre modèle sur divers périphériques matériels (y compris les périphériques edge) à l'aide d'un bouton. Éliminez la nécessité de configurer et de tester manuellement plusieurs paramètres matériels et de production.
Tirez parti du moteur d'inférence basé sur Python de Deci. Compatible avec plusieurs frameworks et types de matériel.
Pour plus d'informations sur la plateforme Deci, veuillez consulter le site web de Deci.
Ouvrez votre compte gratuit.
Pour commencer à optimiser votre modèle YOLOv5 pré-entraîné, vous devrez le convertir au format ONNX. Consultez le Tutoriel d'exportation YOLOv5 pour obtenir des instructions sur la conversion de votre modèle au format ONNX.
Allez dans l'onglet "Lab" et cliquez sur le bouton "New Model" (Nouveau modèle) en haut à droite de l'écran pour télécharger votre modèle ONNX YOLOv5.
Suivez les étapes de l'assistant de chargement de modèle pour sélectionner votre matériel cible ainsi que la taille de lot et le niveau de quantification souhaités pour la compilation du modèle.
Après avoir rempli les informations pertinentes, cliquez sur "Start". La plateforme Deci effectuera automatiquement une optimisation d'exécution de votre modèle YOLOv5 pour le matériel que vous avez sélectionné, ainsi qu'un benchmark de votre modèle sur différents types de matériel. Ce processus prend environ 10 minutes.
Une fois cette étape terminée, une nouvelle ligne apparaîtra sur votre écran sous le modèle de base que vous avez précédemment téléchargé. Vous pourrez alors voir la version optimisée de votre modèle YOLOv5 pré-entraîné.
Vous pouvez ensuite télécharger votre modèle optimisé en cliquant sur le bouton « Déployer ».
Vous serez ensuite invité à télécharger votre modèle et recevrez des instructions sur la façon d'installer et d'utiliser Infery, le moteur d'inférence d'exécution de Deci.
L'utilisation d'Infery est facultative. Vous pouvez obtenir les fichiers bruts Python et les utiliser avec n'importe quel autre moteur d'inférence de votre choix.
Explorez l'optimisation et les résultats des benchmarks dans l'onglet "Insights".
Avant de conclure, discutons de certains des avantages qu'offre Deci :
Comme vous venez de le voir, vous pouvez doubler les performances d'un modèle YOLOv5 en 15 minutes au total. La plateforme Deci est très facile et intuitive à utiliser.
Des questions ? Rejoignez notre communauté et posez votre question dès aujourd'hui !
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