Trainiere Bildverarbeitungs-KI-Modelle mit wenigen Klicks statt in Tagen
Trainiere Ultralytics YOLO-Modelle auf 26 Cloud-GPUs. Überwache jeden Messwert in Echtzeit, vergleiche Experimente oder verwende AutoTrain mit Ask AI, um eine Baseline zu starten und den nächsten Testlauf vorzuschlagen.
Unterstützt vom weltweit führenden YOLO-Ökosystem
Trainiere mit der vertrauenswürdigen Open-Source-Grundlage, die von Millionen Entwicklern genutzt wird und durch breite Akzeptanz bei Downloads, Nutzung und Community-Bestätigung gestützt ist.
Native Unterstützung für die weltweit am häufigsten eingesetzten YOLO-Modelle
Nutze die Modellfamilien Ultralytics YOLO11, YOLOv8 und YOLOv5 in allen Größen von Nano bis Large und trainiere Ultralytics YOLO26 für alle 7 Bildverarbeitungsaufgaben.
- Starte mit einem Ultralytics YOLO-Modell: Wähle vortrainierte Modelle der ursprünglichen Autoren aus, die bereits für das Fine-Tuning bereit sind.
- Bring dein eigenes Bildverarbeitungsmodell mit: Lade eine .pt-Datei hoch und trainiere sie auf GPUs in der Cloud.
- Dein Datensatz oder unserer: Verwende deine eigenen Trainingsdaten oder durchsuche die Datensätze von Ultralytics und der Community.
Jedes Experiment übersichtlich organisiert
Organisiere Trainingsläufe in Projekten. Vergleiche Datensätze, Hyperparameter und Modellgrößen oder frage AutoTrain nach dem nächsten Experiment.
GPUs nach Bedarf oder lokales Training
Trainiere mit einem Klick auf bis zu 26 GPUs in der Cloud oder führe das Training auf deiner eigenen Hardware aus.
Auf GPUs in der Cloud trainieren
Lokal auf deiner eigenen Infrastruktur trainieren
Trainiere auf den besten GPUs für weniger Geld
26 NVIDIA GPUs ab 0,24 $/Std. – von Ampere bis Blackwell. Kein Aufschlag, keine Mindestabnahme, keine Bindung.
Überwache dein Training in Echtzeit
Erkenne abweichende Trainingsdurchläufe frühzeitig, optimiere die Modellleistung und verfolge den Fortschritt während des Trainings.
Live-Metrikdiagramme
Trainingsprotokolle leicht gemacht
Hardwareüberwachung
Verstehe dein Modell, bevor du es bereitstellst
Prüfe die Validierungsmetriken deiner Bildverarbeitungsmodelle: Konfusionsmatrix, PR-Kurve und Ergebnisse pro Klasse, und exportiere sie anschließend in 20 Formate.
So funktioniert das Training
Von der Modellauswahl bis zur Überwachung deines ersten Trainingslaufs: Sieh dir an, wie dich die Ultralytics Platform vom Datensatz zum trainierten Modell führt – oder lass AutoTrain das nächste Experiment ausführen.
Modell trainiert. Bereit für die Bereitstellung?
Stelle dein Modell an dedizierten Endpunkten in 42 Regionen weltweit bereit oder exportiere es in 19 Formate, um es auf deiner eigenen Infrastruktur auszuführen.
Branchenlösungen entdecken
Sieh dir an, wie Teams Computer Vision von Ultralytics in Produktionsumgebungen einsetzen.
Computer Vision für Luftbilder
Computer Vision in der Luft- und Raumfahrt
Computer Vision in der Robotik
Computer Vision in der Logistik
Computer Vision im Einzelhandel
Computer Vision im Gesundheitswesen
Computer Vision in der Fertigung
Computer Vision in der Automobilindustrie
Computer Vision in der Landwirtschaft
Computer Vision für Luftbilder
Computer Vision in der Luft- und Raumfahrt
Computer Vision in der Robotik
Computer Vision in der Logistik
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Computer Vision in der Logistik
Computer Vision im Einzelhandel
Computer Vision im Gesundheitswesen
Computer Vision in der Fertigung
Computer Vision in der Automobilindustrie
Computer Vision in der Landwirtschaft
Zertifizierte Sicherheit auf Enterprise-Niveau
Unabhängig zertifiziert und geprüft, damit deine Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt bleiben.
SOC 2 Type I
ISO/IEC 27001:2022
GDPR & CCPA
Häufig gestellte Fragen
Ja. Die Ultralytics Platform unterstützt lokales Training auf deinen eigenen GPUs oder CPUs. Installiere das Ultralytics-Python-Paket, hinterlege deinen API-Schlüssel und starte das Training. Echtzeitmetriken werden direkt an das Dashboard der Plattform übertragen, zusammen mit deinen Cloud-Trainingsläufen. So kannst du deine eigene Hardware flexibel nutzen und gleichzeitig alle Experimente an einem Ort organisieren.
Die Ultralytics Platform bietet 22 GPU-Optionen zu Preisen zwischen 0,24 $ und 4,99 $ pro Stunde. Für die meisten Workloads ist die RTX PRO 6000 (96 GB, 1,89 $/Std.) eine gute Standardwahl. Für zeitkritisches Training bieten H100 und H200 die maximale Leistung. Für Tests und kleine Datensätze eignen sich kostengünstige Optionen wie die RTX 2000 Ada (0,24 $/Std.). Die Plattform zeigt vor dem Start die geschätzten Kosten und die Dauer an, sodass du für dein Projekt das passende Verhältnis von Geschwindigkeit und Budget wählen kannst.
Wenn ein Trainingslauf fehlschlägt, wird dir nichts berechnet. Du zahlst nur für die tatsächliche GPU-Zeit abgeschlossener oder manuell abgebrochener Läufe. Während des Trainings werden regelmäßig Checkpoints gespeichert. Wird ein Lauf unterbrochen oder abgebrochen, bleibt dein Fortschritt bis zu diesem Zeitpunkt erhalten. Du kannst die Konsolenprotokolle zur Fehlerdiagnose prüfen und das Training mit angepassten Einstellungen neu starten.
Ja. Die Ultralytics Platform unterstützt parallele Trainingsläufe. Nutzer des Free-Tarifs können bis zu 3 Trainingsjobs gleichzeitig ausführen, Pro-Nutzer bis zu 10 und Enterprise-Nutzer eine unbegrenzte Anzahl paralleler Jobs. Jeder Lauf erhält eine eigene dedizierte GPU-Instanz.
Die Trainingsdauer hängt von der Größe deines Datensatzes, der Modellgröße, der Anzahl der Epochen und der GPU-Auswahl ab. Als Richtwert dauert das Training von YOLO26n mit 1.000 Bildern über 100 Epochen auf einer RTX PRO 6000 ungefähr 2 bis 3 Stunden. Größere Modelle wie YOLO26x benötigen bei derselben Konfiguration mehr Zeit. Die Plattform schätzt Kosten und Dauer, bevor das Training beginnt, sodass du immer weißt, was dich erwartet.
Modelltraining ist der Prozess, einem Computer-Vision-Modell beizubringen, Muster in visuellen Daten zu erkennen. Während des Trainings verarbeitet das Modell Tausende gekennzeichneter Bilder, passt seine Parameter an und verbessert schrittweise seine Fähigkeit, Objekte zu erkennen, segmentieren oder klassifizieren. Auf der Ultralytics Platform ist das Training direkt in den Annotation- und Bereitstellungsworkflow integriert. Sobald dein Datensatz beschriftet ist, kannst du ein YOLO-Modell auswählen, eine Cloud-GPU festlegen und das Training starten, ohne die Plattform zu verlassen.
Beginne noch heute mit dem Training!
Erstelle produktionsreife Vision-KI-Modelle auf Cloud-GPUs oder lasse AutoTrain das nächste Experiment durchführen – ab 0,24 USD pro Stunde.