Entrena modelos de visión por IA en clics, no en días
Entrena modelos Ultralytics YOLO en 22 GPU en la nube, monitoriza cada métrica en tiempo real y compara experimentos lado a lado, todo desde una única plataforma.
Impulsado por el ecosistema YOLO líder mundial
Entrena con la base de código abierto en la que confían millones de desarrolladores, respaldada por una amplia adopción en descargas, uso y validación por la comunidad.
Soporte nativo para los modelos YOLO más adoptados del mundo
Entrena las familias de modelos YOLO26, YOLO11, YOLOv8 y YOLOv5 de Ultralytics en las 6 tareas de visión, desde nano hasta large.
- Empieza con un modelo Ultralytics YOLO: Selecciona modelos pre-entrenados por los autores originales y listos para ajustar.
- Trae tu propio modelo de visión por computador: Sube un archivo .pt y entrénalo en GPU en la nube.
- Tu dataset o el nuestro: Usa tus propios datos de entrenamiento o explora los datasets de Ultralytics y de la comunidad.
GPU bajo demanda o entrenamiento local
Entrena en hasta 22 GPU en la nube con un clic o ejecuta en tu propio hardware.
- Entrena en GPU en la nube: Elige entre 22 opciones de GPU, desde la RTX 4090 hasta la B200. Selecciona una GPU, establece tu presupuesto y comienza a entrenar.
- Entrena localmente en tu propia infraestructura: Entrena en tus GPU o CPU locales y transmite métricas en tiempo real a la plataforma usando el paquete Python de Ultralytics.
Monitoriza tu entrenamiento en tiempo real
Detecta ejecuciones divergentes pronto, optimiza el rendimiento del modelo y sigue el progreso a medida que ocurre.
- Gráficos de métricas en directo: Curvas de pérdida y métricas de rendimiento en transmisión en directo representadas por época a medida que se ejecutan los entrenamientos.
- Registros de entrenamiento facilitados: Registros de entrenamiento transmitidos desde la GPU con soporte de color ANSI y detección automática de errores.
- Monitorización de hardware: Telemetría de hardware en tiempo real para que puedas confirmar que tu GPU funciona de manera eficiente.
Entiende tu modelo antes de lanzarlo
Revisa las métricas de validación para tus modelos de visión por computador: matriz de confusión, curva PR y resultados por clase, luego exporta a 19 formatos.
Cada experimento, organizado
Organiza las ejecuciones de entrenamiento en proyectos. Compara datasets, hiperparámetros y tamaños de modelo para encontrar el mejor modelo.
Mira cómo funciona el entrenamiento
Desde la selección de un modelo hasta la monitorización de tu primera ejecución de entrenamiento, mira cómo la plataforma Ultralytics te lleva desde el dataset hasta el modelo entrenado en solo unos clics.
Explorar soluciones del sector
Mira cómo los equipos aplican la visión artificial de Ultralytics en entornos de producción.
IA en robótica
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Más informaciónPreguntas frecuentes
Sí. La Ultralytics Platform admite el entrenamiento local en tus propias GPU o CPU. Instala el paquete de Python de Ultralytics, configura tu clave API y comienza a entrenar. Las métricas en tiempo real se transmiten directamente al panel de control de la plataforma junto con tus ejecuciones de entrenamiento en la nube. Esto te da la flexibilidad de usar tu propio hardware mientras mantienes todos los experimentos organizados en un solo lugar.
La Ultralytics Platform ofrece 22 opciones de GPU que oscilan entre 0,24 y 4,99 dólares 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 sensibles al tiempo, la H100 y la H200 ofrecen el máximo rendimiento. Para pruebas y datasets pequeños, opciones económicas como la RTX 2000 Ada (0,24 $/h) funcionan bien. La plataforma muestra un coste y duración estimados antes de empezar, para que puedas elegir el equilibrio adecuado entre velocidad y presupuesto para tu proyecto.
Si un entrenamiento falla, no se te cobrará. Solo se te factura por el tiempo real de GPU en ejecuciones completadas o canceladas manualmente. Los puntos de control (checkpoints) se guardan durante todo el entrenamiento, por lo que si una ejecución se interrumpe o cancela, se preserva tu progreso hasta ese punto. Puedes revisar los registros de la consola para diagnosticar problemas y reiniciar el entrenamiento con los ajustes modificados.
Sí. La Ultralytics Platform admite ejecuciones de entrenamiento simultáneas. Los usuarios del plan Free pueden ejecutar hasta 3 tareas de entrenamiento simultáneas, los usuarios Pro pueden ejecutar hasta 10 y los usuarios Enterprise pueden ejecutar tareas concurrentes ilimitadas. Cada ejecución obtiene su propia instancia de GPU dedicada.
El tiempo de entrenamiento depende del tamaño de tu dataset, del tamaño del modelo, del número de épocas y de la selección de GPU. 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, por lo que siempre sabes qué esperar.
El entrenamiento de modelos es el proceso de enseñar a un modelo de visión artificial a reconocer patrones en los 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 la Ultralytics Platform, el entrenamiento está integrado directamente en el flujo de trabajo de anotación y despliegue. Una vez que tu dataset está etiquetado, puedes seleccionar un modelo YOLO, elegir una GPU en la nube y comenzar a entrenar sin salir de la plataforma.
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