Can I train multiple models at the same time?

Ja. Ultralytics unterstützt parallele Trainingsläufe. Die Anzahl der gleichzeitig ausführbaren Jobs hängt von Ihrem Tarif ab. Jeder Lauf erhält GPU eigene dedizierte GPU .

How long does training take?

Die Trainingsdauer hängt von der Größe Ihres Datensatzes, der Modellgröße, der Anzahl der Epochen und GPU ab. Die Plattform schätzt die Kosten und die Dauer vor Beginn des Trainings, sodass Sie immer wissen, was Sie erwartet.

What is model training?

Beim Modelltraining wird einem Computer-Vision-Modell beigebracht, Muster in visuellen Daten zu erkennen. Während des Trainings verarbeitet das Modell Tausende von beschrifteten Bildern und verbessert schrittweise seine Fähigkeit, classify zu detect, segment oder classify . Auf Ultralytics ist das Training direkt in den Annotations- und Bereitstellungs-Workflow integriert.

Trainieren Sie Computer-Vision-Modelle auf Ultralytics

Q: How do I choose the right GPU?

Ultralytics bietet 22 GPU . Für die meisten Workloads ist die RTX PRO 6000 eine gute Standardwahl. Für zeitkritische Trainingsprozesse liefern die H100 und H200 maximale Leistung. Für Tests und kleine Datensätze eignen sich kostengünstige Optionen wie die RTX 2000 Ada. Die Plattform zeigt vor dem Start die geschätzten Kosten und die geschätzte Dauer an.

Benutzeroberfläche zum Trainieren eines neuen KI-Modells, die Optionen für Basismodelle – darunter YOLO26-Varianten mit Auswahlmöglichkeiten für Erkennung und Segmentierung – sowie einen Datensatzbereich mit Bildminiaturen und der Möglichkeit zur Eingabe eines Laufnamens anzeigt.

Native Unterstützung für die weltweit am häufigsten eingesetzten YOLO

Trainieren Sie die Modellfamilien Ultralytics , YOLO11, YOLOv8 und YOLOv5 für alle 5 Bildverarbeitungsaufgaben, von Nano bis Large.

Beginnen Sie mit einemYOLO : Wählen Sie vortrainierte Modelle der ursprünglichen Autoren aus, die sofort für das Fine-Tuning bereit sind.

Bringen Sie Ihr eigenes Computer-Vision-Modell mit: Laden Sie eine .pt-Datei hoch und trainieren Sie es auf Cloud-GPUs.

Dein Datensatz oder unserer: Verwende deine eigenen Trainingsdaten oder stöbere in den Datensätzen Ultralytics der Community.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich auf meiner eigenen Hardware trainieren, anstatt auf Cloud-GPUs?

Ja. Ultralytics unterstützt lokales Training auf Ihren eigenen GPUs oder CPUs. Installieren Sie das Python , richten Sie Ihren API-Schlüssel ein und beginnen Sie mit dem Training – Echtzeit-Metriken werden parallel zu Ihren Cloud-Trainingsläufen direkt auf das Dashboard der Plattform übertragen. So können Sie flexibel Ihre eigene Hardware nutzen und gleichzeitig alle Experimente an einem Ort übersichtlich organisieren.

Wie wähle ich die richtige GPU aus?

Ultralytics bietet 22 GPU zu Preisen zwischen 0,24 und 4,99 US-Dollar pro Stunde. Für die meisten Workloads ist die RTX PRO 6000 (96 GB, 1,89 US-Dollar/Stunde) eine gute Standardwahl. Für zeitkritische Trainings bieten die H100 und H200 maximale Leistung. Für Tests und kleine Datensätze eignen sich kostengünstige Optionen wie die RTX 2000 Ada (0,24 $/Std.) gut. Die Plattform zeigt vor dem Start die geschätzten Kosten und die Dauer an, sodass Sie das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Budget für Ihr Projekt wählen können.

Was passiert, wenn das Training fehlschlägt?

Sollte ein Trainingslauf fehlschlagen, fallen für Sie keine Kosten an. Es wird Ihnen nur GPU tatsächlich genutzte GPU für abgeschlossene oder manuell abgebrochene Läufe in Rechnung gestellt. Während des gesamten Trainings werden Zwischenstände gespeichert. Sollte ein Lauf also unterbrochen oder abgebrochen werden, bleibt Ihr bis zu diesem Zeitpunkt erzielter Fortschritt erhalten. Sie können die Konsolenprotokolle einsehen, um Probleme zu diagnostizieren, und das Training mit angepassten Einstellungen neu starten.

Kann ich mehrere Modelle gleichzeitig trainieren?

Ja. Ultralytics unterstützt parallele Trainingsläufe. Nutzer des kostenlosen Tarifs können bis zu 3 Trainingsaufträge gleichzeitig ausführen, Nutzer des Pro-Tarifs bis zu 10 und Nutzer des Enterprise-Tarifs unbegrenzt viele. Jeder Lauf erhält GPU eigene dedizierte GPU .

Wie lange dauert die Ausbildung?

Die Trainingsdauer hängt von der Größe Ihres Datensatzes, der Modellgröße, der Anzahl der Epochen und GPU ab. Als Anhaltspunkt: Das Training von YOLO26n mit 1.000 Bildern über 100 Epochen dauert auf einer RTX PRO 6000 etwa 2 bis 3 Stunden. Größere Modelle wie YOLO26x benötigen bei derselben Konfiguration mehr Zeit. Die Plattform schätzt die Kosten und die Dauer vor Beginn des Trainings, sodass Sie stets wissen, was Sie erwartet.

Was ist Modelltraining?

Beim Modelltraining wird einem Computer-Vision-Modell beigebracht, Muster in visuellen Daten zu erkennen. Während des Trainings verarbeitet das Modell Tausende von beschrifteten Bildern, passt seine Parameter an und verbessert schrittweise seine Fähigkeit , Objekte zu detect, segment oder classify. Auf Ultralytics ist das Training direkt in den Annotations- und Bereitstellungs-Workflow integriert. Sobald Ihr Datensatz beschriftet ist, können Sie ein YOLO auswählen, eine GPU auswählen und mit dem Training beginnen – alles ohne die Plattform verlassen zu müssen.

Trainieren Sie KI-Modelle für die Bildverarbeitung mit wenigen Klicks statt in Tagen

Native Unterstützung für die weltweit am häufigsten eingesetzten YOLO

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