Ultralytics YOLO27:
통합

Deci를 활용한 더 나은 성능을 위한 Ultralytics YOLOv5 컴파일 및 양자화

Deci의 플랫폼으로 Ultralytics YOLOv5 모델을 최적화하고 배포하여 성능을 최대 10배 향상하세요. 무료로 시작하고 자동 모델 최적화를 활용하세요.

NUNuvola Ladi3 min read
속도 향상을 위해 Deci로 YOLOv5 컴파일 및 양자화하기

Ultralytics는 YOLOv5와 같은 훌륭한 오픈 소스 도구를 모두에게 무료로 제공하기 위한 연구 및 개발 자금을 마련하고자 다른 스타트업과 상업적 파트너십을 맺고 있습니다. 이 글에는 해당 파트너에 대한 제휴 링크가 포함될 수 있습니다.

Deci 플랫폼에는 모든 프로덕션 환경에서 YOLOv5 모델을 쉽게 관리, 최적화 및 배포할 수 있는 무료 도구가 포함되어 있습니다. Deci는 TensorFlow, PyTorch, Keras, ONNX와 같은 널리 사용되는 모든 DL 프레임워크를 지원합니다. 웹 기반 플랫폼 또는 코드에서 실행할 수 있는 Python 클라이언트만 있으면 됩니다.

Deci를 사용하는 이유#

Deci를 사용하면 모델을 내보내는 것뿐만 아니라 모델 프루닝과 양자화도 수행할 수 있습니다!

Deci는 모든 형식으로 내보내기 위한 편리한 인터페이스와 원본 모델과 변환된 모델의 성능 비교 기능을 제공합니다. 사용자는 양자화를 통해 모델을 추가로 최적화할 수 있습니다.

Deci로 다음을 수행할 수 있습니다:#

추론 성능을 최대 10배 향상#

모델을 자동으로 컴파일 및 양자화하고 다양한 프로덕션 설정을 평가하여 하드웨어에서 더 나은 지연 시간, 처리량, 모델 크기 및 메모리 사용량 감소를 달성할 수 있습니다.

애플리케이션에 가장 적합한 추론 하드웨어 찾기#

버튼 하나로 다양한 하드웨어(엣지 디바이스 포함)에서 모델 성능을 벤치마크할 수 있습니다. 여러 하드웨어 및 프로덕션 설정을 수동으로 구성하고 테스트할 필요가 없습니다.

몇 줄의 코드로 배포#

Deci의 Python 기반 추론 엔진을 활용할 수 있습니다. 여러 프레임워크와 하드웨어 유형을 지원합니다.

Deci 플랫폼에 대한 자세한 내용은 Deci의 웹사이트를 방문해 주세요.

최초 설정#

1단계#

무료 계정을 개설합니다.

Deci 및 Ultralytics YOLOv5 시작하기

2단계#

사전 학습된 YOLOv5 모델 최적화를 시작하려면 먼저 모델을 ONNX 형식으로 변환해야 합니다. 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 방법은 YOLOv5 내보내기 튜토리얼을 참조하세요.

3단계#

"Lab" 탭으로 이동한 다음 화면 오른쪽 상단의 "New Model" 버튼을 클릭하여 YOLOv5 ONNX 모델을 업로드합니다.

향후 Deci 배포를 위해 Ultralytics YOLOv5 모델을 ONNX로 변환

모델 업로드 마법사의 단계에 따라 대상 하드웨어와 모델 컴파일에 사용할 배치 크기 및 양자화 수준을 선택합니다.

Deci를 사용한 배포용 Ultralytics YOLOv5 모델 컴파일

관련 정보를 입력한 후 "Start"를 클릭합니다. Deci 플랫폼은 선택한 하드웨어에 맞게 Ultralytics YOLOv5 모델의 런타임 최적화를 자동으로 수행하고 다양한 하드웨어 유형에서 모델을 벤치마크합니다. 이 과정은 약 10분 정도 걸립니다.

완료되면 이전에 업로드한 기준 모델 아래에 새 행이 화면에 나타납니다. 여기에서 사전 학습된 Ultralytics YOLOv5 모델의 최적화된 버전을 확인할 수 있습니다.

Deci를 사용한 배포용 Ultralytics YOLOv5 최적화 모델

다음 단계#

그런 다음 "Deploy" 버튼을 클릭하여 최적화된 모델을 다운로드할 수 있습니다.

Deci를 사용한 배포 준비가 완료된 Ultralytics YOLOv5 모델

그러면 모델을 다운로드하고 Infery(Deci의 런타임 추론 엔진)를 설치하고 사용하는 방법에 대한 안내를 받을 수 있습니다.

Infery 사용은 선택 사항입니다. Python 원시 파일을 받아 원하는 다른 추론 엔진과 함께 사용할 수 있습니다.

Deci Infery를 사용하여 Ultralytics YOLOv5 배포

"Insights" 탭에서 최적화 및 벤치마크 결과를 확인할 수 있습니다.

Deci를 사용한 Ultralytics YOLOv5 모델 최적화

시작할 준비가 되셨나요?#

마무리하기 전에 Deci가 제공하는 몇 가지 이점을 살펴보겠습니다:

  • 정확도를 저하시키지 않고 모델의 추론 처리량과 지연 시간을 최적화합니다
  • 널리 사용되는 모든 프레임워크의 모델을 최적화할 수 있습니다
  • 모든 딥러닝 작업을 대상으로 하는 모델을 지원합니다
  • 널리 사용되는 CPU 및 GPU 시스템에 배포할 수 있습니다
  • 다양한 하드웨어 호스트와 클라우드 제공업체에서 모델의 적합성을 벤치마크합니다
  • 업로드된 모델을 서빙, 추론 및 배포에 사용할 수 있는 상태로 준비합니다

방금 확인했듯이 전체 15분 만에 Ultralytics YOLOv5 모델의 성능을 두 배로 향상할 수 있습니다. Deci 플랫폼은 매우 쉽고 직관적으로 사용할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으신가요? 커뮤니티에 참여하여 오늘 질문을 남겨 주세요!

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