Entrena modelos de IA de visión en pocos clics, no en días

Sí. Ultralytics Platform admite el entrenamiento local en tus propias GPU o CPU. Instala el paquete de Ultralytics para Python, configura tu clave de API y empieza a entrenar. Las métricas en tiempo real se transmiten directamente al panel de la plataforma junto con tus ejecuciones de entrenamiento en cloud. Así puedes utilizar tu propio hardware y mantener todos los experimentos organizados en un único lugar.

Ultralytics Platform ofrece 22 opciones de GPU con precios de entre 0,24 y 4,99 $ por hora. Para la mayoría de las cargas de trabajo, la RTX PRO 6000 (96 GB, 1,89 $/h) es una opción predeterminada sólida. Para entrenamientos en los que el tiempo es crítico, la H100 y la H200 ofrecen el máximo rendimiento. Para pruebas y datasets pequeños, las opciones económicas como la RTX 2000 Ada (0,24 $/h) funcionan bien. La plataforma muestra un coste y una duración estimados antes de empezar, para que puedas elegir el equilibrio adecuado entre velocidad y presupuesto para tu proyecto.

Si una ejecución de entrenamiento falla, no se te cobrará. Solo se factura el tiempo real de GPU de las ejecuciones completadas o canceladas manualmente. Durante el entrenamiento se guardan checkpoints, por lo que, si una ejecución se interrumpe o cancela, se conserva el progreso realizado hasta ese momento. Puedes revisar los registros de la consola para diagnosticar problemas y reiniciar el entrenamiento con ajustes modificados.

Sí. Ultralytics Platform admite ejecuciones de entrenamiento simultáneas. Los usuarios del plan Free pueden ejecutar hasta 3 trabajos de entrenamiento simultáneos, los usuarios Pro hasta 10 y los usuarios Enterprise pueden ejecutar un número ilimitado de trabajos simultáneos. Cada ejecución obtiene su propia instancia de GPU dedicada.

El tiempo de entrenamiento depende del tamaño del dataset, el tamaño del modelo, el número de épocas y la GPU seleccionada. Como referencia, entrenar YOLO26n con 1.000 imágenes durante 100 épocas tarda aproximadamente entre 2 y 3 horas en una RTX PRO 6000. Los modelos más grandes, como YOLO26x, tardarán más con la misma configuración. La plataforma estima el coste y la duración antes de que comience el entrenamiento, para que siempre sepas qué puedes esperar.

El entrenamiento de modelos es el proceso de enseñar a un modelo de visión por ordenador a reconocer patrones en datos visuales. Durante el entrenamiento, el modelo procesa miles de imágenes etiquetadas, ajusta sus parámetros y mejora progresivamente su capacidad para detectar, segmentar o clasificar objetos. En Ultralytics Platform, el entrenamiento está integrado directamente en el flujo de trabajo de anotación y despliegue. Cuando tu dataset está etiquetado, puedes seleccionar un modelo YOLO, elegir una GPU cloud y empezar a entrenar sin salir de la plataforma.