मात्रात्मक तैनाती की खोज करें YOLOv8 DeGirum के साथ मॉडल। एज डिवाइस के लिए चुनौतियों, समाधानों और परिनियोजन तकनीकों को जानें। हमारे साथ भविष्य को आकार दें!
हमारे से एक और व्यावहारिक बात के पुनर्कथन में आपका स्वागत है YOLO विज़न 2023 (YV23) इवेंट, मैड्रिड में जीवंत Google for Startups कैंपस में आयोजित किया गया। यह बात डीगिरम के चीफ आर्किटेक्ट और को-फाउंडर शशि चिलप्पगर ने दी। इसने परिमाणीकरण की आकर्षक दुनिया में तल्लीन किया और मात्रात्मक मॉडल तैनात किए, प्रमुख चुनौतियों, समाधानों और भविष्य की संभावनाओं की खोज की।
शशि ने परिमाणीकरण का एक व्यापक अवलोकन प्रदान किया, अनुकूलन में इसके महत्व पर प्रकाश डाला Ultralytics YOLO एज उपकरणों पर तैनाती के लिए मॉडल। परिमाणीकरण में सुधार के लिए दृष्टिकोण तलाशने के लिए बुनियादी बातों पर चर्चा करने से, उपस्थित लोगों ने मॉडल पोर्टिंग और तैनाती की पेचीदगियों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त की।
परिमाणीकरण अक्सर चुनौतियों का सामना करता है, विशेष रूप से के साथ YOLO TFLite में मॉडल। हमारे दर्शकों ने सटीकता में महत्वपूर्ण गिरावट के बारे में सीखा, जब सभी आउटपुट एक ही पैमाने / शून्य बिंदु के साथ मात्राबद्ध होते हैं, परिमाणीकरण प्रक्रिया के दौरान मॉडल सटीकता बनाए रखने की जटिलताओं पर प्रकाश डालते हैं।
सौभाग्य से, इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए समाधान मौजूद हैं। DigiRAM फोर्क की शुरूआत आउटपुट को अलग करके और बाउंडिंग बॉक्स डिकोडिंग को अनुकूलित करके एक परिमाणीकरण-अनुकूल दृष्टिकोण प्रदान करती है। इन संवर्द्धन के साथ, मात्रात्मक मॉडल सटीकता आधारभूत स्तरों से एक महत्वपूर्ण सुधार देखती है।
नए मॉडल आर्किटेक्चर की खोज परिमाणीकरण हानि को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है। उपस्थित लोगों ने पाया कि कैसे CILU को बाउंडेड Relu6 सक्रियण के साथ बदलने से न्यूनतम परिमाणीकरण हानि होती है, जो मात्रात्मक मॉडल में सटीकता बनाए रखने के लिए आशाजनक परिणाम प्रदान करती है।
मात्रात्मक मॉडल को तैनात करना कभी आसान नहीं रहा है, डिजिटिम क्लाउड प्लेटफॉर्म पर किसी भी मॉडल को चलाने के लिए कोड की केवल पांच पंक्तियों की आवश्यकता होती है। एक लाइव कोड डेमो ने मात्रात्मक वस्तुओं का पता लगाने की सादगी का प्रदर्शन किया Ultralytics YOLOv5 मॉडल, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में मात्रात्मक मॉडल के सहज एकीकरण को उजागर करता है।
इस आशय के लिए, Ultralytics विभिन्न प्रकार के मॉडल परिनियोजन विकल्प प्रदान करता है, जिससे अंतिम-उपयोगकर्ता अपने अनुप्रयोगों को एम्बेडेड और एज डिवाइस पर प्रभावी ढंग से तैनात कर सकते हैं। विभिन्न निर्यात स्वरूपों में शामिल हैं OpenVINO, TorchScript, TensorRT, CoreML, लाइट, और टीलाइट एज TPU, बहुमुखी प्रतिभा और अनुकूलता प्रदान करता है।
परिनियोजन के लिए तृतीय-पक्ष एप्लिकेशन के साथ यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में हमारे मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने की अनुमति देता है।
उपस्थित लोगों ने विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफार्मों पर विभिन्न मॉडलों को तैनात करने की बहुमुखी प्रतिभा में अंतर्दृष्टि प्राप्त की, यह दिखाते हुए कि कैसे एक एकल कोडबेस विभिन्न त्वरक में कई मॉडलों का समर्थन कर सकता है। विविध हार्डवेयर प्लेटफार्मों पर विभिन्न पहचान कार्यों को चलाने के उदाहरणों ने हमारे दृष्टिकोण के लचीलेपन और मापनीयता का प्रदर्शन किया।
उपस्थित लोगों को और सशक्त बनाने के लिए, हमने एक व्यापक संसाधन अनुभाग पेश किया, जो हमारे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, उदाहरण, दस्तावेज़ीकरण और बहुत कुछ तक पहुंच प्रदान करता है। हमारा लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि हर किसी के पास मात्रात्मक मॉडल को प्रभावी ढंग से तैनात करने में सफल होने के लिए आवश्यक उपकरण और समर्थन है।
जैसे-जैसे परिमाणीकरण का क्षेत्र विकसित होता है, सूचित और व्यस्त रहना आवश्यक है। हम इस रोमांचक यात्रा को नेविगेट करने में आपकी सहायता के लिए निरंतर समर्थन और संसाधन प्रदान करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। यहां देखें पूरी बात!
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