HongChuang/ultralytics-ascend
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Fix broken docs language links (#6323)

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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
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Glenn Jocher 2023-11-13 21:31:52 +01:00 • committed by GitHub
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docs/de/quickstart.md
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@ -88,7 +88,7 @@ Siehe die `ultralytics` [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultral
## Ultralytics mit CLI verwenden
Die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) von Ultralytics ermöglicht einfache Einzeilige Befehle ohne die Notwendigkeit einer Python-Umgebung. CLI erfordert keine Anpassung oder Python-Code. Sie können alle Aufgaben einfach vom Terminal aus mit dem `yolo` Befehl ausführen. Schauen Sie sich den [CLI-Leitfaden](../usage/cli.md) an, um mehr über die Verwendung von YOLOv8 über die Befehlszeile zu erfahren.
Die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) von Ultralytics ermöglicht einfache Einzeilige Befehle ohne die Notwendigkeit einer Python-Umgebung. CLI erfordert keine Anpassung oder Python-Code. Sie können alle Aufgaben einfach vom Terminal aus mit dem `yolo` Befehl ausführen. Schauen Sie sich den [CLI-Leitfaden](/../usage/cli.md) an, um mehr über die Verwendung von YOLOv8 über die Befehlszeile zu erfahren.
!!! Beispiel
@ -102,7 +102,7 @@ Die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) von Ultralytics ermöglicht einfache Einzei
MODE (erforderlich) einer von [train, val, predict, export, track] ist
ARGS (optional) eine beliebige Anzahl von benutzerdefinierten 'arg=value' Paaren wie 'imgsz=320', die Vorgaben überschreiben.
```
Sehen Sie alle ARGS im vollständigen [Konfigurationsleitfaden](../usage/cfg.md) oder mit `yolo cfg`
Sehen Sie alle ARGS im vollständigen [Konfigurationsleitfaden](/../usage/cfg.md) oder mit `yolo cfg`
=== "Trainieren"
@ -152,13 +152,13 @@ Die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) von Ultralytics ermöglicht einfache Einzei
- `yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25` &nbsp; ❌
- `yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25` &nbsp; ❌
[CLI-Leitfaden](../usage/cli.md){ .md-button .md-button--primary}
[CLI-Leitfaden](/../usage/cli.md){ .md-button .md-button--primary}
## Ultralytics mit Python verwenden
Die Python-Schnittstelle von YOLOv8 ermöglicht eine nahtlose Integration in Ihre Python-Projekte und erleichtert das Laden, Ausführen und Verarbeiten der Modellausgabe. Konzipiert für Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit, ermöglicht die Python-Schnittstelle Benutzern, Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung schnell in ihren Projekten zu implementieren. Dies macht die Python-Schnittstelle von YOLOv8 zu einem unschätzbaren Werkzeug für jeden, der diese Funktionalitäten in seine Python-Projekte integrieren möchte.
Benutzer können beispielsweise ein Modell laden, es trainieren, seine Leistung an einem Validierungsset auswerten und sogar in das ONNX-Format exportieren, und das alles mit nur wenigen Codezeilen. Schauen Sie sich den [Python-Leitfaden](../usage/python.md) an, um mehr über die Verwendung von YOLOv8 in Ihren_python_pro_jek_ten zu erfahren.
Benutzer können beispielsweise ein Modell laden, es trainieren, seine Leistung an einem Validierungsset auswerten und sogar in das ONNX-Format exportieren, und das alles mit nur wenigen Codezeilen. Schauen Sie sich den [Python-Leitfaden](/../usage/python.md) an, um mehr über die Verwendung von YOLOv8 in Ihren_python_pro_jek_ten zu erfahren.
!!! Beispiel
@ -184,4 +184,4 @@ Benutzer können beispielsweise ein Modell laden, es trainieren, seine Leistung
success = model.export(format='onnx')
```
[Python-Leitfaden](../usage/python.md){.md-button .md-button--primary}
[Python-Leitfaden](/../usage/python.md){.md-button .md-button--primary}