Entraînez des modèles d'IA de vision en quelques clics, et non en plusieurs jours

Oui. Ultralytics prend en charge l'entraînement local sur vos propres GPU ou CPU. Installez le Python Ultralytics , configurez votre clé API, puis lancez l'entraînement : les métriques en temps réel sont transmises directement au tableau de bord de la plateforme, parallèlement à vos sessions d'entraînement dans le cloud. Cela vous offre la flexibilité d'utiliser votre propre matériel tout en conservant toutes vos expériences organisées en un seul endroit.

Ultralytics propose 22 GPU dont les tarifs varient entre 0,24 $ et 4,99 $ de l'heure. Pour la plupart des charges de travail, la RTX PRO 6000 (96 Go, 1,89 $/h) constitue un excellent choix par défaut. Pour les entraînements où le temps est un facteur critique, les modèles H100 et H200 offrent des performances maximales. Pour les tests et les petits ensembles de données, des options économiques comme la RTX 2000 Ada (0,24 $/h) conviennent parfaitement. La plateforme affiche une estimation du coût et de la durée avant que vous ne commenciez, ce qui vous permet de choisir le bon équilibre entre vitesse et budget pour votre projet.

Si une session d'entraînement échoue, vous ne serez pas facturé. Vous ne serez facturé que pour GPU effectivement utilisé lors des sessions menées à bien ou annulées manuellement. Des points de contrôle sont enregistrés tout au long de l'entraînement ; ainsi, si une session est interrompue ou annulée, votre progression jusqu'à ce moment-là est conservée. Vous pouvez consulter les journaux de la console pour diagnostiquer les problèmes et relancer l'entraînement avec des paramètres ajustés.

Oui. Ultralytics prend en charge l'exécution simultanée de tâches d'entraînement. Les utilisateurs de la formule gratuite peuvent exécuter jusqu'à 3 tâches d'entraînement simultanées, tandis que ceux de la formule Pro peuvent en exécuter jusqu'à 10 et ceux de la formule Entreprise, un nombre illimité. Chaque tâche dispose de sa propre GPU dédiée.

La durée de l'entraînement dépend de la taille de votre ensemble de données, de la taille du modèle, du nombre d'époques et GPU . À titre indicatif, l'entraînement de YOLO26n sur 1 000 images pendant 100 époques prend environ 2 à 3 heures sur une RTX PRO 6000. Les modèles plus volumineux, tels que YOLO26x, prendront plus de temps avec la même configuration. La plateforme estime le coût et la durée avant le début de l'entraînement, ce qui vous permet de toujours savoir à quoi vous attendre.

L'entraînement d'un modèle consiste à apprendre à un modèle de vision par ordinateur à reconnaître des motifs dans des données visuelles. Au cours de l'entraînement, le modèle traite des milliers d'images annotées, ajuste ses paramètres et améliore progressivement sa capacité à detect, segment ou classify des objets. Sur Ultralytics , l'entraînement est directement intégré au flux de travail d'annotation et de déploiement. Une fois votre ensemble de données annoté, vous pouvez sélectionner un YOLO , choisir un GPU dans le cloud et lancer l'entraînement, le tout sans quitter la plateforme.