4 октября 2024 г.
Присоединяйтесь к нам, и мы подробно рассмотрим, как использовать Ultralytics HUB для обучения и развертывания новых моделей Ultralytics YOLO11 . Мы проведем вас через весь процесс шаг за шагом.
Ultralytics YOLO11 это новая современная модель компьютерного зрения, предназначенная для решения таких задач, как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров. Она быстрее, точнее и эффективнее предыдущих версий моделей YOLO (You Only Look Once). YOLO11 можно использовать в различных приложениях компьютерного зрения в реальном времени. Самое главное, что начать работу с Ultralytics YOLO11 так же просто и легко, как и со всеми остальными моделями Ultralytics YOLO .
Ранее мы уже рассказывали о новых возможностях и улучшенияхYOLO11 и касались доступа к модели через пакетUltralytics Python или Ultralytics HUB. В этом руководстве мы пошагово расскажем вам , как использовать Ultralytics HUB, чтобы легко обучить и развернуть Ultralytics YOLO11 .
Ultralytics HUB - это удобная платформа Ultralyticsбез кода, разработанная для упрощения всего процесса от обучения до развертывания моделей YOLO , включая недавно выпущенные моделиUltralytics YOLO11 . Независимо от того, являетесь ли вы экспертом в области ИИ или новичком в компьютерном зрении, HUB предоставляет интуитивно понятный интерфейс, позволяющий загружать наборы данных, выбирать предварительно обученные модели и точно настраивать их под ваши конкретные нужды. Всего за несколько кликов вы сможете обучать модели для применения в реальном времени в самых разных отраслях - от производства до сельского хозяйства. HUB стремится сделать передовой ИИ доступным, не требующим сложного кодирования.
Ultralytics HUB имеет различные варианты тарифных планов: бесплатный уровень для базового доступа и тарифный план Pro, предлагающий дополнительные возможности, такие как обучение в облаке, совместная работа в команде и увеличенные лимиты использования. Вот краткий обзор некоторых ключевых функций, предлагаемых Ultralytics HUB:
HUB также интегрируется с различными платформами, и пользователи могут экспортировать обученные модели в различные форматы, такие как ONNX, TensorFlowи CoreMLБлагодаря этому развертывание на различных платформах не вызывает затруднений. По сути, Ultralytics HUB упрощает сложные задачи ИИ, от работы с наборами данных до развертывания моделей в реальном времени, и все это в рамках одного комплексного инструмента.
Чтобы провести исследования на Ultralytics HUB с помощью YOLO11, просто перейдите в раздел "Модели" и выберите интересующую вас модель YOLO11 . Затем вы можете нажать на кнопку "Предварительный просмотр", чтобы попробовать модель, загрузив любое изображение.
Эта функция HUB позволяет любому человеку, независимо от его уровня опыта, протестировать прогнозы модели YOLO11 и посмотреть, как она работает. Это удобный способ бесплатно ознакомиться с Ultralytics YOLO11 .
После создания учетной записи вы можете сразу приступить к обучению, получив доступ к панели управления. Оттуда вы сможете управлять своими проектами, загружать наборы данных и с легкостью приступать к обучению моделей YOLO11 . Платформа разработана таким образом, чтобы сделать этот процесс быстрым и максимально простым.
После входа в систему вы можете нажать на "Datasets" в меню слева, чтобы изучить ряд уже существующих наборов данных, доступных на Ultralytics HUB. Эти наборы данных предназначены для решения различных задач, таких как обнаружение объектов по ориентированным ограничительным коробкам (OBB) и оценка позы. Например, вы можете использовать COCO128 для обнаружения объектов с 80 классами или MNIST для классификации изображений. Эти наборы данных легко доступны и оптимизированы для обучения моделей YOLO .
Если вы хотите работать с собственными данными, вы можете загрузить пользовательские наборы данных. При этом убедитесь, что ваш набор данных соответствует структуре YOLO , включая правильно оформленный YAML-файл в корневом каталоге, и что он заархивирован.
Как только набор данных будет готов, вы можете нажать кнопку "Upload Dataset", выбрать тип задачи и загрузить ZIP-файл. После загрузки Ultralytics HUB автоматически проверит ваш набор данных, и вы сможете немедленно приступить к обучению моделей YOLO . Вы также можете управлять и просматривать детали набора данных, такие как разбиение изображений (обучение, проверка, тест), и анализировать данные, чтобы убедиться, что они готовы к обучению модели.
Чтобы начать обучение модели YOLO11 с помощью функции облачного обучения Ultralytics HUB, вам необходимо перейти на тарифный план Pro. Пользователю Pro доступны ресурсы GPU для более быстрого и эффективного обучения. После обновления перейдите в раздел "Модели", выберите нужную вариацию моделиYOLO11 и настройте параметры обучения.
Вы можете выбрать количество эпох (которые определяют, сколько раз модель будет проходить через набор данных) или установить определенную продолжительность для обучения по таймеру. Перед началом обучения модели Ultralytics HUB инициализирует выделенный экземпляр GPU для обеспечения оптимальной производительности. В зависимости от спроса инициализация может занять некоторое время, но в течение этого процесса с вашего счета не будет взиматься плата.
После завершения настройки нажмите «Начать обучение», чтобы запустить сеанс. На протяжении всего обучения вы можете отслеживать прогресс в режиме реального времени через панель управления. Она дает вам возможность приостановить, остановить или возобновить обучение по мере необходимости. Если баланс вашего счета станет низким во время обучения на основе эпох, сеанс будет приостановлен, что позволит вам пополнить свой баланс перед возобновлением. Платформа автоматически сохраняет контрольные точки, что означает, что вы можете продолжить с того места, где остановились.
По окончании тренинга вы можете проверить все расходы на вкладке "Выставление счетов", где вы найдете подробные отчеты о расходах, позволяющие легко track затраты и эффективно управлять тренингом.
При развертывании модели YOLO11 с помощью Ultralytics HUB есть два основных варианта: Shared Inference API и Dedicated Inference API. Чтобы использовать развернутую модель, вы можете делать запросы к API с помощью Python или cURL, в зависимости от ваших настроек. Общий процесс заключается в отправке файла изображения вместе с соответствующими параметрами (например, размером изображения и пороговыми значениями достоверности) в API. Ultralytics HUB вернет прогнозы в простом формате JSON, который вы сможете обработать.
Shared Inference API - это экономичное решение для пользователей бесплатного уровня, обеспечивающее 100 вызовов в час и до 1000 вызовов в месяц. Оно устраняет необходимость в локальной среде и поддерживает быстрое развертывание непосредственно из Ultralytics HUB.
Dedicated Inference API, доступный пользователям Pro, больше подходит для крупномасштабных развертываний или приложений, работающих в режиме реального времени. Он обеспечивает развертывание в один клик в выделенной облачной среде на базе Google Cloud Run. Этот вариант оптимизирован для высокопроизводительных приложений, обеспечивая задержки менее 100 мс и глобальный охват 38 регионов для обработки в режиме реального времени. Он также поддерживает расширенные функции безопасности, что делает его подходящим для отраслей со строгими требованиями к защите данных.
После того как вы выбрали Shared или Dedicated Inference API для развертывания своей модели YOLO11 , следующие шаги будут простыми и эффективными. Вы можете открыть вкладку "Развертывание" на странице вашей модели на Ultralytics HUB. Если вы используете Shared Inference API, вы можете ознакомиться с этим руководством, чтобы следовать инструкциям по настройке вызовов API. Для пользователей Dedicated Inference API достаточно нажать кнопку Start Endpoint, чтобы инициировать конечную точку. После активации HUB предоставит вам уникальный URL-адрес, который вы сможете использовать для своих задач по созданию выводов.
Если вашему проекту нужна модель в определенном формате или для автономного использования, Ultralytics HUB предлагает такие варианты экспорта, как ONNX, CoreML или TensorFlow , для поддержки различных платформ, от мобильных до облачных систем. Для разработчиков, желающих интегрировать модели непосредственно в приложения, в Ultralytics HUB-SDK предоставляет эффективный способ управления развертыванием через Python. Используя API-ключи или учетные данные Ultralytics , вы можете легко контролировать развертывание и запускать выводы в своем коде, обеспечивая гибкость, необходимую для бесшовной интеграции.
Ultralytics HUB - это универсальная платформа, разработанная для того, чтобы сделать обучение и развертывание моделей YOLO11 доступным как для новичков, так и для экспертов. Она поддерживает широкий спектр задач, от загрузки наборов данных до настройки обучения, предлагая гибкие варианты развертывания, такие как Shared и Dedicated Inference API. Вне зависимости от того, развертываете ли вы модели через API или экспортируете их для автономного использования, HUB обеспечивает бесшовную интеграцию между платформами. Благодаря опциям для приложений реального времени и масштабируемым решениям Ultralytics HUB может использоваться для широкого спектра задач развертывания как начинающими, так и опытными пользователями.
Изучите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему активному сообществу, чтобы глубже погрузиться в AI. Узнайте, как Vision AI продвигает инновации в таких отраслях, как здравоохранение и сельское хозяйство.
