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Ultralytics
통합

더 나은 성능을 위한 Ultralytics YOLOv5의 Deci 컴파일 및 양자화

Deci 플랫폼으로 Ultralytics YOLOv5 모델을 최적화하고 배포하여 성능을 최대 10배 향상시키세요. 무료로 시작하고 자동화된 모델 최적화 기능을 활용해 보세요.

ULUltralytics 팀
4 min read
속도 향상을 위해 Deci로 YOLOv5 컴파일 및 양자화하기

Ultralytics는 당사의 훌륭한 오픈 소스 도구인 YOLOv5와 같은 기술의 연구 및 개발 자금을 확보하고 모든 사람에게 무료로 제공하기 위해 다른 스타트업과 상업적 파트너십을 맺고 있습니다. 이 기사에는 해당 파트너에 대한 제휴 링크가 포함되어 있을 수 있습니다.

Deci 플랫폼은 모든 프로덕션 환경에서 YOLOv5 모델을 쉽게 관리, 최적화 및 배포할 수 있는 무료 도구를 제공합니다. Deci는 TensorFlow, PyTorch, Keras, ONNX와 같은 모든 인기 있는 DL 프레임워크를 지원합니다. 웹 기반 플랫폼이나 Python 클라이언트만 있으면 코드에서 바로 실행할 수 있습니다.

Link to this section왜 Deci인가요?#

Deci를 사용하여 모델을 내보내는 것뿐만 아니라 가지치기(pruning) 및 양자화도 수행할 수 있습니다!

Deci는 모든 형식으로 내보내기 위한 편리한 인터페이스를 제공하며 원본 모델과 변환된 모델 간의 성능 비교를 지원합니다. 사용자는 양자화를 통해 모델을 더욱 최적화할 수 있습니다.

Link to this sectionDeci를 통해 다음을 수행할 수 있습니다:#

Link to this section추론 성능을 최대 10배 향상#

모델을 자동으로 컴파일하고 양자화하며, 다양한 프로덕션 설정을 평가하여 하드웨어에서 더 나은 지연 시간, 처리량, 모델 크기 및 메모리 점유율 감소를 달성할 수 있습니다.

Link to this section애플리케이션에 가장 적합한 추론 하드웨어 찾기#

버튼 하나로 다양한 하드웨어(엣지 포함) 기기에서 모델의 성능을 벤치마킹하십시오. 여러 하드웨어 및 프로덕션 설정을 수동으로 구성하고 테스트할 필요가 없습니다.

Link to this section몇 줄의 코드로 배포#

Deci의 Python 기반 추론 엔진을 활용하십시오. 여러 프레임워크 및 하드웨어 유형과 호환됩니다.

Deci 플랫폼에 대한 자세한 내용은 Deci 웹사이트를 방문해 주십시오.

Link to this section초기 설정#

Link to this section1단계#

무료 계정을 만드십시오.

Deci 및 Ultralytics YOLOv5 시작하기

Link to this section2단계#

사전 훈련된 YOLOv5 모델 최적화를 시작하려면 모델을 ONNX 형식으로 변환해야 합니다. 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 방법은 YOLOv5 내보내기 튜토리얼을 참조하십시오.

Link to this section3단계#

"Lab" 탭으로 이동하여 화면 오른쪽 상단의 "New Model" 버튼을 클릭하고 YOLOv5 ONNX 모델을 업로드하십시오.

Deci를 사용한 향후 배포를 위해 Ultralytics YOLOv5 모델을 ONNX로 변환

모델 업로드 마법사의 단계에 따라 대상 하드웨어와 모델 컴파일을 위한 원하는 배치 크기 및 양자화 수준을 선택하십시오.

Deci 배포를 위한 Ultralytics YOLOv5 모델 컴파일

관련 정보를 입력한 후 "Start"를 클릭하십시오. Deci 플랫폼은 선택한 하드웨어에 맞춰 YOLOv5 모델의 런타임 최적화를 자동으로 수행하고 다양한 하드웨어 유형에서 모델을 벤치마킹합니다. 이 과정은 약 10분 정도 소요됩니다.

완료되면 이전에 업로드한 기준 모델 아래에 새 행이 화면에 나타납니다. 여기서 사전 훈련된 YOLOv5 모델의 최적화된 버전을 확인할 수 있습니다.

Deci 배포를 위해 최적화된 Ultralytics YOLOv5 모델

Link to this section다음 단계는 무엇인가요?#

"Deploy" 버튼을 클릭하여 최적화된 모델을 다운로드할 수 있습니다.

Deci 배포 준비가 완료된 Ultralytics YOLOv5 모델

그 후 모델을 다운로드하라는 메시지가 표시되며, Deci의 런타임 추론 엔진인 Infery를 설치하고 사용하는 방법에 대한 안내를 받게 됩니다.

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

Deci Infery를 사용하여 Ultralytics YOLOv5 배포

"Insights" 탭에서 최적화 및 벤치마크 결과를 살펴보십시오.

Deci를 활용한 Ultralytics YOLOv5 모델 최적화

Link to this section시작할 준비가 되셨나요?#

마무리하기 전에 Deci가 제공하는 몇 가지 이점에 대해 논의해 보겠습니다:

  • 정확도를 저하시키지 않으면서 모델의 추론 처리량 및 지연 시간 최적화
  • 모든 인기 있는 프레임워크의 모델 최적화 가능
  • 모든 딥러닝 작업을 대상으로 하는 모델 지원
  • 인기 있는 CPU 및 GPU 장비에서의 배포 지원
  • 다양한 하드웨어 호스트 및 클라우드 제공업체에서 모델의 적합성 벤치마킹
  • 업로드된 모델을 서빙, 추론 및 배포할 준비 상태로 전환

방금 확인하신 바와 같이, 총 15분 만에 YOLOv5 모델의 성능을 두 배로 높일 수 있습니다. Deci 플랫폼은 매우 쉽고 직관적입니다.

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