ultralytics
قم بتدريبYOLO Ultralytics على 22 وحدة معالجة رسومات (GPU) سحابية، وراقب كل مؤشر في الوقت الفعلي، وقارن التجارب جنبًا إلى جنب، كل ذلك من خلال منصة واحدة.
130.5 ألف+
نجوم GitHub
261.2 مليون+
التنزيلات
2.7 مليار+
الاستخدامات اليومية
تدريب مجموعات YOLOv5 Ultralytics YOLO11 YOLOv8 YOLOv5 على جميع مهام الرؤية الخمس، بدءًا من المهام الصغيرة وصولاً إلى الكبيرة.
ابدأ باستخدامYOLO Ultralytics : اختر النماذج التي تم تدريبها مسبقًا من قِبل المؤلفين الأصليين والجاهزة للضبط الدقيق.
استخدم نموذج الرؤية الحاسوبية الخاص بك: قم بتحميل ملف بتنسيق .pt وقم بتدريبه على وحدات معالجة الرسومات (GPU) السحابية.
مجموعة البيانات الخاصة بك أم مجموعتنا: استخدم بيانات التدريب الخاصة بك أو تصفح مجموعات بيانات Ultralytics والمجتمع.
اختر من بين 22 GPU ، بدءًا من RTX 4090 وصولاً إلى B200. حدد GPU التي تريدها، وحدد ميزانيتك، وابدأ التدريب.
قم بتشغيل التجارب على وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات المعالجة المركزية (CPU) المحلية لديك، وقم ببث المقاييس في الوقت الفعلي إلى المنصة باستخدامPython Ultralytics Python . تظهر التجارب جنبًا إلى جنب مع عمليات التشغيل السحابية.
يتم عرض منحنيات الخسارة ومقاييس الأداء في بث مباشر، حيث يتم رسمها لكل حقبة أثناء سير عملية التدريب.
سجلات التدريب التي يتم بثها من وحدة معالجة الرسومات ( GPU دعم ألوان ANSI والكشف التلقائي عن الأخطاء.
قياس أداء الأجهزة في الوقت الفعلي حتى تتمكن من التأكد من أن وحدة معالجة الرسومات GPU بكفاءة.
راجع مقاييس التحقق من صحة نماذج الرؤية الحاسوبية الخاصة بك: مصفوفة الارتباك، ومنحنى نسبة الإيجابية (PR)، والنتائج لكل فئة، ثم قم بالتصدير إلى أكثر من 17 تنسيقًا.
1
إضافة تعليق
2
تدريب
3
انشر
نعم. تدعم Ultralytics التدريب المحلي على وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات المعالجة المركزية (CPU) الخاصة بك. قم بتثبيت Python Ultralytics Python وقم بتعيين مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاص بك، وابدأ التدريب، حيث يتم بث المقاييس في الوقت الفعلي مباشرةً إلى لوحة معلومات المنصة جنبًا إلى جنب مع عمليات التدريب السحابية الخاصة بك. يمنحك هذا المرونة في استخدام أجهزتك الخاصة مع الحفاظ على تنظيم جميع التجارب في مكان واحد.
تقدم Ultralytics 22 GPU تتراوح أسعارها بين 0.24 دولار و4.99 دولار في الساعة. بالنسبة لمعظم أحمال العمل، تُعد وحدة RTX PRO 6000 (96 جيجابايت، 1.89 دولار/ساعة) خيارًا افتراضيًا قويًا. أما بالنسبة للتدريب الذي يتطلب سرعة في الإنجاز، فإن وحدتي H100 وH200 توفران أقصى أداء. بالنسبة للاختبارات ومجموعات البيانات الصغيرة، تعمل الخيارات الاقتصادية مثل RTX 2000 Ada (0.24 دولار/ساعة) بشكل جيد. تعرض المنصة التكلفة والمدة التقديريتين قبل البدء، بحيث يمكنك اختيار التوازن المناسب بين السرعة والميزانية لمشروعك.
إذا فشلت عملية التدريب، فلن يتم تحصيل أي رسوم منك. لن يتم تحصيل الرسوم إلا مقابل GPU الفعلي في عمليات التدريب المكتملة أو التي تم إلغاؤها يدويًّا. يتم حفظ نقاط التحقق طوال فترة التدريب، لذا إذا توقفت عملية التدريب أو تم إلغاؤها، فسيتم الاحتفاظ بالتقدم الذي أحرزته حتى تلك النقطة. يمكنك مراجعة سجلات وحدة التحكم لتشخيص المشكلات وإعادة بدء التدريب بإعدادات معدلة.
نعم. تدعم Ultralytics عمليات التدريب المتزامنة. يمكن لمستخدمي الخطة المجانية تشغيل ما يصل إلى 3 مهام تدريب متزامنة، بينما يمكن لمستخدمي الخطة الاحترافية تشغيل ما يصل إلى 10 مهام، أما مستخدمو الخطة المؤسسية فيتمتعون بعدد غير محدود. وتحصل كل عملية تدريب على GPU مخصص لها.
يعتمد وقت التدريب على حجم مجموعة البيانات وحجم النموذج وعدد الدورات GPU . على سبيل المثال، يستغرق تدريب نموذج YOLO26n على 1000 صورة لمدة 100 دورة حوالي 2-3 ساعات على بطاقة RTX PRO 6000. أما النماذج الأكبر حجماً مثل YOLO26x، فستستغرق وقتاً أطول في نفس التكوين. وتقوم المنصة بتقدير التكلفة والمدة قبل بدء التدريب، بحيث تكون على دراية دائمة بما يمكن توقعه.
تدريب النموذج هو عملية تعليم نموذج الرؤية الحاسوبية كيفية التعرف على الأنماط الموجودة في البيانات المرئية. أثناء التدريب، يعالج النموذج آلاف الصور المصنفة، ويقوم بتعديل معلماته، ويحسن تدريجيًا قدرته على detect الكائنات أو segment أو classify. على Ultralytics يتم دمج عملية التدريب مباشرةً في سير عمل التوضيح والنشر. وبمجرد الانتهاء من تصنيف مجموعة البيانات الخاصة بك، يمكنك اختيار YOLO واختيار GPU سحابية، وبدء التدريب، كل ذلك دون مغادرة المنصة.
قم ببناء نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية الجاهزة للإنتاج على وحدات معالجة الرسومات (GPU) السحابية — ابتداءً من 0.24 دولار في الساعة.
