Repolode
제출하기
jolibrain

jolibrain/deepdetect

REST API를 통해 이미지, 텍스트, 표 형식 및 시계열 데이터의 모델을 학습하고 실행하는 딥러닝 서버, Python wheel 및 CLI입니다.

GitHub에서 보기웹사이트
스타
2,551
포크
544
열린 이슈
99
마지막 커밋
8일 전

어떤 프로젝트인가요?

DeepDetect는 세 가지 방식으로 사용할 수 있는 딥러닝 런타임입니다. 현재 환경에 런타임을 포함해 `deepdetect` CLI와 함께 사용하는 Python wheel, 장시간 실행되는 REST 서버, 또는 Docker 기반 서빙 방식으로 이용할 수 있습니다. 로컬 모델 저장소를 기반으로 모델 서비스를 만들고, 비동기 학습 작업을 실행해 상태를 모니터링하며, 예측을 수행할 수 있습니다.

단일 API로 이미지, 텍스트, CSV/표 형식 데이터, 시계열, 희소 데이터, 객체 탐지 박스 및 세그멘테이션 마스크를 지원합니다. 기본 백엔드는 Torch이며, 최적화된 추론을 위해 TensorRT를 사용할 수 있습니다. 기본 제공 템플릿에는 YOLOX 및 SegFormer CLI 프로필과 TorchVision 스타일 분류기, Faster R-CNN, RetinaNet, BERT, GPT-2 및 여러 시계열 모델이 포함됩니다.

모델 저장소는 파일시스템 기반이므로 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 반복 가능한 실행을 위해 YAML 파일로 설정을 관리하며, CLI에서 자동화를 위한 구조화된 이벤트를 출력할 수 있습니다.

핵심 기능

  • 01CLI 또는 REST API로 학습과 추론을 실행합니다.
  • 02데이터베이스 없이 로컬 모델 저장소를 기반으로 모델 서비스를 생성합니다.
  • 03비동기 학습 작업을 실행하고 상태를 확인합니다.
  • 04단일 API로 이미지, 텍스트, 표 형식, 시계열 및 희소 데이터를 지원합니다.
  • 05YOLOX 및 SegFormer용 YAML 설정 기반 CLI 프로필을 제공합니다.
  • 06주요 백엔드로 Torch를 사용하며, 선택적으로 TensorRT 추론을 지원합니다.

활용 사례

  • 명령줄에서 반복 가능한 객체 탐지 학습과 추론을 실행합니다.
  • 전용 프로세스나 컨테이너에서 REST API 뒤에 딥러닝 모델을 서빙합니다.
  • 구조화된 CLI 출력을 사용해 자동화 파이프라인에 모델 학습과 예측을 추가합니다.
  • 파일시스템 기반 모델 저장소를 사용해 시계열 또는 표 형식 데이터를 위한 모델을 배포합니다.

빠른 시작

  1. 1

    Python 환경에 CPU용 wheel을 설치합니다

    python -m pip install --extra-index-url https://www.deepdetect.com/download/wheels/simple deepdetect-cpu
  2. 2

    패키지에 포함된 CLI 프로필과 옵션을 나열합니다

    deepdetect inspect models
  3. 3

    YOLOX 빠른 시작용 데이터셋과 모델 저장소를 준비합니다

    python bindings/python/scripts/prepare_cli_yolox_quickstart.py --output /tmp/deepdetect-yolox-quickstart --force
  4. 4

    아주 작은 규모로 YOLOX 학습을 실행합니다

    deepdetect train yolox --config /tmp/deepdetect-yolox-quickstart/yolox-quickstart.yaml --terminal live

사용 전 알아둘 점

  • 카피레프트 라이선스인 LGPL v3에 따라 라이선스가 부여됩니다.
  • 패키지에 포함된 CLI는 YOLOX 및 SegFormer 워크플로만 지원합니다. 더 폭넓은 API를 사용하려면 서버가 필요합니다.
  • CPU용 wheel과 GPU용 wheel은 같은 Python 환경에 함께 설치할 수 없습니다.

포함된 컬렉션

GPU로 AI를 학습하고 실행하는 도구컴퓨터 비전 라이브러리 및 도구

토픽

#deep-learning#machine-learning#rest-api#object-detection#image-classification#tensorrt#pytorch#inference-server#caffe#gpu

자주 묻는 질문

deepdetect은(는) 무엇인가요?
REST API를 통해 이미지, 텍스트, 표 형식 및 시계열 데이터의 모델을 학습하고 실행하는 딥러닝 서버, Python wheel 및 CLI입니다. DeepDetect는 세 가지 방식으로 사용할 수 있는 딥러닝 런타임입니다. 현재 환경에 런타임을 포함해 `deepdetect` CLI와 함께 사용하는 Python wheel, 장시간 실행되는 REST 서버, 또는 Docker 기반 서빙 방식으로 이용할 수 있습니다. 로컬 모델 저장소를 기반으로 모델 서비스를 만들고, 비동기 학습 작업을 실행해 상태를 모니터링하며, 예측을 수행할 수 있습니다.
deepdetect은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
deepdetect은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
deepdetect은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. deepdetect의 마지막 커밋은 2026년 10월 30일입니다.
deepdetect은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
명령줄에서 반복 가능한 객체 탐지 학습과 추론을 실행합니다. 전용 프로세스나 컨테이너에서 REST API 뒤에 딥러닝 모델을 서빙합니다. 구조화된 CLI 출력을 사용해 자동화 파이프라인에 모델 학습과 예측을 추가합니다. 파일시스템 기반 모델 저장소를 사용해 시계열 또는 표 형식 데이터를 위한 모델을 배포합니다.
deepdetect는 어떻게 설치하나요?
Python 환경에 CPU용 wheel을 설치합니다: python -m pip install --extra-index-url https://www.deepdetect.com/download/wheels/simple deepdetect-cpu 패키지에 포함된 CLI 프로필과 옵션을 나열합니다: deepdetect inspect models YOLOX 빠른 시작용 데이터셋과 모델 저장소를 준비합니다: python bindings/python/scripts/prepare_cli_yolox_quickstart.py --output /tmp/deepdetect-yolox-quickstart --force 아주 작은 규모로 YOLOX 학습을 실행합니다: deepdetect train yolox --config /tmp/deepdetect-yolox-quickstart/yolox-quickstart.yaml --terminal live
deepdetect은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/jolibrain/deepdetect

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

관련 프로젝트