4 октября 2024 г.
Присоединяйтесь к нам, и мы подробнее рассмотрим, как вы можете использовать Ultralytics HUB для обучения и развертывания новых моделей Ultralytics YOLO11. Мы проведем вас через этот процесс шаг за шагом.
Ultralytics YOLO11 — это новейшая 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 для различных приложений компьютерного зрения в реальном времени. Самое главное, начать работу с Ultralytics YOLO11 так же просто и понятно, как и со всеми другими моделями Ultralytics YOLO.
Ранее мы обсуждали новые функции и улучшения YOLO11 и коснулись вопроса доступа к модели через пакет Ultralytics Python или Ultralytics HUB. В этом руководстве мы шаг за шагом расскажем, как использовать Ultralytics HUB для простой тренировки и развертывания Ultralytics YOLO11.
Ultralytics HUB — это удобная платформа Ultralytics без использования кода, предназначенная для оптимизации всего процесса от обучения до развертывания моделей YOLO, включая недавно выпущенные модели Ultralytics YOLO11. Независимо от того, являетесь ли вы экспертом в области искусственного интеллекта или новичком в компьютерном зрении, HUB предоставляет интуитивно понятный интерфейс, который позволяет загружать наборы данных, выбирать предварительно обученные модели и точно настраивать их для ваших конкретных потребностей. Всего за несколько кликов вы можете обучать модели для приложений реального времени в различных отраслях, от производства до сельского хозяйства. HUB ориентирован на обеспечение доступности передового ИИ без необходимости обширного кодирования.
Ultralytics HUB предлагает различные варианты планов, с бесплатным уровнем для базового доступа и планом Pro, предлагающим дополнительные возможности, такие как облачное обучение, командная работа 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, TensorFlow и CoreML, что делает развертывание на нескольких платформах беспроблемным. По сути, Ultralytics HUB упрощает сложные задачи ИИ, от обработки наборов данных до развертывания моделей в реальном времени, и все это в рамках одного комплексного инструмента.
Чтобы запустить инференсы в Ultralytics HUB с использованием YOLO11, просто перейдите в раздел «Модели» и выберите интересующую вас модель YOLO11. Затем вы можете нажать «Предварительный просмотр», чтобы опробовать модель, загрузив любое изображение.
Эта функция HUB позволяет любому, независимо от уровня опыта, протестировать прогнозы модели с помощью YOLO11 и посмотреть, как она работает. Это удобный способ бесплатно получить практический опыт работы с Ultralytics YOLO11.
После создания учетной записи вы можете сразу же приступить к обучению, получив доступ к панели управления. Там вы можете управлять своими проектами, загружать наборы данных и с легкостью начинать обучение своим моделям YOLO11. Платформа разработана таким образом, чтобы процесс был максимально быстрым и беспроблемным.
После входа в систему вы можете нажать «Наборы данных» в меню слева, чтобы изучить ряд предварительно существующих наборов данных, доступных в Ultralytics HUB. Эти наборы данных предназначены для различных задач, таких как обнаружение объектов с ориентированными ограничивающими рамками (OBB) и оценка позы. Например, вы можете использовать COCO128 для обнаружения объектов с 80 классами или Fashion-MNIST для классификации изображений. Эти наборы данных легко доступны и оптимизированы для обучения моделей YOLO.
Если вы хотите работать со своими собственными данными, вы можете загрузить пользовательские наборы данных. При этом убедитесь, что ваш набор данных соответствует структуре YOLO, включая правильно отформатированный YAML-файл в корневом каталоге, и что он заархивирован.
Как только ваш набор данных будет готов, вы можете нажать кнопку «Загрузить набор данных», выбрать тип задачи и загрузить ZIP-файл. После загрузки Ultralytics HUB автоматически проверяет ваш набор данных, и вы можете сразу же приступить к обучению моделей YOLO. Вы также можете управлять и просматривать сведения о своем наборе данных, такие как разделение изображений (обучение, проверка, тестирование), и анализировать данные, чтобы убедиться, что они готовы к обучению модели.
Чтобы начать обучение модели YOLO11 с использованием функции облачного обучения Ultralytics HUB, вам потребуется перейти на тарифный план Pro. Как пользователю Pro, вам доступны ресурсы GPU для более быстрого и эффективного обучения. После обновления перейдите в раздел «Модели», выберите желаемую вариацию модели YOLO11 и настройте параметры обучения.
Вы можете выбрать количество эпох (которое определяет, сколько раз модель пройдет через набор данных) или установить определенную продолжительность обучения по времени. Перед началом обучения модели Ultralytics HUB инициализирует выделенный экземпляр GPU для обеспечения оптимальной производительности. В зависимости от спроса инициализация может занять некоторое время, но плата за это не будет взиматься.
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.
В конце обучения вы можете проверить все расходы на вкладке выставления счетов, где вы найдете подробные отчеты о затратах, которые упрощают отслеживание расходов и эффективное управление обучением.
При развертывании вашей пользовательской обученной модели YOLO11 с помощью Ultralytics HUB есть два основных варианта: Shared Inference API (Общий API для инференса) и Dedicated Inference API (Выделенный API для инференса). Чтобы использовать развернутую модель, вы можете отправлять запросы на инференс в API с использованием Python или cURL, в зависимости от вашей настройки. Общий процесс включает отправку файла изображения вместе с соответствующими параметрами (такими как размер изображения и пороги достоверности) в API. Ultralytics HUB вернет прогнозы в простом формате JSON, который вы можете обработать далее.
Shared Inference API — это экономичное решение для пользователей бесплатного тарифного плана, которое предоставляет 100 вызовов в час и до 1000 вызовов в месяц. Он 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 реального времени. Он обеспечивает развертывание в один клик в выделенной облачной среде на базе Google Cloud Run. Этот вариант оптимизирован для высокопроизводительных приложений, обеспечивая задержку менее 100 мс и глобальное покрытие в 38 регионах для обработки в реальном времени. Он также поддерживает расширенные функции безопасности, что делает его подходящим для отраслей со строгими требованиями к защите данных.
После того как вы выбрали между Shared или Dedicated Inference API для развертывания вашей модели YOLO11, следующие шаги просты и эффективны. Вы можете открыть вкладку «Deploy» (Развертывание) на странице вашей модели в Ultralytics HUB. Если вы используете Shared Inference API, вы можете ознакомиться с этим руководством, чтобы следовать инструкциям по настройке вызовов API. Пользователям Dedicated Inference API просто нажмите кнопку Start Endpoint (Запустить конечную точку), чтобы инициировать конечную точку. После активации HUB предоставит вам уникальный URL-адрес для использования в ваших задачах инференса.
Если вашему проекту нужна модель в определенном формате или для автономного использования, Ultralytics HUB предлагает варианты экспорта, такие как ONNX, CoreML или TensorFlow, для поддержки различных платформ, от мобильных до облачных систем. Для разработчиков, желающих интегрировать модели непосредственно в приложения, Ultralytics HUB-SDK предоставляет эффективный способ управления развертываниями через Python. Используя ключи API или учетные данные Ultralytics, вы можете легко контролировать развертывание и запускать инференсы в своем коде, что дает вам необходимую гибкость 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. Независимо от того, развертываете ли вы через API или экспортируете модели для автономного использования, HUB обеспечивает бесшовную интеграцию между платформами. Благодаря вариантам для приложений реального времени и масштабируемым решениям, Ultralytics HUB можно использовать для широкого спектра потребностей развертывания как для начинающих, так и для продвинутых пользователей.
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.
