YOLO26'yı uç ve bulutta verimli bir şekilde dağıtmak için en iyi 5 ipucu

Geçen ay, Ultralytics , makinelerin görüntülerden ve videolardan görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlayan yapay zeka dalı olan Vision AI için yeni bir standart belirleyen Ultralytics Ultralytics piyasaya sürdü. Ultralytics YOLO gibi bilgisayar görme modelleri, sadece görüntüleri yakalamakla kalmaz, nesne algılama, örnek segmentasyonu, poz tahmini ve görüntü sınıflandırma gibi görme görevlerini de destekler.

Bilgisayar görüşünün gerçekte çalıştığı yerler olan cihazlar, kameralar, robotlar ve üretim sistemleri için tasarlanan YOLO26, gerçek dünya ortamlarında daha hızlı merkezi işlem birimi (CPU) çıkarımları, basitleştirilmiş dağıtım ve verimli uçtan uca performans sunan son teknoloji bir modeldir. YOLO26 modelleri, bilgisayar görüşü çözümlerini deneme aşamasından üretime kolayca geçirebilmek için de tasarlanmıştır.

Model dağıtımı genellikle doğru donanımı seçmek, uygun bir dışa aktarım formatı seçmek, performansı optimize etmek ve sonuçları gerçek dünya koşullarında doğrulamak gibi çeşitli hususları içerir. YOLO26'yı dağıtırken bu adımları takip etmek, birden fazla dağıtım hedefinde eğitimi, çıkarımları ve model dışa aktarımını kolaylaştıran Ultralytics Python sayesinde oldukça basittir.

Ancak, basitleştirilmiş iş akışlarında bile doğru dağıtım kararları vermek çok önemlidir. Bu makalede, YOLO26'yı uç ve bulut ortamlarında verimli bir şekilde dağıtmanıza yardımcı olacak ve üretimde güvenilir ve ölçeklenebilir Vision AI performansı sağlayan beş pratik ipucu ele alacağız. Hadi başlayalım!

Bilgisayar görüşünde model dağıtımı nedir?

YOLO26 için dağıtım stratejilerine geçmeden önce, bir adım geri gidip bilgisayar görüşünde model dağıtımının ne anlama geldiğini anlayalım.

Model dağıtımı, eğitilmiş bir derin öğrenme modelini geliştirme ortamından, yeni görüntüleri veya video akışlarını işleyip sürekli tahminler üretebileceği gerçek dünya uygulamasına taşıma sürecidir. Model, statik veri kümeleri üzerinde deneyler yapmak yerine, canlı bir sistemin parçası haline gelir.

Bilgisayar görüşünde bu, genellikle modeli kameralar, uç AI cihazları, API'ler veya bulut altyapısı ile entegre etmek anlamına gelir. Donanım kısıtlamaları dahilinde çalışmalı, gecikme gereksinimlerini karşılamalı ve değişen gerçek dünya koşullarında tutarlı performansı sürdürmelidir.

Deneylerden üretime geçişi anlamak çok önemlidir, çünkü dağıtım kararları bir modelin laboratuvar veya deney ortamı dışında ne kadar iyi performans göstereceğini doğrudan etkiler.

Ultralytics dağıtım iş akışlarını anlama

Şimdi, YOLO26 dağıtım iş akışının gerçekte neleri içerdiğine bakalım. Basitçe söylemek gerekirse, bir görüntünün yakalanmasından analiz edilmesine ve bir tahmine dönüştürülmesine kadar geçen adımların sırasıdır.

Tipik bir kurulumda, kamera bir görüntü veya video karesi yakalar. Bu veriler, Ultralytics 'ya aktarılmadan önce yeniden boyutlandırma veya doğru biçimlendirme gibi ön işlemlerden geçirilir. 

Model, girdileri analiz eder ve sınırlayıcı kutular, segmentasyon maskeleri veya anahtar noktalar gibi çıktılar üretir. Bu sonuçlar daha sonra uyarı gönderme, gösterge tablosunu güncelleme veya robotik sistemi yönlendirme gibi eylemleri tetiklemek için kullanılabilir.

Bu iş akışının nerede çalışacağı, dağıtım stratejinize bağlıdır. Örneğin, uç dağıtımda, çıkarım doğrudan cihazda veya kameranın yakınında gerçekleşir, bu da gecikmeyi azaltmaya ve veri gizliliğini artırmaya yardımcı olur. 

Bu arada, bulut dağıtımında görüntüler veya video kareleri işlenmek üzere uzak sunuculara gönderilir, böylece daha fazla ölçeklenebilirlik ve merkezi yönetim sağlanır. Bazı sistemler hibrit bir yaklaşım kullanır ve uçta hafif işleme, bulutta ise daha ağır iş yükleri gerçekleştirir.

YOLO26 model varyantlarını keşfetmek 

Bilgiye dayalı dağıtım kararları almak için, farklı YOLO26 model varyantları arasından seçim yapabileceğinizi bilmek de önemlidir.

Ultralytics YOLO , kullanıma hazır olarak çeşitli boyutlarda sunulur, böylece donanım ve performans ihtiyaçlarınıza uygun bir sürümü kolayca seçebilirsiniz. YOLO26 beş farklı varyantta sunulur: Nano (n), Küçük (s), Orta (m), Büyük (l) ve Ekstra Büyük (x). 

YOLO26n gibi daha küçük modeller, verimlilik için optimize edilmiştir ve düşük gecikme süresi ve daha düşük güç tüketiminin önemli olduğu uç cihazlar, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, gömülü sistemler ve CPU ile çalışan sistemler için idealdir. Kaynak kullanımını minimumda tutarken güçlü performans sunarlar.

YOLO26l ve YOLO26x gibi daha büyük modeller, daha yüksek doğruluk sağlamak ve daha karmaşık sahneleri işlemek için tasarlanmıştır. Bu varyantlar genellikle grafik işlem birimleri (GPU) ile donatılmış sistemlerde veya daha fazla hesaplama kaynağının mevcut olduğu bulut ortamlarında en iyi performansı gösterir. 

Doğru model boyutunu seçmek, dağıtım hedeflerinize bağlıdır. Kısıtlı donanımda hız ve verimlilik önceliklerinizse, daha küçük bir varyant ideal olabilir. Uygulamanız maksimum doğruluk gerektiriyorsa ve daha güçlü donanıma erişiminiz varsa, daha büyük bir model daha iyi bir seçim olabilir.

YOLO26'yı verimli bir şekilde kullanmak için ipuçları

YOLO26 model varyantlarını ve dağıtım iş akışlarını daha iyi anladığımıza göre, YOLO26'yı uç ve bulut ortamlarında verimli bir şekilde dağıtmak için bazı pratik ipuçlarını inceleyelim.

İpucu 1: Model dağıtım seçeneklerinizi değerlendirin

Ultralytics devreye alırken almanız gereken ilk kararlar arasında, modelin nerede çalışacağına karar vermek yer alır. Devreye alma ortamınız performans, gecikme süresi, gizlilik ve ölçeklenebilirliği doğrudan etkiler.

İş akışınızı değerlendirerek başlayın. Uygulamanız düşük gecikme süresi gerektiriyor mu, yani görüntüler yakalandıktan hemen sonra tahminler oluşturulmalı mı? 

Örneğin, robotik veya güvenlik sistemlerinde, küçük gecikmeler bile performansı etkileyebilir. Bu durumlarda, kenar dağıtımı genellikle en iyi seçenektir. Çıkarımlamayı doğrudan bir cihazda veya kameranın yakınında çalıştırmak, verilerin işlenmesi için gereken süreyi azaltır ve görüntülerin internet üzerinden gönderilmesini önler, bu da gizliliği artırabilir.

Öte yandan, bulut dağıtımı daha fazla ölçeklenebilirlik ve hesaplama gücü sağlar. Bulut sunucuları büyük hacimli görüntüleri işleyebilir, birden fazla video akışını yönetebilir ve daha yüksek verimi destekleyebilir. 

Örneğin, tarım sektöründe bir çiftçi binlerce yaprak görüntüsü toplayıp bunları gruplar halinde analiz ederek mahsullerde hastalık belirtileri olup olmadığını belirleyebilir. Bu tür bir senaryoda, anlık gerçek zamanlı performans gerekli olmayabilir, bu da bulut işlemeyi pratik ve ölçeklenebilir bir seçenek haline getirir.

Ancak, uzak sunuculara veri göndermek, internet üzerinden görüntülerin iletilmesi ve karşılığında tahminlerin alınması nedeniyle oluşan gecikme olan ağ gecikmesini beraberinde getirir. Zamana duyarlı olmayan uygulamalar için bu ödün kabul edilebilir olabilir.

Saf uç ve saf bulut arasında da seçenekler bulunmaktadır. Bazı şirketler, verilerin üretildiği yere yakın konumdaki şirket içi altyapıyı kullanır. Diğerleri ise hibrit boru hatları oluşturur, uçta hafif filtreleme gerçekleştirir ve daha derinlemesine analiz için seçilen verileri buluta gönderir.

Doğru dağıtım seçeneğini seçmek, uygulamanızın gereksinimlerine bağlıdır. Hız, gizlilik ve ölçeklenebilirlik ihtiyaçlarınızı net bir şekilde tanımlayarak, YOLO26'nın gerçek dünya koşullarında güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlayan bir strateji seçebilirsiniz.

İpucu 2: Donanımınızla uyumlu dışa aktarım formatını seçin

Modelinizin nerede çalışacağına karar verdikten sonra, bir sonraki adım doğru dışa aktarım formatını seçmektir. Bir modeli dışa aktarmak, onu eğitim sırasında kullanılan formattan dağıtım için optimize edilmiş bir formata dönüştürmek anlamına gelir. 

YOLO26 modelleri, PyTorch yerel olarak oluşturulur ve eğitilir, ancak üretim ortamları genellikle belirli donanımlar için daha uygun olan özel çalışma zamanlarına dayanır. Bu çalışma zamanları, çıkarım hızını artırmak, bellek kullanımını azaltmak ve hedef cihazla uyumluluğu sağlamak için tasarlanmıştır. 

YOLO26'yı uygun biçime dönüştürmek, eğitim ortamı dışında verimli bir şekilde çalışmasını sağlar. Ultralytics Python , bu işlemi kolaylaştırır. Bilgisayar görme projelerinin oluşturulması ve uygulanması için çok çeşitli entegrasyonları destekler. 

Bu entegrasyonları daha ayrıntılı olarak incelemek isterseniz, resmi Ultralytics göz atabilirsiniz. Bu Ultralytics , adım adım öğreticiler, donanıma özgü kılavuzlar ve geliştirme aşamasından üretim aşamasına güvenle geçmenize yardımcı olacak pratik örnekler içerir.

Özellikle, Ultralytics Python , Ultralytics farklı donanım platformlarına uyarlanmış birden fazla biçime aktarmayı destekler. Örneğin, ONNX biçimi çapraz platform uyumluluğu sağlar, TensorRT biçimi NVIDIA ve NVIDIA kenar cihazları için optimize edilmiştir ve OpenVINO biçimi Intel için tasarlanmıştır.

Bazı cihazlar birden fazla dışa aktarım formatını destekler, ancak performans seçtiğiniz formata göre değişebilir. Varsayılan olarak bir format seçmek yerine, kendinize şu soruyu sorun: Cihazınız için en verimli seçenek hangisidir?

Bir format daha hızlı çıkarım sağlarken, başka bir format daha iyi bellek verimliliği veya mevcut iş akışınıza daha kolay entegrasyon sunabilir. Bu nedenle, dışa aktarım formatını belirli donanım ve dağıtım ortamınıza uydurmak önemlidir.

Hedef cihazınızda farklı dışa aktarma seçeneklerini denemek için zaman ayırmak, gerçek dünya performansında belirgin bir fark yaratabilir. Uygun bir dışa aktarma biçimi, YOLO26'nın uygulamanızın gerektirdiği hızda, verimli ve güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlar.

İpucu 3: Modelinizin nicelemeye ihtiyacı olup olmadığını sorun

Dışa aktarım formatını seçtikten sonra, modelinizin nicelendirilmesi gerekip gerekmediğini belirlemek de iyi bir fikirdir. 

Model niceleme, bir modelin ağırlıklarının ve hesaplamalarının sayısal hassasiyetini azaltır ve genellikle bunları 32 bitlik kayan noktadan 16 bit veya 8 bit gibi daha düşük hassasiyetli formatlara dönüştürür. Bu, özellikle CPU ile çalışan uç cihazlarda veya sistemlerde model boyutunu azaltmaya, bellek kullanımını düşürmeye ve çıkarım hızını artırmaya yardımcı olur.

Donanımınız, dışa aktarım biçiminiz ve çalışma zamanı bağımlılıklarınıza bağlı olarak, niceleme performansı belirgin şekilde artırabilir. Bazı çalışma zamanları, daha düşük hassasiyetli modeller için optimize edilmiştir ve bu modellerin daha hızlı ve daha verimli çalışmasını sağlar.

Ancak, niceleme dikkatli bir şekilde uygulanmazsa doğruluğu biraz etkileyebilir. Eğitim sonrası niceleme yaparken, doğrulama görüntülerini geçirdiğinizden emin olun. Bu görüntüler, kalibrasyon sırasında modelin daha düşük hassasiyete uyum sağlamasına ve istikrarlı tahminler yapmasına yardımcı olmak için kullanılır.

İpucu 4: Veri sapmasını hesaba katın

En iyi eğitilmiş model bile, veri sapması nedeniyle zamanla performansını kaybedebilir. Veri sapması, modelinizin üretimde gördüğü veriler, eğitildiği verilerden farklı olduğunda meydana gelir. 

Diğer bir deyişle, gerçek dünya değişir, ancak modeliniz değişmez. Sonuç olarak, doğruluk yavaş yavaş azalabilir.

Örneğin, YOLO26 modelinizi gündüz çekilen görüntülerle eğitebilirsiniz. Aynı model daha sonra gece, farklı aydınlatma koşullarında kullanılırsa performans düşebilir. Aynı sorun kamera açıları, hava koşulları, arka planlar veya nesnelerin görünümündeki değişikliklerde de ortaya çıkabilir. 

Veri sapması, gerçek dünyadaki Görsel Yapay Zeka sistemlerinde yaygın bir durumdur. Ortamlar nadiren statiktir ve küçük değişiklikler algılama doğruluğunu etkileyebilir. Sapmanın etkisini azaltmak için, eğitim veri setinizin gerçek dünya koşullarını olabildiğince yakından yansıtmasını sağlayabilirsiniz. 

Günün farklı saatlerinde, farklı aydınlatma koşullarında ve çeşitli ortamlarda çekilmiş görüntüleri dahil edin. Dağıtımdan sonra, performansı izlemeye devam edebilir ve gerektiğinde modeli güncelleyebilir veya ince ayar yapabilirsiniz.

İpucu 5: Gerçek dünya koşullarında karşılaştırma yapın

Modelini tam olarak kullanmaya başlamadan önce, gerçek dünya koşullarında karşılaştırmalı değerlendirme yapabilirsin.

Kontrollü ortamlarda örnek görüntüler veya küçük veri kümeleri kullanarak performansı test etmek yaygın bir uygulamadır. Ancak, gerçek dünya sistemleri genellikle farklı davranır. Donanım sınırlamaları, ağ gecikmeleri, çoklu video akışları ve sürekli girişler performansı etkileyebilir.

Karşılaştırmalı değerlendirme, modelinizin çalışacağı gerçek cihaz ve kurulumda nasıl performans gösterdiğini ölçmeyi ifade eder. Bu, çıkarım hızını, genel gecikmeyi, bellek kullanımını ve sistem kararlılığını kontrol etmeyi içerir. Yalnızca modelin kendisini değil, ön işleme ve son işleme adımları da dahil olmak üzere tüm iş akışını test etmek önemlidir.

Bir model, tek bir görüntü testinde iyi performans gösterebilir, ancak canlı videoyu sürekli olarak işlerken zorlanabilir. Benzer şekilde, güçlü bir geliştirme makinesindeki performans, modelin düşük güçlü bir uç cihazda nasıl davrandığını yansıtmayabilir.

Gerçekçi koşullar altında karşılaştırmalı değerlendirme yaparak, darboğazları erken tespit edebilir ve canlıya geçmeden önce ayarlamalar yapabilirsiniz. YOLO26'nın çalışacağı ortamda test yapmak, üretimde güvenilir, istikrarlı ve tutarlı performans sağlanmasına yardımcı olur.

Diğer önemli model dağıtım hususları

YOLO26'yı kullanırken dikkate alınması gereken bazı ek faktörler şunlardır:

• İzleme ve günlük kaydı: Dağıtımdan sonra gecikme, doğruluk ve sistem sağlığı gibi track için izleme araçları kurun.
• Güvenlik ve gizlilik: Hassas görsel verileri korumak için, özellikle bulut veya uzaktan altyapı kullanırken, güvenlik önlemleri alın.
• Boru hattı darboğazlarının optimizasyonu: Gecikmeler modelin dışında da meydana gelebileceğinden, ön işleme, çıkarım, son işleme ve veri aktarımı gibi modülleri de içeren tüm boru hattını değerlendirin.
• Ölçeklenebilirlik planlaması: Sisteminizin artan trafiği, ek kameraları veya genişletilmiş iş yüklerini kaldırabileceğinden emin olarak büyüme için önceden plan yapın.

Önemli çıkarımlar

YOLO26'yı verimli bir şekilde dağıtmak, modelinizin nerede çalışacağını ve uygulamanızın gerçekte neye ihtiyacı olduğunu anlamakla başlar. Doğru dağıtım yaklaşımını seçerek, dışa aktarım formatını donanımınızla eşleştirerek ve performansı gerçek dünya koşullarında test ederek, güvenilir ve duyarlı Vision AI sistemleri oluşturabilirsiniz. Doğru kurulumla Ultralytics , hızlı, üretime hazır bilgisayar görüşünü uç ve buluta taşımayı kolaylaştırır.

Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızı inceleyerek tarımda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayar görüşü gibi çeşitli uygulamaları keşfedin. Lisans seçeneklerimizi inceleyin ve Vision AI'yı bugün kullanmaya başlayın!