Trainiere KI-Modelle für Computer Vision in wenigen Klicks statt in Tagen

Ja. Installiere ein aktuelles ultralytics-Paket (Python 3.11 oder neuer), hinterlege deinen API-Schlüssel für die Platform und trainiere mit project="username/project", um neben deinen Cloud-Läufen Metriken an die Ultralytics Platform zu übertragen. Das funktioniert auf lokalen Rechnern und in Notebooks wie Google Colab. Das Training auf deiner eigenen Hardware verbraucht keine Platform-Credits und wird nicht auf dein Cloud-Trainingslimit angerechnet.

Wähle anhand der Modellgröße, Datensatzgröße, des Speicherbedarfs und deines Budgets. Die Platform bietet 26 NVIDIA GPUs ab 0,24 $ pro Stunde. Für die meisten Aufgaben wird standardmäßig die RTX PRO 6000 empfohlen; günstigere GPUs eignen sich für kleinere Experimente. In kostenlosen Workspaces kannst du 24 davon verwenden. Für B200 und B300 brauchst du einen Pro- oder Enterprise-Tarif. Im Trainingsdialog siehst du vor dem Start die aktuellen Preise sowie die geschätzte Dauer und die Kosten.

Du bezahlst die genutzte Cloud-GPU-Zeit. Läufe, die fehlschlagen, bevor ihre GPU startet, sind kostenlos. Sobald die GPU läuft, werden abgeschlossene, abgebrochene und fehlgeschlagene Läufe nach der verstrichenen Zeit abgerechnet. Fällt dein Credit-Guthaben unter null, werden aktive Cloud-Läufe beendet und die genutzte Zeit wird abgerechnet. Die automatische Aufladung hilft, das zu verhindern. Ein beendeter Lauf behält den zuletzt hochgeladenen Prüfpunkt, sofern vorhanden. Mit „Training wiederholen“ werden das Modell, der Datensatz und die Trainingseinstellungen des fehlgeschlagenen Laufs wiederhergestellt.

Ja. In kostenlosen Workspaces können bis zu 3 Cloud-Trainingsaufträge gleichzeitig laufen, im Pro-Tarif bis zu 10. Im Enterprise-Tarif gibt es keine Begrenzung. Das Training auf deiner eigenen Hardware wird nicht auf diese Limits angerechnet.

Das hängt von der Datensatzgröße, der Modellgröße, der Bildgröße, der Anzahl der Epochen und der GPU ab. Bei Standardeinstellungen schätzt das System zum Beispiel für das Training von YOLO26n mit 1.000 Bildern über 100 Epochen bei 640 Pixeln auf einer RTX PRO 6000 etwa 6 Minuten und 0,23 $. Größere Modelle benötigen mehr Zeit. Tatsächliche Dauer und Kosten können abweichen. Prüfe daher vor dem Start die Schätzung für deine Konfiguration.

Beim Modelltraining werden die Parameter eines Computer-Vision-Modells anhand beschrifteter Beispiele optimiert, damit das Modell dieselben Muster in neuen Bildern erkennen kann. Auf der Ultralytics Platform kannst du in einem Workspace vom Beschriften zum Training wechseln: Wähle deinen Datensatz, ein Modell und eine Cloud-GPU aus und starte einen Lauf.

Ja. Starte einen Lauf mit einem offiziellen YOLO26-, YOLO11-, YOLOv8- oder YOLOv5-Modell, einem zuvor von dir trainierten Modell oder einem Ultralytics-.pt-Prüfpunkt, den du hochlädst (bis zu 1 GB). Um ein Modell mit neuen Bildern oder Klassen zu verbessern, füge diese deinem Datensatz hinzu und trainiere mit deinem vorhandenen Modell. Dadurch wird ein neues Modell feinabgestimmt; das Original bleibt unverändert.

Beginne mit einem kleinen Ultralytics-YOLO26-Modell, zum Beispiel YOLO26n oder YOLO26s. Kleinere Modelle werden schneller trainiert und ausgeführt und eignen sich für Edge-Geräte; größere Modelle können genauer sein, benötigen aber mehr Rechenleistung. Vergleiche ein kleines und ein größeres Modell im selben Projekt und entscheide dann anhand der Genauigkeit, Geschwindigkeit und des Geräts, auf dem du das Modell ausführen möchtest.

Ja. Beim Free-Tarif fällt keine Abonnementgebühr an. Er umfasst ein Startguthaben von 5 $, das sich nach der Bestätigung einer geschäftlichen E-Mail-Adresse auf insgesamt 25 $ erhöht. Für das Cloud-Training werden Credits entsprechend der genutzten GPU-Zeit verbraucht. Für das Training auf deiner eigenen Hardware fallen keine Plattformgebühren an. Unter Preise findest du weitere Informationen zu Tarifen und Credits.

Ultralytics-YOLO-Modelle stehen standardmäßig unter der AGPL-3.0-Lizenz. Die Free- und Pro-Tarife beinhalten keine Enterprise-Lizenz. Wenn du deine Modelle in proprietären Produkten ohne Verpflichtungen aus der AGPL-3.0 nutzen möchtest, benötigst du eine Ultralytics Enterprise-Lizenz. Weitere Informationen findest du unter Lizenzierung.