DeGirumを使用してエッジデバイスに量子化されたUltralytics YOLOv8モデルをデプロイする
DeGirumを使用して量子化されたYOLOv8モデルをデプロイする方法を発見しましょう。エッジデバイスにおける課題、解決策、およびデプロイメント技術を学びます。私たちと共に未来を切り拓きましょう！
Welcome to the recap of another insightful talk from our YOLO VISION 2023 (YV23) event, held at the vibrant Google for Startups Campus in Madrid. This talk was delivered by Shashi Chilappagar, Chief Architect and Co-Founder at DeGirum. It delved into the fascinating world of quantization and deploying quantized models, exploring key challenges, solutions, and future possibilities.
Link to this section量子化と量子化モデルのデプロイ入門#
Shashi氏は量子化の包括的な概要を説明し、エッジデバイスへのデプロイに向けてUltralytics YOLOモデルを最適化する重要性を強調しました。基礎の議論から量子化を改善するためのアプローチの検討まで、参加者はモデルの移植とデプロイの複雑さについて貴重な知見を得ました。
Link to this sectionYOLOモデルの量子化における課題#
量子化は多くの場合、特にTFLiteにおけるYOLOモデルで課題を提起します。聴衆は、すべての出力が同じスケール/ゼロ点で量子化されたときに観察される精度の著しい低下について学び、量子化プロセス中にモデルの精度を維持する複雑さが明らかになりました。
Link to this sectionYOLOモデルの量子化の改善#
幸いなことに、これらの課題に対処するためのソリューションが存在します。DeGirumフォークの導入は、出力を分離し、バウンディングボックスのデコードを最適化することで、量子化に適したアプローチを提供します。これらの機能強化により、量子化されたモデルの精度はベースラインレベルから大幅に向上します。
Link to this sectionより量子化に適したモデルアーキテクチャ#
新しいモデルアーキテクチャの探索は、量子化損失を最小限に抑える鍵となります。参加者は、SiLUを境界付きReLU6アクティベーションに置き換えることで量子化損失が最小限に抑えられることを発見し、量子化モデルの精度を維持するための有望な結果を示しました。
Link to this section量子化モデルのデプロイ#
量子化モデルのデプロイはこれまで以上に簡単になり、DeGirumクラウドプラットフォーム上で任意のモデルを実行するのに必要なコードはわずか5行です。ライブコードデモでは、量子化されたUltralytics YOLOv5モデルを使用したオブジェクト検出のシンプルさが披露され、実世界アプリケーションへの量子化モデルのシームレスな統合が強調されました。
この目的のために、Ultralyticsはさまざまなモデルデプロイオプションを提供しており、エンドユーザーが組み込みデバイスやエッジデバイス上でアプリケーションを効果的にデプロイできるようにしています。多様なエクスポート形式には、OpenVINO、TorchScript、TensorRT、CoreML、TFLite、そしてTFLite Edge TPUが含まれており、汎用性と互換性を提供します。
デプロイのためのサードパーティアプリケーションとのこの統合により、ユーザーは実世界のシナリオでモデルのパフォーマンスを評価できるようになります。
Link to this section異なるハードウェアで異なるモデルを使用する#
参加者はまた、さまざまなハードウェアプラットフォーム上で異なるモデルをデプロイする汎用性についても洞察を得ました。単一のコードベースがどのようにして複数のアクセラレータ全体で複数のモデルをサポートできるかが示されました。多様なハードウェアプラットフォーム上で異なる検出タスクを実行する例は、私たちのアプローチの柔軟性とスケーラビリティを証明しました。
Link to this sectionリソースとドキュメント#
参加者をさらに支援するために、私たちは包括的なリソースセクションを紹介し、クラウドプラットフォーム、例、ドキュメントなどへのアクセスを提供しました。私たちの目標は、量子化モデルを効果的にデプロイするために必要なツールとサポートを誰もが確実に得られるようにすることです。
Link to this sectionまとめ#
量子化の分野が進化するにつれ、常に最新の情報を把握し、関心を持ち続けることが不可欠です。私たちは、皆様がこの刺激的な取り組みを進めるための継続的なサポートとリソースを提供することに尽力しています。講演の全編は、こちらからご覧いただけます。
機械学習と人工知能における最新のトレンドとイノベーションを探求し続ける私たちにぜひご参加ください。共に技術の未来を形作り、世界に前向きな変化をもたらしましょう。
