Минимальные системные требования

Рекомендуемые системные требования

Команда Lacmus Foundation предоставляет различные типы ML моделей. Каждый тип ML модели позволяет выполнять обработку фотографий на различном оборудовании. Пользователь волен сам выбирать тип в зависимости от своего оборудования, орперационной системы и потребностей.

Скорость обработки изображений зависит от 2 факторов:

• Архитектура ML модели - это ее внутреннее устройство, топология, комбинация слоев (например YOLO, RetinaNet, CenterNet). Команда Lacmus Foundation находится в постоянном поиске лучшей архитектуры, позволяющей распозновать объекты с высокой точностью и инимальными вычислительными затратами.

• Тип выполнения модели - то с помошью какого оборудования будут производится вычисления.

Типы выполнения

Ниже приведена таблица с описанием типов выполнения ML моделей

Версии ML моделей

Чтобы облегчить ориентацию в зоопарке моделей мы ввели следующую систему версионирования:

Модель имеет версию вида X.Y.Z где:

• X - версия (API) протокола обмена данными между приложением и ML моделью. На данный момент актуальная версия API = 2 (о различиях версий API 1 и 2 рассказано тут)

• Y - версия ревизии (весов)

• Z - версия патча

Так, сограсно этой системе:

• Модели версий 1.5.0 и 2.5.0 идентичны по характеристикам и отличаются способом передачи информации;

• Модели версий 2.5.9 и 2.6.0 модели с разными ревизиями (например модель 2.6.0 была доучена на большем колличестве данных);

• Модели версий 2.5.11 и 2.5.12 имеют внутренние изменения (например в модели 2.5.12 была улучшена предобработка данных).

Зависимости ML моделей

Очевидно что каждый тип выполнения ML модели может требовать необходимость установки дополнительных драйверов и библиотек (зависимостей).

Вам также может быть полезна инструкция по установке зависимостей:

Для CPU моделей

Для CUDA моделей

Для DirectML моделей

Для ROCm моделей