Conecta YOLO y modelos de lenguaje en un flujo de trabajo visual
Utiliza YOLO para decidir qué imágenes necesitan una revisión más detallada, pide a un modelo de visión y lenguaje que las explique o recopila imágenes seleccionadas en un conjunto de datos para su revisión.
Conecta imágenes, modelos y acciones en un lienzo visual
Agents es un creador de flujos de trabajo visual para visión artificial. Añade bloques, conecta una salida con el siguiente paso y ramifica desde una condición hasta varias acciones; por ejemplo, guarda una imagen y notifica a Slack desde la misma puerta lógica.
- YOLO, implementaciones y modelos de lenguaje: Ejecuta un modelo oficial de YOLO26, un modelo entrenado del espacio de trabajo o una implementación lista de Platform, y luego envía las imágenes coincidentes a un modelo de visión y lenguaje.
- Puertas lógicas que filtran detecciones: Continúa cuando el recuento de una clase supere un umbral o cuando la confianza se encuentre en un intervalo que elijas.
- Inspecciona el código en Python: Abre el código de flujo de trabajo generado en cualquier momento y guarda un borrador antes o después de ejecutarlo.
YOLO decide. Un modelo de visión y lenguaje explica.
Ejecuta YOLO primero y gasta llamadas a modelos de lenguaje únicamente en las imágenes que coincidan. Si no se detecta a ninguna persona, la condición finaliza sin ejecutar la rama de descripción.
- Empieza con YOLO26 nano: La prueba compartida ejecuta un modelo oficial de YOLO26 nano para que puedas probar un flujo de trabajo pequeño en cuestión de segundos.
- Tu aviso, tu proveedor: Elige un modelo de visión y lenguaje y un aviso. Añade su clave en Settings → API Keys; los espacios de trabajo de equipo utilizan una clave añadida por el propietario del espacio de trabajo.
- Tus modelos entrenados también: Selecciona una implementación de ejecución dedicada para ejecutar un modelo entrenado del espacio de trabajo o un flujo de trabajo más grande.
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