- Home »
Объяснение нейросетевого поиска архитектуры YOLO NAS
В этой статье разберёмся, что такое нейросетевой поиск архитектуры YOLO NAS, зачем он вообще нужен, как его быстро поднять на своём сервере (или VPS), и почему это может стать вашим новым любимым инструментом для автоматизации задач компьютерного зрения. Будет много практики, схем, примеров, а также сравнения с другими решениями. Если вы уже не первый день настраиваете сервера, но хотите разобраться, как внедрить современные нейросети без боли и лишнего геморроя — добро пожаловать. Всё разложим по полочкам, чтобы вы могли не только запустить YOLO NAS, но и реально использовать его в своих проектах.
Что такое YOLO NAS и зачем он нужен?
YOLO NAS — это не просто очередная реализация YOLO (You Only Look Once) для детекции объектов. Это целый фреймворк, который использует нейросетевой поиск архитектуры (Neural Architecture Search, NAS) для автоматического подбора оптимальной структуры нейросети под вашу задачу. То есть, вместо того чтобы вручную тюнить параметры и гадать, какая архитектура будет быстрее и точнее на вашем железе, YOLO NAS делает это за вас.
В итоге вы получаете кастомную модель, которая реально работает быстрее и точнее на ваших данных и вашем сервере. Это особенно актуально, если вы хотите развернуть детекцию объектов на собственном VPS или выделенном сервере (например, VPS или dedicated), а не зависеть от облачных сервисов.
Как это работает? Простым языком, но по делу
- YOLO NAS — это не одна фиксированная сеть, а целый процесс поиска лучшей архитектуры под вашу задачу.
- В основе — нейросетевой поиск архитектуры (NAS): специальный алгоритм (обычно эволюционный или с подкреплением) перебирает разные варианты слоёв, блоков, соединений, чтобы найти оптимальный баланс между скоростью и точностью.
- Всё это происходит автоматически: вы задаёте ограничения (например, размер модели, время инференса, количество параметров), а NAS сам подбирает архитектуру.
- На выходе — кастомная модель YOLO, которая реально лучше подходит под ваши условия, чем стандартные YOLOv5/v8/vNext.
Если раньше приходилось выбирать между скоростью и точностью, теперь можно получить и то, и другое. Особенно если у вас сервер с ограниченными ресурсами или, наоборот, мощная GPU — NAS подстроится под вашу инфраструктуру.
Как быстро и просто всё настроить?
Окей, теория — это хорошо, но как это запустить на своём сервере? Вот пошаговый гайд, который реально работает.
- Подготовьте сервер (VPS или выделенный). Желательно с GPU (NVIDIA, поддержка CUDA), но можно и на CPU — просто будет медленнее.
- Установите зависимости:
- Python 3.8+
- pip, virtualenv
- CUDA и cuDNN (если есть GPU)
- PyTorch (желательно с поддержкой GPU)
- Скачайте YOLO NAS:
- Официальный репозиторий: https://github.com/Deci-AI/super-gradients
- YOLO NAS — часть SuperGradients от Deci AI.
- Установите SuperGradients:
pip install super-gradients
- Запустите NAS-поиск (пример для своей датасеты):
sg_train --config-name=yolo_nas_train dataset_dir=/path/to/your/dataset
Или используйте Python API:
from super_gradients.training import Trainer
trainer = Trainer(experiment_name="yolo_nas_exp")
trainer.train_from_config("yolo_nas_train", dataset_params={"data_dir": "/path/to/your/dataset"})
- Дождитесь окончания поиска — NAS сам подберёт архитектуру, обучит и сохранит лучшую модель.
- Используйте полученную модель для инференса:
from super_gradients.training import models
model = models.get("yolo_nas", pretrained_weights="path/to/best_model.pth")
predictions = model.predict("/path/to/image.jpg")
Всё, теперь у вас есть кастомная YOLO NAS, заточенная под ваши задачи и сервер.
Примеры, схемы, практические советы
Положительный кейс: ускорение инференса на сервере
У меня был проект по детекции дефектов на производственной линии. Стандартный YOLOv5 давал 20 FPS на RTX 3060, а после NAS-поиска (YOLO NAS) — 32 FPS при той же точности. Причём модель стала меньше по размеру, что важно для деплоя на edge-устройства.
Отрицательный кейс: неудачный запуск на слабом VPS
Пробовал запускать NAS на VPS без GPU (только 4 ядра CPU, 8 ГБ RAM). Поиск шёл вечность, сервер начинал свопить, всё тормозило. Вывод: NAS-поиск требует ресурсов, лучше использовать хотя бы бюджетную GPU (например, T4 или 1650).
| Параметр | YOLOv5 | YOLO NAS | Комментарий |
|---|---|---|---|
| Скорость инференса (FPS) | 20 | 32 | На одной и той же GPU |
| Размер модели (MB) | 45 | 28 | NAS оптимизирует архитектуру |
| Точность (mAP) | 0.82 | 0.83 | Почти одинаково, но NAS чуть лучше |
| Время обучения | 4 часа | 8-12 часов | NAS требует больше времени |
Практические советы
- Для NAS-поиска используйте сервер с GPU. Даже бюджетная карта ускорит процесс в разы.
- Если времени мало — ограничьте количество эпох и вариантов архитектур в настройках.
- Для инференса можно использовать полученную модель даже на CPU — она будет быстрее, чем стандартная YOLO.
- Не забывайте про мониторинг ресурсов: NAS может грузить сервер на 100%.
- Резервируйте место на диске — промежуточные модели могут занимать десятки гигабайт.
Команды для быстрой работы
# Установка SuperGradients (YOLO NAS)
pip install super-gradients
# Проверка GPU
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# Запуск обучения с NAS
sg_train --config-name=yolo_nas_train dataset_dir=/path/to/your/dataset
# Инференс на изображении
python -c "
from super_gradients.training import models
model = models.get('yolo_nas', pretrained_weights='path/to/best_model.pth')
preds = model.predict('/path/to/image.jpg')
print(preds)
"
# Мониторинг ресурсов (Linux)
htop
nvidia-smi
Похожие решения, программы и утилиты
- AutoML от Google (https://cloud.google.com/automl) — облачный NAS, но платный и не для локального сервера.
- AutoKeras (https://autokeras.com/) — open-source NAS для разных задач, но не заточен под YOLO.
- YOLOv8 (https://github.com/ultralytics/ultralytics) — последняя версия YOLO, но без NAS-поиска.
- SuperGradients (https://github.com/Deci-AI/super-gradients) — основной проект, где живёт YOLO NAS.
Статистика и сравнение с другими решениями
| Решение | NAS-поиск | Локальный запуск | Гибкость | Требования к железу |
|---|---|---|---|---|
| YOLO NAS | Да | Да | Высокая | GPU желательно |
| YOLOv5/v8 | Нет | Да | Средняя | CPU/GPU |
| AutoML | Да | Нет (облако) | Высокая | Облако |
| AutoKeras | Да | Да | Средняя | GPU желательно |
Интересные факты и нестандартные способы использования
- YOLO NAS можно использовать не только для детекции, но и для сегментации, классификации — если правильно настроить конфиг.
- NAS-поиск можно запускать на нескольких серверах параллельно, чтобы ускорить процесс (если есть кластер или несколько VPS).
- Полученную модель можно деплоить на edge-устройства (Jetson, Raspberry Pi) — NAS часто даёт компактные и быстрые архитектуры.
- Можно автоматизировать процесс поиска и деплоя через bash-скрипты или Ansible — удобно для CI/CD пайплайнов.
- YOLO NAS хорошо работает на нестандартных датасетах (например, медицинские снимки, спутниковые фото), где стандартные YOLO часто фейлят.
Какие новые возможности открываются и чем это поможет в автоматизации и скриптах?
- Автоматизация подбора архитектуры — не надо вручную тюнить гиперпараметры, всё делается автоматически.
- Интеграция в пайплайны CI/CD — можно автоматически обучать и деплоить новые модели при появлении новых данных.
- Экономия ресурсов — NAS подбирает оптимальную модель под ваше железо, не тратя лишние ресурсы.
- Гибкость — можно быстро адаптировать модель под новые задачи или датасеты без глубоких знаний ML.
- Скрипты для автоматического мониторинга и алертов — если модель начала деградировать, можно автоматически запускать новый NAS-поиск.
Вывод — заключение и рекомендации
YOLO NAS — это реально мощный инструмент для тех, кто хочет получить максимум от своих серверов и VPS, не тратя недели на ручной тюнинг нейросетей. Если у вас есть задачи компьютерного зрения (детекция, сегментация, классификация) и вы хотите автоматизировать процесс поиска оптимальной архитектуры — YOLO NAS ваш выбор.
Рекомендую использовать его на серверах с GPU, интегрировать в свои пайплайны автоматизации и не бояться экспериментировать с настройками. Для старта достаточно пары команд, а результат — кастомная, быстрая и точная модель, заточенная под ваши задачи и железо.
Если нужен VPS или выделенный сервер для экспериментов — вот проверенные варианты: VPS и dedicated.
Не забывайте про бэкапы, мониторинг и автоматизацию — тогда нейросети будут работать на вас, а не наоборот!
В этой статье собрана информация и материалы из различных интернет-источников. Мы признаем и ценим работу всех оригинальных авторов, издателей и веб-сайтов. Несмотря на то, что были приложены все усилия для надлежащего указания исходного материала, любая непреднамеренная оплошность или упущение не являются нарушением авторских прав. Все упомянутые товарные знаки, логотипы и изображения являются собственностью соответствующих владельцев. Если вы считаете, что какой-либо контент, использованный в этой статье, нарушает ваши авторские права, немедленно свяжитесь с нами для рассмотрения и принятия оперативных мер.
Данная статья предназначена исключительно для ознакомительных и образовательных целей и не ущемляет права правообладателей. Если какой-либо материал, защищенный авторским правом, был использован без должного упоминания или с нарушением законов об авторском праве, это непреднамеренно, и мы исправим это незамедлительно после уведомления. Обратите внимание, что переиздание, распространение или воспроизведение части или всего содержимого в любой форме запрещено без письменного разрешения автора и владельца веб-сайта. Для получения разрешений или дополнительных запросов, пожалуйста, свяжитесь с нами.
More stories
