Presentazione di Ultralytics Platform: il modo più intelligente per annotare, addestrare e distribuire la vision AI

Abbiamo creato l'ecosistema open source Ultralytics per rendere la visione artificiale accessibile a tutti. Milioni di sviluppatori in tutto il mondo addestrano oggi modelli Ultralytics YOLO per alimentare soluzioni che vanno dalle linee di ispezione industriale ai sistemi di consegna autonomi.

Ma nel corso degli anni abbiamo continuato a ricevere lo stesso riscontro dalla community: addestrare un modello performante non è più il principale ostacolo nella visione artificiale. La difficoltà sta nel portarlo in produzione.

Oggi cambiamo le cose. Ti presentiamo Ultralytics Platform: la piattaforma end-to-end definitiva, progettata appositamente per portare la tua IA visiva dai dati grezzi all'implementazione in produzione nel mondo reale.

Il divario tra un ottimo modello e un ottimo prodotto#

Nell'ultimo decennio, la visione artificiale e il deep learning si sono evoluti rapidamente, passando dalla ricerca a infrastrutture essenziali per i sistemi del mondo reale. Alimentano l'ispezione della qualità negli stabilimenti, consentono la vendita al dettaglio senza casse, guidano i robot chirurgici e mantengono i veicoli autonomi sulla giusta traiettoria. I modelli non sono mai stati così capaci, ma il percorso da un prototipo funzionante a un sistema di produzione affidabile? È ancora più difficile del necessario.

Oggi la maggior parte dei team mette insieme strumenti distinti per annotazione, addestramento, monitoraggio degli esperimenti, implementazione e monitoraggio. Ogni integrazione aggiunge complessità. Ogni passaggio rallenta il lavoro. E possono svanire intere settimane nella gestione dell'infrastruttura, anziché nello sviluppo dell'applicazione stessa.

Lavorando a stretto contatto con sviluppatori, startup e team aziendali della community della visione artificiale, abbiamo visto emergere ripetutamente tre problemi:

• Il collo di bottiglia dell'annotazione: i modelli ad alte prestazioni richiedono dati etichettati di alta qualità, ma creare e mantenere questi dataset resta lento e laborioso.
• Il divario nell'implementazione: un modello che funziona bene durante l'addestramento può richiedere settimane di ulteriore lavoro tecnico per funzionare in modo affidabile su dispositivi edge, ambienti cloud e sistemi di produzione.
• Il costo della frammentazione degli strumenti: distribuire annotazione, addestramento, monitoraggio e implementazione su più servizi genera un sovraccarico crescente che rallenta ogni ciclo di iterazione.

Questi problemi ricorrenti rappresentano il principale collo di bottiglia nello sviluppo moderno della visione artificiale e ci hanno infine portato a creare Ultralytics Platform. Semplificare il flusso di lavoro, dalla preparazione dei dati all'implementazione, e collegare le fasi chiave dello sviluppo della visione artificiale consente ai team di passare più facilmente da modelli promettenti a sistemi di IA visiva per il mondo reale.

L'intero ciclo di vita dell'IA visiva, in un unico posto#

Ultralytics Platform riunisce ogni fase del flusso di lavoro della visione artificiale, dalla gestione dei dati all'annotazione, all'addestramento dei modelli, all'implementazione e al monitoraggio. Tutto in un unico ambiente di lavoro integrato, per ridurre la complessità e accelerare il percorso dall'idea ai risultati.

Carica immagini o video. Etichettali con gli strumenti di annotazione integrati. Addestra modelli come Ultralytics YOLO26 direttamente sulla piattaforma. Esegui l'implementazione a livello globale. Monitora le prestazioni in tempo reale. Ogni fase confluisce nella successiva, così puoi concentrarti sulla creazione della tua applicazione anziché sulla gestione dell'infrastruttura.

Fig. 1. Uno sguardo a Ultralytics Platform (Fonte)

Dall'idea all'implementazione: come funziona Ultralytics Platform#

Trasformare un'idea di visione artificiale in un sistema funzionante richiede diverse fasi, dalla preparazione dei dati all'esecuzione dei modelli in produzione. Ultralytics Platform organizza questo processo in una pipeline chiara e semplice, che ti aiuta a passare facilmente da un'idea iniziale a un modello implementato.

Annotazione: accelerata radicalmente#

Etichettare i dati è da sempre una delle attività più dispendiose in termini di tempo in qualsiasi progetto di visione artificiale. Ultralytics Platform la rende molto più rapida ed è progettata per adattarsi al luogo in cui si trovano i tuoi dati.

Puoi caricare immagini, video o archivi di dataset grezzi, importare dataset già etichettati nei formati YOLO o COCO oppure clonare dataset pubblici condivisi dalla community Ultralytics. Che tu parta da zero o riprenda un lavoro esistente, i tuoi dati sono subito pronti all'uso non appena vengono caricati sulla piattaforma.

Se le tue immagini o i tuoi video non sono ancora etichettati, l'editor di annotazione integrato ti permette di farlo molto più rapidamente. Supporta tutte le principali attività di visione artificiale, dal rilevamento degli oggetti alla segmentazione delle istanze, fino alla stima della posa, al rilevamento di riquadri di delimitazione orientati (OBB) e alla classificazione delle immagini, con strumenti progettati per garantire velocità e precisione.

La funzionalità di punta è l'annotazione intelligente basata su SAM 3. Usando Segment Anything Model 3 (SAM 3), puoi generare maschere precise, riquadri di delimitazione o riquadri orientati facendo clic su un oggetto e perfezionando il risultato con alcuni punti. Un'attività che prima richiedeva ore di tracciamento manuale ora richiede pochi minuti, consentendo ai team di creare dataset di alta qualità con un ritmo adeguato alla velocità di sviluppo.

Fig. 3. Esempio di annotazione intelligente basata su SAM in Ultralytics Platform (Fonte)

I modelli di scheletri per la posa, le scorciatoie da tastiera, la gestione delle classi direttamente nell'editor e il supporto per annullare/ripristinare completano un'esperienza di annotazione pensata per aiutarti a mantenere la concentrazione.

Addestramento: potente senza sforzo#

Dopo aver etichettato i dati, basta un clic per avviare l'addestramento. Ultralytics YOLO26, YOLO11 e l'intera famiglia di modelli Ultralytics YOLO sono supportati nativamente e possono essere addestrati direttamente sulla piattaforma usando unità di elaborazione grafica cloud (GPUs), oppure su hardware locale, trasmettendo le metriche alla piattaforma.

Scegli tra un'ampia gamma di GPU cloud, tra cui RTX 4090, RTX PRO 6000, NVIDIA A100, H100 e altre, oppure addestra i modelli sul tuo hardware locale e trasmetti le metriche alla piattaforma in tempo reale. Ogni esperimento viene organizzato automaticamente in progetti che raggruppano i modelli correlati, così puoi monitorare facilmente come dataset, parametri e configurazioni diversi influenzano i risultati e individuare i modelli più performanti.

Monitora le curve di perdita, la precisione, il richiamo e la precisione media (mAP) man mano che cambiano a ogni epoca. Analizza le matrici di confusione e le curve precisione-richiamo per capire esattamente dove il tuo modello funziona bene e dove può migliorare. Confronta più esecuzioni affiancate per trovare la configurazione che offre i risultati migliori.

Fig. 2. Monitoraggio dell'avanzamento dell'addestramento con Ultralytics Platform (Fonte)

Ultralytics Platform gestisce automaticamente anche le fasi chiave del ciclo di vita dell'addestramento. Durante l'addestramento vengono salvati checkpoint che conservano sia il modello con le prestazioni migliori sia i pesi finali. Puoi perfezionare i modelli preaddestrati direttamente sulla piattaforma e caricare o scaricare i modelli addestrati per usarli in altri ambienti, così i team hanno piena flessibilità su come e dove lavorare.

Nessuna infrastruttura da predisporre. Nessun servizio separato di monitoraggio degli esperimenti da configurare. Solo un percorso chiaro ed efficiente dai dati etichettati a un modello addestrato, pronto per il mondo reale.

Implementa a livello globale, monitora tutto#

Un modello ben addestrato ha bisogno di un percorso altrettanto valido verso la produzione. Ultralytics Platform te lo offre.

Inizia convalidando i risultati dell'inferenza del tuo modello direttamente nel browser. Quando sei soddisfatto dei risultati, implementalo in 43 regioni del mondo usando endpoint dedicati che si scalano automaticamente in base alla domanda, ciascuno con un endpoint API univoco, pronto per l'integrazione nelle tue applicazioni.

Fig. 4. Ultralytics Platform supporta l'implementazione dei modelli in 43 regioni del mondo. (Fonte)

Che tu debba implementare nel cloud o eseguire i modelli su dispositivi edge, Ultralytics Platform offre opzioni flessibili per entrambi gli scenari. Tutti i modelli Ultralytics YOLO sono ottimizzati nativamente per funzionare in modo efficiente in diversi ambienti, garantendo prestazioni affidabili anche su hardware edge con risorse di calcolo limitate. Per i team che devono eseguire modelli al di fuori della piattaforma, Ultralytics supporta l'esportazione in 17 formati convalidati, tra cui ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite e OpenVINO, così i modelli funzionano nativamente su servizi cloud, dispositivi mobili, sistemi edge e altro ancora.

Una volta attivi i tuoi modelli, il monitoraggio integrato nella dashboard delle implementazioni ti offre piena visibilità sulle prestazioni in produzione: volume delle richieste, metriche di latenza, tassi di errore, stato degli endpoint e log dettagliati. Puoi anche consultare i log, controllare lo stato degli endpoint e monitorare le prestazioni nel tempo, per assicurarti che i tuoi sistemi di visione artificiale funzionino in modo affidabile in produzione e individuare opportunità per ottimizzarli.

Inizia oggi oppure consulta la documentazione di Ultralytics per scoprire più nel dettaglio le funzionalità della piattaforma.

Democratizzare lo sviluppo dell'IA visiva#

Approfondendo Ultralytics Platform, noterai presto che il suo obiettivo va oltre la fornitura di strumenti per creare sistemi di visione artificiale. La piattaforma è progettata, nel suo insieme, per rendere lo sviluppo dell'IA visiva più accessibile e intuitivo per una community più ampia.

Storicamente, creare e implementare sistemi di IA richiedeva infrastrutture specializzate, strumenti complessi e investimenti iniziali significativi. Anche quando addestrare modelli potenti è diventato più facile, per singoli utenti e team più piccoli era difficile accedere al flusso di lavoro circostante: gestire i dataset, eseguire esperimenti, implementare modelli e mantenere l'infrastruttura.

Ultralytics Platform riduce queste barriere riunendo l'intero flusso di lavoro dell'IA visiva in un unico ambiente e rendendo semplice iniziare. I nuovi utenti possono iniziare a sperimentare sulla piattaforma con il piano gratuito, che include crediti iniziali per l'addestramento cloud e l'accesso alle funzionalità essenziali, come la gestione dei dataset, gli strumenti di annotazione, l'addestramento dei modelli e l'esportazione dei modelli.

Man mano che i progetti crescono, gli utenti o i clienti aziendali possono espandersi con crediti aggiuntivi e piani della piattaforma che sbloccano più risorse di calcolo, spazio di archiviazione, funzionalità di collaborazione e capacità di implementazione. Questo approccio flessibile consente a sviluppatori, ricercatori, startup e aziende di iniziare in piccolo, sperimentare liberamente ed espandere l'utilizzo man mano che i loro sistemi di visione artificiale si avvicinano alla produzione.

Combinando un flusso di lavoro end-to-end per la visione artificiale con un modello tariffario accessibile, Ultralytics Platform aiuta più persone a creare, testare e implementare applicazioni di IA visiva per il mondo reale.

Punti chiave#

Ultralytics Platform riunisce l'intero ciclo di vita dell'IA visiva in un unico potente ambiente di lavoro, accelerando il passaggio dai dati grezzi a sistemi di IA visiva pronti per la produzione. Grazie agli strumenti integrati per annotazione, addestramento, implementazione e monitoraggio, i team possono creare e implementare modelli come Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLO11 e i modelli YOLO meno recenti senza gestire infrastrutture complesse.

Che tu stia sperimentando con il tuo primo modello o implementando l'IA visiva su larga scala, la piattaforma è progettata per supportarti in ogni fase del percorso.

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