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

Abbiamo creato l'ecosistema open source di Ultralytics per rendere la computer vision accessibile a tutti. Milioni di sviluppatori in tutto il mondo ora addestrano modelli Ultralytics YOLO per alimentare qualsiasi cosa, dalle linee di ispezione di fabbrica ai sistemi di consegna autonomi.

Tuttavia, nel corso degli anni, abbiamo continuato a ricevere lo stesso feedback dalla community: addestrare un modello robusto non è più il principale ostacolo nella computer vision. Metterlo in produzione, invece, lo è.

Oggi cambiamo le cose. Ti presentiamo la Ultralytics Platform: la piattaforma end-to-end definitiva, appositamente progettata per portare la tua vision AI dai dati grezzi alla distribuzione in produzione nel mondo reale.

Link to this sectionIl divario tra un ottimo modello e un ottimo prodotto#

Nell'ultimo decennio, la computer vision e il deep learning si sono rapidamente evoluti dalla ricerca a infrastrutture critiche che alimentano sistemi reali. Alimentano l'ispezione della qualità nei reparti produttivi, abilitano il commercio al dettaglio senza casse, guidano la robotica chirurgica e mantengono in rotta i veicoli autonomi. I modelli non sono mai stati così capaci, ma il viaggio da un prototipo funzionante a un sistema di produzione affidabile? È ancora più difficile di quanto dovrebbe essere.

Oggi, la maggior parte dei team unisce strumenti separati per annotazione, addestramento, monitoraggio degli esperimenti, distribuzione e monitoraggio. Ogni integrazione aggiunge complessità. Ogni passaggio di consegne rallenta lo slancio. E intere settimane possono svanire silenziosamente gestendo l'infrastruttura invece di costruire l'applicazione stessa.

Lavorando a stretto contatto con sviluppatori, startup e team aziendali nella community della computer vision, sono emerse costantemente tre sfide:

• Il collo di bottiglia dell'annotazione: I modelli ad alte prestazioni richiedono dati etichettati di alta qualità, ma la creazione e la manutenzione di tali dataset rimane lenta e laboriosa.
• Il divario di distribuzione: Un modello che funziona bene durante l'addestramento può richiedere settimane di ingegneria aggiuntiva per essere eseguito in modo affidabile su dispositivi edge, ambienti cloud e sistemi di produzione.
• La tassa sulla frammentazione degli strumenti: Distribuire annotazione, addestramento, tracciamento e distribuzione su più servizi crea un sovraccarico cumulativo che rallenta ogni ciclo di iterazione.

Queste sfide ricorrenti sono il collo di bottiglia che definisce lo sviluppo moderno della computer vision e ciò che alla fine ci ha spinto a costruire la Ultralytics Platform. Semplificare il flusso di lavoro dalla preparazione dei dati alla distribuzione e collegare le fasi chiave dello sviluppo della computer vision rende possibile per i team passare più facilmente da modelli promettenti a sistemi di vision AI reali.

Link to this sectionL'intero ciclo di vita della vision AI, in un unico posto#

La Ultralytics Platform unisce ogni fase del flusso di lavoro della computer vision, dalla gestione dei dati all'annotazione, all'addestramento del modello, alla distribuzione e al monitoraggio. Il tutto in uno spazio di lavoro unico e connesso per ridurre la complessità e accelerare il percorso dall'idea all'impatto.

Carica le tue immagini o i tuoi video. Etichettali con strumenti di annotazione integrati. Addestra modelli come Ultralytics YOLO26 direttamente sulla piattaforma. Distribuisci a livello globale. Monitora le prestazioni in tempo reale. Ogni fase fluisce nella successiva, così puoi concentrarti sulla creazione della tua applicazione invece di gestire l'infrastruttura.

Fig 1. Uno sguardo alla Ultralytics Platform (Fonte)

Link to this sectionDall'idea alla distribuzione: Come funziona la Ultralytics Platform#

Trasformare un'idea di computer vision in un sistema funzionante comporta diverse fasi, dalla preparazione dei dati all'esecuzione dei modelli in produzione. La Ultralytics Platform organizza questo processo in una pipeline chiara e semplice che ti aiuta a passare da un concetto iniziale a un modello distribuito con facilità.

Link to this sectionAnnotazione: Radicalmente accelerata#

Etichettare i dati è tradizionalmente una delle parti che richiede più tempo in qualsiasi progetto di computer vision. La Ultralytics Platform la rende significativamente più veloce ed è progettata per raggiungerti ovunque risiedano i tuoi dati.

Puoi caricare immagini grezze, video o archivi di dataset, importare dataset già etichettati in formato YOLO o COCO, oppure clonare dataset pubblici condivisi dalla community di Ultralytics. Che tu stia partendo da zero o lavorando su basi esistenti, i tuoi dati sono pronti all'uso nel momento in cui approdano sulla piattaforma.

Se le tue immagini o i tuoi video non sono ancora etichettati, l'editor di annotazione integrato rende molto più veloce prepararli. Supporta ogni principale attività di computer vision, dal rilevamento di oggetti e segmentazione di istanze alla stima della posa, rilevamento di box delimitatori orientati (OBB) e classificazione di immagini, con strumenti progettati sia per la velocità che per la precisione.

La capacità distintiva qui è l'annotazione intelligente basata su SAM 3. Usando il Segment Anything Model 3 (SAM 3), puoi generare maschere precise, box delimitatori o box orientati cliccando su un oggetto e rifinendolo con pochi punti. Ciò che richiedeva ore di tracciamento manuale ora richiede minuti, dando ai team la capacità di costruire dataset di alta qualità a un ritmo che corrisponde alla loro velocità di sviluppo.

Fig 3. Un esempio di annotazione intelligente basata su SAM sulla Ultralytics Platform (Fonte)

Modelli di scheletro di posa, scorciatoie da tastiera, gestione delle classi in linea e supporto per annulla/ripeti completano un'esperienza di annotazione costruita per mantenerti nel flusso di lavoro.

Link to this sectionAddestramento: Potenzialmente senza sforzo#

Una volta che i tuoi dati sono etichettati, l'addestramento è a portata di clic. Ultralytics YOLO26, YOLO11 e l'intera famiglia di modelli Ultralytics YOLO sono supportati nativamente e possono essere addestrati direttamente sulla piattaforma utilizzando unità di elaborazione grafica (GPU) cloud o addestrati su hardware locale mentre trasmetti le metriche alla piattaforma.

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

Monitora le curve di perdita, precisione, recall e precisione media media (mAP) mentre si evolvono epoca dopo epoca. Esamina le matrici di confusione e le curve precisione-recall per capire esattamente dove il tuo modello ha buone prestazioni e dove può migliorare. Confronta più esecuzioni fianco a fianco per trovare la configurazione che offre i migliori risultati.

Fig 2. Uno sguardo al monitoraggio del progresso dell'addestramento utilizzando la Ultralytics Platform (Fonte)

La Ultralytics Platform gestisce anche le fasi chiave del ciclo di vita dell'addestramento automaticamente. I checkpoint vengono salvati durante l'addestramento, preservando sia il modello con le migliori prestazioni che i pesi addestrati finali. I modelli pre-addestrati possono essere perfezionati direttamente all'interno della piattaforma e i modelli addestrati possono essere caricati o scaricati per l'uso in altri ambienti, offrendo ai team piena flessibilità su come e dove lavorano.

Nessuna infrastruttura da fornire. 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.

Link to this sectionDistribuisci a livello globale, monitora tutto#

Un modello ben addestrato ha bisogno di un percorso altrettanto capace verso la produzione. La Ultralytics Platform offre proprio questo.

Inizia convalidando i risultati di inferenza del tuo modello direttamente nel browser. Quando sei sicuro dei risultati, distribuisci in 43 regioni globali con endpoint dedicati che si adattano automaticamente alla domanda, ognuno con un endpoint API univoco pronto per l'integrazione nelle tue applicazioni.

Fig 4. La Ultralytics Platform supporta la distribuzione di modelli in 43 regioni globali. (Fonte)

Che tu debba distribuire nel cloud o eseguire modelli su dispositivi edge, la Ultralytics Platform offre opzioni flessibili progettate per entrambi gli scenari. Tutti i modelli Ultralytics YOLO sono ottimizzati nativamente per essere eseguiti in modo efficiente in tutti gli ambienti, offrendo 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, inclusi ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite e OpenVINO, così i tuoi modelli funzionano nativamente su servizi cloud, dispositivi mobili, sistemi edge e altro ancora.

Una volta che i tuoi modelli sono attivi, il monitoraggio integrato nella dashboard di distribuzione ti offre una visibilità completa sulle prestazioni in produzione: volume delle richieste, metriche di latenza, tassi di errore, stato di salute dell'endpoint e log dettagliati. Puoi anche rivedere i log, controllare lo stato di salute dell'endpoint e tracciare le prestazioni nel tempo per garantire che i tuoi sistemi di computer vision funzionino in modo affidabile in produzione e identificare le opportunità per ottimizzare le prestazioni.

Inizia oggi, oppure esplora la documentazione di Ultralytics per uno sguardo più approfondito a ciò che la piattaforma può fare.

Link to this sectionDemocratizzare lo sviluppo della vision AI#

Man mano che imparerai a conoscere la Ultralytics Platform, vedrai rapidamente che il suo obiettivo va oltre la fornitura di strumenti per la costruzione di sistemi di computer vision. Fondamentalmente, la piattaforma è progettata per contribuire a rendere lo sviluppo della vision AI più accessibile e facile da usare per una community più ampia.

Storicamente, costruire e distribuire sistemi AI richiedeva infrastrutture specializzate, strumenti complessi e significativi investimenti iniziali. Anche quando i modelli potenti sono diventati più facili da addestrare, il flusso di lavoro circostante - gestione dei dataset, esecuzione di esperimenti, distribuzione di modelli e manutenzione dell'infrastruttura - era difficile da accedere per singoli e team più piccoli.

La Ultralytics Platform riduce queste barriere portando l'intero flusso di lavoro della vision AI in un unico ambiente, rendendo allo stesso tempo facile iniziare. I nuovi utenti possono iniziare a sperimentare con la piattaforma tramite il piano gratuito, che include crediti di registrazione per l'addestramento cloud e l'accesso a funzionalità chiave come la gestione dei dataset, strumenti di annotazione, addestramento di modelli ed esportazione di modelli.

Man mano che i progetti crescono, gli utenti o i clienti aziendali possono scalare con crediti aggiuntivi e piani della piattaforma che sbloccano più risorse di calcolo, archiviazione, funzionalità di collaborazione e capacità di distribuzione. Questo approccio flessibile significa che sviluppatori, ricercatori, startup e imprese possono iniziare in piccolo, sperimentare liberamente ed espandere il loro utilizzo man mano che i loro sistemi di computer vision si spostano verso la produzione.

Combinando un flusso di lavoro di computer vision end-to-end con un modello di prezzo accessibile, la Ultralytics Platform aiuta ad aprire le porte a più persone per costruire, testare e distribuire applicazioni di vision AI reali.

Link to this sectionPunti chiave#

La Ultralytics Platform porta l'intero ciclo di vita della vision AI in un potente spazio di lavoro, rendendo più veloce passare dai dati grezzi ai sistemi di vision AI pronti per la produzione. Con strumenti integrati per annotazione, addestramento, distribuzione e monitoraggio, i team possono costruire e distribuire modelli come Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLO11 e i modelli YOLO legacy senza gestire infrastrutture complesse.

Che tu stia sperimentando con il tuo primo modello o distribuendo la vision AI su larga scala, la piattaforma è progettata per supportare ogni fase del viaggio.

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