"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Konteynerleştirme için Docker kullanmanın Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görme modellerinin dağıtımını nasıl daha verimli ve kolay hale getirdiğini öğrenin.
Bir bilgisayarlı görü çözümü oluşturma süreci, yalnızca bir modeli eğitmek ve test etmekten daha fazla adım içerir. Aslında, en heyecan verici kısımlarından biri, en son teknolojiye sahip modelleri oluşturmanın, gerçek dünya ortamlarında etkili olmalarını izlemektir. Sorunları çözmek için Görüntü İşleme Yapay Zekasını kullanmak, doğal olarak geliştirdiğiniz bilgisayarlı görü modellerini üretimde dağıtmaya yol açar.
Model dağıtımı, modelleri güvenilirlik, ölçeklenebilirlik ve çeşitli koşullardaki performans için optimize etme dahil olmak üzere çeşitli adımları içerir. İyi yapılandırılmış bir dağıtım iş akışı, model geliştirme ile modelin fark yaratan anlamlı bir etkiye sahip olması arasındaki boşluğu doldurur.
Çoğu zaman, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri kullanılırken Ultralytics YOLO11'de, aralarından seçim yapabileceğiniz birden fazla dağıtım tekniği ve seçeneği vardır ve bu, oluşturduğunuz belirli uygulamaya bağlıdır. Örneğin, konteynerleştirme gibi teknikler dağıtım iş akışını basitleştirebilir.
Konteynerleştirme, bir modeli ve kitaplıklar, çerçeveler ve yapılandırmalar gibi bağımlılıklarını, konteyner adı verilen tek, bağımsız bir birimde paketlemeye yardımcı olur. Bunu yapmanın en verimli ve popüler yollarından biri, konteynerli uygulamaların oluşturulmasını, gönderilmesini ve çalıştırılmasını kolaylaştıran açık kaynaklı bir platform olan Docker'dır.
Bu makalede, konteynerleştirme ve Docker'ın model dağıtımını nasıl kolaylaştırdığını, gerçek dünya Vision AI uygulamalarında sorunsuz ölçeklenebilirlik ve verimlilik sağladığını keşfedeceğiz.
Model dağıtımı nedir?
Model dağıtımı, eğitilmiş modelin gerçek dünya tahminleri yapmak için bir üretim ortamına tanıtıldığı makine öğrenimi yaşam döngüsünün son aşamasıdır. Başarılı dağıtım, modelin pratik koşullarda güvenilir bir şekilde performans göstermesinin önemli bir parçasıdır.
Örneğin, otomatik ücret toplama için plaka tanıma amacıyla tasarlanmış bir bilgisayarlı görü modelini ele alalım. İyi etiketlenmiş veri kümeleriyle kontrollü bir ortamda yüksek doğruluk elde edebilirken, yol kenarındaki kameralara dağıtmak, yüksek çözünürlüklü görüntü işleme, ağ gecikmeleri, donanım sınırlamaları ve gerçek zamanlı çıkarım kısıtlamaları gibi faktörler nedeniyle gecikme sorunlarına yol açabilir.
Yavaş tahminler, geçiş ücreti işlemede gecikmelere, tıkanıklığa ve hatta kaçırılan tespitlere yol açabilir. Doğru model dağıtım stratejileri, gecikmeyi azaltmaya, verimliliği artırmaya ve gerçek dünya uygulamalarında güvenilir performansı desteklemeye yardımcı olabilir.
Ayrıca, modelleri dağıtırken akılda tutulması gereken birkaç husus vardır. Bunlardan biri, modellerin eğitim sırasında iyi performans göstermesine rağmen büyük ölçekli verileri işlemekte zorlanabileceği ölçeklenebilirliktir.
Bir diğeri, bir modelin yüksek performanslı GPU'larda (Grafik İşleme Birimleri) eğitildiği ancak sınırlı işlem gücüne sahip cihazlarda dağıtıldığı durumlarda, donanım farklılıkları gibi çevresel uyumsuzluklardır. Dağıtımdaki bu tutarsızlıklar, öngörülemeyen model davranışına yol açabilir. Kapsayıcılaştırma gibi gelişmiş çözümler bu zorlukların üstesinden gelmek için kullanılabilir.
Konteynerleştirme
Konteynerleştirme, yiyecek, çatal bıçak takımı ve soslar gibi bir öğün için ihtiyacınız olan her şeyi içeren yemek kutunuzu hazırlamaya benzetilebilir. Mutfak veya belirli mutfak eşyaları bulma konusunda endişelenmeden her yerde yemek yiyebilirsiniz.
Benzer şekilde, konteynerleştirme, bir modeli kitaplıklar, çerçeveler ve yapılandırmalar gibi tüm bağımlılıklarıyla birlikte konteyner adı verilen tek bir birimde paketler. Bu konteynerler, altta yatan ortamdan bağımsız olarak, herhangi bir sistemde aynı bağımlılıkları sağlayarak modelin tutarlı bir şekilde çalışmasını sağlar. Tüm işletim sistemlerini taşıyan sanal makinelerin aksine, konteynerler hafif ve taşınabilirdir, bu da onları verimli bir alternatif haline getirir.
Sürüm kontrolü: Konteynerleştirme ile bir modelin veya yazılım yığınının farklı sürümleri bir arada bulunabilir, bu da üretim sistemlerini bozmadan kolay geri alma ve güncellemelere olanak tanır.
Güvenlik: Kapsayıcılar, uygulamaları temel sistemden izole ederek çatışma, güvenlik açığı ve yetkisiz erişim riskini azaltır.
Hızlı dağıtım: Önceden yapılandırılmış konteyner görüntüleri, hızlı ve tekrarlanabilir dağıtımları mümkün kılarak kurulum süresini kısaltır ve dağıtım hatalarını en aza indirir.
Docker: konteynerleştirmeyi basitleştirme
Konteynerleştirme, uygulamaları izole ortamlarda çalıştırmanın harika bir yolu olsa da, kurulumu karmaşık olabilir. Docker burada devreye giriyor. Docker, konteynerize edilmiş uygulamaların oluşturulmasını, dağıtılmasını ve yönetilmesini basitleştiren açık kaynaklı bir platformdur.
Modeli test etmek için gerekli araçları ve çerçeveleri sağlayarak tutarlı ve izole bir ortam sunar. Özellikle Docker, güçlü ekosistemi ve kullanım kolaylığı ile bilinir. Süreci basitleştirerek, bulut platformlarıyla sorunsuz çalışarak ve yapay zeka modellerinin daha hızlı sonuçlar için uç cihazlarda verimli bir şekilde çalışmasını sağlayarak yapay zeka modellerinin dağıtımını kolaylaştırır.
Birçok endüstri, konteynerize edilmiş uygulamaları verimli bir şekilde dağıtmak ve yönetmek için aktif olarak kullanıyor. Docker tabanlı model dağıtımı genellikle üç ana bileşen içerir:
Dockerfile: Bir Docker imajı oluşturmak için bir plan görevi gören metin tabanlı bir yapılandırma dosyası. Temel imaj, gerekli bağımlılıklar, ortam ayarları ve modeli çalıştırmak için komutlar dahil olmak üzere gerekli tüm talimatları içerir.
Docker imajları: Kod, kütüphaneler, çalışma zamanı ortamları ve bağımlılıklar gibi model yürütme için gereken her şeyi içeren önceden yapılandırılmış paket dosyaları. Bu imajlar, modelin herhangi bir sistemde aynı yapılandırmayla çalışmasını sağlar.
Docker konteynerleri: Model yürütme için yalıtılmış ve güvenli bir ortam sağlayan Docker imajlarının örneklerini çalıştırma. Bu ortamda, model diğer uygulamalara veya ana sisteme müdahale etmeden eğitilebilir, test edilebilir ve ince ayar yapılabilir.
Docker kullanarak bir bilgisayarlı görü uygulamasını keşfetme
Diyelim ki bir şehir, araçları gerçek zamanlı olarak detect etmek ve classify için bilgisayarla görmeyi kullanan bir trafik izleme sistemi kurmak istiyor. Bu sistemi, her biri farklı donanım ve ağ koşullarına sahip birden fazla konuma dağıtmak zor olabilir. Uyumluluk sorunları, bağımlılık çatışmaları ve tutarsız ortamlar güvenilmez performansa yol açabilir.
Geliştiriciler Docker'ı kullanarak bilgisayarla görme modelinin tamamını bağımlılıklarıyla birlikte ( TensorFlow gibi yapay zeka çerçeveleri ve özel komut dosyaları gibi) bir kapsayıcıda paketleyebilirler. Bu, modelin yerel geliştirmeden bulut tabanlı sunuculara ve hatta trafik kameralarına kurulan uç cihazlara kadar farklı ortamlarda tutarlı bir şekilde çalışmasını sağlar.
Örneğin, Docker'ın bilgisayarla görme modellerini birden fazla kavşağa yerleştiren şehir, trafik akışını analiz edebilir, ihlalleri detect edebilir ve trafik sinyallerini optimize edebilir. Docker tüm konumlarda standartlaştırılmış bir ortam sağladığından, bakım daha kolay, güncellemeler sorunsuz ve performans tutarlı kalır.
Docker kullanarak YOLO11 'i dağıtma
YOLO11, karmaşık bilgisayarla görme görevlerini yerine getirme kabiliyetiyle imalat, sağlık, otonom sürüş ve tarım gibi çeşitli sektörlerde kullanılabilir.
Örneğin YOLO11 , poz tahminini kullanarak şınav gibi egzersizleri track için fitness uygulamalarındaki video akışlarını işleyebilir. Vücut hareketlerini tespit ederek ve tekrarları gerçek zamanlı olarak sayarak, egzersiz takibini ve performans analizini geliştirmeye yardımcı olur.
Böyle bir modeli gerçek dünya uygulamalarına yerleştirmek istiyorsak bağımlılıkları yönetmemiz, donanımı optimize etmemiz ve farklı ortamlarda tutarlı performans sağlamamız gerekir. Docker kullanmak, YOLO11 'i gerekli tüm kütüphaneler ve yapılandırmalarla paketleyerek bu süreci basitleştirir ve dağıtımı daha verimli, ölçeklenebilir ve güvenilir hale getirir.
Kolaylaştırılmış bakım: Docker, YOLO11 ve bağımlılıklarını güncelleme ve sürdürme sürecini basitleştirir. Güncellemeler, ana sistemi etkilemeden konteyner görüntüsüne uygulanabilir, böylece sorunsuz ve verimli model yönetimi sağlanır.
Basitleştirilmiş işbirliği: Geliştiriciler ve araştırmacılar, önceden yapılandırılmış Docker konteynerlerini kolayca paylaşabilir, ekiplerin aynı ortamda çalışmasını sağlayabilir ve uyumluluk sorunlarından kaçınabilir.
Kaynak verimliliği: Geleneksel sanal makinelerin aksine, Docker konteynerleri ana işletim sistemini paylaşır, bu da ek yükü azaltır ve kaynak kullanımını iyileştirir; bu da gerçek zamanlı çıkarım görevleri için çok önemlidir.
Docker kullanılarak dağıtılabilen YOLO11 uygulamaları
YOLO11 ve Docker kullanılarak oluşturulabilecek birkaç bilgisayarla görme uygulaması örneğini inceleyelim.
YOLO11 kullanarak trafiği izleme
Daha önce, bilgisayar görüşü kullanarak trafiğin izlenmesinden bahsetmiştik. İlginç bir şekilde, YOLO11'in nesne izleme desteği kapsamlı bir trafik yönetim sistemi oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu nasıl çalışıyor?
YOLO11 , araçları gerçek zamanlı olarak detect etmek ve track için trafik kameralarından gelen canlı video akışlarını analiz edebilir. Sistem, araç konumlarını, hızlarını ve hareket modellerini sürekli olarak belirleyerek trafik sıkışıklığı seviyelerini izleyebilir, trafik ihlallerini (kırmızı ışıkta geçme veya yasadışı dönüşler gibi) detect edebilir ve gerçek zamanlı verilere dayalı olarak trafik sinyallerini optimize edebilir.
Ayrıca, YOLO11 'in Docker yardımıyla uç cihazlara veya bulut tabanlı platformlara dağıtılması, verimli işleme ve ölçeklenebilirlik sağlayarak onu akıllı şehir trafik yönetimi için değerli bir araç haline getirir.
Sağlık hizmetleri söz konusu olduğunda, fizyoterapi rehabilitasyon için çok önemlidir ve uygun duruş ve hareket başarılı bir iyileşme için hayati öneme sahiptir. Vizyon tabanlı bir hasta izleme sisteminden gelen gerçek zamanlı geri bildirim, terapistlerin yanlış eklem açıları veya kas dengesizlikleri gibi sorunları tespit etmesine yardımcı olabilir.
Örneğin, bir hasta omuz kaldırma hareketi yapıyor ancak kolunu doğru yüksekliğe kaldırmıyor veya yanlış duruşla telafi ediyorsa, sistem bu hataları detect edebilir ve anında düzeltmeler sağlayabilir. Bu, terapistlerin tedavileri gerçek zamanlı olarak ayarlamasını sağlar.
YOLO11'in poz tahmini özellikleri, vücudun kilit noktalarını detect etmek ve eklem hareketlerini analiz etmek için kullanılabilir. Anında geri bildirim sağlamak için canlı video akışlarını işleyebilir, terapistlerin duruşu düzeltmesine, hareket doğruluğunu artırmasına ve yaralanmaları önlemesine yardımcı olabilir. Bu, her hastanın ilerlemesine göre kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmayı kolaylaştırır.
Şekil 7. YOLO11 ile fizyoterapinin izlenmesine bir örnek.
Bu tür bir çözümü dağıtma açısından, Docker kullanmak, kliniklerde veya uzaktan hasta takibi için farklı ortamlarda sorunsuz çalışmayı sağlayabilir. Docker, dağıtımı basitleştirir, ölçeklenebilirliği artırır ve sistem tutarlılığını koruyarak yapay zeka destekli fizyoterapi araçlarını daha güvenilir ve erişilebilir hale getirir.
Önemli çıkarımlar
Bir bilgisayarlı görü modelini dağıtmak, onu geliştirmeden gerçek dünya kullanımına getirmenin kritik bir adımıdır. Sorunsuz bir dağıtım süreci, eğitilmiş modelin pratik uygulamalarda güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlar. Docker ve konteynerleştirme gibi araçlar, geleneksel zorlukların çoğunu ortadan kaldırarak bu süreci kolaylaştırmıştır.
Hafif, taşınabilir ve ölçeklenebilir yapılarıyla bu teknolojiler, YOLO11 gibi modellerin oluşturulma ve dağıtılma şeklini değiştiriyor. İşletmeler konteynerleştirmeyi kullanarak zamandan tasarruf edebilir, maliyetleri azaltabilir ve verimliliği artırırken modellerin farklı ortamlarda tutarlı bir şekilde çalışmasını sağlayabilir.
