You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
 
 
 

108 lines
13 KiB

---
comments: true
description: सभरकर कित सतर पर YOLOv8 मडलस कित करनिए आपकिए चरण-दर-चरण मगदरि। अब नित कच कर!
keywords: YOLO, YOLOv8, Ultralytics, मडल नित, ONNX, TensorRT, CoreML, TensorFlow SavedModel, OpenVINO, PyTorch, नित मडल
---
# Ultralytics YOLO कथ मडल नि
<img width="1024" src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/main/yolov8/banner-integrations.png" alt="यिस YOLO ecosystem and integrations">
## परिचय
एक मडल करशिषण किम लकय उसतविक दि आवदनिए तत करन। उलिस YOLOv8 मित मड म आपक अभिनवतज क ऑपशन परदन करत, वयरलिए गए मडल कििन सवरित करनिए, जिससििन पटफ और उपकरण पर परदरित किए ज सक। यह वपक मगदरि अधिकतम सगतत और परदरशन पत करन तरि लकय रखत
<p align="center">
<br>
<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/WbomGeoOT_k?si=aGmuyooWftA0ue9X"
title="YouTube वियर" frameborder="0"
allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share"
allowfullscreen>
</iframe>
<br>
<strong>:</strong> अपन उतदन कित करनिए कसटम परशिित Ultralytics YOLOv8 मडल नित करन और वबकम पर लइव अनन चल
</p>
## YOLOv8 कित मड क?
- **वििधत:** ONNX, TensorRT, CoreML और अनय सहित कई फट मित कर
- **परदरशन:** TensorRT म 5x जडअप और ONNX य OpenVINO म 3x सडअप पत कर
- **सगतत:** अपनडल क कई हडवयर और सटवयर पर सगठित कर
- **उपयग कि:** तवरित और सडल नित किए सरल CLI और Python API।
### नित मड करमख विषत
यहछ मय विषत:
- **एक-किक नित:** अलग-अलग फट मित करनिए सरल कमड।
- **बच नित:** बच-इनफरस कषमतडलित कर
- **सित अनन:** नित किए गए मडल अनन समय किए अनलन किए ज
- **टियल वि:** सि और टियल सिित करनिए गहन मगदरि उपयग कर
!!! Tip "सव"
* 3x सडअप किए ONNX य OpenVINO मित कर
* 5x जडअप किए TensorRT मित कर
## उपयग उदहरण
YOLOv8n मडल क ONNX य TensorRT ज अलग फट मित कर। पित तरिए निए गए Arguments खड क
!!! Example "उदहरण"
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# एक मडल लड कर
model = YOLO('yolov8n.pt') # एक आधििक मडल लड कर
model = YOLO('path/to/best.pt') # एक कसटम परशिित मडल लड कर
# मडल नित कर
model.export(format='onnx')
```
=== "CLI"
```bash
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx # आधििक मडल कित कर
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # कसटम परशिित मडल कित कर
```
## Arguments
YOLO मडलित सिस नित कििन विस और विकल, जि करकडल क अनय परवरण यटफम म सहजनित करनिए उपयग कि सकत। इन सिस सडल करदरशन, आकर और वििन सिटम कथ सगततरभित ह सकत। कछ सय YOLO नित सिस मित क गई मडल फइल कवरप (ज ONNX, TensorFlow SavedModel), मडल क सहवस म चल उपकरण (ज CPU, GPU) और मक यरतक बस पर कई लबल उपसिि अतिित विषतिल ह सकत। नित परकिरभित करन अनय करकडल द उपयग किए एक विष कय और लकित परवरण यटफम क आवशयकतन द महतवपण ह। लकय परयजन और लकित ववरण मरभग स उपयग हिए इन सिस कन सिर करन महतवपण ह
| क | मन | विवरण |
|-------------|-----------------|------------------------------------------------------------------------|
| `format` | `'torchscript'` | ययतिए नित करनिए सवरप |
| `imgsz` | `640` | एकल रप म छवि आकर य (h, w) स, ज (640, 480) |
| `keras` | `False` | TF SavedModel नित किए करस करयग कर |
| `optimize` | `False` | TorchScript: मइल किए ऑपिइज कर |
| `half` | `False` | FP16 सगणन |
| `int8` | `False` | INT8 सगणन |
| `dynamic` | `False` | ONNX/TensorRT: गतिल धन दिन |
| `simplify` | `False` | ONNX/TensorRT: मडल क सरल बन |
| `opset` | `None` | ONNX: ऑपसट सकरण (वकलिक, डिस क नवनतम कप म) |
| `workspace` | `4` | TensorRT: कयकर आकर (GB) |
| `nms` | `False` | CoreML: NMS ज |
## नित सवर
िए गए ति YOLOv8 नित सवरप दिए गए ह। आप किवरप मित कर सकत, ज `format='onnx'` `format='engine'`
| सवरप | `format` तरक | मडल | म | तरक |
|--------------------------------------------------------------------|---------------|---------------------------|----------|-----------------------------------------------------|
| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n.pt` | ✅ | - |
| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` |
| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` |
| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` |
| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` |
| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras`, `int8` |
| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n.pb` | ❌ | `imgsz` |
| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` |
| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n_web_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |