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掌握YOLOv5 🚀 在Google Cloud Platform (GCP) 深度学习虚拟机 (VM) 上的部署 ⭐

踏上人工智能和机器学习的旅程可以令人振奋,尤其是当你利用云平台的强大功能和灵活性时。Google Cloud Platform (GCP) 提供了专为机器学习爱好者和专业人士量身定制的强大工具。其中之一就是预配置用于数据科学和ML任务的深度学习虚拟机。在本教程中,我们将逐步介绍在GCP深度学习虚拟机上设置YOLOv5的过程。无论你是机器学习领域的初学者还是经验丰富的从业者,本指南旨在为你提供一条清晰的实施路径,通过YOLOv5实现目标检测模型。

🆓 此外,如果你是GCP的新用户,你将幸运地获得300美元的免费信用额度来启动你的项目。

除了GCP,还可以探索其他可访问的YOLOv5快速启动选项,例如我们的Colab笔记本 Open In Colab 用于基于浏览器的体验,或Amazon AWS的可扩展性。此外,容器爱好者可以利用我们在Docker Hub Docker Pulls 上的官方Docker镜像,以获得封装的环境。

步骤1:创建并配置你的深度学习虚拟机

让我们从创建一个专为深度学习调优的虚拟机开始:

  1. 前往GCP市场并选择深度学习虚拟机
  2. 选择n1-standard-8实例;它提供了8个vCPU和30 GB内存的平衡,非常适合我们的需求。
  3. 接下来,选择一个GPU。这取决于你的工作负载;即使是像T4这样的基本GPU也会显著加速你的模型训练。
  4. 勾选“首次启动时自动安装NVIDIA GPU驱动程序?”以简化设置。
  5. 分配一个300 GB的SSD持久磁盘,以确保你在I/O操作上不会遇到瓶颈。
  6. 点击“部署”,让GCP完成你的自定义深度学习虚拟机的配置。

这个虚拟机预装了大量工具和框架,包括Anaconda Python发行版,它方便地捆绑了YOLOv5所需的所有依赖项。

GCP市场设置深度学习虚拟机的插图

步骤2:为YOLOv5准备虚拟机

在环境设置完成后,让我们开始运行YOLOv5:

# 克隆YOLOv5仓库
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

# 切换到克隆的仓库目录
cd yolov5

# 从requirements.txt安装必要的Python包
pip install -r requirements.txt

此设置过程确保你使用的是Python环境版本3.8.0或更高版本,以及PyTorch 1.8或更高版本。我们的脚本会顺利下载模型数据集,从最新的YOLOv5发布中获取,使模型训练的启动变得轻松。

步骤3:训练并部署你的YOLOv5模型 🌐

在设置完成后,你就可以开始在GCP虚拟机上使用YOLOv5进行训练和推理:

# 在你的数据上训练模型
python train.py

# 验证训练好的模型以获得精度、召回率和mAP
python val.py --weights yolov5s.pt

# 使用训练好的模型对你的图像或视频进行推理
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

# 将训练好的模型导出为其他格式以进行部署
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite

只需几个命令,YOLOv5就能让你根据特定需求训练自定义的目标检测模型,或使用预训练权重在各种任务上快速获得结果。 终端命令图像展示了在GCP深度学习虚拟机上进行模型训练

分配交换空间(可选)

对于处理庞大数据集的用户,考虑为您的GCP实例增加64GB的交换内存:

sudo fallocate -l 64G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
free -h  # 确认内存增加

总结思考

恭喜!您现在可以利用Google Cloud Platform的计算能力来发挥YOLOv5的潜力。这种组合为您的目标检测任务提供了可扩展性、效率和多功能性。无论是个人项目、学术研究还是工业应用,您已经迈出了进入云端AI和机器学习世界的关键一步。

请记得记录您的旅程,与Ultralytics社区分享见解,并利用GitHub讨论等协作平台进一步成长。现在,继续前进,用YOLOv5和GCP进行创新吧!🌟

想要继续提升您的ML技能和知识?深入我们的文档和教程获取更多资源。让您的AI冒险继续!


📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 14 days ago

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