Améliore Ultralytics YOLOv5 la formation et le déploiement de modèles avec Neural Magic's DeepSparse pour GPU-class performance on CPUs. Réalise des déploiements plus rapides et évolutifs sur YOLOv5 .
Tu veux accélérer la formation et le déploiement de tes YOLOv5 modèles ? Nous avons ce qu'il te faut ! Nous te présentons notre tout nouveau partenaire, Neural Magic. Comme Neural Magic fournit des outils logiciels qui mettent l'accent sur la performance maximale des modèles et la simplicité du flux de travail, il est tout à fait naturel que nous nous soyons réunis pour offrir une solution qui rendra le processus de déploiement deYOLOv5 encore meilleur.
DeepSparse est le runtime d'inférence CPU de Neural Magic, qui tire parti de la rareté et de l'arithmétique de basse précision des réseaux neuronaux pour offrir des performances exceptionnelles sur du matériel de base. Par exemple, par rapport à la base de référence ONNX Runtime, DeepSparse offre une accélération de 5,8 fois pour YOLOv5s s'exécutant sur la même machine !
Pour la première fois, tes charges de travail d'apprentissage profond peuvent répondre aux exigences de performance de la production sans la complexité et les coûts des accélérateurs matériels. En termes simples, DeepSparse t'offre les performances des GPU et la simplicité des logiciels :
DeepSparse tire parti de la rareté du modèle pour gagner en rapidité de performance.
La sparification par élagage et quantification permet de réduire d'un ordre de grandeur la taille et le calcul nécessaires à l'exécution d'un réseau tout en conservant une grande précision. DeepSparse est conscient de l'éparpillement, il saute les additions multipliées par zéro et réduit la quantité de calcul dans une passe avant. Étant donné que le calcul clair est lié à la mémoire, DeepSparse exécute le réseau en profondeur, en décomposant le problème en Tensor Columns, qui sont des bandes verticales de calcul qui tiennent dans la mémoire cache.
Les réseaux épars avec un calcul compressé, exécuté en profondeur dans le cache, permettent à DeepSparse d'offrir des performances de classe GPU sur les unités centrales !
Neural MagicLe dépôt de modèles open-source de SparseZoo contient des points de contrôle pré-sparsifiés de chaque modèle YOLOv5 . En utilisant SparseML, qui est intégré à Ultralytics, tu peux affiner un point de contrôle clair sur tes données avec une seule commande CLI .
Consulte la documentation de Neural Magic's YOLOv5 pour plus de détails.
Exécute ce qui suit pour installer DeepSparse. Nous te recommandons d'utiliser un environnement virtuel avec Python.
pip install deepsparse [server,yolo,onnxruntime]
DeepSparse accepte un modèle au format ONNX , transmis soit comme :
Nous allons comparer les YOLOv5 denses standard aux YOLOv5 quantifiés élagués, identifiés par les stubs SparseZoo suivants :
zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none
zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none
DeepSparse propose des API pratiques pour intégrer ton modèle dans une application.
Pour essayer les exemples de déploiement ci-dessous, tire une image de l'exemple et enregistre-la sous basilica.jpg à l'aide de la commande suivante :
wget -O basilica.jpg https://raw.githubusercontent.com/neuralmagic/deepsparse/main/src/deepsparse/yolo/sample_images/basilica.jpg
Les pipelines enveloppent le prétraitement et le post-traitement de sortie autour de l'exécution, fournissant une interface propre pour ajouter DeepSparse à une application. L'intégration DeepSparse-Ultralytics comprend un pipeline prêt à l'emploi qui accepte les images brutes et produit les boîtes de délimitation.
Crée un pipeline et exécute l'inférence :
from deepsparse import Pipeline
# liste des images dans le système de fichiers local
images = ["basilica.jpg"]
# créer un pipeline
model_stub = "zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none"
yolo _pipeline = Pipeline.create(
task="yolo",
model_path=model_stub,
)
# exécuter l'inférence sur les images, recevoir les boîtes englobantes + les classes
pipeline_outputs = yolo_pipeline(images=images, iou_thres=0.6, conf_thres=0.001)
print(pipeline_outputs)
Si tu travailles dans le nuage, il se peut que tu obtiennes une erreur indiquant qu'open-cv ne peut pas trouver libGL.so.1. L'exécution de ce qui suit sur Ubuntu l'installe :
apt-get install libgl1-mesa-glx
DeepSparse Server fonctionne au-dessus du cadre web FastAPI et du serveur web Uvicorn. Avec une seule commande CLI , tu peux facilement mettre en place un point de terminaison de service de modèle avec DeepSparse. Le serveur prend en charge n'importe quel pipeline de DeepSparse, y compris la détection d'objets avec YOLOv5, ce qui te permet d'envoyer des images brutes au point de terminaison et de recevoir les boîtes de délimitation.
Fais tourner le serveur avec les YOLOv5s élagués et quantifiés :
deepsparse.server \N-
--task yolo \N-
--model_path zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none
Un exemple de requête, utilisant le paquetage de requêtes de Python:
importer des requêtes, json
# liste des images pour l'inférence (fichiers locaux côté client)
path = ['basilica.jpg']
files = [('request', open(img, 'rb')) for img in path]
# envoie une requête via HTTP au point d'arrivée /predict/from_files
url = 'http://0.0.0.0:5543/predict/from_files'
resp = requests.post(url=url, files=files)
# la réponse est renvoyée en JSON
annotations = json.loads(resp.text) # dictionnaire des résultats d'annotation
bounding_boxes = annotations["boxes"]
labels = annotations["labels"]
Tu peux aussi utiliser la commande annotate pour que le moteur enregistre une photo annotée sur le disque. Essaie --source 0 pour annoter le flux de ta webcam en direct !
deepsparse.object_detection.annotate --model_filepath zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none --source basilica.jpg
L'exécution de la commande ci-dessus créera un dossier annotation-résultats et enregistrera l'image annotée à l'intérieur.
En utilisant le script d'analyse comparative de DeepSparse, nous allons comparer le débit de DeepSparse à celui de ONNX Runtime sur YOLOv5s.
Les tests ont été effectués sur une instance AWS c6i.8xlarge (16 cœurs).
Avec le lot 32, ONNX Runtime atteint 42 images/seconde avec les YOLOv5 denses standard :
deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none -s sync -b 32 -nstreams 1 -e onnxruntime
> Chemin du modèle original : zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none
> Taille du lot : 32
> Scénario : sync
> Débit (éléments/sec) : 41.9025
Si DeepSparse offre ses meilleures performances avec les modèles épars optimisés, il obtient également de bons résultats avec les YOLOv5 denses standard.
Avec le lot 32, DeepSparse atteint 70 images/seconde avec le YOLOv5 dense standard, soit uneamélioration des performances de 1,7 fois par rapport à l'ORT !
deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none -s sync -b 32 -nstreams 1
> Chemin du modèle original : zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none
> Taille du lot : 32
> Scénario : sync
> Débit (éléments/sec) : 69.5546
Lorsque la sparsité est appliquée au modèle, les gains de performance de DeepSparse par rapport à ONNX Runtime sont encore plus forts.
Avec le lot 32, DeepSparse atteint 241 images/seconde avec le YOLOv5s élagué et quantifié, soit uneamélioration des performances de 5,8 fois par rapport à l'ORT !
deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none -s sync -b 32 -nstreams 1
> Chemin du modèle original : zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none
> Taille du lot : 32
> Scénario : sync
> Débit (éléments/sec) : 241.2452
DeepSparse est également capable de gagner en vitesse par rapport à ONNX Runtime pour le scénario du lot 1, sensible à la latence.
Au lot 1, ONNX Runtime atteint 48 images/seconde avec les YOLOv5 standards et denses.
deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none -s sync -b 1 -nstreams 1 -e onnxruntime
> Chemin du modèle original : zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/base-none
> Taille du lot : 1
> Scénario : sync
> Débit (éléments/sec) : 48.0921
Lorsque la sparsité est appliquée au modèle, les gains de performance de DeepSparse par rapport à ONNX Runtime sont encore plus forts.
Pour le lot 1, DeepSparse atteint 135 images/seconde avec le YOLOv5s élagué et quantifié, soit uneamélioration des performances de 2,8 fois par rapport à ONNX Runtime !
deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none -s sync -b 32 -nstreams 1
> Chemin du modèle original : zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned65_quant-none
> Taille du lot : 1
> Scénario : sync
> Débit (éléments/sec) : 134.9468
Comme les instances c6i.8xlarge ont des instructions VNNI, le débit de DeepSparse peut être poussé plus loin si les poids sont élagués par blocs de 4.
Pour le lot 1, DeepSparse atteint 180 éléments/seconde avec un YOLOv5s quantifié et élagué de 4 blocs, soit ungain de performance de 3,7 fois par rapport à ONNX Runtime !
deepsparse.benchmark zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned35_quant-none-vnni -s sync -b 1 -nstreams 1
> Chemin du modèle original : zoo:cv/detection/yolov5-s/pytorch/ultralytics/coco/pruned35_quant-none-vnni
> Taille du lot : 1
> Scénario : sync
> Débit (éléments/sec) : 179.7375
Et voilà ! Tu es prêt à optimiser ton déploiement sur YOLOv5 avec DeepSparse.
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