Entrena modelos de IA de visión con unos pocos clics, en lugar de en días

Sí. Ultralytics permite realizar entrenamientos locales en tus propias GPU o CPU. Instala el Python Ultralytics , configura tu clave API y empieza a entrenar; las métricas en tiempo real se transmiten directamente al panel de control de la plataforma junto con tus sesiones de entrenamiento en la nube. Esto te ofrece la flexibilidad de utilizar tu propio hardware, al tiempo que mantienes todos los experimentos organizados en un solo lugar.

Ultralytics ofrece 22 GPU con precios 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 dólares/hora) es una excelente opción predeterminada. Para entrenamientos en los que el tiempo es un factor crítico, las H100 y H200 ofrecen el máximo rendimiento. Para pruebas y conjuntos de datos pequeños, opciones económicas como la RTX 2000 Ada (0,24 $/hora) 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 nada. Solo se te facturará GPU real GPU en las ejecuciones completadas o canceladas manualmente. Los puntos de control se guardan a lo largo del entrenamiento, por lo que, si una ejecución se interrumpe o se cancela, se conserva el progreso alcanzado hasta ese momento. Puedes revisar los registros de la consola para diagnosticar los problemas y reiniciar el entrenamiento con los ajustes modificados.

Sí. Ultralytics admite ejecuciones de entrenamiento simultáneas. Los usuarios del plan gratuito pueden ejecutar hasta 3 tareas de entrenamiento simultáneas, mientras que los del plan Pro pueden ejecutar hasta 10 y los del plan Enterprise, un número ilimitado. Cada ejecución cuenta con su propia GPU dedicada.

El tiempo de entrenamiento depende del tamaño del conjunto de datos, el tamaño del modelo, el número de épocas y GPU . A modo de referencia, entrenar YOLO26n con 1000 imágenes durante 100 épocas lleva aproximadamente entre 2 y 3 horas en una RTX PRO 6000. Los modelos más grandes, como YOLO26x, tardarán más tiempo con la misma configuración. La plataforma calcula el coste y la duración antes de que comience el entrenamiento, por lo que siempre sabrás qué esperar.

El entrenamiento de modelos es el proceso mediante el cual se enseña a un modelo de visión artificial 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 detect, segment o classify objetos. En Ultralytics , el entrenamiento está integrado directamente en el flujo de trabajo de anotación e implementación. Una vez que el conjunto de datos esté etiquetado, puedes seleccionar un YOLO , elegir una GPU en la nube e iniciar el entrenamiento, todo ello sin salir de la plataforma.