Ultralytics YOLO 모델 내보내기#
소개#
모델 학습의 궁극적인 목표는 실제 애플리케이션에 배포하는 것입니다. Ultralytics YOLO26의 내보내기 모드는 학습된 모델을 다양한 포맷으로 내보낼 수 있는 다양한 옵션을 제공하여, 다양한 플랫폼과 디바이스에 배포할 수 있도록 지원합니다. 이 종합 가이드는 모델 내보내기의 세부적인 내용을 안내하며, 최대의 호환성과 성능을 달성하는 방법을 보여줍니다.
예정된 내보내기 지원에 대해서는 미출시 YOLO27 미리보기를 참조하십시오.
Watch: How to Export Ultralytics YOLO26 in different formats for Deployment | ONNX, TensorRT, CoreML 🚀
YOLO26 내보내기 모드를 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?#
- 다재다능함: ONNX, TensorRT, CoreML 등을 포함한 여러 포맷으로 내보낼 수 있습니다.
- 성능: TensorRT를 사용하면 최대 5배의 GPU 속도 향상을, ONNX 또는 OpenVINO를 사용하면 최대 3배의 CPU 속도 향상을 얻을 수 있습니다.
- 호환성: 수많은 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서 모델을 범용적으로 배포할 수 있습니다.
- 사용 편의성: 빠르고 간단한 모델 내보내기를 위한 단순한 CLI 및 Python API를 제공합니다.
내보내기 모드의 주요 기능#
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 원클릭 내보내기: 다양한 포맷으로 내보내기 위한 간단한 명령어입니다.
- 배치 내보내기: 배치 추론이 가능한 모델을 내보냅니다.
- 최적화된 추론: 내보낸 모델은 더 빠른 추론 시간을 위해 최적화됩니다.
- 튜토리얼 비디오: 원활한 내보내기 경험을 위한 심층 가이드 및 튜토리얼입니다.
팁