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true	सभी प्रकार के निर्यात स्तर पर YOLOv8 मॉडल्स को निर्यात करने के लिए आपके लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका। अब निर्यात की जांच करें!	YOLO, YOLOv8, Ultralytics, मॉडल निर्यात, ONNX, TensorRT, CoreML, TensorFlow SavedModel, OpenVINO, PyTorch, निर्यात मॉडल

Ultralytics YOLO के साथ मॉडल निर्यात

परिचय

एक मॉडल की प्रशिक्षण की अंतिम लक्ष्य उसे वास्तविक दुनिया के आवेदनों के लिए तैनात करना होता है। उल्ट्रालिटीक्स YOLOv8 में निर्यात मोड में आपको अभिनवता रेंज के ऑप्शन प्रदान करता है, वायरले किए गए मॉडल को विभिन्न स्वरूपों में निर्यात करने के लिए, जिससे वे विभिन्न प्लेटफॉर्मों और उपकरणों पर प्रदर्शित किए जा सकें। यह व्यापक मार्गदर्शिका अधिकतम संगतता और प्रदर्शन प्राप्त करने के तरीकों को दिखाने का लक्ष्य रखती है।

देखें: अपने उत्पादन को निर्यात करने के लिए कस्टम प्रशिक्षित Ultralytics YOLOv8 मॉडल निर्यात करने और वेबकैम पर लाइव अनुमान चलाने।

YOLOv8 के निर्यात मोड को क्यों चुनें?

• विविधता: ONNX, TensorRT, CoreML और अन्य सहित कई फॉर्मेट में निर्यात करें।
• प्रदर्शन: TensorRT में 5x जीपीयू स्पीडअप और ONNX या OpenVINO में 3x सीपीयू स्पीडअप प्राप्त करें।
• संगतता: अपने मॉडल को कई हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर पर संगठित करें।
• उपयोग की सुविधा: त्वरित और सीधी मॉडल निर्यात के लिए सरल CLI और Python API।

निर्यात मोड की प्रमुख विशेषताएं

यहाँ कुछ मुख्य विशेषताएँ हैं:

• एक-क्लिक निर्यात: अलग-अलग फॉर्मेट में निर्यात करने के लिए सरल कमांड।
• बैच निर्यात: बैच-इन्फरेंस क्षमता वाले मॉडलों को निर्यात करें।
• सुधारित अनुमान: निर्यात किए गए मॉडल अनुमान समय के लिए अनुकूलन किए जाते हैं।
• ट्यूटोरियल वीडियो: सुविधाएं और ट्यूटोरियल सुनिश्चित करने के लिए गहन मार्गदर्शिकाओं का उपयोग करें।

!!! Tip "सुझाव"

* 3x सीपीयू स्पीडअप के लिए ONNX या OpenVINO में निर्यात करें।
* 5x जीपीयू स्पीडअप के लिए TensorRT में निर्यात करें।

उपयोग उदाहरण

YOLOv8n मॉडल को ONNX या TensorRT जैसे अलग फॉर्मेट में निर्यात करें। पूरी सूची निर्यात तर्कों के लिए नीचे दिए गए Arguments खंड को देखें।

!!! Example "उदाहरण"

=== "Python"

    ```python
    from ultralytics import YOLO

    # एक मॉडल लोड करें
    model = YOLO('yolov8n.pt')  # एक आधिकारिक मॉडल लोड करें
    model = YOLO('path/to/best.pt')  # एक कस्टम प्रशिक्षित मॉडल लोड करें

    # मॉडल निर्यात करें
    model.export(format='onnx')
    ```
=== "CLI"

    ```bash
    yolo export model=yolov8n.pt format=onnx  # आधिकारिक मॉडल का निर्यात करें
    yolo export model=path/to/best.pt format=onnx  # कस्टम प्रशिक्षित मॉडल का निर्यात करें
    ```

Arguments

YOLO मॉडलों के निर्यात सेटिंग्स निर्यात के विभिन्न विन्यास और विकल्पों के बारे में होते हैं, जिन्हें यूज़ करके मॉडल को अन्य पर्यावरण या प्लेटफ़ॉर्म में सहेजने या निर्यात करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। इन सेटिंग्स से मॉडल के प्रदर्शन, आकार और विभिन्न सिस्टम के साथ संगतता प्रभावित हो सकती हैं। कुछ सामान्य YOLO निर्यात सेटिंग्स में निर्यात की गई मॉडल फ़ाइल का स्वरूप (जैसे ONNX, TensorFlow SavedModel), मॉडल कोरी सहवास में चलाने वाली उपकरण (जैसे CPU, GPU) और मास्क या प्रत्येक बॉक्स पर कई लेबलों की उपस्थिति जैसे अतिरिक्त विशेषताएँ शामिल हो सकते हैं। निर्यात प्रक्रिया प्रभावित करने वाले अन्य कारकों में मॉडल द्वारा उपयोग के लिए एक विशेष कार्य और लक्षित पर्यावरण या प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकताओं या सीमाओं का ध्यान देना महत्वपूर्ण है। लक्ष्य प्रयोजन और लक्ष्यित वातावरण में प्रभावी ढंग से उपयोग होने के लिए इन सेटिंग्स को ध्यान से विचार करना महत्वपूर्ण है।

कुंजी	मान	विवरण
format	'torchscript'	योग्यता के लिए निर्यात करने के लिए स्वरूप
imgsz	640	एकल रूप में छवि का आकार या (h, w) सूची, जैसे (640, 480)
keras	False	TF SavedModel निर्यात के लिए केरस का प्रयोग करें
optimize	False	TorchScript: मोबाइल के लिए ऑप्टिमाइज़ करें
half	False	FP16 संगणना
int8	False	INT8 संगणना
dynamic	False	ONNX/TensorRT: गतिशील ध्यान दिलाने वाले ध्यान
simplify	False	ONNX/TensorRT: मॉडल को सरल बनाएं
opset	None	ONNX: ऑपसेट संस्करण (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट्स को नवीनतम के रूप में छोड़ें)
workspace	4	TensorRT: कार्यक्षेत्र आकार (GB)
nms	False	CoreML: NMS जोड़ें

निर्यात स्वरूप

नीचे दिए गए तालिका में YOLOv8 निर्यात स्वरूप दिए गए हैं। आप किसी भी स्वरूप में निर्यात कर सकते हैं, जैसे format='onnx' या format='engine'।

स्वरूप	format तर्क	मॉडल	मेटाडाटा	तर्क
PyTorch	-	yolov8n.pt	✅	-
TorchScript	torchscript	yolov8n.torchscript	✅	imgsz, optimize
ONNX	onnx	yolov8n.onnx	✅	imgsz, half, dynamic, simplify, opset
OpenVINO	openvino	yolov8n_openvino_model/	✅	imgsz, half, int8
TensorRT	engine	yolov8n.engine	✅	imgsz, half, dynamic, simplify, workspace
CoreML	coreml	yolov8n.mlpackage	✅	imgsz, half, int8, nms
TF SavedModel	saved_model	yolov8n_saved_model/	✅	imgsz, keras, int8
TF GraphDef	pb	yolov8n.pb	❌	imgsz
TF Lite	tflite	yolov8n.tflite	✅	imgsz, half, int8
TF Edge TPU	edgetpu	yolov8n_edgetpu.tflite	✅	imgsz
TF.js	tfjs	yolov8n_web_model/	✅	imgsz
PaddlePaddle	paddle	yolov8n_paddle_model/	✅	imgsz
ncnn	ncnn	yolov8n_ncnn_model/	✅	imgsz, half